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申请/专利权人：西门子股份公司

摘要：一种方法，其中在遵守约束（NB），特别是障碍物（H1，H2，H3）的情况下生成机器人（R）对对象（OB）从起始状态（MS）到操纵目标（MT）的运动或操纵，其中操纵划分为不同的操纵模式（M1，M2，M3）或子段，所述不同的操纵模式或子段包括不同的约束（NB），其中随机生成（RGEN）多个操纵模式特定的调节器（R1，R2，R3，R4）以用于调节在不同操纵模式（M1，M2，M3）或子段中的子操纵，并且随机生成（SGEN）所述调节器（R1，R2，R3，R4）的优化序列，特别是所述调节器的序列，其中特别是由调节器（R1，R2，R3，R4）指定向量场或方向场，其中模拟模块（SIM）针对每个调节器序列（RS）模拟所述操纵或所述运动，并确定对到达所述操纵目标（MT）进行量化的耗费值（AW）或成本值，以及其中所述调节器序列（RS）和所述耗费值（AW）作为训练数据被输送给机器学习模块（NN），以说明优化耗费的调节器（OR），该调节器例如优化或最小化所述耗费值（AW）。借助于优化耗费的调节器（OR），基于以传感器方式检测到的当前操纵状态（AMZ）生成用于操控所述机器人（R）的控制数据（CD）。

主权项：1.一种用于通过机器人R来操纵对象OB的方法，其中所述操纵针对操纵目标MT并且包括不同的操纵模式M1，M2，M3，所述操纵模式分别通过所涉及的约束来加以定义或指定，其中a生成多个操纵模式特定的调节器R1，…，R4，每个调节器都用于调节限于一个操纵模式M1，M2，M3的子操纵，b针对多个操纵状态MZ和多个生成的调节器RS，分别模拟从相应的操纵状态MZ出发并由相应的生成的调节器调节的子操纵，其中确定对达到所述操纵目标MT进行量化的耗费值AW，c基于所述多个操纵状态MZ、所述多个生成的调节器RS以及所述耗费值AW，训练机器学习模块NN以基于操纵状态确定所述生成的调节器中优化耗费值的调节器，d通过传感器来检测当前操纵状态AMZ，e基于所述当前操纵状态AMZ由经过训练的机器学习模块NN确定优化耗费的调节器OR，以及f借助于所述优化耗费的调节器OR，基于所述当前操纵状态AMZ生成用于操控所述机器人R的控制数据CD。

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权利要求：

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