[go: up one dir, main page]

RU2743194C1 - Роботизированная кухонная система (варианты), способ управления и кухонный модуль с её использованием (варианты) - Google Patents

Роботизированная кухонная система (варианты), способ управления и кухонный модуль с её использованием (варианты) Download PDF

Info

Publication number
RU2743194C1
RU2743194C1 RU2019119063A RU2019119063A RU2743194C1 RU 2743194 C1 RU2743194 C1 RU 2743194C1 RU 2019119063 A RU2019119063 A RU 2019119063A RU 2019119063 A RU2019119063 A RU 2019119063A RU 2743194 C1 RU2743194 C1 RU 2743194C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
robotic
recipe
kitchen
cooking
sensors
Prior art date
Application number
RU2019119063A
Other languages
English (en)
Inventor
Марк ОЛЕЙНИК
Original Assignee
Марк ОЛЕЙНИК
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Марк ОЛЕЙНИК filed Critical Марк ОЛЕЙНИК
Application granted granted Critical
Publication of RU2743194C1 publication Critical patent/RU2743194C1/ru

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47JKITCHEN EQUIPMENT; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; APPARATUS FOR MAKING BEVERAGES
    • A47J27/00Cooking-vessels
    • A47J27/56Preventing boiling over, e.g. of milk
    • A47J27/62Preventing boiling over, e.g. of milk by devices for automatically controlling the heat supply by switching off heaters or for automatically lifting the cooking-vessels
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/0081Programme-controlled manipulators with leader teach-in means
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/42Recording and playback systems, i.e. in which the programme is recorded from a cycle of operations, e.g. the cycle of operations being manually controlled, after which this record is played back on the same machine
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47JKITCHEN EQUIPMENT; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; APPARATUS FOR MAKING BEVERAGES
    • A47J36/00Parts, details or accessories of cooking-vessels
    • A47J36/32Time-controlled igniting mechanisms or alarm devices
    • A47J36/321Time-controlled igniting mechanisms or alarm devices the electronic control being performed over a network, e.g. by means of a handheld device
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00Manipulators not otherwise provided for
    • B25J11/0045Manipulators used in the food industry
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/20Pc systems
    • G05B2219/26Pc applications
    • G05B2219/2603Steering car
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/36Nc in input of data, input key till input tape
    • G05B2219/36184Record actions of human expert, teach by showing
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/40Robotics, robotics mapping to robotics vision
    • G05B2219/40391Human to robot skill transfer
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/40Robotics, robotics mapping to robotics vision
    • G05B2219/40395Compose movement with primitive movement segments from database

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Food-Manufacturing Devices (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к комплексным отраслям робототехники и искусственного интеллекта, в частности к компьютеризированным роботизированным системам для приготовления пищи. Роботизированная кухонная система (варианты), способ управления и кухонный модуль с ее использованием (варианты) характеризуются наличием одной или нескольких роботизированных рук-манипуляторов; одной или нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, подсоединенных к одной или нескольким роботизированным рукам-манипуляторам, одним или несколькими концевыми рабочими органами для взаимодействия со средой и содержат в себе по меньшей мере одно из следующего: одну или несколько роботизированных кистей рук, включающих в себя один или несколько пальцев, одно или несколько захватывающих устройств, включающих в себя один или несколько пальцев, и одно или несколько удерживающих устройств; и по меньшей мере один процессор, подключенный к одной или нескольким роботизированным рукам-манипуляторам, который работает для получения электронного файла, соответствующего рецепту, электронный файл включает в себя машиноисполняемый последовательный роботизированный сценарий рецепта и создается на основе сочетания данных о студии создателя рецепта, измеренных одним или несколькими датчиками в системе студии создателя рецепта; и управления одной или несколькими роботизированными руками-манипуляторами и одним или несколькими концевыми рабочими органами для взаимодействия со средой для воспроизведения рецепта путем выполнения машинного последовательного роботизированного сценария рецепта в электронном файле. 6 н. и 50 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

Область техники
Группа изобретений относится, в целом, к комплексным отраслям робототехники и искусственного интеллекта, а более конкретно к компьютеризированным роботизированным системам для приготовления пищи путем перевода процесса приготовления пищи, осуществляемого профессиональными и непрофессиональными поварами, в цифровой вид и последующего воспроизведения движений, методик и техник повара с возможностью выполнения электронных настроек в режиме реального времени.
Предшествующий уровень техники
В последние десятилетия ведутся научно-исследовательские разработки в области робототехники, однако, в основном, прогресс наблюдается в тяжелой промышленности, в частности, в автоматизации автомобилестроения или военных применениях. Для потребительского рынка были разработаны простые роботизированные системы, однако они не получили широкого распространения в сфере домашней робототехники. Концепция замены людей роботами в некоторых отраслях и выполнения задач, которые всегда выполнялись людьми, является основополагающей для идеологии непрерывного развития со времен появления первых роботов в 1970-х годах.
Из уровня техники известны решения, в которых приготовление блюд осуществляется с помощью роботизированных устройств, например, в заявке на изобретение US 2004/172,380, опубликованной 02.09.2004, раскрыты способ и устройство автоматического приготовления пищи, в которых описан процесс приготовления пищи манипулятором на основании программы о процессе приготовления пищи поваром с информацией о количестве и видах основных ингредиентов и приправ, используемых шеф-поваром, сроках добавления основных ингредиентов и приправ, а также отслеживания движения контейнера для приготовления пищи.
Недостатком данного технического решения является ограниченность одним блюдом, невозможность варьирования различных вариантов рецепта и, в силу того, что считывание последовательности наблюдений движений шеф-повара осуществляется посредством двух видеокамер, техническое решение по заявке на изобретение US 2004/172,380 не позволяет воспроизводить сложные блюда. Кроме того, в данном решении отсутствует режим «обучение/воспроизведение» манипулятора.
Раскрытие изобретения
Техническим результатом, на достижение которого направлена заявленная группа изобретений, является обеспечение возможности варьирования различных вариантов рецепта за счет режима «обучение/воспроизведение», повышение экономичности за счет упрощения системы подачи и дозирования ингредиентов, сокращение времени за счет повышения точности позиционирования кухонных приспособлений и контейнеров с ингредиентами.
Указанный технический результат достигается за счет того, что роботизированная кухонная система включает в себя одну или несколько роботизированных рук-манипуляторов; один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, подсоединенных к одной или нескольким роботизированным рукам-манипуляторам, один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой содержат в себе, по меньшей мере, одно из следующего: одну или несколько роботизированных кистей рук, включающих в себя один или несколько пальцев, одно или несколько захватывающих устройств, включающих в себя один или несколько пальцев, и одно или несколько удерживающих устройств; и, по меньшей мере, один процессор, подключенный к одной или нескольким роботизированным рукам-манипуляторам, который работает для получения электронного файла, соответствующего рецепту, электронный файл включает в себя машиноисполняемый последовательный роботизированный сценарий рецепта и создается на основе сочетания данных о студии создателя рецепта, измеренных одним или несколькими датчиками в системе студии создателя рецепта; и управления одной или несколькими роботизированными руками-манипуляторами и одним или несколькими концевыми рабочими органами для взаимодействия со средой для воспроизведения рецепта путем выполнения машинного последовательного роботизированного сценария рецепта в электронном файле. При этом роботизированное устройство дополнительно включает в себя, по меньшей мере, одно из следующего: (i) одно или несколько запястий, соответствующих каждому из нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, с помощью каждого из нескольких запястий можно подсоединить соответствующий один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой к одной или нескольким роботизированным рукам-манипуляторам, при этом каждое из одного или нескольких запястий может двигаться по одной или нескольким степенями свободы; и (ii) одной или несколькими ладонями, соответствующими каждой из одной или нескольких кистей рук, при этом одна или несколько ладоней соединены с соответствующим одним или нескольким пальцами. Одно или несколько запястий являются частью соответствующих одного или нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, роботизированное устройство включает в себя, по меньшей мере, одно или несколько запястий и, по меньшей мере, одну или несколько ладоней, а также роботизированное устройство дополнительно включает в себя один или несколько датчиков, встроенных, по меньшей мере, в одну или несколько роботизированных рук-манипуляторов, один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, одно или несколько запястий, и одну или несколько ладоней, при этом один или несколько датчиков включают в себя камеру.
Указанный технический результат достигается также тем, что система дополнительно включает в себя, по меньшей мере, одно запоминающее устройство, подсоединенное, по меньшей мере, к одному процессору, по меньшей мере, одно запоминающее устройство способно хранить базу данных роботизированного сценария рецепта, включая множество доступных файлов, соответствующих определенному рецепту приготовления пищи, при этом каждый из доступных файлов включает в себя соответствующие машинные последовательные роботизированные сценарии рецепта, а полученный файл получен, по меньшей мере, от одного запоминающего устройства. При этом база данных роботизированного сценария рецепта дополнительно включает в себя для каждого множества доступных файлов один или несколько наборов исходных данных и абстрагированных данных, относящихся к соответствующим машинным последовательным роботизированным сценариям рецепта, а машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта включает в себя множество команд, и, по меньшей мере, одна из множества команд включает в себя множество функций, выполняемых одновременно разными концевыми рабочими органами для взаимодействия со средой.
Указанный технический результат достигается также за счет того, что роботизированная кухонная система содержит одну и несколько роботизированных рук-манипуляторов; один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, подсоединенных к соответствующей руке-манипулятору; одну и несколько перчаток, каждая из которых надета на соответствующий концевой рабочий орган для взаимодействия со средой. При этом система дополнительно содержит стандартизированную роботизированную кухню, оснащенную стандартизированным кухонным оборудованием, стандартизированными кухонными инструментами и стандартизированными емкостями. При этом она дополнительно содержит стандартизированную роботизированную кухню с несколькими стандартизированными ингредиентами, каждый из которых обладает одним или несколькими свойствами, которые служат признаком возможных различий между одними и теми же ингредиентами.
Один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой оснащены одним или несколькими датчиками. Одна и та же роботизированная кухня используется при создании рецепта приготовления пищи создателем рецепта и для воспроизведения этого же рецепта приготовления пищи. Один или несколько датчиков на концевых рабочих органах для взаимодействия со средой могут измерять расстояние, давление, температуру, местоположение, распределение и величину усилия, а также захватывать изображения.
Датчики включают в себя тактильные датчики, датчики давления, датчики с камерой, датчики глубины и датчики деформации. Одна или несколько перчаток оснащены одним или несколькими датчиками. При этом, по крайней мере, один датчик на каждой перчатке может измерять расстояние, давление, температуру, местоположение, распределение и величину усилия, а также захватывать изображения.
Каждая роботизированная рука-манипулятор включает в себя множество кодовых датчиков положения шарниров и преобразователей для измерения положения и скорости каждого шарнира на роботизированных руках-манипуляторах, а также множество датчиков крутящего момента в шарнирах для измерения момента в каждом шарнире роботизированных рук-манипуляторов.
На каждой механической руке-манипуляторе, на каждом концевом рабочем органе для взаимодействия со средой или на каждой перчатке установлен шестикоординатный датчик силы и момента для измерения моментов и сил.
Одна и несколько рук-манипуляторов и один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой могут выполнять любую комбинацию синхронизированных движений.
Одна рука-манипулятор выполняет функцию приготовления пищи в соответствии с движением создателя рецепта, когда для движения создателя рецепта в ходе выполнения функции приготовления пищи требуется большее усилие.
Каждый концевой рабочий орган для взаимодействия со средой и каждая перчатка предназначены для работы с любым стандартизированным кухонным оборудованием, стандартизированными кухонными инструментами и стандартизированными емкостями.
Каждый концевой рабочий орган для взаимодействия со средой выполняет первую функцию приготовления пищи одновременно с соответствующей рукой-манипулятором, выполняющей вторую функцию приготовления пищи, при этом выполнение этапа привязывается по времени к моменту в процессе воспроизведения, который обеспечивает последующее точное соответствие между движениями создателя рецепта и их воспроизведением роботизированным устройством.
Первая кисть выполняет функцию приготовления пищи одновременно с выполнением той же функции первой рукой-манипулятором.
Первый концевой рабочий орган для взаимодействия со средой подсоединен к первому кухонному инструменту, а первая рука-манипулятор присоединена ко второму кухонному инструменту.
Одна и несколько роботизированных рук-манипуляторов, один и несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, на которые надеты одна и несколько перчаток, и один и несколько датчиков сделаны из материала, который является водонепроницаемым, выдерживает широкий диапазон температур, является химически инертным и безопасным, а также пригодным для контакта с пищевыми продуктами.
Указанный технический результат достигается также за счет того, что роботизированная кухонная система включает в себя инструментальную среду; процессор, подключенный к инструментальной среде, для считывания электронного файла, который содержит рецепт приготовления пищи, электронного файла, содержащего машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта и данные, определяющие временные параметры, полученные от создателя рецепта; и, по меньшей мере, одну механическую руку-манипулятор, подключенную, по меньшей мере, к одному концевому рабочему органу для взаимодействия со средой, подключенному к процессору; процессор управляет, по меньшей мере, одной механической рукой-манипулятором, подключенной, по меньшей мере, к одному концевому рабочему органу для взаимодействия со средой в инструментальной среде, для воспроизведения рецепта приготовления пищи путем выполнения машинного последовательного роботизированного сценария рецепта электронного файла, машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта включает в себя одну или несколько команд, каждая из которых активируется в установленное время с заданной продолжительностью.
Система дополнительно включает один или несколько датчиков, расположенных в инструментальной среде. Кроме того, по меньшей мере, одна механическая рука-манипулятор содержит один или несколько датчиков и, по меньшей мере, один концевой рабочий орган для взаимодействия со средой содержит один или несколько датчиков.
По меньшей мере, один концевой рабочий орган для взаимодействия со средой содержит одну роботизированную кисть, по меньшей мере одно захватывающее устройство или по меньшей мере одно удерживающее устройство.
Указанный технический результат достигается также за счет того, что способ управления роботизированной кухонной системой, осуществляемый, по меньшей мере, одним процессором, включает в себя создание электронного файла, который содержит рецепт приготовления пищи, электронный файл содержит машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта и данные, определяющие временные параметры, полученные от создателя рецепта; и управление, по меньшей мере, одной механической рукой-манипулятором, подсоединенной, по крайней мере, к концевому рабочему органу для взаимодействия со средой в инструментальной среде для воспроизведения рецепта приготовления пищи путем выполнения машинного последовательного роботизированного сценария рецепта электронного файла, машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта содержит одну или несколько команд, при этом каждая команда в роботизированном сценарии рецепта активируется в установленное время с заданной продолжительностью. При этом каждая команда может быть скорректирована на основе данных датчиков, полученных от создателя рецепта, или на основе данных датчиков, полученных в инструментальной среде роботизированной кухни, или на основе данных датчиков, полученных от создателя рецепта, и на основе данных датчиков, полученных в инструментальной среде роботизированной кухни.
Указанный технический результат достигается также за счет того, что кухонный модуль содержит роботизированную кухонную систему, при этом осуществляется предварительное программирование и тестирование машинных последовательных роботизированных сценариев рецепта из множества доступных файлов.
Роботизированная кухонная система может обучаться при выполнении машинных последовательных роботизированных сценариев рецепта и самообучение включает в себя обновление машинных последовательных роботизированных сценариев рецепта, а предварительное программирование или испытание машинных последовательных роботизированных сценариев рецепта осуществляется специально для выполнения кухонным модулем.
Исходные данные получены от системы студии создателя рецепта и содержат данные датчиков студии создателя рецепта, измеренные одним или несколькими датчиками в системе студии создателя рецепта и процессор также может генерировать файл, переводя по меньшей мере часть исходных данных в соответствующий машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта.
Указанный технический результат достигается также за счет того, что кухонный модуль содержит роботизированную кухонную систему, при этом роботизированное устройство дополнительно включает в себя туловище, способное перемещаться с одной или несколькими степенями свободы, а также, по меньшей мере, один конец каждой из одной или нескольких роботизированных рук-манипуляторов подсоединен к туловищу, при этом туловище может поворачиваться относительно одной или нескольких осей.
Кухонный модуль дополнительно содержит управляемую компьютером систему приводов, включающую в себя один или несколько приводов, подключенных к роботизированному устройству, при этом один или несколько приводов сконфигурированы таким образом, чтобы обеспечивать движение, по меньшей мере, части роботизированного устройства вдоль одной или нескольких осей, а каждая из нескольких осей отличается от остальных.
Кухонный модуль дополнительно содержит систему студии создателя рецепта, защитный экран и часть шкафа, сконфигурированную таким образом, чтобы в него можно было убирать и хранить в нем, по меньшей мере, часть роботизированного устройства, причем процессор также сконфигурирован таким образом, чтобы запускать складывание, по меньшей мере, части роботизированного устройства в шкаф на хранение для перевода модуля приготовления пищи из режима роботизированного приготовления пищи в режим приготовления пищи вручную.
Кухонный модуль дополнительно содержит множество датчиков кухонного модуля, сконфигурированных таким образом, чтобы собирать данные датчиков кухонного модуля в процессе воспроизведения кухонного рецепта.
Процессор дополнительно может определять точность воспроизведения рецепта приготовления пищи на основе, по меньшей мере, части соответствующего файла и по меньшей мере части данных, собранных датчиком кухонного модуля.
Точность воспроизведения рецепта приготовления пищи основана на сравнении результата выполнения рецепта приготовления пищи системой студии создателя рецепта с результатом выполнения роботизированным устройством машинного последовательного роботизированного сценария рецепта.
Воспроизведение рецепта приготовления пищи сконфигурировано таким образом, чтобы при выполнении машинного последовательного роботизированного сценария рецепта были достигнуты один или несколько функциональных результатов, соответствующих рецепту приготовления пищи.
Определение точности воспроизведения рецепта приготовления пищи выполняется при выполнении машинного последовательного роботизированного сценария рецепта из файла, а процессор дополнительно может вносить корректировки в файл в режиме реального времени на основе определения.
Указанный технический результат достигается также за счет того, что по меньшей мере, одно из нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой включает в себя перчатки, а, по меньшей мере, один из датчиков кухонного модуля встроен в перчатку, соответствующую одному из нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой.
Кухонный модуль представляет собой стандартизированный кухонный модуль, содержащий один или несколько предметов стандартизированного оборудования, приспособлений, предметов кухонного инвентаря, инструментов, ручек и емкостей, характеристики стандартизированного модуля заранее определены и стандартизированный кухонный модуль сконфигурирован таким образом, чтобы выполнять стандартизированные операции, которые заранее запрограммированы и прошли предварительное тестирование.
При этом один или несколько предметов стандартизированного оборудования, приспособлений, предметов кухонного инвентаря, инструментов, ручек и емкостей являются оборудованием, приспособлениями, предметами кухонного инвентаря, инструментами, ручками и емкостями с программным управлением, которые могут взаимодействовать с роботизированной кухонной системой и управляться ею.
Если кухонный модуль отличается от модуля студии создателя рецепта, соответствующего системе студии создателя рецепта, процессор также может изменять одну или несколько команд машинного последовательного роботизированного сценария рецепта для воспроизведения рецепта приготовления пищи в кухонном модуле, изменения одной или нескольких команд на основе отличий между кухонным модулем и модулем студии создателя рецепта.
Краткое описание фигур чертежей
Сущность заявленной группы изобретений поясняется чертежами, где:
на фиг. 1 представлено схематическое изображение системы, где показана полная роботизированная кухня для приготовления пищи с аппаратным и программным обеспечением в соответствии с настоящим изобретением;
на фиг. 2 представлено схематическое изображение системы, где показано осуществление роботизированной системы приготовления пищи, которая включает в себя студию-кухню шеф-повара и бытовую роботизированную кухонную систему в соответствии с настоящим изобретением.
на фиг. 3 представлено схематическое изображение системы, где показано осуществление стандартизованной роботизированной кухни для приготовления блюд путем воспроизведения процесса приготовления по рецепту, техник и движений шеф-повара в соответствии с настоящим изобретением.
на фиг. 4 представлено схематическое изображение системы, где показано осуществление роботизированного механизма приготовления пищи, используемого вместе с компьютером в студии-кухне шеф-повара и бытовой роботизированной кухонной системы в соответствии с настоящим изобретением.
Осуществление изобретения
Приведенные ниже определения применяются к элементам и этапам, описанным в настоящем документе. Аналогичным образом данные понятия могут быть расширены.
Абстрагированные данные - данный термин относится к абстрагированному рецепту, используемому при исполнении автоматической системой, который имеет множество других элементов данных, которые система должна знать для обеспечения правильного выполнения и воспроизведения. Эти так называемые метаданные, или дополнительные данные, соответствующие определенному этапу в процессе приготовления, будь то данные непосредственно от датчиков (время на часах, температура воды, изображение камеры, используемая утварь или ингредиенты и т.д.) или данные, генерируемые путем интерпретации или абстрагирования более крупных наборов данных (таких как облако объемных данных от лазера, используемого для определения расположения и типов объектов на изображении с наложенной текстурой и картами цветов из изображений камеры и т.д.), имеют временные метки и используются роботизированной кухней для настройки, управления и контроля всех процессов, способов и оборудования, необходимых в определенные моменты времени по мере выполнения последовательности этапов в рецепте.
Абстрагированный рецепт - данный термин относится к представлению рецепта шеф-повара, который человек знает и использует в определенных последовательностях при работе с определенными ингредиентами, подготовленными и объединенными с помощью последовательности процессов и способов, а также навыков человека-повара. Абстрагированный рецепт, используемый системой при автоматизированном выполнении, требует использования различных типов классификации и последовательностей. Хотя все выполняемые этапы идентичны этапам, выполняемым человеком-поваром, абстрагированный рецепт, используемый на роботизированной кухне, требует того, чтобы частью каждого этапа в рецепте были дополнительные метаданные. К таким метаданным можно отнести время приготовления, переменные параметры, такие как температура (и ее изменения в течение некоторого периода времени), настройки печи, используемый инструмент/оборудование и т.д. В основном, исполняемый системой сценарий рецепта должен иметь все возможные измеренные переменные, импортированные в процедуру приготовления (переменные, измеренные и сохраненные во время приготовления блюда человеком-поваром по рецепту в студии шеф-повара), соотнесенные со временем (общие переменные и переменные для каждого этапа процедуры приготовления). Таким образом, абстрагированный рецепт является представлением этапов приготовления, преобразованных в машиночитаемый вид, или область, которая собирает данные о процессе из области человеческого восприятия в область машинного восприятия (в понятной и исполняемой форме) с помощью набора этапов логического абстрагирования.
Ускорение - данный термин относится к максимальной степени изменения скорости, при которой роботизированные руки могут ускоряться вокруг оси или вдоль некоторой траектории в пространстве на короткой дистанции.
Точность - данный термин относится к тому, насколько близко робот может приблизиться к заданному положению. Точность определяется как разность между абсолютным положением робота и заданным положением. Точность может быть повышена, настроена или откалибрована с помощью внешней системы датчиков, таких как датчики на роботизированной кисти или трехмерной модели в режиме реального времени, использующей несколько (мультимодальных) датчиков.
Элементарное действие - в одном варианте данный термин относится к неделимому роботизированному действию, такому как перемещение роботизированного приспособления из положения X1 в положение Х2, или определению расстояния от объекта для приготовления пищи без необходимости получения функционального результата. В другом варианте данный термин относится к неделимому роботизированному действию в последовательности одного или нескольких таких блоков для выполнения мини-манипуляций. Эти два аспекта относятся к одному определению.
Автоматизированная система дозирования - данный термин относится к контейнерам дозирования в модуле стандартизованной кухни, в которые подается определенное количество химических веществ (в т.ч. соль, сахар, перец, специи, любой вид жидкостей, например, вода, масло, эссенции, кетчуп и т.д.).
Автоматизированная система хранения и подачи - данный термин относится к контейнерам хранения в модуле стандартизованной кухни, в которых для хранения пищевых продуктов поддерживается определенная температура и влажность; каждому контейнеру хранения присвоен код (например, штрих-код), с помощью которого роботизированная кухня идентифицирует и считывает информацию о том, где находится соответствующий контейнер с конкретными пищевыми продуктами.
Облако данных - данный термин относится к коллекции числовых измеренных значений от датчиков или из базы данных, полученных из определенного источника (объемные данные лазера/данные измерений уровня шума, RGB-значения с изображения камеры и т.д.), собранные с определенными интервалами и аггрегированные на основании множества взаимосвязей, таких как время, место и т.д.
Степень свободы («СС») - данный термин относится к определенному режиму и/или направлению, в котором может перемещаться механическое устройство или система. Число степеней свободы равно общему количеству независимых перемещений или типов движения. При использовании двух роботизированных рук общее количество степеней свободы удваивается.
Обнаружение контуров - данный термин относится к компьютерной программе (программам), позволяющей идентифицировать контуры нескольких объектов, которые могут быть наложены на двухмерное изображение камеры для успешного определения их границ и упрощения идентификации объектов, а также планирования их захвата и обработки.
Значение равновесия - данный термин относится к целевому положению конечности робота, такой как роботизированная рука, в котором силы, действующие на нее, находятся в равновесии, т.е. нет результирующей силы и, следовательно, результирующего перемещения.
Планировщик последовательности выполнения - данный термин относится к компьютерной программе (программам), способной создавать сценарии последовательностей действий или команды для одного или нескольких элементов или систем, которыми можно управлять с помощью компьютера, таких как рука (руки), дозаторы, приборы и т.д.
Качество воспроизведения действий с пищей - данный термин относится к роботизированной кухне, которая должна воспроизводить сценарий рецепта, сгенерированный в студии шеф-повара путем наблюдения, измерения и интерпретирования этапов, переменных, способов и процедур, выполняемых человеком-поваром, для воспроизведения его (ее) техник и навыков. Точность того, насколько близко выполнение приготовления блюда к действиям человека-повара, измеряется тем, насколько сильно приготовленное роботом блюдо похоже на блюдо, приготовленное человеком, на основании измерения различных субъективных параметров, таких как консистенция, цвет, вкус и т.д. Смысл заключается в том, что чем больше блюдо, приготовленное роботизированной кухней, похоже на блюдо, приготовленное человеком-поваром, тем выше качество процесса воспроизведения.
Стадия приготовления пищи (также называемая «стадия готовки») - данный термин относится к сочетанию (последовательному или параллельному) одной или нескольких мини-манипуляций, включающих в себя элементарные действия, и компьютерных инструкций для управления различным кухонным оборудованием и устройствами в модуле стандартизованной кухни; при этом одна или несколько стадий приготовления пищи вместе образуют весь процесс приготовления пищи по определенному рецепту.
Геометрическое осмысление - данный термин относится к компьютерной программе (программам), способной использовать данные о двухмерных (2D)/трехмерных (3D) поверхностях и/или объемные данные для определения фактических форм и размеров геометрического тела; способность определять или использовать информацию о границах также позволяет делать выводы о начале и конце определенного геометрического элемента и количестве таких элементов (на изображении или модели).
Осмысление захвата - данный термин относится к компьютерной программе (программам), способной использовать геометрические и физические основания для планирования многоконтактного (точка/область/объем) взаимодействия между роботизированным концевым рабочим органом (зажимом, звеном и т.д.) и инструментами/утварью, удерживаемой концевым рабочим органом, для успешного и стабильного обеспечения контакта, захвата и удерживания объекта для выполнения манипуляций с ним в трехмерном пространстве.
Автоматическое аппаратное устройство - устройство выполнения определенного процесса, способное выполнять заранее запрограммированные последовательные этапы без возможности внесения изменений в любой из них; такие устройства используются для выполнения циклических движений, которые не требуют изменений.
Управление и манипуляции с ингредиентами - данный термин относится к определению подробной информации об ингредиентах (включая размер, форму, вес, габариты, характеристики и свойства), внесению одного или нескольких изменений в переменные в режиме реального времени, связанные с определенным ингредиентом, которые могут отличаться от заранее сохраненной информации об ингредиентах (такой как размер рыбного филе, габариты яйца и т.д.), выполнению различных стадий для совершения манипуляций с ингредиентом.
Кухонный модуль (или кухонное пространство) - модуль стандартизованной полноразмерной кухни со стандартизованными наборами кухонного оборудования, стандартизованными наборами кухонных инструментов, стандартизованными наборами кухонных ручек и стандартизованными наборами кухонных контейнеров, с заранее заданным пространством и габаритами для хранения, получения доступа и работы с любым кухонным элементом в стандартизованном модуле полноразмерной кухни. Одной из задач кухонного модуля является предварительное определение всего кухонного оборудования, инструментов, ручек, контейнеров и т.д. таким образом, чтобы создать относительно стабильную кухонную платформу для движений роботизированных кистей и рук. Как шеф-повар в студии-кухне, так и человек в доме с роботизированной кухней (или человек в ресторане) используют стандартизованный кухонный модуль таким образом, чтобы максимизировать прогнозируемость работы кухонного аппаратного обеспечения, а также минимизировать риски изменений, отличий и отклонений между студией-кухней шеф-повара и домашней роботизированной кухней. Возможны различные варианты осуществления кухонного модуля, включая автономный кухонный модуль и встроенный кухонный модуль. Встроенный кухонный модуль устанавливается в обычную кухонную зону стандартного дома. Кухонный модуль работает по меньшей мере в двух режимах: в роботизированном режиме и в нормальном (ручном) режиме.
Машинное обучение - данный термин относится к технологии, в которой программный компонент или программа повышает уровень производительности на основании опыта и обратной связи. Одним из типов машинного обучения является стимулированное обучение, часто используемое в робототехнике, при котором желательные действия поощряются, а нежелательные действия - бракуются. Другой тип обучения - ситуационное обучение, при котором предварительные решения, например, последовательности действий человека-учителя или самого робота, сохраняются вместе с различными ограничениями или выводами по решению, а затем применяются или повторно используются при новых настройках. Также можно использовать дополнительные типы машинного обучения, такие как индуктивное и трансдуктивное обучение.
Мини-манипуляция - данный термин относится к сочетанию (или последовательности) одного или нескольких этапов, которые позволяют достичь основного результата выполнения функции с учетом порогового значения с самым высоким уровнем вероятности (например, пороговое значение находится в пределах 0,1, 0,001 или 0,001 от оптимального значения). Каждый этап может представлять собой элементарное действие или другую (меньшую) мини-манипуляцию, аналогичную компьютерной программе, состоящей из основных этапов кодирования и других компьютерных программ, которые могут быть отдельными программами или выполняться в виде подпрограмм. Например, мини-манипуляция может представлять собой разбивание яйца, состоящее из действий двигателя, необходимых для формирования правильной конфигурации роботизированной руки путем перемещения роботизированных пальцев, и приложения необходимого усилия для захвата - все элементарные действия. Другая мини-манипуляция может представлять собой разбивание яйца при помощи ножа, включающее в себя мини-манипуляцию захвата, выполняемую одной роботизированной кистью, последующую мини-манипуляцию захвата ножа другой кистью, последующее элементарное действие удара ножом по яйцу с заранее заданной силой.
Элементы и классификация моделей - данный термин относится к одной или нескольким компьютерным программам, способным интерпретировать элементы в рабочей области как предметы, используемые или необходимые для выполнения разных этапов задач, например, для смешивания нужна чаша, а для перемешивания ее содержимого следует использовать ложку и т.д. Множество элементов в рабочей области или в модели окружающей среды могут быть классифицированы по группам для ускорения планирования и выполнения задач.
Элементарные движения - данный термин относится к движениям, которые определяют различные уровни/области выполнения отдельных этапов процедур, например, элементарное движение высокого уровня будет представлять собой захват чашки, а элементарное движение низкого уровня будет представлять собой поворот запястья на пять градусов.
Мультимодальный измерительный прибор - данный термин относится к измерительному прибору, состоящему из нескольких датчиков, способных выполнять измерения и обнаружения в нескольких режимах, электромагнитных диапазонах или спектрах, в частности, способных собирать информацию о положении и/или движениях в пространстве; электромагнитные спектры могут изменяться в пределах от низких до высоких частот и не должны ограничиваться уровнями, воспринимаемыми человеком. Дополнительные режимы могут включать в себя, не ограничиваясь этим, другие физические чувства, такие как осязание, обоняние и т.д.
Количество осей - для достижения любой точки в пространстве необходимо три оси. Для обеспечения полного контроля ориентации конца руки (т.е. запястья), требуется три дополнительных оси вращения (горизонтальная поперечная ось, горизонтальная продольная ось и вертикальная ось).
Параметры - данный термин относится к переменным, которые могут принимать числовые значения, или диапазонам числовых значений. Имеется три основных типа параметров: параметры в инструкциях для роботизированного приспособления (например, сила или расстояние перемещения руки), настраиваемые пользователем параметры (например, предпочтительная степень прожарки: полностью прожаренное или среднепрожаренное), а также параметры, настраиваемые шеф-поваром (например, установленная температура в печи 350°F).
Регулировка параметров - данный термин относится к процессу изменения значений параметров на основании входных данных. Например, изменения параметров в инструкциях для роботизированных устройств могут быть основаны на свойствах (например, размере, форме, ориентации), не ограничиваясь этим, ингредиентов, положениях/ориентациях кухонных инструментов, оборудовании, устройствах, скорости и продолжительности выполнения мини-манипуляций.
Полезная или транспортировочная грузоподъемность - данный термин относится к тому, какой вес роботизированная рука может перенести или удержать (или даже ускоряться) с учетом силы тяжести, в виде функции зависимости от конечного места.
Физическое осмысление - данный термин относится к компьютерной программе (программам), способной использовать геометрически осмысленные данные и использовать физическую информацию (плотность, текстуру, обычную геометрию и форму), чтобы помочь механизму (программе) логического вывода оптимизировать модель объекта и спрогнозировать его поведение в реальных условиях, в частности, при захвате и/или манипулировании/выполнении операций.
Необработанные данные - данный термин относится ко всем измеренным и спрогнозированным данным датчиков и представленной информации, собранной в рамках генерирования рецепта в студии-кухне шеф-повара во время наблюдения/контроля действий человека-повара во время приготовления блюда. Необработанные данные могут включать в себя простые точечные измерения (например, время на часах, температура в печи (изменяющаяся с течением времени), изображение камеры, данные о рабочей области, сгенерированные с помощью трехкоординатного лазера), а также информацию об используемых устройствах/оборудовании, применяемых инструментов, названиях и времени подачи ингредиентов (тип и количество) и т.д. Вся информация, собранная в студии-кухне с помощью встроенных датчиков и сохраненная в необработанном виде с временными метками, представляет собой необработанные данные. Затем необработанные данные используются другими программными процессами для достижения еще более высокого уровня интерпретации процесса выполнения рецепта, преобразования необработанных данных в дополнительные обработанные/интерпретированные данные с временными метками.
Роботизированное приспособление - данный термин относится к набору датчиков и рабочих органов робота. Рабочие органы включают в себя одну или несколько роботизированных рук и одну или несколько роботизированных кистей для работы на стандартизованной роботизированной кухне. Датчики включают в себя камеры, дальномеры, датчики усилия (тактильные датчики), которые передают информацию на процессор или группу процессоров, которые управляют рабочими органами.
Процесс готовки по рецепту - данный термин относится к роботизированному сценарию, содержащему уровни представления абстрагированных и подробных инструкций для набора программируемых и жестко автоматизированных устройств таким образом, чтобы устройства с компьютерным управлением могли выполнить последовательность действий в определенных внешних условиях (например, на кухне с ингредиентами, инструментами, утварью и устройствами).
Сценарий рецепта - данный термин относится к сценарию рецепта как временной последовательности, содержащей структуру и перечень команд и элементарных действий (управляющее программное обеспечение, построенное по принципу «от простого к сложному»), при выполнении которой с помощью элементов роботизированной кухни (рука робота, автоматизированное оборудование, устройства, инструменты и т.д.) в заданной последовательности, должно обеспечиваться правильное воспроизведение и получение блюда, аналогичного блюду, приготовленному человеком-поваром в студии-кухне. Такой сценарий выполняется последовательно в течение некоторого периода времени и эквивалентен последовательности, используемой человеком-поваром для создания блюда, формат которой подходит и понятен для элементов с компьютерным управлением на роботизированной кухне.
Соблюдение скоростных режимов рецепта - данный термин относится к соблюдению временной последовательности выполнения этапов рецепта при приготовлении блюда путем воспроизведения движений шеф-повара, при этом этапы рецепта включают в себя стандартизованные операции по приготовлению пищи (например, стандартизованную кухонную посуду, стандартизованное оборудование, кухонные комбайны и т.д.), мини-манипуляции и приготовление нестандартизованных объектов.
Повторяемость - данный термин относится к приемлемому заранее установленному запасу, с которым роботизированные руки/кисти могут многократно возвращаться в запрограммированное положение с нужной точностью. Если в соответствии с техническими требованиями, заданными в памяти блока управления, роботизированная кисть должна перемещаться в определенное положение по осям X, Y и Z с точностью ±0,1 мм от данного положения, то повторяемость для возврата роботизированных кистей измеряется в пределах ±0,1 мм от запомненного и желательного/заданного положения.
Роботизированный сценарий рецепта - данный термин относится к сгенерированной компьютером последовательности машиночитаемых инструкций, относящихся к правильной последовательности роботизированного/жестко автоматизированного выполнения этапов для дублирования необходимых этапов приготовления в рецепте для получения конечного продукта, идентичного продукту, полученному при приготовлении шеф-поваром.
Роботизированный костюм - внешнее устройство (устройства) или одежда с измерительной аппаратурой, такая как перчатки, одежда с маркерами, отслеживаемыми камерой, экзоскелет с шарнирами и т.д., используемая в студии шеф-повара для контроля и отслеживания движений и действий шеф-повара во время приготовления блюда по рецепту (рецептам).
Моделирование рабочего места - данный термин относится к компьютерной программе (программам), способной контролировать рабочее место в поле зрения одной или нескольких камер, обнаруживать и идентифицировать важные объекты с точки зрения выполнения определенной задачи. Данные объекты могут быть заранее заданы и/или могут являться частью компьютерной библиотеки с известными физическими атрибутами и предполагаемым использованием.
«Умная» кухонная посуда/оборудование - данный термин относится к кухонной посуде (например, кастрюле или сковороде) или кухонному оборудованию (например, печи, грилю или водопроводному крану) с одним или несколькими датчиками, которые контролируют приготовление блюда на основании одной или нескольких графических кривых (например, температурной кривой, кривой влажности и т.д.).
Программный механизм абстрагирования - данный термин относится к программному механизму, который определяется как набор программных циклов или программ, используемых вместе с входными данными процесса и формирующих определенный желательный набор выходных данных для использования другими программными механизмами или конечным пользователем в форме текстового или графического выходного интерфейса. Программный механизм абстрагирования представляет собой компьютерную программу (программы), предназначенную для приема большого объема входных данных из известного источника в определенной области (таких как объемные данные измерений, которые образуют облако объемных данных измерений, от одного или нескольких датчиков), и дальнейшей обработки данных для их интерпретирования в другой области (такого как обнаружение и распознавание поверхности стола в облаке данных на основании данных с одинаковой вертикальной координатой и т.д.), чтобы идентифицировать, обнаружить и классифицировать значения данных как привязанные к объекту в трехмерном пространстве (такому как столешница, кастрюля и т.д.). Процесс абстрагирования определяется в основном как прием массива данных из одной области и реконструкция структуры (в т.ч. геометрии) в пространстве более высокого уровня (абстрагирование точечных данных), а также абстрагирование выводов для дополнительных идентифицированных объектов (кастрюль и т.д.) на основании абстрагированных наборов данных для идентификации элементов реального мира на изображении, которые впоследствии могут быть использованы другими программными механизмами для принятия дополнительных решений (решение о выполнении операций/ манипулировании ключевыми объектами и т.д.). Синонимом для «программного механизма абстрагирования» в данном применении может быть «программный механизм интерпретирования» или «алгоритм компьютерной обработки и интерпретирования».
Осмысление задачи - данный термин относится к компьютерной программе (программам), способной проанализировать описание задачи и разбить его на последовательность нескольких исполняемых этапов (с помощью роботизированных или жестко автоматизированных систем) таким образом, чтобы достичь определенного конечного результата, указанного в описании задачи.
Трехмерное моделирование и осознание объектов реального мира - данный термин относится к компьютерной программе (программам), способной использовать данные датчиков для построения изменяющейся во времени трехмерной модели всех поверхностей и объемов таким образом, чтобы можно было обнаруживать, идентифицировать, классифицировать объекты и осознавать их способ использования и назначение.
Вектор момента - данный термин относится к торсионной силе конечности робота, включая ее направление и величину.
Логический вывод для объемного объекта (механизм) - данный термин относится к компьютерной программе (программам), способной использовать геометрические данные и информацию о контуре, а также другие данные датчиков (цвет, форму, текстуру и т.д.) для идентификации объемности одного или нескольких объектов для упрощения идентификации и классификации объекта.
Роботизированное приспособление на стандартизованной роботизированной кухне содержит две роботизированные руки с кистями, которые точно повторяют движения шеф-повара в той же последовательности (или практически той же последовательности) и с такими же (или практически с такими же) временными характеристиками для приготовления блюда на основании предварительно записанного программного файла (сценарий рецепта) с данными о точных движениях шеф-повара, выполняемых им во время приготовлении данного блюда.
Приспособление для приготовления пищи с компьютерным управлением готовит блюдо, используя сенсорную кривую, в т.ч. зависимость температуры от времени, предварительно записанную в программный файл, когда то же блюдо готовилось шеф-поваром при помощи приспособления для приготовления пищи с датчиками, для которых компьютер записывает показания в течение времени, когда шеф-повар предварительно готовит блюдо на оборудовании для приготовления с датчиками.
Кухонное оборудование для приготовления блюд содержит роботизированные руки по первому варианту осуществления и приспособление для приготовления с датчиками по второму варианту осуществления, причем применение роботизированных рук сочетается с одной или несколькими сенсорными кривыми, и роботизированные руки способны проверять качество блюда в процессе приготовления в отношении таких показателей, как вкус, запах и внешний вид, допуская любые корректировки процесса приготовления блюда.
Кухонное оборудование содержит систему хранения продуктов, с компьютерно-управляемыми контейнерами и идентификаторами контейнеров для хранения и передачи ингредиентов пользователю для приготовления блюда в соответствии с указаниями шеф-повара.
Роботизированная кухня содержит робота с руками и кухонное оборудование, где робот перемещается по всему кухонному оборудованию для приготовления блюд путем имитации точных движений шеф-повара по приготовлению, включая возможные модификации/адаптации процесса приготовления, заданного в сценарии рецепта, в режиме реального времени.
Роботизированный механизм для приготовления пищи может обнаруживать, записывать и имитировать движения шеф-повара во время приготовления, контролировать значимые параметры, в т.ч. температуру и время, а также обеспечивать работу специальных устройств, оборудования и инструментов, чтобы приготовить изысканное блюдо, вкус которого будет идентичен вкусу блюда, приготовленного шеф-поваром, и которое может быть подано в определенное удобное время. В одном варианте роботизированный механизм приготовления пищи использует роботизированные руки для воспроизведения движений, идентичных движениям шеф-повара, с теми же ингредиентами и методиками для изготовления блюда с идентичным вкусом.
Для осуществления настоящего изобретения основное внимание фокусируется на людях, за которыми наблюдают с помощью датчиков во время выполнения определенных естественных действий, и последующем использовании датчиков контроля, датчиков захвата, компьютеров и программного обеспечения для генерирования информации и команд с целью воспроизведения человеческих действий, используя одну или несколько роботизированных и/или автоматизированных систем. Несмотря на то, что данный подход можно использовать для множества аналогичных действий (например, для приготовления пищи, рисования, игры на музыкальных инструментах и т.д.), один аспект настоящего изобретения относится к приготовлению пищи, а именно, к роботизированному приготовлению пищи. Наблюдение и регистрация действий человека выполняется в специальной системе с измерительной аппаратурой (в данном случае на стандартизованной кухне) с использованием датчиков и компьютеров для наблюдения, контроля, записи и интерпретации движений и действий человека-повара, чтобы сформировать набор исполняемых роботом команд, устойчивый к изменениям и отклонениям внешних условий, при помощи которого роботизированная или автоматизированная система на роботизированной кухне сможет приготовить такое же блюдо по соответствию стандартам и качеству, как и блюдо, приготовленное человеком-поваром.
Сбор необработанных данных осуществляется с помощью мультимодальных сенсорных систем (систем датчиков). К датчикам, способным собирать и предоставлять такие данные, можно отнести датчики условий окружающей среды и датчики геометрических размеров, например, двухкоординатные (камеры и т.д.) и трехкоординатные (лазеры, ультразвуковые датчики и т.д.) датчики, а также системы захвата движения человека (носимые маркеры для камер, костюмы/экзоскелеты с измерительной аппаратурой, перчатки с измерительной аппаратурой и т.д.), а также оборудование с измерительной аппаратурой (датчиками) и механизированное оборудование (с исполнительными механизмами), используемое во время создания рецепта и его выполнения (устройства с измерительной аппаратурой, оборудование для приготовления пищи, инструменты, дозаторы ингредиентов и т.д.). Все эти данные собираются одной или несколькими распределенными/централизованными компьютерными системами и обрабатываются с помощью различных программных процедур. При помощи алгоритмов выполняется обработка и абстрагирование данных до такой степени, чтобы человек и роботизированная кухня с компьютерным управлением смогли интерпретировать операции, задачи, действия, оборудование, ингредиенты, способы и процедуры, используемые человеком, включая воспроизведение ключевых навыков конкретного шеф-повара. Необработанные данные обрабатываются с помощью одного или нескольких программных механизмов абстрагирования для создания сценария рецепта, который одновременно был бы понятен человеку и после дальнейшей обработки мог быть считан и выполнен компьютером, а также подробно расписывал все действия и движения на всех этапах определенного рецепта, который должен быть выполнен на роботизированной кухне. Набор таких команд по сложности может варьироваться от управления отдельными шарнирами в соответствии с определенным профилем движения шарнира в течение времени до абстрагированных уровней встроенных команд выполнения движений более низкого уровня, связанных с конкретными шагами в рецепте. На основании необработанных данных можно сгенерировать абстрагированные команды движения (например, «разбить яйцо на сковороду», «обжарить с обеих сторон до получения золотистого цвета» и т.д.), после чего они могут быть уточнены и оптимизированы с помощью многочисленных вариантов итеративных процедур обучения, выполняемых в режиме реального времени и/или в автономном режиме, позволяя роботизированным кухонным системам справляться с неоднозначностями результатов измерений, изменением ингредиентов и т.д., давая возможность выполнять сложные (адаптивные) мини-манипуляции с помощью кистей с пальцами, установленных на руках и запястьях робота, на основании достаточно абстрагированных команд или команд высокого уровня (например, «взять кастрюлю за ручку», «высыпать содержимое», «взять ложку со столешницы и перемешать суп» и т.д.).
Возможность создания машиновыполняемых последовательностей команд, хранящихся теперь в цифровых файлах, которыми можно поделиться или передать, позволяя выполнить их на любой роботизированной кухне, предоставляет опцию выполнения этапов по приготовлению блюд в любом месте и в любое время. Таким образом, данный подход позволяет покупать/про давать рецепты в режиме онлайн, позволяя пользователям получать доступ и распространять рецепты для разового использования или по подписке.
Повторение блюда, приготовленного человеком, выполняется роботизированной кухней, что, в сущности, представляет собой точную стандартизованную копию кухни с аппаратурой, используемой человеком-поваром во время создания блюда, за тем исключением, что действия человека теперь выполняются набором роботизированных рук и кистей с помощью устройств, оборудования, инструментов, дозаторов и т.д. с компьютерным контролем и управлением. Поэтому степень точности воспроизведения блюда тесно связана с тем, насколько роботизированная кухня является точной копией кухни (и всех элементов и ингредиентов), в которой наблюдают за человеком-поваром при приготовлении блюда.
Говоря в широком смысле, может быть предусмотрен выполняемый компьютером способ, функционирующий на роботизированном приспособлении, который включает в себя электронное описание одного или нескольких блюд, включая рецепты для приготовления шеф-поваром каждого блюда из некоторых ингредиентов; считывание последовательности наблюдений за движениями шеф-повара (для каждого блюда) с помощью совокупности роботизированных датчиков во время приготовления блюда шеф-поваром с использованием ингредиентов и кухонного оборудования; обнаружение в этой последовательности наблюдений мини-манипуляций, соответствующих последовательности движений, выполняемых на каждой стадии приготовления определенного блюда; преобразование считанной последовательности наблюдений в машиночитаемые инструкции для управления роботизированным устройством, способным выполнять последовательности мини-манипуляций; хранение на электронном носителе для каждого блюда, по меньшей мере, указанной последовательности инструкций для мини-манипуляций, причем последовательность мини-манипуляций для каждого блюда хранится в виде соответствующей электронной записи; передачу соответствующей электронной записи с информацией о блюде на роботизированное приспособление, которое способно воспроизводить последовательность сохраненных мини-манипуляций, соответствующих оригинальным действиям шеф-повара; и выполнение роботизированным приспособлением последовательности инструкций для мини-манипуляций для определенного блюда, получая практически тот же результат, как и в случае приготовления оригинального блюда шеф-поваром, причем выполнение инструкций включает в себя считывание свойств ингредиентов, используемых при приготовлении блюда.
Преимуществом является то, что роботизированное приспособление на стандартизованной роботизированной кухне имеет функциональные возможности для приготовления широкого набора блюд разных кухонь со всего мира за счет использования глобальной сети и доступа к базам данных, по сравнению с шеф-поваром, который может специализироваться только на одном типе кухни. Стандартизованная роботизированная кухня также может иметь функцию захвата и записи одного из любимых блюд пользователя для последующего воспроизведения роботизированным устройством в любой момент, когда человек захочет попробовать это блюдо, без многократных трудных повторений для приготовления одного и того же блюда снова и снова.
Структура базы данных библиотек для стандартного объекта имеет несколько полей для хранения информации, относящейся к стандартному объекту, включая название объекта, изображение объекта, присвоенный код для объекта, виртуальная трехмерная модель с полными габаритами объекта в матрице координат в системе координат XYZ с предпочтительным заранее заданным разрешением, виртуальная векторная модель объекта (при наличии), определение и маркировка рабочих элементов объекта (элементов, которые могут контактировать с кистями и другими объектами для манипуляции), стандартная начальная ориентация объекта для каждой определенной манипуляции.
В процессе роботизированного воспроизведения сценария рецепта голова робота с мультимодальными датчиками, а также две руки и кисти с несколькими пальцами, удерживающие ингредиенты и утварь, взаимодействуют с кухонным оборудованием. Сенсорная голова робота с блоком мультимодальных датчиков используется для непрерывного моделирования и контроля трехмерного пространства для выполнения задачи, в которой работают обе роботизированные руки, при этом данные также подаются на модуль абстрагирования задачи для идентификации инструментов и утвари, приспособлений, их содержимого и переменных в таком виде, чтобы их можно было сравнивать с последовательностью сгенерированных этапов процесса приготовления по рецепту для обеспечения выполнения происходило в соответствии с данными последовательности выполнения рецепта, сохраненной на компьютере. Дополнительные датчики на голове робота с датчиками используются для прослушивания и контроля запахов во время значимых этапов процесса приготовления. Роботизированные кисти и их тактильные датчики используются для правильного выполнения операций с соответствующими ингредиентами, например, с яйцом; датчики на пальцах и ладонях могут определять пригодность яиц с помощью текстуры поверхности, веса (его распределения), а также удерживать и располагать яйца в определенной ориентации без их повреждения. Роботизированные кисти с несколькими пальцами также способны захватывать и выполнять операции с определенной кухонной посудой, в т.ч. чашей (в данном примере), захватывать и выполнять операции с утварью для приготовления (в данном примере показана взбивалка), с правильными движениями и прилагаемыми усилиями таким образом, чтобы правильно выполнить обработку пищевых ингредиентов (например, разбивание яйца, отделение желтков и взбивание яичного белка до получения густой консистенции), как указано в сценарии рецепта.
На Фиг. 1 представлено схематическое изображение системы, иллюстрирующее всю роботизированную кухню 10 для приготовления пищи с аппаратным обеспечением 12 и программным обеспечением 14. Вся роботизированная кухня 10 для приготовления пищи содержит аппаратное обеспечение 12 для роботизированного приготовления пищи и программное обеспечение 14 для роботизированного приготовления пищи, которые взаимодействуют друг с другом для выполнения роботизированных функций по приготовлению пищи. Аппаратное обеспечение 12 для роботизированного приготовления пищи включает в себя компьютер 16, который управляет различными операциями и движениями стандартизованного кухонного модуля 18 (который работает в инструментальной среде с одним или несколькими датчиками), мультимодальные трехкоординатные датчики 20, роботизированные руки 22, роботизированные кисти 24 и захватные перчатки 26. Программное обеспечение 14 для роботизированного приготовления пищи вместе с аппаратным обеспечением 12 для роботизированного приготовления пищи обеспечивает захват движений шеф-повара во время приготовления блюда и воспроизведение движений шеф-повара с помощью роботизированных рук и кистей, чтобы получить блюдо, идентичное или практически идентичное (например, с точки зрения вкуса, запаха и т.д.) результату, достигнутому человеком-поваром.
Программное обеспечение 14 для роботизированного приготовления пищи включает в себя мультимодальные трехкоординатные датчики 20, модуль захвата 28, калибровочный модуль 30, модуль выполнения алгоритма преобразования 32, повторяющий модуль 34, модуль проверки качества 36 с системой трехмерного зрения, модуль идентичности результата 38 и модуль обучения 40. Модуль захвата 28 захватывает движения шеф-повара во время приготовления блюда. Калибровочный модуль 30 калибрует роботизированные руки 22 и роботизированные кисти 24 до, во время и после приготовления. Модуль алгоритма преобразования 32 преобразовывает записанные данные о движениях шеф-повара, собранные в студии шеф-повара, в измененные (трансформированные) данные рецепта для использования на роботизированной кухне, где роботизированные кисти воспроизводят процесс приготовления пищи шеф-поваром. Модуль повторения 34 воспроизводит движения шеф-повара на роботизированной кухне. Модуль проверки качества 36 выполняет проверку качества блюда, приготовленного на роботизированной кухне, во время, до или после приготовления пищи. Модуль идентичности результата 38 определяет, имеет ли блюдо, приготовленное парой роботизированных рук и кистей на роботизированной кухне, такой же или практически такой же вкус, что и блюдо, приготовленное шеф-поваром. Модуль обучения 40 предназначен для предоставления возможностей обучения для компьютера 16, который управляет роботизированными руками и кистями.
На Фиг. 2 представлено схематическое изображение первого варианта роботизированной системы приготовления пищи, которая включает в себя студию шеф-повара и бытовые роботизированные кухонные системы для приготовления блюд путем воспроизведения процесса приготовления по рецепту и движений шеф-повара. Система 42 роботизированного приготовления включает в себя кухню 44 шеф-повара (так называемую «студию-кухню шеф-повара»), которая передает один или несколько записанных программных файлов рецепта 46 на роботизированную кухню 48 (так называемую «бытовую роботизированную кухню»). В одном варианте кухня 44 шеф-повара и роботизированная кухня 48 используют тот же самый модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни (так называемый «модуль роботизированной кухни», «пространство роботизированной кухни», «кухонный модуль» или «кухонное пространство») для обеспечения максимальной точности воспроизведения приготовления блюда, что снижает воздействие переменных факторов, способных привести к возникновению различий между блюдом, приготовленным на кухне 44 шеф-повара, и блюдом, приготовленным на роботизированной кухне 46. Шеф-повар 49 надевает роботизированные перчатки или костюм с внешними сенсорными устройствами для захвата и записи его движений. Стандартизованная роботизированная кухня 50 содержит компьютер 16 для управления различными вычислительными функциями, при этом компьютер 16 включает в себя запоминающее устройство 52 для хранения одного или нескольких программных файлов с рецептами от датчиков на перчатках или костюме 54 для захвата движений шеф-повара, а также роботизированный механизм 56 (программное обеспечение) для готовки. Роботизированный механизм 56 для готовки включает в себя модуль 58 анализа перемещений, абстрагирования рецепта и упорядочивания. Роботизированная кухня 48 обычно использует пару роботизированных рук и кистей и, возможно, пользователя 60, для включения или программирования роботизированной кухни 46. Компьютер 16 на роботизированной кухне 48 включает в себя жестко автоматизированный модуль 62 для работы роботизированных кистей и рук, а также модуль 64 воспроизведения рецепта для воспроизведения движений шеф-повара с помощью данных (ингредиентов, последовательностей, процесса и т.д.) из программного файла с рецептом.
Стандартизованная роботизированная кухня 50 предназначена для обнаружения, записи и имитации движений шеф-повара, управления значимыми параметрами, такими как температура, в течение некоторого периода времени, а также выполнения процесса на роботизированных кухнях со специальными устройствами, оборудованием и инструментами. Кухня 44 шеф-повара предоставляет вычислительную среду (компьютер) 16 с перчатками с датчиками или костюмом с датчиками для записи и захвата движений шеф-повара 49 во время приготовления пищи по определенному рецепту. После записи движений и рецепта шеф-повара 49 для определенного блюда в программный файл с рецептом на запоминающее устройство 52 программный файл с рецептом передается с кухни 44 шеф-повара на роботизированную кухню 48 посредством сети связи 46, включая беспроводную сеть и/или проводную сеть, подключенные к Интернету, таким образом, чтобы пользователь 60 (необязательный) мог приобрести один или несколько программных файлов с рецептами или мог оформить подписку на кухню 44 шеф-повара в качестве участника группы, который получает новые программные файлы с рецептами или периодические обновления существующих программных файлов с рецептами.
Бытовая роботизированная кухонная система 48 работает как внешняя вычислительная среда на роботизированной кухне в жилых домах, ресторанах и других местах, где кухня предназначена для приготовления пищи для пользователя 60. Бытовая роботизированная кухонная система 48 включает в себя роботизированный механизм 56 приготовления пищи с помощью одной или нескольких роботизированных рук и жестко автоматизированных устройств для воспроизведения действий, процессов и движений шеф-повара во время приготовления на основании программного файла с рецептом, полученного из студии 44 шеф-повара.
Студия 44 шеф-повара и роботизированная кухня 48 представляют собой тесно связанную систему, работающую в режиме «обучение/воспроизведение», которая имеет несколько уровней качества исполнения. Если студия 44 шеф-повара представляет собой рабочую модель высокого качества приготовления профессиональных блюд, то роботизированная кухня 48 - это механизм/процесс выполнения/воспроизведения сценария рецепта, создаваемого шеф-поваром, работающим в студии шеф-повара. Стандартизация модуля роботизированной кухни позволяет повысить качество исполнения и вероятность достижения успеха.
Варьирующиеся уровни качества выполнения рецепта зависят от взаимосвязи между датчиками и оборудованием (не принимая в расчет ингредиенты) в студии 44 шеф-повара и на роботизированной кухне 48. Качество может быть задано как степень идентичности (неотличимости) вкуса блюда, приготовленного на роботизированной кухне, вкусу блюда, приготовленного человеком-поваром, при этом на одном конце диапазона оценки обеспечивается отличное воспроизведение/исполнение, а на противоположном конце блюдо может иметь один или несколько серьезных или значительных недостатков, связанных с качеством (пережаренное мясо или переваренная паста), вкусом (обгоревшие участки), съедобностью (неправильная консистенция) или даже проблемами со здоровьем (недожаренное мясо, такое как курица/свинина, зараженная сальмонеллой, и т.д.).
Использование роботизированной кухни с аппаратным обеспечением, датчиками и системами привода, которые позволят воспроизвести движения и процессы, используемые шеф-поваром, идентичных зарегистрированным во время приготовления в студии-кухне шеф-повара, с большей вероятностью позволит достичь более высокого качества. Идея заключается в том, что установки должны быть идентичными с точки зрения стоимости и занимаемого пространства. Тем не менее, роботизированная кухня 48 может быть оборудована дополнительными стандартизованными элементами с компьютерным управлением или без него (кастрюли с датчиками, устройства, подключенные к сети, такие как печи и т.д.), требующими более детального интерпретирования при помощи датчиков для обеспечения комплексного контроля выполнения. В связи с увеличением неопределенности с точки зрения ключевых элементов (правильного количества ингредиентов, температур приготовления и т.д.) и процессов (использования мешалки/давилки в случае отсутствия блендера на бытовой роботизированной кухне), вероятность достижения результата, идентичного результату, полученному шеф-поваром, значительно снизится.
Основным аспектом настоящего изобретения является наличие соединения между студией 44 шеф-повара и роботизированной кухней. Уровень роботизированной кухни 48 может изменяться от домашней кухни, оборудованной набором роботизированных рук и датчиков внешних условий, до точной копии студии-кухни, в которой движения набора рук и шарниров, инструменты, устройства и ингредиенты позволяют практически идентично воспроизвести рецепт шеф-повара. Единственным переменным фактором будет уровень качества конечного результата или блюда с точки зрения качества, внешнего вида, вкуса, съедобности и влияния на здоровье.
Данную взаимосвязь между результатом выполнения рецепта и входными переменными данными на роботизированной кухне можно математически выразить следующим образом:
Fконечный рецепт = Fстудия(I, Е, Р, М, V) + FРоб.Кухняо, I, Rв, Ркп)
где Fстудия = качество сценария рецепта для студии шеф-повара
FРo6. Кухня = выполнение сценария рецепта с помощью роботизированной кухни
I = ингредиенты
Е = оборудование
Р = процессы
М = способы
V = переменные (температура, время, давление и т.д.)
Ео = точность оборудования
Rв = точность воспроизведения
Ркп = качество контроля процесса
Данное уравнение определяет степень соответствия результата использования рецепта роботизированной системой и результата работы человека-повара и способствует (Fконечный рецепт) уровню правильности захвата и представления данных в студии 44 шеф-повара (Fстудия) на основании использованных ингредиентов (I), оборудования (Е), доступного для выполнения процессов (Р) и способов (М) шеф-повара при правильном захвате всех ключевых переменных (V) во время процесса приготовления; и то, как роботизированная кухня способна представить процесс воспроизведения/выполнения роботизированного сценария рецепта в виде функции (FРоб.Кухня), которая зависит от использования правильных ингредиентов (I), уровня качества оборудования (Ео) на роботизированной кухне по сравнению с показателями студии шеф-повара, уровня, с которым сценарий рецепта может быть воспроизведен (Rв) на роботизированной кухне, и тому, насколько нужно контролировать и выполнять корректирующие действия для достижения максимального качества контроля процесса (Ркп).
Функции (Fстудия) и (FРоб.Кухня) могут представлять собой любое сочетание линейных или нелинейных функциональных формул с постоянными, переменными и любыми алгоритмическими соотношениями. Обе функции можно алгебраически представить следующим образом:
Fстудия = I(фнкц. sin(Темп.)) + Е(фнкц. ВарочнПов1*5) + Р(фнкц. Круг(ложка) + V(фнкц. 0,5*время)
Предполагается, что качество процесса приготовления связано с температурой ингредиента, изменяющейся в холодильнике как синусоидальная функция, скоростью, с которой ингредиент может нагреться на варочной поверхности на конкретной станции при определенном значении множителя, и с тем, как хорошо ложка может перемещаться по круговой траектории определенной амплитуды и периода, и что процесс должен быть выполнен со скоростью не ниже
Figure 00000001
от скорости человека-повара для поддержания качества процесса приготовления.
FРоб.Кухня = Ео(ВарочнПов2, Размер) + I(1,25*Размер + Линейн.(Темп.)) + Rв(Движение-Профиль) + Ркп(Соответствие Датчик-Костюм)
Предполагается, что качество процесса воспроизведения на роботизированной кухне связано с типом приспособления, конфигурацией области для приготовления и размером нагревательного элемента, размером и температурным профилем приготавливаемого ингредиента (чем толще стейк, тем больше уходит времени на его приготовление), при этом также учитывается профиль любого движения перемешивания и обработки на определенном этапе, например, во время подрумянивания мяса или взбивания мусса, и наличие достаточно высокого соответствия между датчиками на роботизированной кухне и студии шеф-повара, чтобы считать контролируемые данные датчика точными и достаточно подробными для обеспечения надлежащего контроля качества процесса приготовления на роботизированной кухне во время выполнения всех этапов приготовления по рецепту.
Результат приготовления по рецепту зависит не только от качества захвата этапов/способов/процессов/навыков человека-повара во время приготовления в студии шеф-повара, но и от качества их выполнения на роботизированной кухне, при этом каждый параметр имеет ключевые элементы, влияющие на производительность соответствующих подсистем.
На Фиг. 3 представлено схематическое изображение варианта стандартизованной роботизированной кухни 50 для приготовления пищи путем записи движений шеф-повара во время приготовления блюда и воспроизведения блюда роботизированными кистями и руками. В данном контексте термин «стандартизованный» (или «стандартный») означает, что характеристики или признаки компонентов являются заранее установленными, как будет описано ниже. Компьютер 16 соединен с возможностью обмена данными с несколькими кухонными элементами на стандартизованной роботизированной кухне 50, включая датчик трехмерного зрения 66, убирающийся защитный экран 68 (например, из стекла, пластика или другого защитного материала), роботизированные руки 70, роботизированные кисти 72, стандартизованные устройства/оборудования 74 для приготовления, стандартизованную кухонную посуду с датчиками 76, стандартизованную кухонную посуду 78, стандартизованные ручки и утварь 80, стандартизованный жестко автоматизированный дозатор (дозаторы) 82 (так называемый «роботизированный жестко автоматизированный модуль (модули)»), стандартизованный кухонный комбайн 84, стандартизованные контейнеры 86 и стандартизованный отсек хранения продуктов 88 в холодильнике.
Стандартизованный жестко автоматизированный дозатор (дозаторы) 82 представляет собой устройство или группу устройств, которые могут программироваться и/или управляться с помощью компьютера 16 для приготовления, который подает или поставляет предварительно упакованное (известное) количество или специальные порции ключевых материалов для процесса приготовления, таких как специи (соль, перец и т.д.), жидкости (воду, масло и т.д.) или другие сухие материалы (мука, сахар и т.д.). Стандартизованные жестко автоматизированные дозаторы 82 могут быть расположены на определенной станции или могут быть доступны роботу и обеспечивать подачу в соответствии с последовательностью, заданной в рецепте. В других вариантах роботизированный жестко автоматизированный модуль может быть объединен или работать последовательно или параллельно с другими такими модулями или роботизированными руками или утварью. В данном варианте стандартизованная роботизированная кухня 50 включает в себя роботизированные руки 70 и роботизированные кисти 72, при этом роботизированные кисти управляются роботизированным механизмом 56 приготовления пищи в соответствии с программным файлом с рецептом, хранящимся на запоминающем устройстве 52 для воспроизведения точных движений шеф-повара во время приготовления блюда для создания блюда со вкусом, идентичным вкусу блюда, приготовленного шеф-поваром. Датчики трехмерного зрения 66 позволяют выполнить трехмерное моделирование объектов, создавая визуальную трехмерную модель действий на кухне, а также сканирование кухонного пространства для оценки габаритов и объектов на стандартизованной роботизированной кухне 50. Убирающийся защитный экран 68 на роботизированной кухне 50 изготовлен из прозрачного материала, при переводе которого во включенное состояние вокруг роботизированной кухни создается экран для защиты окружающих людей от опасностей, связанных с движениями роботизированных рук 70 и кистей 72, горячей водой и другими жидкостями, паром, огнем и другими опасными факторами. Роботизированный механизм приготовления 56 соединен с возможностью обмена данными с электронным запоминающим устройством 52 для считывания программного файла с рецептом, предварительно отправленного из студии 44 шеф-повара, для которой роботизированный механизм 56 приготовления пищи выполняет операции по приготовлению и воспроизведению способов и процедур, выполняемых шеф-поваром во время приготовления, как указано в программном файле с рецептом. Роботизированные руки 70 и роботизированные кисти 72 предназначены для воспроизведения точных движений шеф-повара при приготовлении блюда таким образом, чтобы получившееся блюдо имело вкус, идентичный (или практически идентичный) вкусу блюда, приготовленного шеф-поваром. Стандартизованное кухонное оборудование 74 включает в себя набор кухонных устройств 46, которые представляют собой часть роботизированной кухни 50, включая, но не ограничиваясь этим, электрическую плиту/индукционную плиту/варочную поверхность (электрическую варочную поверхность, газовую варочную поверхность, индукционную варочную поверхность), печь, гриль, пароварку и микроволновую печь. Стандартизованная кухонная посуда 76 с датчиками используется для записи этапов приготовления пищи на основании данных датчиков на кухонной посуде и для приготовления блюда на основании данных от кухонной посуды с датчиками, к которой можно отнести кастрюлю с датчиками, сковороду с датчиками, печь с датчиками и гриль с датчиками. Стандартизованная кухонная посуда 78 включает в себя сковороды для жарки, сотейники, сковороды-гриль, многофункциональные сковороды, обжарочные аппараты, воки и сковороды для тушения. Во время приготовления роботизированные руки 70 и роботизированные кисти 72 используют стандартизованные ручки и утварь 80. В одном варианте одна из роботизированных кистей 72 имеет стандартизованную ручку, которая крепится к концу вилки, концу ножа и концу ложки для выбора по требованию. Стандартизованные жестко автоматизированные дозаторы 82 встроены в роботизированную кухню 50 таким образом, чтобы подавать подходящие (с помощью рук робота 70 и использования человеком) основные и стандартные или часто используемые ингредиенты, которая могут быть отмерены/дозированы или поданы в предварительной упакованном виде. Стандартизованные контейнеры 86 представляют собой места хранения, где пищевые продукты хранятся при комнатной температуре. Стандартизованные контейнеры 88 для хранения в холодильнике представляют собой, не ограничиваясь этим, холодильник с маркированными контейнерами для хранения рыбы, мяса, овощей, фруктов, молока и других скоропортящихся продуктов. Стандартизованные контейнеры 86 или стандартизованные отсеки хранения 88 могут иметь идентификационные номера контейнеров, с помощью которых роботизированный механизм приготовления пищи 56 может проверить тип пищевых продуктов в контейнере на основании идентификационного номера. Стандартизованные контейнеры 86 предоставляют пространство для хранения нескоропортящихся пищевых продуктов, таких как соль, перец, сахар, масло и другие специи. Стандартизованная кухонная посуда с датчиками 76 и кухонная посуда 78 могут храниться на полке или в ящике для использования роботизированными руками 70 при выборе инструмента для приготовления блюд. Обычно сырая рыба, сырое мясо и ненарезанные овощи хранятся в стандартизованных отсеках хранения 88 с идентификационными номерами. Столешница 90 используется роботизированными руками 70 как платформа для обработки мяса или овощей, данный процесс может включать или не включать в себя резку или рубку. Кухонный водопроводный кран 92 обеспечивает пространство для мойки или чистки пищи во время приготовления блюд. Когда роботизированные руки 70 завершают приготовление блюда по рецепту и его подготовку к подаче, блюдо размещается на сервировочном столе 90, который может также использоваться для приема пищи после выполнения роботизированными руками 70 определенных операций, таких как размещение столовых приборов, бокалов для вина и выбора вина, подходящего к приготовленной пище. В одном варианте оборудование в модуле 50 стандартизованной роботизированной кухни является профессиональным и позволяет повысить универсальность с точки зрения приготовления различных типов блюд.
Модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни в качестве одной из целей имеет стандартизацию кухонного модуля и различных компонентов с самим кухонным модулем, для обеспечения сходства кухни 44 шеф-повара и роботизированной кухни 48, чтобы гарантировать максимальную точность воспроизведения рецепта и свести к минимуму риски отклонений от точного воспроизведения рецепта блюда на кухне 44 шеф-повара и роботизированной кухне 48. Одной из основных целей обеспечения стандартизации кухонного модуля 50 является получение одинакового результата процесса приготовления (или одинакового блюда) первого блюда, приготовленного шеф-поваром, и последующим воспроизведением того же процесса приготовления по рецепту с помощью роботизированной кухни. Использование стандартизованной платформы в модуле 50 стандартизованной роботизированной кухни для кухни 44 шеф-повара и роботизированной кухни 48 имеет несколько основных преимуществ: одинаковые временные рамки, одинаковая программа или режим, а также проверка качества. Под одинаковыми временными рамками на стандартизованной роботизированной кухне 50, где шеф-повар готовит блюда на кухне 44 шеф-повара, и на роботизированной кухне 48 во время воспроизведения процесса приготовления с помощью роботизированных кистей, подразумевается одинаковая последовательность манипуляций, одинаковое время начала и время завершения каждой манипуляции, а также одинаковая скорость перемещения объекта при выполнении разных операций. Под одинаковой программой или режимом на стандартизованной роботизированной кухне 50 подразумевается использование или работа стандартизованного оборудования во время каждого этапа записи и выполнения манипуляции. Под проверкой качества подразумевается использование датчиков трехмерного зрения на стандартизованной роботизированной кухне 50, которые контролируют и управляют в режиме реального времени каждой манипуляцией во время приготовления пищи для устранения любых отклонений и предотвращения получения неверного результата. Использование модуля стандартизованной роботизированной кухни 50 снижает и сводит к минимуму риски достижения разных результатов для блюда, приготовленного шеф-поваром, и блюда, приготовленного роботизированной кухней с помощью роботизированных рук и кистей. При отсутствии стандартизации модуля роботизированной кухни и компонентов модуля роботизированной кухни увеличение различий между кухней 44 шеф-повара и роботизированной кухней 48 может привести к росту вероятности недостижения одинакового результата для блюда, приготовленного шеф-поваром, и блюда, приготовленного роботизированной кухней, поскольку для различных кухонных модулей, различного кухонного оборудования, различной кухонной посуды, различных кухонных инструментов и различных ингредиентов на кухне 44 шеф-повара и роботизированной кухне 48 необходимо использовать более детально разработанные и сложные алгоритмы регулировки.
Модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизацию многих аспектов. Во-первых, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизованные положения и ориентации (в плоскости координат XYZ) всех типов кухонной посуды, кухонных контейнеров, кухонных инструментов и кухонного оборудования (со стандартизованными зафиксированными отверстиями в кухонном модуле и положениями устройств). Во-вторых, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизованные габариты и архитектуру пространства для приготовления. В-третьих, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизованные наборы оборудования, такого как печь, электрическая плита, посудомоечная машина, водопроводный кран и т.д. В-четвертых, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизованную кухонную посуду, стандартизованные инструменты для приготовления, стандартизованные устройства для приготовления, стандартизованные контейнеры и стандартизованную камеру хранения продуктов в холодильнике с точки зрения формы, габаритов, конструкции, материалов, функций и т.д. В-пятых, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни в одном варианте включает в себя стандартизованную универсальную ручку для выполнения операций с любой кухонной посудой, инструментами, приборами, контейнерами и оборудованием, которая позволяет роботизированной кисти удерживать стандартизованную универсальную ручку только в одном правильном положении, исключая возможность неправильного захвата или неправильной ориентации. В-шестых, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизованные роботизированные кисти и руки с библиотеками манипуляций. В-седьмых, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизованный кухонный комбайн для выполнения стандартизованных манипуляций с ингредиентами. В-восьмых, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизованные устройства трехмерного зрения для формирования динамических трехмерных визуальных данных, а также другие возможные стандартные датчики для записи рецепта, выполнения отслеживания и проверки качества. В-девятых, модуль 50 стандартизованной роботизированной кухни включает в себя стандартизованные типы, стандартизованные объемы, стандартизованные размеры и стандартизованные значения веса для каждого ингредиента во время выполнения приготовления по определенному рецепту.
На Фиг. 4 представлено схематическое изображение варианта роботизированного механизма приготовления 56 (так называемый «роботизированный механизм готовки пищи») для использования с компьютером 16 в студии 44 шеф-повара и бытовой роботизированной кухонной системе 48. Другие варианты осуществления могут иметь измененные, дополнительные или модифицированные модули в роботизированном механизме для приготовления 16 на кухне 44 шеф-повара и роботизированной кухне 48. Роботизированный механизм приготовления 56 включает в себя модуль ввода 51, модуль калибровки 94, модуль проверки качества 96, модуль 98 записи движений шеф-повара, модуль 100 записи данных датчиков на кухонной посуде, модуль памяти 102 для хранения программных файлов с рецептами, модуль 104 абстрагирования рецепта с помощью записанных данных датчиков для генерирования специальных профилей последовательной работы вычислительного модуля, программный модуль 106 воспроизведения движений шеф-повара, модуль 108 воспроизведения данных датчиков на кухонной посуде с использованием одной или нескольких кривых данных датчиков, роботизированный модуль приготовления 110 (компьютерный блок управления для выполнения стандартизованных операций, мини-манипуляций и работы с нестандартизованными объектами), модуль 112 выполнения регулировок в режиме реального времени, модуль обучения 114, модуль 116 базы данных библиотек мини-манипуляций, модуль 117 базы данных библиотек стандартизованных кухонных операций и модуль вывода 118, с которым указанные модули соединяются с возможностью обмена данными по шине 120.
Модуль ввода 51 может принимать любой тип входной информации, такой как программные файлы с рецептами, отправляемые с другого вычислительного устройства. Калибровочный модуль 94 выполняет калибровку роботизированных рук 70, роботизированных кистей 72, кухонной посуды и компонентов оборудования в модуле 50 стандартизованной роботизированной кухни. Модуль 96 проверки качества определяет качество и свежесть сырого мяса, сырых овощей, молочных ингредиентов и других сырых пищевых продуктов, когда сырые пищевые продукты подаются для приготовления, а также проверяет качество сырых пищевых продуктов при их загрузке в стандартизованный отсек 88 хранения продуктов. Модуль 96 проверки качества также может выполнять проверку качества объекта на основании таких параметров, как запах пищи, цвет пищи, вкус пищи, изображение или внешний вид пищи. Модуль 98 записи движений шеф-повара записывает последовательность и точные движения шеф-повара во время приготовления блюда шеф-поваром. Модуль 100 записи данных датчиков на кухонной посуде записывает данные датчиков от кухонной посуды, оборудованной датчиками (такой как сковорода с датчиками, гриль с датчиками или печь с датчиками), которые расположены на различных участках кухонной посуды, формируя одну или несколько кривых данных датчиков. Построенная кривая данных датчиков, например, кривая значений температуры (и/или влажности), отражает флуктуации температуры кухонных устройств от времени для определенного блюда. Модуль памяти 102 используется как место хранения программных файлов с рецептами для воспроизведения движений шеф-повара во время приготовления по рецепту или других программных файлов с рецептами, включая кривые данных датчиков. Модуль 104 абстрагирования рецепта использует записанные данные датчиков для генерирования специальных профилей последовательной работы вычислительного модуля. Модуль 106 воспроизведения движений шеф-повара воспроизводит точные движения шеф-повара во время приготовления блюда на основании сохраненного программного файла с рецептом на запоминающем устройстве 52. Модуль 108 воспроизведения данных датчиков на кухонной посуде воспроизводит приготовление блюда путем изменения характеристик в соответствии с одной или несколькими предварительно записанными кривыми данных датчиков, которые были сгенерированы во время приготовления блюда шеф-поваром 49 при использовании стандартизованной кухонной посуды 76 с датчиками. Роботизированный модуль 110 приготовления управляет и выполняет стандартизованные кухонные операции, мини-манипуляции, действия с нестандартизованными объектами, кухонными инструментами и оборудованием на стандартизованной роботизированной кухне 50. Модуль 112 регулировки в режиме реального времени выполняет регулировки в режиме реального времени для переменных, связанных с определенной кухонной операцией или мини-операцией, таким образом, чтобы обеспечить выполнение конечного процесса, являющегося точным воспроизведением движений шеф-повара или точным воспроизведением кривой данных датчиков. Модуль обучения 114 выполняет обучение роботизированного механизма приготовления 56 с целью оптимизации точного воспроизведения при приготовлении блюда с помощью роботизированных рук 70 и роботизированных кистей 72, чтобы оно было идентично блюду, приготовленному шеф-поваром, используя такой метод, как ситуационное (роботизированное) обучение. Модуль 116 базы данных библиотек мини-манипуляций хранит первую базу данных библиотек мини-манипуляций. Модуль 117 базы данных библиотек стандартизованных кухонных операций хранит вторую базу данных библиотек стандартизованной кухонной посуды и информацию о том, как использовать данную стандартизованную кухонную посуду. Модуль вывода 118 отправляет выходные компьютерные файлы или сигналы управления от роботизированного механизма приготовления.
Процесс создания рецепта в студии шеф-повара осуществляется с использованием расширенной мультимодальной системы датчиков для создания сценария рецепта для роботизированной кухни. Данные нескольких датчиков, включая, но, не ограничиваясь этим, данные датчиков запаха, видеокамер, инфракрасных сканеров и дальномеров, стереокамер (или даже камер с тринокулярной насадкой), тактильных перчаток, лазерных сканеров с шарнирным соединением, очков виртуальной реальности, микрофонов или экзоскелета с функцией захвата движений, речевых датчиков, датчиков касания и других устройств пользовательского ввода, используются для сбора данных при помощи модуля сопряжения датчиков. Данные собираются и фильтруются, включая возможный ввод данных пользователем (например, шеф-поваром с помощью сенсорного экрана и устройства речевого ввода), после чего несколько (параллельных) программных процедур используют временные и пространственные данные для генерирования данных, используемых при выполнении специального машинного процесса создания рецепта. Датчики могут не ограничиваться захватом положения и/или движения человека, они также могут включать в себя захват положения, ориентации и/или движения других объектов на стандартизованной роботизированной кухне.
Указанные отдельные программные модули (но не обязательно только эти модули) генерируют следующую информацию: (i) место шеф-повара и идентификационный номер станции приготовления с помощью модуля места и конфигурации, (ii) конфигурация рук (с помощью торса), (iii) тип, время и способ выполнения операций с инструментами, (iv) используемая утварь и места на станции, определяемые с помощью модуля аппаратного обеспечения и регулируемого абстрагирования, (v) процессы, выполняемые ими, (vi) переменные факторы (температура, наличие крышки, перемешивание и т.д.) с точки зрения необходимости контроля с помощью рабочего модуля, (vii) временное (начало/конец, тип) распределение, (viii) типы выполняемых процессов (перемешивание, складывание и т.д.), (ix) добавляемые ингредиенты (тип, количество, состояние готовности и т.д.), с помощью модуля абстрагирования последовательности и процесса приготовления.
Позднее вся указанная информации используется для создания специального машинного (не только для роботизированных рук, но и для дозаторов ингредиентов, инструментов и утвари и т.д.) набора инструкций рецепта с помощью автономного модуля, которые объединяются в сценарий последовательно/параллельно выполняемых и контролируемых задач. Данный сценарий рецепта сохраняется вместе с полным набором необработанных данных в модуле хранения данных и становится доступным для удаленной роботизированной станции приготовления через модуль сопряжения роботизированной кухни или для пользователя через графический пользовательский интерфейс (ГПИ).
Процесс «обучение/воспроизведение» описывает этапы захвата процедур/способов работы/навыков шеф-повара при приготовлении по рецепту в студии шеф-повара, где он готовит блюдо по рецепту, используя набор стандартизованного оборудования, имеющийся в студии шеф-повара, и ингредиенты, предусмотренные рецептом, для получения блюда, при этом выполняется запись и контроль. Необработанные данные датчиков записываются (для воспроизведения) и обрабатываются для генерирования информации на различных уровнях абстрагирования (используемые инструменты/оборудование, техники, начальное/конечное время/температура и т.д.), а также используются для создания сценария рецепта, выполняемого роботизированной кухней.
Роботизированная кухня использует процесс воспроизведения рецепта, профиль которого зависит от того, является ли кухня стандартизованной или нет, что проверяется процессом.
Работа роботизированной кухни зависит от вида кухни, используемой пользователем. Если роботизированная кухня использует оборудование, аналогичное/идентичное (по крайней мере, с точки зрения функциональности) тому, что использовалось в студии шеф-повара, процесс воспроизведения рецепта будет использовать необработанные данные и воспроизводить их в рамках процесса выполнения сценария рецепта. Однако если кухня отличается от (идеальной) стандартизованной кухни, механизм (механизмы) выполнения будут использовать абстрагированные данные для генерирования последовательности выполнения, подходящей для определенной кухни, чтобы поэтапно достичь аналогичного результата.
Поскольку процесс приготовления непрерывно контролируется всеми сенсорными устройствами на роботизированной кухне с помощью процесса контроля вне зависимости от того, используется ли известное оборудование из студии шеф-повара или комбинированное/нестандартное оборудование (по сравнению с оборудованием из студии шеф-повара), система может вносить изменения по мере необходимости при выполнении проверки прогресса выполнения рецепта. В одном варианте стандартизованной кухни необработанные данные обычно воспроизводятся с помощью модуля выполнения, используя оборудование из студии шеф-повара, при этом единственными необходимыми регулировками будут изменения, касающиеся выполнения сценария (повторение определенного этапа, возврат к определенному этапу, замедление выполнения и т.д.), поскольку между сохраненными и воспроизводимыми наборами данных будет иметься точное соответствие. Однако в случае нестандартизованной кухни очень высока вероятность того, что система потребует внесения изменений и адаптации имеющегося рецепта и его выполнения с помощью модуля изменения сценария рецепта с учетом доступных инструментов/устройств, которые могут отличаться от имеющихся в студии шеф-повара или обнаружения измеряемых отклонений от сценария рецепта (мясо готовится слишком медленно, наличие слишком горячих участков в кастрюле приводит к подгоранию заправки для соуса и т.д.). Весь прогресс выполнения сценария рецепта контролируется с помощью аналогичного процесса, который может различаться в зависимости от того, используется ли оборудование из студии шеф-повара или комбинированное/нестандартное оборудование.
Вероятность получения блюда, качество которого будет похоже на блюдо, приготовленное человеком-поваром, при использовании нестандартизованной кухни будет ниже, чем при использовании стандартизованной роботизированной кухни, имеющей такое же оборудование и функции, что и студия-кухня. Самым субъективным критерием является вкус человека (или шеф-повара), т.е. оценка качества является менее важной, чем (субъективное) определение качества.
Создание сценария рецепта и абстрагирования, который определяет структуру и порядок выполнения процесса генерирования сценария рецепта в рамках приготовления блюда человеком-поваром по рецепту в студии, включает несколько этапов. Первый этап для всех доступных данных, полученных в студии шеф-повара: эргономические данные от шеф-повара (положения и скорость работы рук/кистей, тактильные данные пальцев и т.д.), состояние кухонных устройств (печей, холодильников, дозаторов и т.д.), особые переменные (температура варочной поверхности, температура ингредиента и т.д.), используемые приспособления или инструменты (кастрюли/сковороды, лопатки и т.д.) или двухмерные и трехмерные массивы данных, собранные многодиапазонным сенсорным оборудованием (таким как камеры, лазеры, системы структурированного света и т.д.), вводятся и фильтруются с помощью центральной компьютерной системы, а также получают временные метки от главного процесса.
Процесс контроля качества работы роботизированных рук и корректировки процесса осуществляется следующим образом. Роботизированный механизм приготовления пищи загружает программный файл воспроизведения с рецептом, созданным человеком-поваром, с помощью модуля ввода. Например, программный файл может воспроизводить рецепт приготовления «Венского шницеля» от шеф-повара, отмеченного звездами Мишлен, Арнда Бойхеля. Роботизированное приспособление выполняет задачи с помощью идентичных движений, например, движений торса, кистей, пальцев, с идентичным давлением, усилиями и положением в системе координат XYZ, в том же темпе, с которым были записаны данные рецепта, сохраненные на основании действий человека-повара при приготовлении рецепта в модуле стандартизованной кухни с помощью стандартизованного оборудования по сохраненному сценарию рецепта, включая все данные для воспроизведения движений/перемещений. Компьютер контролирует процесс приготовления пищи с помощью мультимодального датчика, который генерирует необработанные данные, передаваемые для программного абстрагирования, при этом роботизированное приспособление сравнивает выходные данные реального мира с контролируемыми данными на основании данных мультимодальных датчиков (видеодатчиков, звуковых датчиков и любых других сигналов сенсорной обратной связи). Компьютер определяет, имеются ли различия между контролируемыми данными и данными мультимодальных датчиков, и анализирует, отклоняются ли данные мультимодальных датчиков от контролируемых данных. При обнаружении отклонений компьютер выполняет регулировку для повторной калибровки роботизированной руки, роботизированной кисти или других элементов. Роботизированный механизм приготовления пищи запоминает процесс путем внесения изменений в одно или несколько значений параметров в базе знаний. Компьютер сохраняет обновленные данные в базе знаний для скорректированного процесса, состояния и параметров.
Алгоритм преобразования данных использует простые (в основном, одиночные) переменные для определения того, где выполняется действие (варочная поверхность и/или печь, холодильник и т.д.), и временно или постоянно присваивает метку использования любому предмету/ приспособлению/оборудованию. Это позволяет связать этап приготовления (выпекание, жарку, добавление ингредиентов и т.д.) с определенным временным периодом и отследить время, место, тип и количество каждого добавленного ингредиента. Затем этот набор данных (с временными метками) становится доступным для процесса слияния данных в ходе процесса генерации сценария рецепта.
Процесс извлечения и картирования (распределения по схеме) данных сфокусирован в первую очередь на отборе двухмерного массива данных (такой как информация от монокулярных/одно линзовых камер) и извлечении из него ключевой информации. Чтобы извлечь важную и более абстрагированную описательную информацию из каждого последовательного изображения, к данному набору применяется несколько алгоритмических процессов. К подобным этапам обработки можно отнести, не ограничиваясь этим, обнаружение контура, определение цвета и преобразование текстуры, а также последующее использование данных об изображении и информации об объектах (тип и размер), считанной при выполнении процесса сокращения объема и абстрагирования данных, за счет чего можно будет идентифицировать и определить место расположения объекта (является ли предмет оборудованием или ингредиентом, и т.д.), повторное извлечение из процесса сокращения и абстрагирования данных, за счет которого можно будет сопоставить состояние (и все соответствующие переменные) и предметы на изображении с определенным этапом обработки (жарка, варка, резка и т.д.). После извлечения и сопоставления этих данных с определенным изображением в конкретный момент времени можно будет перейти к процессу генерации сценария рецепта для формирования последовательности и этапов рецепта.
Механизм процесса сокращения объема данных и абстрагирования (набор программных процедур) предназначен для сокращения большого объема трехмерных массивов данных и извлечения из них ключевой геометрической и ассоциативной информации. На первом этапе выполняется извлечение из большого облака трехмерных данных определенной рабочей области, играющей важную роль для рецепта, в конкретный момент времени. После сокращения размеров массива данных ключевые геометрические особенности будут идентифицированы с помощью процесса, известного как сопоставление с шаблоном; это позволит идентифицировать такие предметы, как горизонтальные столешницы, цилиндрические кастрюли и сковороды, места расположения рук и кистей и т.д. После определения стандартных известных (шаблонных) геометрических данных в массиве данных процесс идентификации и сопоставления объектов переходит к различению всех предметов (кастрюля или сковорода и т.д.), а также указывает определенные габариты (размер кастрюли или сковороды и т.д.) и ориентацию данных предметов, оценивает их положение на трехмерной модели окружающей среды с помощью компьютера. Вся абстрагированная/считанная информация затем совместно используется механизмом извлечения и преобразования данных перед ее поступлением в механизм генерации сценария рецепта.
Процедура использования механизма генерации сценария рецепта предназначена для объединения (слияния/комбинирования) всех доступных данных и массивов в структурированный и последовательный сценарий приготовления с понятными идентификаторами процессов (предварительная подготовка, бланширование, жарка, мойка, сервировка и т.д.) и в этапы каждого отдельного процесса, которые затем могут быть транслированы в сценарии команд, исполняемых системой, для роботизированной кухни, которые синхронизируются на основании завершения процесса, общего времени приготовления и прогресса приготовления. Слияние данных, включает в себя, по меньшей мере, не ограничиваясь этим, способность отбора каждого этапа процесса (приготовления) и создание последовательности выполняемых этапов с правильно ассоциированными элементами (ингредиентами, оборудованием и т.д.), способами и процессами, используемыми во время этапов процесса, а также соответствующими ключевыми переменными управления (заданные значения температуры/настройки печи/варочной поверхности) и контроля (температура воды или мяса и т.д.), которые должны поддерживаться на определенном уровне и проверяться для обеспечения нормального прогресса и выполнения процесса. Слитые данные затем объединяются в структурированный последовательный сценарий приготовления, который будет похож на минимальный набор описаний этапов (похожий на рецепт в журнале), но с большим набором переменных для каждого элемента (оборудования, ингредиента, процесса, способа, переменной и т.д.) процесса приготовления в каждый момент выполнения процедуры. На финальном этапе выполняется отбор последовательного сценария приготовления и его трансформация в последовательный сценарий с идентичной структурой, который, в свою очередь, может быть транслирован с помощью набора систем/роботов/оборудования на роботизированной кухне. Данный сценарий будет использоваться роботизированной кухней для автоматизированного выполнения и контроля этапов рецепта.
Все исходные (необработанные) и обработанные данные, а также соответствующие сценарии (и структурный сценарий последовательности приготовления, и сценарий последовательности приготовления, исполняемый системой) хранятся в устройстве/процессе хранения данных и профилей с временными метками. С помощью графического пользовательского интерфейса (GUI) пользователь может выбрать из базы данных и отправить команду для роботизированной кухни на выполнение нужного рецепта через механизм 230 автоматизированного выполнения и контроля, который непрерывно контролируется с помощью собственного внутреннего автоматизированного процесса приготовления, с необходимыми изменениями и модификациями сценария, сгенерированного с его помощью и исполняемого элементами роботизированной кухни, чтобы получить правильно сервированное и поданное блюдо.
Чтобы автоматизированное приготовление с помощью роботизированных рук/кистей было возможным, недостаточно просто контролировать каждый отдельный шарнир в руке и кистях/пальцах. Во многих случаях известны (и могут быть воспроизведены) только положение и ориентация кисти/запястья, но тогда манипулирование объектом (идентификация места, ориентации, позы, места захвата, способа захвата и выполнение задачи) потребует использования локальной системы датчиков, сохраненных моделей поведения и стратегий, чтобы кисти и пальцы могли успешно выполнить захват/манипулирование. Данные модели и последовательности профилей движения (использующие/ управляемые датчиками) хранятся в программном хранилище библиотек мини-манипуляций на роботизированной кухне. Человек-повар может носить полную руку экзоскелета или нарукавники с измерительной аппаратурой/мишенями для захвата, позволяющие компьютеру с помощью встроенных датчиков или отслеживания камерами определить точное положение кистей и запястий в пространстве в каждый отдельный момент времени. Даже если установить измерительную аппаратуру на все суставы десяти пальцев обеих кистей (более 30 степеней свободы (СС) для обеих кистей, которые неудобно надевать и использовать, в результате чего использовать их нежелательно), воспроизведение положений всех суставов с помощью простых движений не будет гарантировать успешное (интерактивное) манипулирование объектом.
Библиотека мини-манипуляций представляет собой программное хранилище команд, в котором хранятся модели движения и процессы, полученные путем обучения в автономном режиме, при этом движения руки/запястья/пальца и последовательности для успешного выполнения определенной теоретической задачи (захват ножа и последующая нарезка; захват ложки и последующее перемешивание; захват кастрюли одной кистью, использование другой кисти для захвата лопатки, поддевания куска мяса и его переворачивания на сковороде; и т.д.). Данное хранилище содержит запомненные последовательности успешных профилей движения, управляемых датчиками, и последовательности работы кистей/запястий (в некоторых случаях с коррекцией положения руки) для обеспечения успешного выполнения манипуляций с объектом (приспособлением, оборудованием, инструментами) и ингредиентом, которые описываются более абстрагированным языком, например, «взять нож и нарезать овощ», «разбить яйцо в чашку», «перевернуть мясо на сковороде» и т.д. Процесс обучения является итеративным и основан на нескольких повторяющихся профилях движения шеф-повара из студии шеф-повара, который затем выполняется и итеративно изменяется с помощью модуля алгоритма обучения в автономном режиме до тех пор, пока не будет получена приемлемая последовательность выполнения. Библиотека мини-манипуляций (программное хранилище команд) содержит все элементы (полученные предварительно или в автономном режиме), необходимые, для того чтобы роботизированная кухня успешно взаимодействовала со всем оборудованием (приспособлениями, инструментами и т.д.) и основными ингредиентами, требующими обработки (этапы, выполняемые сразу после дозирования) в рамках процесса приготовления. Поскольку человек-повар носит перчатки со встроенными тактильными датчиками (датчик приближения, датчик касания, датчик места/усилия при контакте) для пальцев и ладони, роботизированные кисти имеют датчики аналогичных типов в местах, что позволяет использовать эти данные для создания, изменения и адаптации профилей движений с целью успешного выполнения желаемых профилей движений и команд для выполнения операций.
Часть манипуляций с объектом в рамках процесса приготовления на роботизированной кухне (программный модуль роботизированного выполнения сценария рецепта для интерактивного манипулирования и выполнения операций с объектами на кухне), будет подробно рассмотрена ниже. Используя базу данных о роботизированном сценарии рецепта (которая содержит данные в необработанном виде, в виде абстрагированной последовательности приготовления и в виде исполняемого сценария), модуль выполнения сценария рецепта способен выполнить определенный этап рецепта. Модуль воспроизведения конфигурации выбирает и выполняет команды конфигурации с помощью контроллера системы роботизированной руки (торс, рука, запястье и кисти), который управляет физической системой для имитации необходимых значений конфигурации (положения/скорости/крутящие моменты шарниров и т.д.).
Создание задач для мини-манипуляций осуществляется следующим образом. Компьютер выбирает определенную роботизированную задачу (например, разбивание яйца при помощи ножа) с помощью роботизированного мини-манипулятора кисти, сохраняемую в базе данных библиотек. Компьютер определяет все возможные ориентации объекта на каждом этапе выполнения мини-манипуляции (например, ориентация яйца и удерживание яйца), он определяет все положения для удерживания кухонного инструмента относительно объекта (например, удерживание ножа относительно яйца). Компьютер эмпирическим путем определяет все возможные способы удерживания яйца и разбивания яйца при помощи ножа с правильным профилем движения (резки), давлением и скоростью. Компьютер определяет различные сочетания для удерживания и расположения ножа относительно яйца для того, чтобы правильно разбить яйцо. Например, ищет оптимальное сочетание параметров, в т.ч. ориентации, положения, давления и скорости объекта (объектов). Компьютер выполняет обучение и тестирование для обеспечения надежности различных сочетаний, например, тестирование всех изменений, отклонений, и повторяет процесс X раз до достижения заданной надежности для каждой мини-манипуляции. Когда шеф-повар выполняет определенную задачу для приготовления пищи (например, разбивает яйцо при помощи ножа), задача преобразуется в несколько этапов/задач для мини-манипуляций кисти для выполнения части задачи. Компьютер сохраняет различные сочетания мини-манипуляций для определенной задачи в базе данных библиотек и определяет, нужно ли анализировать и выполнять дополнительные задачи для мини-манипуляций. При необходимости анализа дополнительных мини-манипуляций выполняется возврат на предыдущие этапы. Возможны другие варианты осуществления кухонного модуля, включая автономный кухонный модуль и встроенный кухонный модуль. Встроенный кухонный модуль встраивается в традиционную кухонную зону обычного дома. Кухонный модуль работает, по меньшей мере, в двух режимах, роботизированном и нормальном (ручном). Разбивание яйца является примером мини-манипуляции. База данных библиотек мини-манипуляций применяется к широкому диапазону задач, например, к использованию вилки для накалывания куска говядины путем приложения правильного давления в правильном направлении на правильную глубину с учетом формы и толщины куска мяса. Компьютер объединяет базу данных библиотек для заранее заданных кухонных задач, где каждая заранее заданная кухонная задача содержит одну или несколько мини-манипуляций.
Точное выполнение необходимых этапов выполнения манипуляций и взаимодействия с другими предметами для выполнения операций становится возможным за счет проверки процесса в режиме реального времени за счет: (i) трехмерного моделирования объектов реального мира, (ii) мини-манипуляций. Этапы подтверждения и манипулирования выполняются путем добавления модификатора конфигурации запястья и кисти робота. Данный программный модуль использует данные от средства трехмерного моделирования конфигурации реального мира, который строит новую трехмерную модель реального мира на каждом этапе сбора данных мультимодального датчика (датчиков) для обеспечения того, чтобы данная конфигурация систем роботизированной кухни и процесса соответствовала требованиям сценария рецепта (базы данных); при невыполнении данного условия в значения конфигурации управляемой системы вносятся модификации, позволяющие успешно выполнить определенную задачу. Более того, модификатор конфигурации запястья и кисти робота также использует команды внесения изменений в конфигурацию от исполнителя профиля движения для мини-манипуляций. Данные для внесения изменений в конфигурацию кисти/запястья (и, возможно, руки) передаются в модификатор конфигурации на основании профиля движения исполнителя мини-манипуляций, знающего желательную конфигурацию для воспроизведения, но затем модифицирующего ее на основании библиотеки трехмерных моделей объектов и предварительно запомненных (и сохраненных) данных из библиотеки конфигураций и последовательностей (которая формируется на основании нескольких итеративных этапов обучения для всех основных этапов выполнения операций с объектом и обработки).
Когда модификатор конфигурации непрерывно выдает данные о модифицированной управляемой конфигурации контроллеру системы роботизированной руки, используется программный модуль проверки операции/манипулирования, чтобы была правильно выполнена не только данная операция, но и все необходимые последующие манипуляции/операции. При невыполнении указанного условия модификатор конфигурации повторно запрашивает обновления для модификаций конфигурации (для запястья, кистей/пальцев и, возможно, руки и даже торса) от средства моделирования реального мира и исполнителя мини-манипуляций. Это необходимо для успешного выполнения этапа или последовательности манипуляций/операций. Программный модуль проверки операций/манипуляций выполняет такую проверку с использованием информации из базы данных со сценариями рецептов и средства трехмерного моделирования реального мира для обеспечения соответствующего прогресса на контролируемом этапе приготовления с помощью исполнителя сценария рецепта. После обнаружения прогресса процесс приращения индекса сценария рецепта уведомляет исполнителя сценария рецепта о переходе на следующий этап выполняемого сценария рецепта.
Одна из основных особенностей автономного приготовления, позволяющая планировать, выполнять и контролировать сценарий роботизированного приготовления, требует использования устройств ввода мультимодальной системы датчиков, которые используются несколькими программными модулями для генерирования данных, необходимых для (i) осознания реального мира, (ii) создания модели рабочего места и материалов, (iii) планирования следующих этапов последовательности роботизированного приготовления, (iv) выполнения сгенерированного плана, (v) контроля выполнения процесса для обеспечения правильности операций, - все эти этапы выполняются в виде непрерывного/циклически повторяющегося замкнутого цикла.
Мультимодальный сенсорный блок(и) (система датчиков), содержащий (не ограничиваясь этим) видеокамеры, ИК-камеры и дальномеры, одну или нескольку стереокамер (или даже камер с тринокулярной насадкой) и лазерные сканеры для многомерного сканирования, позволяет получить данные датчиков в разных диапазонах для основных программных механизмов абстрагирования (после сбора и фильтрации в модуле сбора и фильтрации данных). Данные используются в модуле интерпретирования рабочей области для выполнения нескольких этапов, включая, но не ограничиваясь этим, построение поверхностей геометрических тел высокого и низкого разрешения (лазер: высокое разрешение; стереокамера: низкое разрешение) на рабочем месте, с наложенной информацией о цвете и текстуре в видимом и инфракрасном диапазонах, что позволит алгоритмам обнаружения контуров и обнаружения трехмерных объектов определить, какие элементы находятся в рабочей области, чтобы использовать алгоритмы картирования формы/цвета/текстуры и консистенции для использования обработанных данных при передаче обработанной информации в модуль выполнения операций с кухонным оборудованием в процессе приготовления. Программные механизмы используются для идентификации и определения положения и ориентации кухонных инструментов и утвари в пространстве, а также идентификации и маркировки распознаваемых пищевых продуктов (мясо, морковь, соус, жидкости и т.д.) таким образом, чтобы сгенерировать данные, которые позволят компьютеру построить модель и полностью интерпретировать рабочее место в определенный момент времени, чтобы использовать эту информацию для планирования и контроля следующего этапа. Механизмы, необходимые для получения и абстрагирования данных и информации, включают в себя, не ограничиваясь этим, механизмы осмысления захвата, механизмы геометрического осмысления, механизмы физического осмысления и механизмы решения задач. Выходные данные механизмов впоследствии используются для подачи на средство моделирования рабочего места и классификатор контента, в которых создается трехмерная модель реального мира со всеми ключевыми данными, необходимыми для устройства выполнения роботизированного сценария приготовления. После интерпретирования полностью заполненной модели реального мира ее можно использовать для передачи в планировщик движений и операций (если необходимо выполнять захват и различные операции с помощью роботизированной руки, эти же данные могут использоваться для различения и планирования захвата и выполнения манипуляций с пищевыми продуктами и кухонными предметами в зависимости от нужной ручки и расположения) для обеспечения планирования движений и траектории руки (рук) и прикрепленного рабочего органа (органов) (захватов, кистей с несколькими пальцами). Планировщик последовательности дальнейших действий создает правильную последовательность команд для выполнения задачи для всех отдельных элементов роботизированной/автоматизированной кухни, которые затем используются системой привода роботизированной кухни. Вся описанная выше последовательность непрерывно повторяется в виде замкнутого цикла в рамках роботизированного выполнения и контроля сценария рецепта.
В некоторых случаях шеф-повар выполняет одинаковые операции по приготовлению пищи несколько раз, чтобы получить показания датчиков и параметры соответствующих роботизированных инструкций, которые каким-либо образом меняются каждый раз. Набор показаний каждого датчика при нескольких повторениях цикла приготовления одного блюда позволяет получить распределение со средним значением, стандартным отклонением, а также минимальным и максимальным значениями. Соответствующие изменения в роботизированных инструкциях (так называемые параметры рабочего органа) при нескольких циклах выполнения одного блюда шеф-поваром также определяют распределения со средним значением, стандартным отклонением, минимальным и максимальным значениями. Данные распределения могут быть использованы для определения качества (или точности) последующих роботизированных циклов приготовления пищи.
В одном варианте средняя точность операций роботизированного приготовления пищи описывается следующим образом:
Figure 00000002
где С - набор параметров шеф-повара (1 до n), a R - набор параметров роботизированного приспособления (соответственно (1 до n). Числитель в сумме - разность между параметрами робота и шеф-повара (т.е. погрешность), а знаменатель нормализует максимальную разность). Сумма позволяет определить общую нормализованную суммарную погрешность, (т.е.
Figure 00000003
, а умножение на 1/n дает среднюю погрешность. Добавление средней погрешности соответствует средней точности.
Другой вариант расчета точности основан на взвешивании важных параметров, где каждый коэффициент (каждое значение αi) представляет собой важность iого параметра, при этом нормализованная суммарная погрешность равна
Figure 00000004
, а расчетная средняя точность будет следующей:
Figure 00000005
Этапы выполнения роботизированного приготовления на основании захваченных данных датчиков от перчаток шеф-повара: в студии шеф-повара шеф-повар надевает перчатки с датчиками для захвата процесса приготовления пищи, при этом данные датчиков записываются в виде таблицы. Например, шеф-повар нарезает морковь с помощью ножа кружками толщиной 1 сантиметр. Данные элементарные действия шеф-повара, регистрируемые с помощью перчаток, могут представлять собой мини-манипуляции, которые выполняются в определенные моменты времени. Модуль преобразования алгоритма рецепта преобразовывает записанный файл рецепта, полученный из студии шеф-повара, в роботизированные инструкции для выполнения роботизированными руками и роботизированными кистями на роботизированной кухне в соответствии с программной таблицей. Роботизированные руки и роботизированные кисти готовят блюда с помощью управляющих сигналов для выполнения мини-манипуляций, заранее заданных в библиотеке мини-манипуляций, для нарезания моркови с помощью ножа на кружочки толщиной около 1 сантиметра. Роботизированные руки и роботизированные кисти работают, используют те же координаты XYZ с возможностью в режиме реального времени внесения корректировок в размер и форму каждой моркови путем создания временной трехмерной модели моркови с помощью устройств регулировки в режиме реального времени.
Для использования механического роботизированного механизма, такого как механизмы, соответствующие вариантам осуществления данного изобретения, специалисты в данной области техники осознают, что должны быть учтены многие механические проблемы и проблемы управления, способы решения которых описаны в литературе по робототехнике. При этом особую роль играет определение статической и/или динамической устойчивости роботизированной системы. В частности, что касается роботизированных манипуляций, динамическая устойчивость является крайне желательным свойством, чтобы избежать случайного повреждения или движений, не являющихся желательными или запрограммированными.
«Значение равновесия» является желательным состоянием руки (т.е. рука точно перемещается точно в запрограммированном направлении с отклонениями, вызванными любым количеством факторов, таких как инерция, центростремительная или центробежная сила, гармонические колебания и т.д.) Устойчивая динамически система -система, в которой колебания являются незначительными и затухают со временем. Динамическая неустойчивая система - система, в которой колебания не затухают и могут увеличиваться со временем. Худшим вариантом является ситуация, когда рука является статически нестабильной (например, она не может удерживать вес захваченного предмета) и падает, либо не может компенсировать отклонения от запрограммированного положения и/или траектории.
Чтобы система, состоящая из роботизированной кисти и рук/захватов, была устойчивой, важно, чтобы система была правильно сконструирована и построена, а также имела соответствующую систему обнаружения и управления, которая работает в допустимых пределах производительности. Данная причина играет важную роль в связи с тем, что для достижения оптимальной (максимальной скорости при максимальном отслеживании положения/скорости и усилиях/крутящем моменте при стабильности всех условий) производительности для физической системы и того, что просит сделать контроллер.
Что касается правильной конструкции, необходимо обеспечить правильную контролируемость и управляемость системы. Контролируемость означает, что ключевые переменные параметры системы (положения, скорости, усилия и крутящие моменты шарниров/пальцев) могут быть измерены системой, т.е. она должна быть способна измерять значения данных переменных, что, в свою очередь, подразумевает наличие и использование подходящих измерительных устройств (внутренних или внешних). Управляемость подразумевает, что система (в данном случае компьютер) способна формировать или управлять ключевыми осями системы на основании значений параметров, получаемых с помощью внутренних/внешних датчиков; обычно это означает, что исполнительный механизм или прямое/косвенное управление определенным параметром выполняется с помощью мотора или другой управляемой компьютером системой привода. Возможность создания максимально линейной системы с точки зрения ее реакции для минимизации отрицательного воздействия нелинейностей (трение покоя, люфт, гистерезис и т.д.) позволяет использовать такие схемы управления, как программное изменение коэффициента усиления ПИД-регулятора и нелинейных регуляторов, например, плавное регулирование для обеспечения стабильности и эффективности системы даже при наличии неопределенностей при моделировании системы (погрешности в оценке массы/инерции, дискретизация геометрии контуров, погрешности дискретизации датчика/крутящего момента и т.д.), которые всегда имеют место в высокоэффективных системах управления.
Более того, использование подходящей системы вычисления и дискретизации играет важную роль, поскольку способность системы быстро перемещаться с определенным максимальным частотным спектром сильно зависит от того, какой полосы пропускания системы управления (частота дискретизации замкнутого цикла системы компьютерного управления) вся система может достичь, и от того, какую частотную характеристику (способность отслеживать движения при определенных скоростях и частотном спектре перемещений) система может использовать.
Все описанные выше характеристики играют важную роль для обеспечения того, что система с высокой избыточностью сможет фактически выполнить сложные и ловкие движения человека-повара, требуемые для успешного динамического или стабильного выполнения сценария рецепта.
Машинное обучение в контексте роботизированной манипуляции, соответствующей настоящему изобретению, может использовать известные способы регулировки параметров, такие как стимулированное обучение. Альтернативным предпочтительным вариантом осуществления для данного изобретения является другой более подходящий способ обучения для циклического выполнения сложных действий, таких как подготовка и приготовление пищи в несколько этапов в течение некоторого периода времени, в частности, это может быть ситуационное обучение. Ситуационное обучение, также известное как метод аналогий, требует определенного времени.
В общем виде ситуационное обучение содержит следующие этапы:
А. Создание и запоминание ситуаций. Ситуация - последовательность действий с параметрами, которые успешно выполняются для достижения цели. К данным параметрам можно отнести расстояния, усилия, направления, положения и другие физические или электронные измерения, чьи значения должны соответствовать определенным требованиям для успешного выполнения задачи (например, операции приготовления). В первую очередь,
1. сохранение аспектов проблемы, которая была решена, а также:
2. способ (способы) и дополнительные промежуточные этапы для решения проблемы и значения параметров;
3. (обычно) сохранение конечного результата.
B. Использование ситуаций (на более позднем этапе).
4. Извлечение одной или нескольких сохраненных ситуаций, где проблемы наиболее схожи с новой проблемой;
5. дополнительная регулировка параметров извлеченной ситуации (ситуаций) для применения к текущей ситуации (например, предмет может весить несколько больше, а, следовательно, для его подъема требуется несколько большая сила);
6. использование аналогичных способов и этапов из ситуации (ситуаций) с отрегулированными параметрами (при необходимости) для, по меньшей мере, частичного решения новой проблемы.
Следовательно, ситуационное обучение включает в себя запоминание предыдущих проблем и применение возможных изменений параметров для решения новых аналогичных проблем. Однако для того чтобы применить ситуационное обучение к роботизированным манипуляциям, может понадобиться нечто большее. Изменение одного параметра плана решения приведет к изменению одного или нескольких связанных параметров. Это потребует преобразования решения проблемы, а не просто его применения. Новый процесс можно назвать ситуационным роботизированным обучением, поскольку он обобщает решение для множества схожих решений (соответствующих небольшим изменениям входных параметров, включая точный вес, форму и место подачи ингредиентов). Ситуационное роботизированное обучение используется следующим образом:
C. Построение, запоминание и трансформация роботизированных манипуляций.
1. Сохранение аспектов проблемы, которая была решена, а также:
2. значения параметров (например, инерционная матрица, усилия и т.д. из уравнения 1);
3. выполнение анализа методом возмущений путем изменения параметра (параметров), относящегося к области применения (например, для кулинарии это может быть изменение веса ингредиентов или их точного начального положения), чтобы увидеть, насколько значения параметров могут варьироваться при условии достижения желательных результатов;
4. запись того, какие другие значения параметров будут изменены (например, силы) и насколько они изменятся, с помощью анализа модели методом возмущений;
5. если изменения находятся в пределах технических характеристик роботизированного приспособления, то выполняется сохранение трансформированного плана решения (с указанием зависимостей между параметрами и расчетными прогнозируемыми изменениями для их значений).
D. Применение ситуаций (на более позднем этапе).
6. Извлечение одной или нескольких сохраненных ситуаций с трансформированными точными значениями (либо для текущих диапазонов, либо расчеты для новых значений в зависимости от значений входных параметров), но начальные проблемы которых все еще очень похожи на новую проблему, включая значения параметров и диапазоны значений;
7. использование трансформированных способов и этапов для ситуации (ситуаций) для по меньшей мере частичного решения новой проблемы.
Когда шеф-повар обучает робота (две руки и измерительные устройства, например с помощью тактильной обратной связи от пальцев, обратной связи по усилию от шарниров, а также одной или нескольких камер), робот запоминает не только определенные последовательности движений с временной корреляцией, но и группы небольших вариаций движений шеф-повара при приготовлении одного блюда вне зависимости от незначительных вариаций наблюдаемых входных параметров, таким образом, он запоминает объединенный трансформированный план, расширяя возможности применения метода запоминания.
Процесс приготовления требует выполнения последовательности этапов для множества стадий S1, S2, S3 … Sj … Sn приготовления пищи. Это может потребовать строгого соблюдения линейного/последовательного порядка, либо что-то можно будет выполнить параллельно; в любом случае имеется набор стадий {S1, S2, Si, Sn}, каждая из которых должна быть успешно выполнена для достижения успеха. Если вероятность успеха каждой стадии равна P(si) для n стадий, то вероятность успеха оценивается как произведение вероятностей успеха для каждой стадии:
Figure 00000006
Специалисты в данной области техники должны понимать, что вероятность общего успеха может быть ниже, даже если вероятность успеха отдельных стадий относительно высока. Например, при наличии десяти стадий и вероятности успеха выполнения каждой стадии, равной 90%, вероятность успеха будет составлять: (0,9)10=0,28 или 28%.
Стадия приготовления блюда содержит одну или несколько мини-манипуляций, при этом каждая мини-манипуляция содержит одно или несколько роботизированных действий, приводящих к определенному промежуточному результату. Например, нарезка овоща может представлять собой мини-манипуляцию, включающую в себя захват овоща одной кистью, захват ножа другой кистью, выполнение повторяющихся движений ножом до тех пор, пока нарезка овоща не будет завершена. Стадия приготовления блюда может включать в себя одну или несколько мини-манипуляций по нарезке.
Формула расчета вероятности успеха одинаково хорошо подходит для стадий и для мини-манипуляций, поскольку каждая мини-манипуляция является относительно независимой от других мини-манипуляций.
В одном варианте для смягчения проблемы снижения достоверности успеха из-за потенциальной ошибки смешения, рекомендуется использовать стандартизованные способы для большинства или всех мини-манипуляций на всех стадиях. Стандартизованные операции - операции, которые могут быть заранее запрограммированы, предварительно протестированы и при необходимости предварительно отрегулированы для выбора последовательности операций с наибольшей вероятностью успеха. Таким образом, если вероятность успеха стандартизованных способов, использующих мини-манипуляции на стадиях, является очень высокой, то общая вероятность успеха приготовления блюда за счет предварительной подготовки, выполняемой до доведения всех этапов до идеала и их тестирования, также будет очень высокой. Вернемся к предыдущему примеру: если каждая стадия использует надежные стандартизованные способы, а вероятность ее успеха равна 99% (вместо 90% в предыдущем примере), то общая вероятность успеха будет равна (0,99)10=90,4%, при условии использования 10 стадий, как и раньше. Это гораздо больше 28%-ной вероятности нужного конечного результата.
В соответствии с другим вариантом осуществления для каждой стадии имеется несколько альтернативных способов, при этом при неудачном использовании одного варианта используется другой вариант. В этом случае требуется динамический контроль для определения успеха или неудачи при выполнении каждой стадии и наличие альтернативных вариантов. Вероятность успеха для данной стадии является дополнением до единицы для вероятности неудачного использования всех альтернативных вариантов, что математически может быть выражено следующим образом:
Figure 00000007
В предыдущем уравнении si - стадия, A(si) - набор альтернативных вариантов выполнения стадии si. Вероятность неудачного использования определенного альтернативного варианта является дополнением до единицы для вероятности успеха данного альтернативного варианта, т.е. 1 - P(Si|aj), а вероятность неудачи для всех альтернативных вариантов равна произведению в предыдущей формуле. Следовательно, вероятность того, что не все они будут неудачными - дополнение произведения до единицы. Используя альтернативные варианты, можно оценить общую вероятность успеха как произведение каждой стадии с альтернативными вариантами, т.е.:
Figure 00000008
При использовании способа альтернатив, если каждая из десяти стадий имеет четыре альтернативы, и ожидается, что вероятность успеха для каждой альтернативы на каждой стадии равна 90%, то общая вероятность успеха будет равна (1-(1-(0,9))4)10=0,99 или 99% по сравнению с 28% для случая, когда альтернативы не используются. Способ, основанный на использовании альтернатив, преобразует исходную проблему из цепи стадий с множеством единичных точек отказа (при неудаче на какой-либо стадии) к одной стадии без отдельных точек отказа, поскольку для того, чтобы стадия завершилась неудачно, все альтернативы должны завершиться неудачно, что позволяет повысить надежность.
В соответствии с другим вариантом осуществления стандартизованные стадии, содержащие стандартизованные мини-манипуляции, и альтернативные средства приготовления пищи на определенных стадиях объединяются, что позволяет дополнительно повысить надежность. В данном случае вероятность успеха может быть очень высока, даже при наличии нескольких альтернатив только для некоторых стадий или мини-манипуляций.
В соответствии с другим вариантом осуществления альтернативы, которые используются в случае неудачи, предусмотрены только для стадий с низкой вероятностью успеха, например, стадий, для которых нет достаточно надежного стандартизованного способа, или для которых имеет место потенциальная изменчивость, например, из-за материалов неправильной формы. Данный вариант позволяет снизить избыточность, связанную с использованием альтернатив на всех стадиях.
Выполнение рецепта с несколькими стадиями для роботизированного приготовления пищи при помощи мини-манипуляций и элементарных действий осуществляется следующим образом. Каждый рецепт для приготовления пищи может быть разделен на несколько стадий приготовления пищи: первая стадия приготовления пищи S1, вторая стадия приготовления пищи S2 … n-я стадия приготовления пищи Sn, которые выполняются с помощью роботизированных рук и роботизированных кистей. Первая стадия приготовления пищи S1 содержит одну или несколько мини-манипуляций MM1, ММ2 и ММ3. Каждая мини-манипуляция включает в себя одно или несколько элементарных действий для достижения результата выполнения функции. Например, первая мини-манипуляция MM1 включает в себя первое элементарное действие АР1 второе элементарное действие АР2 и третье элементарное действие АР3, необходимые для достижения результата выполнения функции. Одна или несколько мини-манипуляций MM1, ММ2, ММ3 на первой стадии S1 позволяют достичь результата выполнения стадии. Сочетание одной или нескольких стадий приготовления пищи S1, второй стадий приготовления пищи S2 и n-ной стадии приготовления пищи Sn позволяет получить практически такой же или аналогичный результат путем воспроизведения процесса приготовления пищи шеф-повара, записанного в студии шеф-повара.
Заранее заданная мини-манипуляция позволяет достичь каждого результата выполнения функции (например, яйцо разбито). Каждая мини-манипуляция содержит набор элементарных действий, которые выполняются вместе и позволяют достичь результата выполнения функции. Например, робот может переместить кисть в сторону яйца, прикоснуться к яйцу для определения его положения и проверки его размера, а затем выполнить движения и измерения с помощью датчиков, необходимые для захвата и подъема яйца в известную и заранее заданную конфигурацию.
Несколько мини-манипуляций могут быть собраны в стадии, например, создание соуса, для удобства понимания и организации рецепта. Конечным результатом выполнения всех мини-манипуляций для завершения всех стадий каждый раз должно являться воспроизведение блюда каждый раз с устойчивым результатом.
Роботизированная кисть с пятью пальцами и запястьем может иметь датчик RGB-D, датчики камеры и акустические датчики для обнаружения и перемещения кухонного инструмента, объекта или части кухонного оборудования. Ладонь роботизированной кисти может содержать датчик RGB-D, датчик с камерой или акустический датчик. В качестве альтернативы ладонь роботизированной кисти может включать в себя датчик с камерой и акустический датчик. Датчик RGB-D или акустический датчик способны обнаружить место расположения, габариты и форму объекта для создания трехмерной модели объекта. Например, датчик RGB-D использует структурированный свет для захвата формы объекта, трехмерного преобразования и определения места расположения, планирования траектории, навигации, распознавания объекта и отслеживания людей. Акустический датчик использует звуковые волны для захвата формы объекта. Вместе с датчиком с камерой и/или акустическим датчиком можно использовать видеокамеру, размещенную на роботизированной кухне, например, на рельсе или на роботе, для захвата, следования или направления перемещения кухонного инструмента, используемого шеф-поваром. Видеокамера располагается под углом и на некотором расстоянии от роботизированной кисти, обеспечивая таким образом обзор более высокого уровня для захвата объекта роботизированной кистью, за счет чего предоставляет высокоуровневый вид захвата или бросания/отпускания объекта роботизированной кистью. В качестве примера датчика RGB-D (красный луч, зеленый луч, синий луч и глубина) можно указать систему Kinect от компании Microsoft, которая оснащена RGB-камерой, датчиком глубины и многонаправленным микрофоном, управляемыми с помощью программного обеспечения, которое позволяет выполнять полноразмерный захват движения в пространстве, распознавание лиц и распознавание голоса.
Роботизированная кисть имеет датчик RGB-D, расположенный внутри или рядом с центром ладони, который предназначен для определения размеров и формы объекта и расстояния до объекта, а также для выполнения операций с кухонным инструментом. Датчик RGB-D выдает инструкции для кисти при перемещении роботизированной кисти в сторону объекта и используется при выполнении необходимых регулировок для захвата объекта. Кроме того, акустический датчик и/или тактильный датчик давления расположены рядом с ладонью роботизированной кисти и используются для определения расстояния и формы для последующего контакта с объектом. Акустический датчик также может направлять роботизированную кисть двигаться в сторону объекта. К дополнительным типам датчиков в кисти можно отнести ультразвуковые датчики, лазеры, датчики радиочастотной идентификации (RFID) и другие подходящие датчики. Более того, тактильный датчик давления используется в качестве механизма обратной связи при определении того, должна ли роботизированная кисть продолжать увеличивать давление для захвата объекта в определенной точке, где имеется достаточное давление для безопасного подъема объекта. Кроме того, акустический датчик в ладони роботизированной кисти выполняет функцию тактильного восприятия для захвата и выполнения операций с кухонным инструментом. Например, когда роботизированная кисть захватывает нож для резки говядины, величина давления, которое роботизированная кисть прилагает к ножу и говядине, может быть определена тактильным датчиком при завершении резки, т.е. когда на нож перестает действовать сопротивление, или при удерживании объекта. Распределенное давление может использоваться не только для фиксации объекта, но и для того, чтобы не повредить его (например, яйцо).
Кроме того, каждый палец на роботизированной кисти имеет тактильные датчики вибраций и акустические датчики на соответствующих кончиках пальцев, как показано в виде первого тактильного вибрационного датчика и первого акустического датчика на кончике большого пальца, второго тактильного вибрационного датчика и второго акустического датчика на кончике указательного пальца, третьего тактильного вибрационного датчика и третьего акустического датчика на кончике среднего пальца, четвертого тактильного вибрационного датчика и четвертого акустического датчика на кончике безымянного пальца, а также пятого тактильного вибрационного датчика и пятого акустического датчика на кончике мизинца. Каждый тактильный вибрационный датчик может имитировать различные поверхности и эффекты, изменяя форму, частоту, амплитуду, продолжительность и направление вибрации. Каждый акустический датчик может определять расстояние и форму объекта, определять температуру или влажность, а также генерировать сигнал обратной связи. Дополнительные акустические датчики размещены на запястье роботизированной кисти.
Деформируемая ладонь роботизированной кисти представляет собой следующее: возвышение большого пальца представляет собой выпуклую часть деформируемого материала на радиальной стороне кисти; возвышение мизинца представляет собой выпуклую часть деформируемого материала на ульнарной стороне кисти. Пястно-фаланговые подушечки представляют собой выпуклые деформируемые части на нижней (ладонной) стороне пястно-фаланговых (шарнирных) суставов второго, третьего, четвертого и пятого пальцев. На роботизированную кисть с деформируемой ладонью надевается перчатка с мягкой кожей, имитирующей кожу человека, на наружной стороне.
Вместе возвышение большого пальца и возвышение мизинца обеспечивают приложение больших усилий от руки робота к объекту в рабочей области, при этом приложение данных усилий создает минимальное напряжение на шарнирах кисти робота (на изображении показана скалка). Дополнительные шарниры внутри ладони могут обеспечивать деформацию ладони. Ладонь должна деформироваться таким образом, чтобы обеспечивать создание наклонного углубления в ладони для захвата инструмента так же, как это делает шеф-повар (обычный захват ручки). Ладонь должна деформироваться таким образом, чтобы создавать впадину для подходящего захвата выпуклых объектов, например, блюд и пищевых продуктов так же, как это делает шеф-повар.
Шарниры внутри ладони, которые могут выполнять подобные движения, включают в себя запястно-пястный сустав большого пальца (ЗПС), расположенный на радиальной стороне ладони рядом с запястьем, которая может иметь два разных направления перемещения (сгибание/разгибание и отведение/приведение). Дополнительные шарниры, необходимые для выполнения данных движений, могут включать в себя шарниры на ульнарной стороне ладони рядом с запястьем (ЗПС шарниры четвертого пальца и пятого пальца), которые позволят выполнить сгибание под острым углом для создания чашеобразной формы у возвышения мизинца и образования углубления на ладони.
Роботизированная ладонь может иметь дополнительные/другие шарниры, необходимые для воспроизведения формы ладони, используемой человеком во время приготовления, например, несколько соединенных гибких суставов для формирования дуги между возвышением большого пальца и возвышением мизинца для деформирования ладони, как, например, при прикосновении большого пальца к мизинцу.
Когда ладонь сложена лодочкой, возвышение большого пальца, возвышение мизинца и ПФ подушечки образуют неровности вокруг ладонной впадины, что позволяет ладони сомкнуться вокруг небольшого сферического объекта (например, 2 см).
Форма деформируемой ладони описана с помощью положений характерных точек относительно зафиксированной системы координат. Каждая характерная точка представляет собой вектор координат х, у и z, изменяющихся с течением времени. Положения характерных точек отмечены на сенсорной перчатке, носимой шеф-поваром, и на сенсорной перчатке, носимой роботом. На перчатке также отмечена система координат. Характерные точки указаны на перчатке относительно указанной системы координат.
Характерные точки обнаруживаются с помощью откалиброванных камер, установленных в рабочей области, во время выполнения шеф-поваром действий по приготовлению. Траектории характерных точек, перемещающихся с течением времени, используются для сопоставления движения шеф-повара с движением робота, включая сопоставление с формой деформируемой ладони. Траектории движения характерных точек при движении шеф-повара также можно использовать для определения структуры деформируемой ладони робота, включая форму поверхности деформируемой ладони, а также расположение и диапазон перемещения шарниров кисти робота.
Для определения 3D положений характерных точек может быть использован визуальный шаблон. Положения данных характерных точек формы предоставляют информацию о форме поверхности ладони при перемещении шарниров ладони и при деформировании поверхности ладони в ответ на прилагаемые усилия.
Визуальный шаблон включает в себя поверхностные метки на кисти робота или на перчатке, надетой шеф-поваром. Данные метки поверхности могут быть закрыты прозрачной перчаткой для обеспечения пищевой безопасности, однако поверхностные метки остаются видимыми через перчатку.
Когда поверхностные метки видны на изображениях с камеры, двухмерные характерные точки могут быть идентифицированы на данных изображениях с камеры за счет определения положения выпуклого или вогнутого углов визуального шаблона. Каждый такой угол на одном изображении с камеры представляет собой двухмерную характерную точку.
При идентификации одной характерной точки на нескольких изображениях с камеры пространственное положение данной точки может быть определено в системе координат, зафиксированной относительно стандартизованной роботизированной кухни. Данный расчет выполняется на основании двухмерного положения точки на каждом изображении и известных параметров камеры (положение, ориентация, поле обзора и т.д.).
Система координат, неподвижная относительно роботизированной кисти, может быть получена с помощью визуального шаблона системы координат. В одном варианте система координат, неподвижная относительно роботизированной кисти, содержит точку отсчета и три ортогональные оси координат. Она идентифицируется с помощью локализации характеристик визуального шаблона системы координат на нескольких камерах и использования известных параметров визуального шаблона системы координат и известных параметров камер для извлечения точки отсчета и осей координат.
Характерные точки трехмерной формы в системе координат станции приготовления пищи могут быть преобразованы в систему координат кисти робота после обнаружения системы координат кисти робота.
Форма деформируемой ладони состоит из вектора характерных точек трехмерной формы, каждая из которых привязана к относительной системе координат, неподвижной относительно кисти робота или шеф-повара.
Локации объемных характерных точек определяются на основании сигналов от датчиков. Датчики генерируют выходные сигналы, позволяющие рассчитать расстояние в системе координат, привязанной к магниту, который прикреплен к кисти робота или шеф-повара.
Локация каждой объемной характерной точки в пространстве рассчитывается на основании измерений датчика и известных параметров, полученных при калибровке датчика. Форма деформируемой ладони определяется с помощью вектора характерных точек трехмерной формы, положение каждой из которых выражается в относительной системе координат, зафиксированной на кисти робота или шеф-повара.
Записывающие устройства для шеф-повара, которые он носит на роботизированной кухне и использует их для записи и захвата его движений в процессе приготовления пищи по определенному рецепту, включают в себя, не ограничиваясь этим, одну или несколько роботизированных перчаток (или роботизированный костюм), мультимодальный датчик и пару роботизированных очков. В студии шеф-повара шеф-повар носит роботизированные перчатки для приготовления, записи и захвата движений шеф-повара во время приготовления. В качестве альтернативы шеф-повар может носить роботизированный костюм с роботизированными перчатками, а не только роботизированные перчатки. В одном варианте роботизированная перчатка с встроенными датчиками захватывает, записывает и сохраняет положение, давление и другие параметры движения руки, кисти и пальцев шеф-повара относительно системы координат XYZ с временными метками. Роботизированные перчатки сохраняют положение и давление рук и пальцев шеф-повара в трехмерной системе координат в течение некоторого временного периода, от начального момента до конечного момента цикла приготовления определенного блюда. Когда шеф-повар носит роботизированные перчатки, все движения, положение кистей, движения захвата и величина оказываемого давления при приготовлении блюда в студии шеф-повара точно записываются с определенным временным интервалом, например, каждые t секунд. Мультимодальный датчик (датчики) может представлять собой видеокамеры, ИК-камеры и дальномеры, стереокамеру (стереокамеры) (или даже камеру (камеры) с тринокулярной насадкой) и лазерные сканеры для многомерного сканирования и предоставляет данные многодиапазонных датчиков для основных программных механизмов абстракции (после сбора и фильтрации в модуле сбора и фильтрации данных). Мультимодальный датчик генерирует трехмерную поверхность или текстуру, а также обрабатывает данные модели абстрагирования. Данные используются в модуле интерпретирования рабочей области для выполнения нескольких этапов, включая, без ограничения перечисленным, построение поверхностей геометрических тел высокого и низкого разрешения (лазер: высокое разрешение; стереокамера: низкое разрешение) на рабочем месте, с наложенной информацией о цвете и текстуре в видимом и инфракрасном диапазонах, что позволит алгоритмам обнаружения контуров и обнаружения трехмерных объектов определить, какие элементы находятся в рабочей области, чтобы использовать алгоритмы картирования формы/цвета/текстуры и консистенции для использования обработанных данных при передаче обработанной информации в модуль выполнения операций с кухонным оборудованием в процессе приготовления. Кроме роботизированных перчаток шеф-повар может носить пару роботизированных очков, которые имеют один или несколько роботизированных датчиков вокруг оправы с роботизированными наушниками и микрофоном. Роботизированные очки обеспечивают дополнительные возможности визуализации и захвата, например как камера для захвата видео и записи изображений, которые шеф-повар видит во время приготовления пищи. Один или несколько роботизированных датчиков захватывают и записывают температуру и запах приготавливаемой пищи. Наушники и микрофон улавливают и записывают звуки, которые шеф-повар 49 слышит во время приготовления, к которым можно отнести человеческие голоса, звуки, характерные для жарки, приготовления на гриле, помола и т.д. Шеф-повар также может параллельно записывать речевые инструкции и этапы приготовления в режиме реального времени с помощью наушников и микрофона. В связи с этим роботизированные записывающие устройства для шеф-повара записывают движения шеф-повара, скорость, температуру и звуковые параметры во время процесса приготовления пищи определенных блюд.
Создающий модуль базы данных библиотек мини-манипуляций представляет собой процесс создания, тестирования различных возможных сочетаний, а также выбор оптимальных мини-манипуляций для достижения определенного результата выполнения функции. Одной целью создающих модулей является анализ всех возможных сочетаний при выполнении определенных мини-манипуляций и предварительное формирование библиотеки оптимальных мини-манипуляций для последующего выполнения роботизированными руками и роботизированными кистями при приготовлении блюда. Создающий модуль библиотеки мини-манипуляций также можно использовать в качестве способа обучения для роботизированных рук и роботизированных кистей различным функциям приготовления пищи из базы данных библиотек мини-манипуляций. Исполняющий модуль базы данных библиотек мини-манипуляций позволяет выполнять ряд функций для мини-манипуляций, которые роботизированное приспособление может получить и выполнить из базы данных библиотек мини-манипуляций, содержащей первую мини-манипуляцию MM1 с первым результатом выполнения функции, вторую мини-манипуляцию ММ2 со вторым результатом выполнения функции, третью мини-манипуляцию ММ3 с третьим результатом выполнения функции, четвертую мини-манипуляцию ММ4 с четвертым результатом выполнения функции, а также пятую мини-манипуляцию ММ5 с пятым функциональным результатом во время приготовления блюда.
Антропоморфная роботизированная кисть обеспечивает дополнительные функциональные возможности для выполнения операций с человеческими инструментами, упрощения перенастройки движений человеческой кисти, большую деформируемость, однако такая конструкция имеет большую сложность, а также связана с увеличением веса и стоимости изделия. Простая роботизированная кисть легче, дешевле, имеет меньшие функциональные возможности и не может напрямую использовать человеческие инструменты. Промышленная роботизированная рука обладает повышенной точностью, большей грузоподъемностью, но в целом не считается безопасной для людей и может потенциально создавать большую силу и приводить к травмам.
Видеоэлемент мультимодальной системы датчиков может реализовывать процесс, который использует обнаружение цвета и спектральный анализ для детектирования изменения цвета, указывающего на возможные признаки порчи. Аналогичным образом использование чувствительных к аммиаку датчиков, встроенных в кухню или являющихся частью мобильного зонда, управляемого роботизированными кистями, также позволяет обнаружить возможные признаки порчи. Дополнительные тактильные датчики в роботизированных кистях и пальцах позволяют проверять свежесть ингредиентов с помощью контактной методики, в соответствии с которой выполняется измерение твердости и сопротивления усилиям контакта (величина и скорость прогибания в виде функции расстояния сжатия). В качестве примера цвет рыбы (темно-красный) и содержание влаги в жабрах является признаком свежести, при этом глаза должны быть прозрачными (не замутненными), а температура тела правильно размороженной рыбы не должна превышать 40°F. Дополнительные датчики контакта на концах пальцев позволяют выполнить дополнительную проверку качества с точки зрения температуры, текстуры и общего веса ингредиента путем прикосновения, трения и удерживания/захвата. Все данные, собранные с помощью данных тактильных датчиков и видеоизображений могут быть использованы в алгоритме обработки для определения свежести ингредиента и принятия решения о возможности его использования или необходимости выбрасывания.
Принцип системы хранения ингредиентов заключается в том, что контейнеры для хранения пищевых продуктов, предназначенные для хранения всех необходимых ингредиентов, которые используются во время приготовления (например, мясо, рыба, дичь, моллюски, овощи и т.д.), имеют датчики для измерения и контроля свежести соответствующего ингредиента. Датчики управления, встроенные в контейнеры для хранения пищевых продуктов, включают в себя, не ограничиваясь этим, датчики аммиака, датчики летучих органических соединений, датчики температуры внутри контейнера и датчики влажности. Кроме того, человек-повар или роботизированные кисти и руки могут использовать ручной зонд для выполнения ключевых измерений (например, температуры) внутри большого ингредиента (например, температуры внутри мяса).
Особые или периодически используемые ингредиенты (соль, сахар, мука, масло и т.д.) могут либо дозироваться с помощью механизмов подачи с компьютерным управлением, либо определенное количество каждого ингредиента может подаваться с помощью кисти (человеческой или роботизированной кисти или пальцев). Задание подаваемого количества ингредиентов может осуществляться либо вручную через сенсорную панель с помощью человеческой или роботизированной кисти, либо с помощью компьютерного управления. Дозируемый ингредиент может собираться или подаваться к некоторому элементу кухонного оборудования (чаше, сковороде, кастрюле и т.д.) в любой момент времени во время процесса воспроизведения рецепта. Данный вариант системы подачи и дозирования ингредиентов обеспечивает максимальную экономичность, компактность, упрощение выполнения операций с контейнером, а также сокращение времени, необходимого для перемещения ингредиентов с помощью рук/кистей робота.
Проецируемое компьютером изображение и отдельная камера, контролирующая область проекции, могут быть использованы для определения того, где находится кисть и палец человека при осуществлении конкретного выбора на основании локации на проецируемом изображении, после чего система выполняет соответствующие действия. Виртуальный сенсорный экран позволяет получить доступ ко всем функциям управления и контроля всеми типами оборудования на стандартизованной роботизированной кухне, считать и сохранить рецепты, полностью или частично просмотреть сохраненные видео для этапов рецепта, выполняемых человеком-поваром, а также прослушать речевые описания и инструкции человека-повара, касающиеся определенного этапа или операции в определенном рецепте.
Отдельное жестко автоматизированное роботизированное устройство или группа таких устройств, которые встроены в стандартизованную роботизированную кухню, программируются и управляются удаленно с помощью компьютера, они предназначены для подачи или предоставления доступа к заранее упакованным или заранее дозированным объемам определенных ингредиентов, необходимых для воспроизведения рецепта, таких как специи (соль, перец и т.д.), жидкости (вода, масло и т.д.) или другие сухие ингредиенты (мука, сахар, разрыхлитель и т.д.). Эти роботизированные автоматические устройства расположены таким образом, чтобы роботизированные руки/кисти могли получить к ним доступ для последующего выполнения соответствующих операций с помощью рук/кистей робота или человека, для настройки и/или запуска выгрузки определенного количества нужного ингредиента на основании сценария рецепта.
Устройство или устройства программируются и управляются удаленно с помощью компьютера, они предназначены для подачи или предоставления доступа к заранее упакованным или заранее дозированным объемам общих или периодически используемых ингредиентов, необходимых для воспроизведения рецепта, при этом механизм/система управления дозированием способна подавать правильное количество к определенной части оборудования, такой как чаша, кастрюля или сковорода. Данные роботизированные автоматические устройства расположены таким образом, чтобы роботизированные руки/кисти могли получить к ним доступ для последующего выполнения соответствующих операций с помощью рук/кистей робота или человека, для настройки и/или запуска выгрузки определенного количества нужного ингредиента с помощью механизма дозирования на основании сценария рецепта. Стандартизованная кухня может быть оборудована системой проверки качества ингредиентов с измерительной аппаратурой, состоящей из инструментальной панели с датчиками и зондом для пищи. Данная область включает в себя датчики на фартуке, способные анализировать несколько физических и химических параметров ингредиентов, находящихся в данной области, включая, но не ограничиваясь этим, признаки порчи (датчик аммиака), температуры (термопара), летучих органических соединений (выделяемых при разложении биомассы), а также содержания влаги/влажности (гигрометр). Зонд для пищи, использующий датчик температуры (термопару), также может быть заранее настроен на использование роботизированными руками/кистями для анализа внутренних свойств определенных ингредиентов или элементов (таких как внутренняя температура красного мяса, дичи и т.д.).
Стандартизованная роботизированная кухня может быть разделена на три уровня: верхний уровень, уровень столешницы и нижний уровень.
Верхний уровень содержит несколько ящиков с различными блоками для выполнения определенных кухонных функций с помощью встроенных приспособлений и оборудования. На самом простом уровне имеется полка/ящик для хранения, ящик, используемый для хранения и доступа к инструментам и утвари для приготовления и другой посуды для приготовления и сервировки (приготовления, выпекания, украшения блюд и т.д.), ящик для созревания некоторых ингредиентов (например, фруктов, овощей и т.д.), зоны для хранения в охлажденном виде таких продуктов, как салат-латук и лук, ящик для хранения в замороженном виде продуктов глубокой заморозки и буфет для хранения других ингредиентов и редко используемых специй и т.д.
На уровне столешницы имеются не только роботизированные руки, но и поверхность для сервировки, область столешницы с раковиной, дополнительная область столешницы со съемными рабочими поверхностями (доски для резки/рубки продуктов и т.д.), решетчатый угольный гриль и многофункциональная область для других приспособлений для приготовления, включая плиту, варочный аппарат, пароварку и кастрюлю-пашотницу.
На нижнем уровне расположены комбинированная конвекционная печь и микроволновая печь, посудомоечная машина и большой ящик, в котором находится и хранится дополнительная часто используемая утварь для приготовления и выпекания, а также посуда, упаковочные материалы и столовые приборы.
Компьютер также может контролировать правильность профилей температуры, правильность профилей влажности, правильность профилей давления и правильность профилей запаха в каждом программируемом месте хранения для осуществления контроля и поддержания оптимальных условий хранения определенных пищевых продуктов или ингредиентов.
Процедура приготовления блюда на роботизированной кухне путем воспроизведения движений шеф-повара из записанного программного файла на роботизированной кухне осуществляется следующим образом. Пользователь выбирает с помощью компьютера определенный рецепт, который должен будет использоваться роботизированным приспособлением при приготовлении. Роботизированный механизм считывает абстрагированный рецепт для выбранного рецепта приготовления блюда и выгружает выбранный сценарий рецепта в запоминающее устройство компьютера. Затем роботизированный механизм определяет доступность ингредиентов и необходимое время приготовления. На этом этапе роботизированный механизм выдает предупреждение или уведомление при недостаточном количестве ингредиентов или недостаточном времени для приготовления блюд в соответствии с выбранным рецептом и правилами сервировки. Роботизированный механизм отправляет предупреждение для добавления отсутствующих или заканчивающихся ингредиентов в список покупок или выбирает альтернативный рецепт. Пользователь подтверждает выбор рецепта, после чего роботизированный механизм проверяет наступление времени начала приготовления по рецепту. Процесс приготовления не выполняется до наступления времени начала приготовления. Кроме того, роботизированное приспособление проверяет свежесть и состояние (например, дату покупки, срок годности, запах, цвет) каждого ингредиента и отправляет инструкции на роботизированное приспособление для перемещения пищи или ингредиентов из стандартизованных контейнеров в положение для приготовления пищи. Роботизированный механизм выдает инструкции роботизированному устройству для начала приготовления пищи в начальный момент времени «0» путем воспроизведения действий по приготовлению блюда из программного файла со сценарием рецепта. Роботизированное приспособление на стандартизованной кухне воспроизводит блюдо с помощью таких же движений рук и пальцев, таких же ингредиентов, такой же позы, таких же стандартизованных кухонных инструментов и оборудования, которые использовал шеф-повар. Роботизированное приспособление выполняет проверку качества во время приготовления пищи для выполнения необходимых регулировок параметров и завершает воспроизведение и приготовление блюда, после чего блюдо может быть украшено и сервировано.
Процесс загрузки и идентификации контейнеров для хранения осуществляется следующим образом. С помощью панели для контроля качества пользователь выбирает загружаемый ингредиент и сканирует упаковку с ингредиентом на приемной станции или рабочей поверхности. С помощью дополнительных данных сканера штрих-кода, весов, камеры и лазерных сканеров роботизированный механизм приготовления обрабатывает данные об ингредиентах и соотносит их с библиотекой ингредиентов и рецептов, а также анализирует наличие угроз аллергии. При обнаружении опасности аллергенной реакции система принимает решение об уведомлении пользователя и отбраковке ингредиента по соображениям безопасности. Если ингредиент считается приемлемым, то он принимается и подтверждается системой. Пользователь может распаковать (если это еще не сделано) и выложить предмет. Предмет упаковывается (в фольгу, вакуумную упаковку и т.д.), маркируется с помощью напечатанного на компьютере ярлыка со всеми необходимыми данными об ингредиентах и помещается в контейнер хранения и/или место хранения на основании результатов идентификации, после чего роботизированный механизм приготовления обновляет внутреннюю базу данных и отображает доступные ингредиенты на панели для контроля качества.
Процесс выгрузки ингредиентов и приготовления осуществляется с помощью панели для контроля качества. На этом этапе пользователь выбирает опцию проверки одного продукта, необходимого для одного или нескольких рецептов. После этого компьютеризированная кухня перемещает определенный контейнер, содержащий выбранный продукт из места хранения на рабочую поверхность. Если пользователь берет продукт, то он выполняет с ним действия, соответствующие одному или нескольким возможным способам (приготовление, выбрасывание, возврат и т.д.), после чего оставшийся продукт (продукты) возвращается в систему, что соответствует завершению взаимодействия пользователя с системой. Если с выгруженным ингредиентом (ингредиентами) работают роботизированные руки на стандартизованной роботизированной кухне, то выполняется этап, на котором руки и кисти проверяют каждый ингредиент в контейнере с точки зрения их идентификационных данных (типа и т.д.) и состояния (срока годности, цвета, запаха и т.д.). На этапе контроля качества роботизированный механизм приготовления принимает решение о возможном несоответствии предмета или обнаруженного состояния качества. Если предмет не соответствует предъявляемым требованиям, выдается предупреждение для того, чтобы механизм приготовления выполнил соответствующее действие. Если ингредиент имеет приемлемый тип и качество, роботизированные руки перемещают продукт (продукты) для использования на следующей стадии процесса приготовления.
Процедура разработки и записи сценария рецепта на роботизированной кухне начинается с того, что шеф-повар выбирает определенный рецепт, для которого он вводит или изменяет данные о рецептах, включая, но не ограничиваясь этим, название и другие метаданные (предварительные условия, техники и т.д.). затем шеф-повар вводит или изменяет необходимые ингредиенты на основании базы данных и соответствующих библиотек, а также вводит необходимое для рецепта количество (вес/объем/штуки), после чего шеф-повар выбирает необходимые техники, используемые при приготовлении рецепта, на основании доступных вариантов в базе данных и соответствующих библиотеках. Шеф-повар выполняет аналогичные действия, но в этот раз он (она) выбирает способы приготовления, необходимые для выполнения рецепта. На завершающем этапе система генерирует идентификатор рецепта, который будет использоваться при последующем сохранении и считывании из базы данных.
Выбора рецепта пользователем начинается с приобретения рецепта или оформления подписки на рецепты на торговой онлайн-площадке с помощью компьютера или мобильного приложения, чтобы загрузить воспроизводимый сценарий рецепта. После этого пользователь ищет и выбирает в онлайн-базе данных определенный рецепт из рецептов, приобретенных ранее или доступных ему в рамках подписки, на основании персональных настроек предпочтений и имеющихся ингредиентов. На последнем этапе пользователь вводит время и дату, когда он (она) хочет, чтобы блюдо было готово к сервировке.
Процедура поиска рецепта, приобретения и/или оплаты подписки осуществляется на портале услуг, так называемой коммерческой платформе с рецептами. На первом этапе новый пользователь должен зарегистрироваться в системе (выбрать возраст, пол, пищевые предпочтения и т.д., а также общие предпочтительные способы приготовления или виды кухонь), после чего он сможет начать искать и просматривать рецепты путем их загрузки через приложение на портативном устройстве или с помощью телевизора и/или модуля роботизированной кухни. На следующем этапе пользователь может выполнить поиск по критериям, например, по типу рецепта (включая рецепты с ручным выполнением операций), или на основании определенных видов кухни или оборудования (сковорода-вок, пароварка, коптильный аппарат и т.д.). Затем пользователь может выбрать или настроить поиск для использования заранее заданных критериев, а затем использовать этап фильтрации для сужения области поиска и проверки результатов. Пользователь выбирает рецепт из предлагаемых результатов поиска, информации и рекомендаций. Затем пользователь может поделиться, совместно использовать или. обменяться с друзьями или группой в режиме реального времени выбранным рецептом.
Пользователю может быть предложено выбрать определенный рецепт для роботизированного приготовления или рецепт с контролируемыми параметрами. При выборе рецепта с контролируемыми параметрами система указывает подробную информацию об оборудовании для таких объектов, как кухонная посуда и приспособления, и требования к роботизированным рукам, и выдает информацию об источниках ингредиентов и поставщиков оборудования с подробными инструкциями по заказу. Портал выполняет проверку типа рецепта, после чего можно будет напрямую загрузить и установить программный файл рецепта на удаленное устройство или понадобится ввести информацию для оплаты разовой покупки или подписки, используя один из множества возможных вариантов оплаты (PayPal, BitCoin, кредитная карта и т.д.).
Для процесса, используемого при создании приложения для работы с рецептами роботизированного приготовления («приложение»), необходимо создать учетную запись разработчика на Арр Store, Google Play, Windows Mobile или другой аналогичной торговой площадке, указав банковские реквизиты и реквизиты компании. Пользователю предлагается получить доступ и загрузить последнее обновление документации по интерфейсу прикладных программ (API), специфической для каждого магазина приложений. Затем разработчик должен будет следовать требованиям, прописанным в документации по API и создать программу рецепта. Разработчику нужно предоставить название и другие метаданные для рецепта, подходящие и предусмотренные различными площадками (Apple, Google, Samsung и т.д.), также разработчику требуется загрузить программу рецепта и файлы с метаданными для утверждения. После этого соответствующие торговые сайты просмотрят, проверят и одобрят программу рецепта, а затем соответствующий сайт (сайты) добавит и сделает программу рецепта доступной для поиска, просмотра и приобретения в режиме реального времени с помощью интерфейса для совершения покупок.
Процесс приобретения определенного рецепта или оформления подписки для получения доступа к рецептам может выглядеть следующим образом: пользователь ищет определенный рецепт, который он хочет заказать, при этом он может использовать просмотр по ключевому слову и отфильтровать результаты в соответствии с предпочтениями, просмотр с помощью заранее заданных критериев или просмотр рекламируемых, последних добавленных или заранее заказанных рецептов, а также наблюдать за процессом приготовления шеф-поваром в прямом эфире. Пользователь сможет просмотреть результаты поиска рецептов. Потом пользователь сможет ознакомиться с указанными рецептами, а также предварительно просмотреть рецепт в виде короткого аудио- или видеоклипа. Пользователь выбирает устройство и операционную систему и получает ссылку для загрузки с определенной торговой онлайн-площадки (веб-сайта). Если пользователь захочет подключиться к площадке нового поставщика, площадка попросит нового пользователя выполнить аутентификацию и принять условия, разрешая площадке загружать и устанавливать специальное интерфейсное программное обеспечение, чтобы можно было продолжить процесс предоставления рецепта. Площадка поставщика выдаст пользователю запрос создания списка покупок для роботизированного приготовления, после чего, при получении согласия пользователя, она предложит приобрести определенный рецепт в рамках разовой покупки или подписки, а также указать определенную дату и время подачи блюда. Затем будет сформирован и отображен список покупок с необходимыми ингредиентами и оборудованием, включая информацию о самых близких и оперативно работающих поставщиках и их адресах, о наличии ингредиентов и оборудования, а также о соответствующих сроках поставки и ценах. После этого пользователю предлагается просмотреть описание каждого продукта и стандартные или рекомендованные источники или марки. Пользователь сможет просмотреть соответствующую стоимость всех ингредиентов и оборудования из списка, включая все соответствующие цены каждого продукта (доставка, налоги и т.д.). Если пользователь или покупатель захочет просмотреть альтернативные варианты для предлагаемого списка покупок, то ему будут предложены ссылки на альтернативные источники, по которым можно будет перейти и просмотреть альтернативные варианты покупки и заказа. Если пользователь или покупатель подтверждает предлагаемый список покупок, система не только сохраняет данные варианты выбора как персональный выбор для будущих покупок и обновляет текущий список покупок, но и переходит на следующий этап, на котором она выбирает альтернативные варианты из списка покупок на основании дополнительные критериев, таких как местные/ближайшие поставщики, доступность товаров в определенное время года и степень созревания или цен на оборудование у различных поставщиков, которые имеют практически одинаковую производительность, но значительную разницу в стоимости поставки пользователю или покупателю.
Роботизированная система приготовления пищи может быть осуществлена следующим образом. Студия шеф-повара со стандартизованной роботизированной кухонной системой подразумевает участие человека-повара, который готовит или выполняет действия по рецепту, при этом датчики на кухонном оборудовании записывают важные переменные (температуру и т.д.) в течение некоторого периода времени и сохраняют их в компьютерной памяти в виде кривых данных датчиков и параметров, которые являются частью файла с необработанными данными для сценария рецепта. Эти сохраненные файлы кривых данных датчиков и данных о параметрах из студии шеф-повара передаются на стандартизованную (удаленную) роботизированную кухню при разовой покупке или оформления подписки. Бытовая стандартизованная роботизированная кухня подразумевает участие пользователя и включает в себя управляемую компьютером систему для обеспечения работы оборудования автоматизированной и/или роботизированной кухни на основании принятых необработанных данных из файлов с кривыми измеренных данных датчиков и с данными о параметрах.
В другом варианте стандартизованная роботизированная кухня включает компьютер, который управляет (программным) роботизированным механизмом приготовления, включающим в себя модуль управления процессом приготовления, обрабатывающий записанные, проанализированные и абстрагированные данные датчиков из сценария рецепта, а также соответствующий накопитель и память для хранения программных файлов, которые состоят из кривых данных датчиков и данных о параметрах, взаимодействует с несколькими внешними устройствами. Данные внешние устройства могут представлять собой, не ограничиваясь этим, убирающийся защитный экран с компьютерным управлением, отсек хранения с компьютерным контролем и управлением, набор датчиков, передающих информацию о качестве и подаче сырых пищевых продуктов, жестко автоматизированные модули для дозирования ингредиентов, стандартизованные контейнеры с ингредиентами, а также «умную» кухонную посуду с датчиками.
«Умная» кухонная посуда имеет встроенные температурные датчики, работающие в режиме реального времени, которые способны генерировать и передавать по беспроводному каналу связи температурный профиль для нижней поверхности посуды по меньшей мере (но не ограничиваясь этим) для трех плоских зон, границы которых представляют собой концентрические окружности на всей нижней поверхности кухонной посуды. Каждая из этих трех зон способна передавать по беспроводному каналу связи данные от подключенных датчиков.
Управляемая компьютером система поджига и управления для блока управления изменяет электрическую мощность, подаваемую на угольный гриль для правильного повторения сенсорной кривой для одного или нескольких датчиков температуры и влажности, размещенных внутри гриля. Блок управления мощностью использует электронные управляющие сигналы для включения гриля и сигналы и для регулировки расстояния между поверхностью гриля и углем и подачи водяного тумана на уголь, чтобы регулировать температуру и влажность подвижного (вверх/вниз) яруса соответственно. Блок управления основывает свои выходные сигналы на наборе потоков данных для параметров влажности от набора распределенных датчиков влажности и внутри гриля, а также для потока данных для параметров температуры от распределенных температурных датчиков.
Кроме того, может быть использован водопроводный кран с компьютерным управлением, позволяющий компьютеру управлять скоростью потока, температурой и напором воды из водопроводного крана в раковину (или кухонную посуду). Водопроводный кран управляется с помощью блока управления, который принимает отдельные потоки данных от датчика скорости потока воды, датчика температуры и датчика напора воды. Блок управления контролирует подачу холодной воды (с соответствующей температурой и напором холодной воды, отображаемыми в виде числовых значений на дисплее) и горячей воды (с соответствующей температурой и напором горячей воды, отображаемыми в виде числовых значений на дисплее) для достижения желаемого напора, расхода и температуры воды, выходящей из крана.
Стандартизованная роботизированная кухня может быть разделена на три уровня: верхний уровень, уровень столешницы и нижний уровень, при этом каждый уровень содержит оборудование и приспособления, которые имеют полностью встроенные датчики и блоки компьютерного управления.
Верхний уровень содержит несколько ящиков с различными блоками для выполнения определенных кухонных функций с помощью встроенных приспособлений и оборудования. На самом простом уровне имеется полка/ящик для хранения, ящик, используемый для хранения и доступа к инструментам и утвари для приготовления и другой посуды для приготовления и сервировки (приготовления, выпекания, украшения блюд и т.д.), ящик для созревания некоторых ингредиентов (например, фруктов, овощей и т.д.), зона для хранения в охлажденном виде таких продуктов, как салат-латук и лук, ящик для хранения в замороженном виде продуктов глубокой заморозки и буфет для хранения других ингредиентов и редко используемых специй и т.д. Каждый модуль на верхнем уровне содержит датчики, передающие данные для одного или нескольких блоков управления (напрямую или с помощью одной или нескольких центральных или распределенных компьютерных систем управления) для выполнения операций под управлением компьютера.
На уровне столешницы имеются не только контролирующие датчики и блоки управления, но и поверхность для сервировки, область столешницы с раковиной, дополнительная область столешницы со съемными рабочими поверхностями (доски для резки/рубки продуктов и т.д.), решетчатый угольный гриль и многофункциональная область для других приспособлений для приготовления, включая плиту, варочный аппарат, пароварку и кастрюлю-пашотницу. Каждый модуль на уровне столешницы содержит датчики, передающие данные для одного или нескольких блоков управления (напрямую или с помощью одной или нескольких центральных или распределенных компьютерных систем управления) для выполнения операций под управлением компьютера.
На нижнем уровне имеется комбинированная конвекционная печь и микроволновая печь, а также пароварка, кастрюля-пашотница и гриль, посудомоечная машина, жестко автоматизированные дозаторы ингредиентов и большой ящик, в котором находится и хранится дополнительная часто используемая утварь для приготовления и выпекания, а также посуда, упаковочные материалы и столовые приборы. Каждый модуль на нижнем уровне содержит датчики, передающие данные для одного или нескольких блоков управления (напрямую или с помощью одной или нескольких центральных или распределенных компьютерных систем управления) для выполнения операций под управлением компьютера.
Процесс приготовления блюда на роботизированной кухне на основании одной или нескольких предварительно записанных кривых параметров на стандартизованной роботизированной кухни осуществляется следующим образом. Пользователь выбирает с помощью компьютера определенный рецепт, который должен будет использоваться роботизированным приспособлением при приготовлении. Затем роботизированный механизм приготовления пищи считывает абстрагированный рецепт для выбранного рецепта приготовления блюда и выгружает выбранный сценарий рецепта в запоминающее устройство компьютера. После чего роботизированный механизм приготовления пищи решает, имеет ли место недостаточное количество или отсутствие некоторых ингредиентов для приготовления блюда в соответствии с выбранным рецептом и правилами сервировки, отправляет предупреждение для добавления отсутствующих или заканчивающихся ингредиентов в список покупок или выбирает альтернативный рецепт. Пользователь подтверждает выбор рецепта и роботизированный механизм приготовления пищи отправляет роботизированные инструкции пользователю для помещения пищи или ингредиентов в стандартизованные контейнеры и их перемещения в положение для приготовления пищи. Пользователь может вывести видеопроекцию в режиме реального времени на специальный монитор или голографическую лазерную проекцию для просмотра каждого этапа воспроизведения рецепта на основании всех движений и процессов, выполняемых шеф-поваром во время записи для последующего использования. Роботизированный механизм приготовления пищи позволяет пользователю запустить процесс приготовления пищи в начальный момент времени «0» после выбора соответствующей опции и включения компьютерной системы управления для стандартизованной роботизированной кухни. Пользователь выполняет воспроизведение всех действий шеф-повара при отображении всего рецепта создания процесса человеком-поваром на мониторе/проекционном экране, с помощью которого полуфабрикаты перемещаются в специальную кухонную посуду и приспособления или промежуточные контейнеры хранения для последующего использования. Роботизированное приспособление на стандартизованной кухне выполняет отдельные этапы обработки в соответствии с кривыми данных датчиков или на основании параметров приготовления, записанных во время выполнения шеф-поваром аналогичного этапа в процессе приготовления по рецепту на стандартизованной роботизированной кухне в студии шеф-повара. Компьютер для роботизированного приготовления пищи управляет всеми настройками кухонной посудой и приспособлений, т.е. температурой, давлением и влажностью, таким образом, чтобы воспроизводить необходимые кривые данных в течение всего времени приготовления на основании данных, зарегистрированных и сохраненных во время приготовления блюда шеф-поваром по рецепту на стандартизованной роботизированной кухни в студии шеф-повара. Пользователь выполняет все простые движения таким образом, чтобы воспроизвести этапы и движения шеф-повара в соответствии с аудио- и видео-инструкциями, передаваемыми пользователю с помощью монитора или проекционного экрана. Механизм приготовления роботизированной кухни предупреждает пользователя, когда будет завершен определенный этап приготовления на основании кривой данных датчиков или набора параметров. Когда взаимодействие пользователя и компьютерного органа управления приведет к завершению всех этапов приготовления в рецепте, роботизированный механизм приготовления отправит запрос завершения части процесса воспроизведения, управляемого компьютером. Пользователь либо убирает готовое блюдо и тарелки для сервировки, либо продолжает выполнять оставшиеся этапы приготовления или процессы вручную.
Процесс регистрации сенсорных данных в студии шеф-повара включает несколько этапов. На первом этапе шеф-повар создает или разрабатывает рецепт. На следующем этапе шеф-повар должен ввести в роботизированный механизм приготовления название, ингредиенты, значения измеряемых параметров и описания процесса для рецепта. Шеф-повар сначала загружает все необходимые ингредиенты в специальные стандартизованные контейнеры для хранения и приспособления, а затем выбирает соответствующую кухонную посуду. На следующем этапе шеф-повар настраивает начальный момент времени и включает системы датчиков и системы обработки для записи всех полученных необработанных данных и их обработки. После того, как шеф-повар начнет приготовление, все встроенные управляющие датчики и приспособления будут собирать и отправлять необработанные данные в центральную компьютерную систему для обеспечения записи всех соответствующих данных в режиме реального времени в рамках всего процесса приготовления. Дополнительные параметры приготовления и голосовые комментарии шеф-повара также записываются и сохраняются в виде необработанных данных. (Программный) механизм абстрагирования роботизированного приготовления обрабатывает все необработанные данные, включая двух- и трехмерные данные о движении геометрических объектов и данные о распознавании объекта, для создания машиночитаемого и исполняемого сценария рецепта. После завершения создания рецепта в студии шеф-повара и процесса приготовления шеф-поваром роботизированный механизм приготовления генерирует программу моделирования и визуализации для воспроизведения движений и медиаданных при последующем воспроизведении рецепта с помощью удаленной стандартизованной роботизированной кухонной системе. На основании необработанных и обработанных данных, а также подтверждения результатов моделирования и визуализации рецепта шеф-поваром выполняется разработка и интегрирование приложений для аппаратных средств в различные (мобильные) операционные системы, а также их отправка в магазины приложений и/или торговые площадки, после чего пользователи смогут напрямую приобрести один рецепт или несколько рецептов по подписке.
Приготовление в домашних условиях: на первом этапе пользователь выбирает рецепт и запрашивает рецепт в цифровом формате рецепта. Роботизированный механизм приготовления принимает сценарий рецепта, содержащий машиночитаемые команды для приготовления по выбранному рецепту. Рецепт выгружается в роботизированный механизм приготовления со сценарием, хранящемся на запоминающем устройстве. После сохранения рецепта выполняется расчет необходимого количества ингредиентов и определение их доступности. На этапе принятия решения система определяет, нужно ли предупредить пользователя, отправить ему предложение добавления недостающих ингредиентов в список покупок или предложить ему альтернативный рецепт, в котором используются имеющиеся ингредиенты, или имеется же имеющееся количество ингредиентов достаточно. После того, как будет подтверждена доступность необходимых ингредиентов, система подтвердит выбор рецепта и выдаст запрос пользователю для размещения необходимых ингредиентов в специальных стандартизованных контейнерах в положения, в которых они находились в начале процесса создания рецепта шеф-поваром (в студии шеф-повара). Пользователю предлагается указать время начала процесса приготовления и настроить систему приготовления. После запуска роботизированная система приготовления начинает выполнение процесса приготовления в режиме реального времени в соответствии с кривыми данных датчиков и данных о параметрах приготовления, указанных в файлах данных о сценарии рецепта. Во время приготовления компьютер управляет всеми приспособлениями и оборудованием на основании файлов кривых данных датчиков и данных о параметрах, изначально зарегистрированных и сохраненных во время создания рецепта в студии шеф-повара. После завершения процесса приготовления роботизированный механизм приготовления отправляет напоминание об обнаружении завершения процесса приготовления. После этого роботизированный механизм приготовления отправляет запрос завершения в компьютерную систему управления для завершения всего процесса приготовления, затем пользователь убирает блюдо с поверхности для сервировки или выполняется оставшиеся этапы приготовления вручную.
Библиотека электронной интеллектуальной собственности (IP) для робота, имитирующего человека, использует различные концепции, в которых роботизированное приспособление используется для воспроизведения определенного набора навыков человека. В частности, роботизированное приспособление, которое включает в себя пару роботизированных кистей и роботизированных рук, может быть предназначено для воспроизведения набора навыков человека. В некоторых случаях переход от навыков человека к роботизированному исполнению может быть осуществлен за счет использования человеческих кистей; после этого роботизированное приспособление воспроизводит точные записанные движения для достижения идентичного результата. Библиотека IP включает в себя роботизированный механизм, воспроизводящий навыки человека в кулинарии, роботизированный механизм воспроизведения навыков человека в живописи, роботизированный механизм воспроизведения навыков человека в музыке, роботизированный механизм воспроизведения навыков человека для медицинского ухода, роботизированный механизм распознавания эмоций человека, роботизированный механизм воспроизведения действий человека, модуль ввода/вывода и модуль связи.
Роботизированный интеллектуальный механизм, имитирующий человека, имеет две основных блока, включая блок обучения и функциональный блок, оба этих блока содержат несколько дополнительных модулей, соединенных друг с другом с помощью общей межмодульной шины связи. Блок обучения интеллектуального механизма робота, имитирующего человека, содержит дополнительные модули, включая, но не ограничиваясь этим, модуль ввода для датчиков, модуль входного сигнала от человека, модуль реакции робота, имитирующего человека, который реагирует на входной сигнал, интеллектуальный модуль записи реакции, модуль проверки качества и модуль машинного обучения. Функциональный блок интеллектуального механизма робота, имитирующего человека, содержит дополнительные модули, включая, но не ограничиваясь этим, модуль анализа входных сигналов, модуль ввода для датчиков, модуль генерирования реакции и модуль регулировки обратной связи.
Система разделена на когнитивный агент робота и модуль воспроизведения навыков человека. Оба модуля используют обнаруженные данные обратной связи, полученные данные о движении, а также смоделированные данные о движении. Модуль когнитивного агента робота включает в себя, не обязательно ограничиваясь этим, модули, которые представляют собой базу знаний, соединенную с модулем регулировки и корректировки, которые совершенствуются с помощью модуля обучения. Существующие знания передаются на модуль контроля выполнения, а существующие знания передаются на модуль автоматизированного анализа и принятия решений, при этом оба набора пополняются данными датчиков обратной связи от модуля воспроизведения навыков человека, при этом они оба передают информацию на модуль обучения. Модуль воспроизведения навыков человека включает в себя модуль управления, который выдает сигналы управления для сбора и обработки нескольких источников обратной связи (визуальной и звуковой), и модуль со стандартизованным оборудованием, инструментами и дополнительными приспособлениями робота.
Система может быть реализована с помощью комбинации аппаратного и программного обеспечения, как описано в настоящем документе, полностью аппаратным способом или полностью программным способом. Разделение функциональности между различными компонентами системы, описанными в настоящем документе, представлено лишь в качестве примера и не является обязательным; функции, выполняемые одним компонентом системы, могут вместо этого выполняться несколькими компонентами, а функции, выполняемые несколькими компонентами, могут вместо этого выполняться с помощью одного компонента.

Claims (75)

1. Роботизированная кухонная система, включающая в себя:
одну или несколько роботизированных рук-манипуляторов;
один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, подсоединенных к одной или нескольким роботизированным рукам-манипуляторам, один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой содержат в себе по меньшей мере одно из следующего: одну или несколько роботизированных кистей рук, включающих в себя один или несколько пальцев, одно или несколько захватывающих устройств, включающих в себя один или несколько пальцев, и одно или несколько удерживающих устройств; и
по меньшей мере один процессор, подключенный к одной или нескольким роботизированным рукам-манипуляторам, который работает для получения электронного файла, соответствующего рецепту,
электронный файл включает в себя машиноисполняемый последовательный роботизированный сценарий рецепта и создается на основе сочетания данных о студии создателя рецепта, измеренных одним или несколькими датчиками в системе студии создателя рецепта, и
управления одной или несколькими роботизированными руками-манипуляторами и одним или несколькими концевыми рабочими органами для взаимодействия со средой для воспроизведения рецепта путем выполнения машинного последовательного роботизированного сценария рецепта в электронном файле.
2. Система по п. 1, отличающаяся тем, что роботизированное устройство дополнительно включает в себя по меньшей мере одно из следующего:
одно или несколько запястий, соответствующих каждому из нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, с помощью каждого из нескольких запястий можно подсоединить соответствующий один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой к одной или нескольким роботизированным рукам-манипуляторам, при этом каждое из одного или нескольких запястий может двигаться по одной или нескольким степенями свободы; и
одной или несколькими ладонями, соответствующими каждой из одной или нескольких кистей рук, при этом одна или несколько ладоней соединены с соответствующим одним или нескольким пальцами.
3. Система по п. 1, отличающаяся тем, что одно или несколько запястий являются частью соответствующих одного или нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой.
4. Система по п. 2, отличающаяся тем, что роботизированное устройство включает в себя, по меньшей мере, одно или несколько запястий и, по меньшей мере, одну или несколько ладоней.
5. Система по п. 2, отличающаяся тем, что роботизированное устройство дополнительно включает в себя один или несколько датчиков, встроенных, по меньшей мере, в:
(i) одну или несколько роботизированных рук-манипуляторов,
(ii) один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой,
(iii) одно или несколько запястий и
(iv) одну или несколько ладоней.
6. Система по п. 5, отличающаяся тем, что один или несколько датчиков включают в себя камеру.
7. Система по п. 1, отличающаяся тем, что дополнительно включает в себя по меньшей мере одно запоминающее устройство, подсоединенное по меньшей мере к одному процессору, по меньшей мере одно запоминающее устройство способно хранить базу данных роботизированного сценария рецепта, включая множество доступных файлов, соответствующих определенному рецепту приготовления пищи, при этом каждый из доступных файлов включает в себя соответствующие машинные последовательные роботизированные сценарии рецепта, а полученный файл получен по меньшей мере от одного запоминающего устройства.
8. Система по п. 7, отличающаяся тем, что база данных роботизированного сценария рецепта дополнительно включает в себя для каждого множества доступных файлов один или несколько наборов исходных данных и абстрагированных данных, относящихся к соответствующим машинным последовательным роботизированным сценариям рецепта.
9. Система по п. 1, отличающаяся тем, что машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта включает в себя множество команд и по меньшей мере одна из множества команд включает в себя множество функций, выполняемых одновременно разными концевыми рабочими органами для взаимодействия со средой.
10. Роботизированная кухонная система, содержащая:
одну и несколько роботизированных рук-манипуляторов;
один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, подсоединенных к соответствующей руке-манипулятору;
одну и несколько перчаток, каждая из которых надета на соответствующий концевой рабочий орган для взаимодействия со средой.
11. Система по п. 10, отличающаяся тем, что она дополнительно содержит стандартизированную роботизированную кухню, оснащенную стандартизированным кухонным оборудованием, стандартизированными кухонными инструментами и стандартизированными емкостями.
12. Система по п. 10, отличающаяся тем, что она дополнительно содержит стандартизированную роботизированную кухню с несколькими стандартизированными ингредиентами, каждый из которых обладает одним или несколькими свойствами, которые служат признаком возможных различий между одними и теми же ингредиентами.
13. Система по п. 10, отличающаяся тем, что один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой оснащены одним или несколькими датчиками.
14. Система по п. 10, отличающаяся тем, что одна и та же роботизированная кухня используется при создании рецепта приготовления пищи создателем рецепта и для воспроизведения этого же рецепта приготовления пищи.
15. Система по п. 13, отличающаяся тем, что один или несколько датчиков на концевых рабочих органах для взаимодействия со средой могут измерять расстояние, давление, температуру, местоположение, распределение и величину усилия, а также захватывать изображения.
16. Система по п. 13, отличающаяся тем, что датчики включают в себя тактильные датчики, датчики давления, датчики с камерой, датчики глубины и датчики деформации.
17. Система по п. 10, отличающаяся тем, что одна или несколько перчаток оснащены одним или несколькими датчиками.
18. Система по п. 17, отличающаяся тем, что по крайней мере один датчик на каждой перчатке может измерять расстояние, давление, температуру, местоположение, распределение и величину усилия, а также захватывать изображения.
19. Система по п. 10, отличающаяся тем, что каждая роботизированная рука-манипулятор включает в себя множество кодовых датчиков положения шарниров и преобразователей для измерения положения и скорости каждого шарнира на роботизированных руках-манипуляторах, а также множество датчиков крутящего момента в шарнирах для измерения момента в каждом шарнире роботизированных рук-манипуляторов.
20. Система по п. 10, отличающаяся тем, что на каждой механической руке-манипуляторе, на каждом концевом рабочем органе для взаимодействия со средой или на каждой перчатке установлен шестикоординатный датчик силы и момента для измерения моментов и сил.
21. Система по п. 10, отличающаяся тем, что одна и несколько рук-манипуляторов и один или несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой могут выполнять любую комбинацию синхронизированных движений.
22. Система по п. 10, отличающаяся тем, что одна рука-манипулятор выполняет функцию приготовления пищи в соответствии с движением создателя рецепта, когда для движения создателя рецепта в ходе выполнения функции приготовления пищи требуется большее усилие.
23. Система по п. 11, отличающаяся тем, что каждый концевой рабочий орган для взаимодействия со средой и каждая перчатка предназначены для работы с любым стандартизированным кухонным оборудованием, стандартизированными кухонными инструментами и стандартизированными емкостями.
24. Система по п. 10, отличающаяся тем, что каждый концевой рабочий орган для взаимодействия со средой выполняет первую функцию приготовления пищи одновременно с соответствующей рукой-манипулятором, выполняющей вторую функцию приготовления пищи, при этом выполнение этапа привязывается по времени к моменту в процессе воспроизведения, который обеспечивает последующее точное соответствие между движениями создателя рецепта и их воспроизведением роботизированным устройством.
25. Система по п. 11, отличающаяся тем, что первая кисть выполняет функцию приготовления пищи одновременно с выполнением той же функции первой рукой-манипулятором.
26. Система по п. 11, отличающаяся тем, что первый концевой рабочий орган для взаимодействия со средой подсоединен к первому кухонному инструменту, а первая рука-манипулятор присоединена ко второму кухонному инструменту.
27. Система по п. 10, отличающаяся тем, что одна и несколько роботизированных рук-манипуляторов, один и несколько концевых рабочих органов для взаимодействия со средой, на которые надеты одна и несколько перчаток, и один и несколько датчиков сделаны из материала, который является водонепроницаемым, выдерживает широкий диапазон температур, является химически инертным и безопасным, а также пригодным для контакта с пищевыми продуктами.
28. Роботизированная кухонная система, включающая в себя:
инструментальную среду;
процессор, подключенный к инструментальной среде, для считывания электронного файла, который содержит рецепт приготовления пищи, электронного файла, содержащего машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта и данные, определяющие временные параметры, полученные от создателя рецепта; и
по меньшей мере одну механическую руку-манипулятор, подключенную по меньшей мере к одному концевому рабочему органу для взаимодействия со средой, подключенному к процессору;
процессор управляет по меньшей мере одной механической рукой-манипулятором, подключенной по меньшей мере к одному концевому рабочему органу для взаимодействия со средой в инструментальной среде, для воспроизведения рецепта приготовления пищи путем выполнения машинного последовательного роботизированного сценария рецепта электронного файла, машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта включает в себя одну или несколько команд, каждая из которых активируется в установленное время с заданной продолжительностью.
29. Система по п. 28, отличающаяся тем, что дополнительно включает один или несколько датчиков, расположенных в инструментальной среде.
30. Система по п. 28, отличающаяся тем, что по меньшей мере одна механическая рука-манипулятор содержит один или несколько датчиков.
31. Система по п. 28, отличающаяся тем, что по меньшей мере один концевой рабочий орган для взаимодействия со средой содержит один или несколько датчиков.
32. Система по п. 28, отличающаяся тем, что по меньшей мере один концевой рабочий орган для взаимодействия со средой содержит одну роботизированную кисть, по меньшей мере одно захватывающее устройство или по меньшей мере одно удерживающее устройство.
33. Способ управления роботизированной кухонной системой, осуществляемый по меньшей мере одним процессором, включающий в себя создание электронного файла, который содержит рецепт приготовления пищи, электронный файл содержит машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта и данные, определяющие временные параметры, полученные от создателя рецепта; и управление по меньшей мере одной механической рукой-манипулятором, подсоединенной по крайней мере к концевому рабочему органу для взаимодействия со средой в инструментальной среде для воспроизведения рецепта приготовления пищи путем выполнения машинного последовательного роботизированного сценария рецепта электронного файла,
машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта содержит одну или несколько команд, при этом каждая команда в роботизированном сценарии рецепта активируется в установленное время с заданной продолжительностью.
34. Способ по п. 33, отличающийся тем, что каждая команда может быть скорректирована на основе данных датчиков, полученных от создателя рецепта.
35. Способ по п. 33, отличающийся тем, что каждая команда может быть скорректирована на основе данных датчиков, полученных в инструментальной среде роботизированной кухни.
36. Способ по п. 33, отличающийся тем, что каждая команда может быть скорректирована на основе данных датчиков, полученных от создателя рецепта, и на основе данных датчиков, полученных в инструментальной среде роботизированной кухни.
37. Кухонный модуль, содержащий роботизированную кухонную систему по пп. 1, 10, 28, отличающийся тем, что осуществляется предварительное программирование и тестирование машинных последовательных роботизированных сценариев рецепта из множества доступных файлов.
38. Кухонный модуль по п. 37, отличающийся тем, что роботизированная кухонная система может обучаться при выполнении машинных последовательных роботизированных сценариев рецепта и самообучение включает в себя обновление машинных последовательных роботизированных сценариев рецепта.
39. Кухонный модуль по п. 37, отличающийся тем, что предварительное программирование или испытание машинных последовательных роботизированных сценариев рецепта осуществляется специально для выполнения кухонным модулем.
40. Кухонный модуль по п. 37, отличающийся тем, что исходные данные получены от системы студии создателя рецепта и содержат данные датчиков студии создателя рецепта, измеренные одним или несколькими датчиками в системе студии создателя рецепта, и процессор также может генерировать файл, переводя по меньшей мере часть исходных данных в соответствующий машинный последовательный роботизированный сценарий рецепта.
41. Кухонный модуль, содержащий роботизированную кухонную систему по пп. 1, 10 или 28, отличающийся тем, что роботизированное устройство дополнительно включает в себя туловище, способное перемещаться с одной или несколькими степенями свободы, а также по меньшей мере один конец каждой из одной или нескольких роботизированных рук-манипуляторов подсоединен к туловищу.
42. Кухонный модуль по п. 41, отличающийся тем, что туловище может поворачиваться относительно одной или нескольких осей.
43. Кухонный модуль по п. 41, отличающийся тем, что он дополнительно содержит управляемую компьютером систему приводов, включающую в себя один или несколько приводов, подключенных к роботизированному устройству, при этом один или несколько приводов сконфигурированы таким образом, чтобы обеспечивать движение по меньшей мере части роботизированного устройства вдоль одной или нескольких осей.
44. Кухонный модуль по п. 43, отличающийся тем, что каждая из нескольких осей отличается от остальных.
45. Кухонный модуль по п. 41, отличающийся тем, что он дополнительно содержит систему студии создателя рецепта.
46. Кухонный модуль по п. 41, отличающийся тем, что он дополнительно содержит защитный экран и часть шкафа, сконфигурированную таким образом, чтобы в него можно было убирать и хранить в нем по меньшей мере часть роботизированного устройства, причем процессор также сконфигурирован таким образом, чтобы запускать складывание по меньшей мере части роботизированного устройства в шкаф на хранение для перевода модуля приготовления пищи из режима роботизированного приготовления пищи в режим приготовления пищи вручную.
47. Кухонный модуль по п. 41, отличающийся тем, что он дополнительно содержит множество датчиков кухонного модуля, сконфигурированных таким образом, чтобы собирать данные датчиков кухонного модуля в процессе воспроизведения кухонного рецепта.
48. Кухонный модуль по п. 47, отличающийся тем, что процессор дополнительно может определять точность воспроизведения рецепта приготовления пищи на основе по меньшей мере части соответствующего файла и по меньшей мере части данных, собранных датчиком кухонного модуля.
49. Кухонный модуль по п. 48, отличающийся тем, что точность воспроизведения рецепта приготовления пищи основана на сравнении результата выполнения рецепта приготовления пищи системой студии создателя рецепта с результатом выполнения роботизированным устройством машинного последовательного роботизированного сценария рецепта.
50. Кухонный модуль по п. 48, отличающийся тем, что воспроизведение рецепта приготовления пищи сконфигурировано таким образом, чтобы при выполнении машинного последовательного роботизированного сценария рецепта были достигнуты один или несколько функциональных результатов, соответствующих рецепту приготовления пищи.
51. Кухонный модуль по п. 49, отличающийся тем, что определение точности воспроизведения рецепта приготовления пищи выполняется при выполнении машинного последовательного роботизированного сценария рецепта из файла, а процессор дополнительно может вносить корректировки в файл в режиме реального времени на основе определения.
52. Кухонный модуль по п. 51, отличающийся тем, что по меньшей мере один из нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой включает в себя перчатки.
53. Кухонный модуль по п. 52, отличающийся тем, что по меньшей мере один из датчиков кухонного модуля встроен в перчатку, соответствующую одному из нескольких концевых рабочих органов для взаимодействия со средой.
54. Кухонный модуль по п. 41, отличающийся тем, что кухонный модуль представляет собой стандартизированный кухонный модуль, содержащий один или несколько предметов стандартизированного оборудования, приспособлений, предметов кухонного инвентаря, инструментов, ручек и емкостей, характеристики стандартизированного модуля заранее определены и стандартизированный кухонный модуль сконфигурирован таким образом, чтобы выполнять стандартизированные операции, которые заранее запрограммированы и прошли предварительное тестирование.
55. Кухонный модуль по п. 54, отличающийся тем, что один или несколько предметов стандартизированного оборудования, приспособлений, предметов кухонного инвентаря, инструментов, ручек и емкостей являются оборудованием, приспособлениями, предметами кухонного инвентаря, инструментами, ручками и емкостями с программным управлением, которые могут взаимодействовать с роботизированной кухонной системой и управляться ею.
56. Кухонный модуль по п. 41, отличающийся тем, что, если кухонный модуль отличается от модуля студии создателя рецепта, соответствующего системе студии создателя рецепта, процессор также может изменять одну или несколько команд машинного последовательного роботизированного сценария рецепта для воспроизведения рецепта приготовления пищи в кухонном модуле, изменения одной или нескольких команд на основе отличий между кухонным модулем и модулем студии создателя рецепта.
RU2019119063A 2014-02-20 2015-02-20 Роботизированная кухонная система (варианты), способ управления и кухонный модуль с её использованием (варианты) RU2743194C1 (ru)

Applications Claiming Priority (34)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201461942559P 2014-02-20 2014-02-20
US61/942,559 2014-02-20
US201461953930P 2014-03-16 2014-03-16
US61/953,930 2014-03-16
US201461987406P 2014-05-01 2014-05-01
US61/987,406 2014-05-01
US201461990431P 2014-05-08 2014-05-08
US61/990,431 2014-05-08
US201462013190P 2014-06-17 2014-06-17
US201462013502P 2014-06-17 2014-06-17
US62/013,190 2014-06-17
US62/013,502 2014-06-17
US201462013691P 2014-06-18 2014-06-18
US62/013,691 2014-06-18
US201462024948P 2014-07-15 2014-07-15
US62/024,948 2014-07-15
US201462044677P 2014-09-02 2014-09-02
US62/044,677 2014-09-02
US201462055799P 2014-09-26 2014-09-26
US62/055,799 2014-09-26
US201462073846P 2014-10-31 2014-10-31
US62/073,846 2014-10-31
US201462083195P 2014-11-22 2014-11-22
US62/083,195 2014-11-22
US201462090310P 2014-12-10 2014-12-10
US62/090,310 2014-12-10
US201562104680P 2015-01-16 2015-01-16
US62/104,680 2015-01-16
US201562109051P 2015-01-28 2015-01-28
US62/109,051 2015-01-28
US201562113516P 2015-02-08 2015-02-08
US62/113,516 2015-02-08
US201562116563P 2015-02-16 2015-02-16
US62/116,563 2015-02-16

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016134234A Division RU2699690C2 (ru) 2014-02-20 2015-02-20 Способы и системы для приготовления пищи на роботизированной кухне

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2743194C1 true RU2743194C1 (ru) 2021-02-16

Family

ID=52998183

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019119064A RU2743044C1 (ru) 2014-02-20 2015-02-20 Роботизированная кухонная система
RU2019119063A RU2743194C1 (ru) 2014-02-20 2015-02-20 Роботизированная кухонная система (варианты), способ управления и кухонный модуль с её использованием (варианты)
RU2016134234A RU2699690C2 (ru) 2014-02-20 2015-02-20 Способы и системы для приготовления пищи на роботизированной кухне

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019119064A RU2743044C1 (ru) 2014-02-20 2015-02-20 Роботизированная кухонная система

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016134234A RU2699690C2 (ru) 2014-02-20 2015-02-20 Способы и системы для приготовления пищи на роботизированной кухне

Country Status (10)

Country Link
US (7) US9815191B2 (ru)
EP (1) EP3107429B1 (ru)
JP (2) JP2017506169A (ru)
KR (2) KR20240027152A (ru)
CN (2) CN106030427B (ru)
AU (3) AU2015220546A1 (ru)
CA (1) CA2933095A1 (ru)
DK (1) DK3107429T3 (ru)
RU (3) RU2743044C1 (ru)
WO (1) WO2015125017A2 (ru)

Families Citing this family (417)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170311757A1 (en) * 2016-04-29 2017-11-02 Alan Backus Devices and methods for supporting and preparing foods
US9460633B2 (en) * 2012-04-16 2016-10-04 Eugenio Minvielle Conditioner with sensors for nutritional substances
JP6148246B2 (ja) * 2012-10-26 2017-06-14 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America 広告配信方法、及び広告配信システム
US11241178B2 (en) 2013-03-13 2022-02-08 George S. Cembrowski Method and apparatus for inversion detection
RU2672971C2 (ru) * 2013-04-09 2018-11-21 Карло Филиппо РАТТИ Интерактивная роботизированная станция для приготовления и выдачи напитка, в частности коктейля
US9292889B2 (en) 2013-06-18 2016-03-22 Zume Pizza, Inc. Systems and methods of preparing food products
KR101531664B1 (ko) * 2013-09-27 2015-06-25 고려대학교 산학협력단 다감각정보를 이용한 정서 인지능력 검사 시스템 및 방법, 다감각정보를 이용한 정서 인지 훈련 시스템 및 방법
US9701530B2 (en) 2013-11-22 2017-07-11 Michael J. Kline System, method, and apparatus for purchasing, dispensing, or sampling of products
US9633504B2 (en) 2013-11-22 2017-04-25 Michael J Kline System, method, and apparatus for purchasing, dispensing, or sampling of products
US9527716B2 (en) 2013-11-22 2016-12-27 Michael J. Kline System, method, and apparatus for purchasing, dispensing, or sampling of products
US10736464B2 (en) 2014-02-03 2020-08-11 Serenete Corporation System and method for operating a food preparation device
US10765257B2 (en) 2014-02-03 2020-09-08 Serenete Corporation Modularized food preparation device and tray structure for use thereof
EP3157397A4 (en) 2014-06-18 2018-08-15 Serenete Corporation Modularized food preparation device and tray structure for use thereof
EP3167425A4 (en) 2014-07-07 2017-11-22 Chefsteps Inc. Systems, articles and methods related to providing customized cooking instruction
KR20160014418A (ko) * 2014-07-29 2016-02-11 삼성전자주식회사 유저 인터페이스 장치 및 유저 인터페이스 방법
KR101661599B1 (ko) * 2014-08-20 2016-10-04 한국과학기술연구원 하드웨어 한계를 고려하는 동작 데이터의 압축 및 복원을 이용한 로봇 동작 데이터 처리 시스템
US10518409B2 (en) * 2014-09-02 2019-12-31 Mark Oleynik Robotic manipulation methods and systems for executing a domain-specific application in an instrumented environment with electronic minimanipulation libraries
US10789543B1 (en) * 2014-10-24 2020-09-29 University Of South Florida Functional object-oriented networks for manipulation learning
US9733646B1 (en) * 2014-11-10 2017-08-15 X Development Llc Heterogeneous fleet of robots for collaborative object processing
US9684830B2 (en) * 2014-11-14 2017-06-20 Intel Corporation Automatic target selection for multi-target object tracking
WO2016106127A1 (en) 2014-12-22 2016-06-30 ChefSteps, Inc. Food preparation guidance system
US10657780B1 (en) 2015-01-29 2020-05-19 Transparensee Llc System, method, and apparatus for mixing, blending, dispensing, monitoring, and labeling products
US9652038B2 (en) 2015-02-20 2017-05-16 Sony Interactive Entertainment Inc. Magnetic tracking of glove fingertips
CA2882968C (en) 2015-02-23 2023-04-25 Sulfur Heron Cognitive Systems Inc. Facilitating generation of autonomous control information
US10025282B1 (en) * 2015-03-25 2018-07-17 Matthew T. Wilkinson Smart cooking device and system with cookware identification
EP3075496B1 (en) * 2015-04-02 2022-05-04 Honda Research Institute Europe GmbH Method for improving operation of a robot
DE102015005166B4 (de) 2015-04-23 2019-01-10 Eismann Innovations GmbH Fahrzeug mit einer Einrichtung zur Bearbeitung von Nahrungsmitteln
CN104898613B (zh) * 2015-04-27 2018-09-04 小米科技有限责任公司 智能家居设备的控制方法和装置
USD766958S1 (en) * 2015-05-21 2016-09-20 Elemica, Inc. Display with graphical user interface
JP2017001170A (ja) * 2015-06-16 2017-01-05 セイコーエプソン株式会社 ロボット、制御装置および制御方法
US11946812B2 (en) * 2015-06-25 2024-04-02 Apption Labs Limited Food thermometer and method of using thereof
US11506545B2 (en) * 2015-06-25 2022-11-22 Apption Labs Limited Food thermometer and method of using thereof
EP4140370B1 (en) 2015-07-21 2025-01-22 Breville USA, Inc. Food preparation control system
EP3120741B1 (de) * 2015-07-24 2018-04-04 Vorwerk & Co. Interholding GmbH Küchenmaschine sowie verfahren zum betrieb einer küchenmaschine
US9828094B2 (en) * 2015-07-26 2017-11-28 John B. McMillion Autonomous cleaning system
US9676098B2 (en) * 2015-07-31 2017-06-13 Heinz Hemken Data collection from living subjects and controlling an autonomous robot using the data
US10166680B2 (en) 2015-07-31 2019-01-01 Heinz Hemken Autonomous robot using data captured from a living subject
US12257711B2 (en) * 2015-08-18 2025-03-25 Mbl Limited Robotic kitchen systems and methods in an instrumented environment with electronic cooking libraries
CN105167567B (zh) * 2015-09-30 2018-04-06 北京鲲鹏神通科技有限公司 全智能大厨机器人
US10657577B2 (en) * 2015-10-21 2020-05-19 Vishnu Gurusamy Sundaram Method and system for automatic end-to-end preparation and management of food
US11475505B2 (en) * 2015-10-21 2022-10-18 Vishnu SUNDARAM Method and system for automatic end-to-end preparation and management of food
EP3913878A1 (en) * 2015-10-23 2021-11-24 Traeger Pellet Grills, LLC Mobile application for controlling outdoor grill
WO2017087329A1 (en) 2015-11-16 2017-05-26 ChefSteps, Inc. Data aggregation and personalization for remotely controlled cooking devices
US10220515B2 (en) * 2015-11-30 2019-03-05 Seiko Epson Corporation Robot and control method for robot
US10471594B2 (en) * 2015-12-01 2019-11-12 Kindred Systems Inc. Systems, devices, and methods for the distribution and collection of multimodal data associated with robots
JP6710946B2 (ja) * 2015-12-01 2020-06-17 セイコーエプソン株式会社 制御装置、ロボットおよびロボットシステム
US9975241B2 (en) * 2015-12-03 2018-05-22 Intel Corporation Machine object determination based on human interaction
US9694494B1 (en) 2015-12-11 2017-07-04 Amazon Technologies, Inc. Feature identification and extrapolation for robotic item grasping
EP3389955A2 (en) * 2015-12-16 2018-10-24 MBL Limited Robotic kitchen including a robot, a storage arrangement and containers therefor
US10628518B1 (en) * 2016-01-12 2020-04-21 Silenceux Francois Linking a video snippet to an individual instruction of a multi-step procedure
US10456910B2 (en) * 2016-01-14 2019-10-29 Purdue Research Foundation Educational systems comprising programmable controllers and methods of teaching therewith
DE102016200872A1 (de) 2016-01-22 2017-07-27 BSH Hausgeräte GmbH Gerät zur Herstellung eines Nahrungsmittels
US20170221296A1 (en) * 2016-02-02 2017-08-03 6d bytes inc. Automated preparation and dispensation of food and beverage products
US20170228364A1 (en) * 2016-02-08 2017-08-10 International Business Machines Corporation Learning object/action pairs for recipe ingredients
US11841920B1 (en) 2016-02-17 2023-12-12 Ultrahaptics IP Two Limited Machine learning based gesture recognition
US11854308B1 (en) * 2016-02-17 2023-12-26 Ultrahaptics IP Two Limited Hand initialization for machine learning based gesture recognition
US11714880B1 (en) 2016-02-17 2023-08-01 Ultrahaptics IP Two Limited Hand pose estimation for machine learning based gesture recognition
US20170249561A1 (en) * 2016-02-29 2017-08-31 GM Global Technology Operations LLC Robot learning via human-demonstration of tasks with force and position objectives
JP6583537B2 (ja) * 2016-03-14 2019-10-02 オムロン株式会社 動作情報生成装置
JP6726388B2 (ja) * 2016-03-16 2020-07-22 富士ゼロックス株式会社 ロボット制御システム
USD900558S1 (en) 2016-03-22 2020-11-03 Zume, Inc. Food container
EP3433185B1 (en) 2016-03-22 2020-05-13 Zume, Inc. Container for transport and storage of food products
USD866249S1 (en) 2016-03-22 2019-11-12 Zume, Inc. Food container cover
USD893247S1 (en) 2016-03-22 2020-08-18 Zume, Inc. Food container base
CN109074617A (zh) * 2016-03-29 2018-12-21 株式会社咕嘟妈咪 信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法及程序
JP6875010B2 (ja) 2016-04-07 2021-05-19 国立研究開発法人科学技術振興機構 触覚情報変換装置、触覚情報変換方法、および、触覚情報変換プログラム
WO2017177041A2 (en) * 2016-04-08 2017-10-12 Zume Pizza, Inc. On-demand robotic food assembly and related systems, devices and methods
US10154756B2 (en) * 2016-04-11 2018-12-18 Hall Labs Llc Automated kitchen workspace with robot
CN105867634A (zh) * 2016-04-25 2016-08-17 张锦浩 一种虚拟家庭烹饪学习系统
US10500726B2 (en) * 2016-04-25 2019-12-10 Kindred Systems Inc. Facilitating device control
US10092011B1 (en) * 2016-04-27 2018-10-09 Girma Mulat Bekele Scalable semi-automated injera making system
US10322506B2 (en) 2016-05-06 2019-06-18 Kindred Systems Inc. Systems, devices, articles, and methods for using trained robots
CN106069886A (zh) * 2016-06-07 2016-11-09 苏州蓑笠翁养生科技有限公司 一种半自动螃蟹养殖装置
CN106127542A (zh) * 2016-06-14 2016-11-16 长沙喵厨智能科技有限公司 食材处理系统及处理方法
KR101777392B1 (ko) 2016-07-04 2017-09-11 주식회사 케이티 중앙 서버 및 이에 의한 사용자 음성 처리 방법
US10058995B1 (en) * 2016-07-08 2018-08-28 X Development Llc Operating multiple testing robots based on robot instructions and/or environmental parameters received in a request
WO2018013346A1 (en) * 2016-07-14 2018-01-18 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Methods, systems, and apparatus for dynamic pick and place selection sequence based on sample rack imaging data
US10427305B2 (en) * 2016-07-21 2019-10-01 Autodesk, Inc. Robotic camera control via motion capture
TW201804335A (zh) * 2016-07-27 2018-02-01 鴻海精密工業股份有限公司 一種連通裝置及採用該連通裝置的物聯網系統
US10726836B2 (en) * 2016-08-12 2020-07-28 Kt Corporation Providing audio and video feedback with character based on voice command
JP6514156B2 (ja) * 2016-08-17 2019-05-15 ファナック株式会社 ロボット制御装置
USD861422S1 (en) 2016-08-18 2019-10-01 Zume, Inc. Food container base
USD828161S1 (en) 2016-08-18 2018-09-11 Zume, Inc. Food container cover
USD806575S1 (en) 2016-08-18 2018-01-02 Zume Pizza, Inc. Food container
US10589949B2 (en) 2016-09-15 2020-03-17 Dishcraft Robotics, Inc. Robotic manipulation using reusable, independent tags
KR20180032234A (ko) * 2016-09-21 2018-03-30 엔에이치엔엔터테인먼트 주식회사 요리 지원 서비스 제공 방법 및 시스템
GB2554363B (en) * 2016-09-21 2021-12-08 Cmr Surgical Ltd User interface device
US10416138B2 (en) 2016-09-29 2019-09-17 International Business Machines Corporation Sensing and adjusting the olfactory characteristics of a sample
US10412985B2 (en) 2016-09-29 2019-09-17 International Business Machines Corporation Identifying components based on observed olfactory characteristics
WO2018067979A1 (en) * 2016-10-07 2018-04-12 Perky Jerky, Llc System and method for preparing meat products
CN108008662A (zh) * 2016-10-28 2018-05-08 松下电器(美国)知识产权公司 信息处理方法以及信息处理系统
US10535169B2 (en) 2016-11-02 2020-01-14 United Parcel Service Of America, Inc. Displaying items of interest in an augmented reality environment
US10503363B2 (en) 2016-11-02 2019-12-10 Zume, Inc. Lazy Susan menu graphical user interface
US20180157232A1 (en) * 2016-11-10 2018-06-07 Serenete Corporation Food preparation device using image recognition
KR101955894B1 (ko) * 2016-11-15 2019-06-19 주식회사 엔유씨전자 블렌더 제어 장치, 방법 및 어플리케이션
DE102016223411A1 (de) * 2016-11-25 2018-05-30 Krones Ag Verfahren zum Betreiben einer Anlage zum Verarbeiten von flüssigen Lebensmittelprodukten
US10293488B2 (en) * 2016-11-28 2019-05-21 Hall Labs Llc Container and robot communication in inventory system
JP6831678B2 (ja) * 2016-11-29 2021-02-17 川崎重工業株式会社 ロボット及びその運転方法、並びに塗布システム
US20180161741A1 (en) * 2016-12-13 2018-06-14 Vela Blend, Inc. Food processing machine with liquid injection
CN107561947A (zh) * 2016-12-15 2018-01-09 傅峰峰 智能自动化一体厨房
US10642244B2 (en) * 2016-12-19 2020-05-05 Autodesk, Inc. Robotic augmentation of creative tasks
CN106625729A (zh) * 2016-12-19 2017-05-10 浙江大学 带温度和触觉力感知功能的仿人型机械手指
CN106598615A (zh) * 2016-12-21 2017-04-26 深圳市宜居云科技有限公司 一种食谱程序代码生成方法及食谱编译云平台系统
GB2572510A (en) * 2016-12-21 2019-10-02 Walmart Apollo Llc Drone for autonomously completing a task
CN108255087B (zh) * 2016-12-29 2020-12-29 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 一种控制方法及装置
KR101889279B1 (ko) 2017-01-16 2018-08-21 주식회사 케이티 음성 명령에 기반하여 서비스를 제공하는 시스템 및 방법
US10583557B2 (en) * 2017-02-10 2020-03-10 GM Global Technology Operations LLC Redundant underactuated robot with multi-mode control framework
CN106843000B (zh) * 2017-02-13 2019-03-26 华北电力大学(保定) 攀爬机器人移动控制系统恢复方法
CA3054173A1 (en) 2017-02-27 2018-08-30 iYukti LLC Apparatus and methods for making bread
US11042149B2 (en) * 2017-03-01 2021-06-22 Omron Corporation Monitoring devices, monitored control systems and methods for programming such devices and systems
JP6892286B2 (ja) * 2017-03-03 2021-06-23 株式会社キーエンス 画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラム
US11351673B2 (en) 2017-03-06 2022-06-07 Miso Robotics, Inc. Robotic sled-enhanced food preparation system and related methods
US20210030199A1 (en) * 2017-03-06 2021-02-04 Miso Robotics, Inc. Augmented reality-enhanced food preparation system and related methods
US10327583B2 (en) 2017-03-06 2019-06-25 Keenwawa, Inc. Automatic food preparation apparatus
US10836525B1 (en) * 2017-03-07 2020-11-17 Amazon Technologies, Inc. Robotic gripper for bagging items
JPWO2018180143A1 (ja) * 2017-03-31 2020-02-06 ソニー株式会社 情報処理装置及び情報処理方法、コンピュータ・プログラム、並びにプログラム製造方法
US11151992B2 (en) 2017-04-06 2021-10-19 AIBrain Corporation Context aware interactive robot
US10929759B2 (en) 2017-04-06 2021-02-23 AIBrain Corporation Intelligent robot software platform
US10963493B1 (en) 2017-04-06 2021-03-30 AIBrain Corporation Interactive game with robot system
US10810371B2 (en) 2017-04-06 2020-10-20 AIBrain Corporation Adaptive, interactive, and cognitive reasoner of an autonomous robotic system
US10839017B2 (en) 2017-04-06 2020-11-17 AIBrain Corporation Adaptive, interactive, and cognitive reasoner of an autonomous robotic system utilizing an advanced memory graph structure
CN106985148A (zh) * 2017-06-02 2017-07-28 成都小晓学教育咨询有限公司 基于svm的机器人烹饪方法
JP6457587B2 (ja) * 2017-06-07 2019-01-23 ファナック株式会社 ワークの動画に基づいて教示点を設定するロボットの教示装置
JP6506348B2 (ja) * 2017-06-14 2019-04-24 ファナック株式会社 ロボットの軌道を修正するロボットの教示装置
US11790403B2 (en) 2017-06-20 2023-10-17 Congruens Group, Llc Vehicle with context sensitive information presentation
CN107340718B (zh) * 2017-06-30 2021-05-18 北京小米移动软件有限公司 智能灯参数的调整方法及装置
SG11202000138XA (en) 2017-07-07 2020-02-27 Zume Inc Container for transport and storage of food products
TW201909054A (zh) 2017-07-11 2019-03-01 美商促美股份有限公司 使用販賣亭及自動分送車輛之多模式分配系統及方法
US11348057B2 (en) 2017-07-12 2022-05-31 Walmart Apollo, Llc Autonomous robot delivery systems and methods
TW201909065A (zh) 2017-07-14 2019-03-01 美商促美股份有限公司 以販賣亭為根據之販賣及或準備物品,例如,準備食物,之系統及方法
CN107388296B (zh) * 2017-07-24 2019-06-25 杭州家亮云科技有限公司 一种基于程序云的烟灶联动控制方法
SG11202000652SA (en) 2017-07-25 2020-02-27 Mbl Ltd Systems and methods for operations a robotic system and executing robotic interactions
CN107388301B (zh) * 2017-07-28 2019-06-25 杭州家亮云科技有限公司 一种基于程序云的智能电磁灶控制方法
WO2019026027A1 (en) 2017-08-04 2019-02-07 9958304 Canada Inc. (Ypc Technologies) AUTOMATIC MEAL PREPARATION SYSTEM ACCORDING TO SELECTED RECIPE AND METHOD OF OPERATING SAME
CA3065805C (en) 2017-08-09 2021-02-09 Sharkninja Operating Llc Cooking device and components thereof
US11797910B2 (en) 2017-08-15 2023-10-24 United Parcel Service Of America, Inc. Hands-free augmented reality system for picking and/or sorting assets
US11156471B2 (en) * 2017-08-15 2021-10-26 United Parcel Service Of America, Inc. Hands-free augmented reality system for picking and/or sorting assets
CN108304434B (zh) * 2017-09-04 2021-11-05 腾讯科技(深圳)有限公司 信息反馈方法和终端设备
DK179682B1 (da) * 2017-09-12 2019-03-20 Cookperfect Aps Intelligent stegetermometer
EP3688684B1 (en) 2017-09-29 2025-02-26 United Parcel Service Of America, Inc. Predictive parcel damage identification, analysis, and mitigation
EP3672761A1 (en) * 2017-10-06 2020-07-01 Taylor Commercial Foodservice, Inc. Matrix configured grill apparatus
EP3665640A1 (en) * 2017-10-06 2020-06-17 Zume, Inc. Self-propelled food preparation appliances and on-demand robotic food assembly with self-propelled food preparation appliances
US10796590B2 (en) * 2017-10-13 2020-10-06 Haier Us Appliance Solutions, Inc. Cooking engagement system
US12005566B2 (en) 2017-10-18 2024-06-11 Congruens Group, Llc On-demand robotic food assembly equipment, and related systems and methods
US10943585B2 (en) * 2017-10-19 2021-03-09 Daring Solutions, LLC Cooking management system with wireless active voice engine server
CN107669168B (zh) * 2017-10-27 2024-02-13 小熊电器股份有限公司 一种厨师机
CN107863138B (zh) * 2017-10-31 2023-07-14 珠海格力电器股份有限公司 菜谱生成装置和方法
CN107593519A (zh) * 2017-11-02 2018-01-19 湖南三尖农牧有限责任公司 一种用于鸡舍的自动化操作台
US11158208B2 (en) * 2017-11-09 2021-10-26 ALK Ventures LLC Interactive cooking application
EP3710917A4 (en) * 2017-11-15 2021-07-21 The Coca-Cola Company DISPENSER WITH A TOUCH-TO-POUR USER INTERFACE WITH HAPTIC FEEDBACK
CN107871016A (zh) * 2017-11-27 2018-04-03 胡明建 一种机械视觉和机械味觉以时间相互映射的设计方法
CN107972069A (zh) * 2017-11-27 2018-05-01 胡明建 一种机械视觉和机械触觉以时间相互映射的设计方法
US10592860B2 (en) * 2017-11-30 2020-03-17 Perfect Company, INC. System for smart pantry management using consumption data
US10320582B1 (en) * 2017-11-30 2019-06-11 Perfect Company, INC. System for smart spoilage alerts
US11036293B2 (en) * 2017-12-07 2021-06-15 Flex Ltd. Method for using fingers to interact with a smart glove worn on a hand
US20190180276A1 (en) 2017-12-07 2019-06-13 Bank Of America Corporation Automated Event Processing Computing Platform for Handling and Enriching Blockchain Data
US11196747B2 (en) 2017-12-07 2021-12-07 Bank Of America Corporation Automated event processing computing platform for handling and enriching blockchain data
CN107972001A (zh) * 2017-12-12 2018-05-01 宁波隆翔环保科技有限公司 一种送餐机器人
CN107821200B (zh) * 2017-12-13 2023-10-27 成都万春农牧机械有限公司 饲喂设备
US12038756B2 (en) * 2017-12-19 2024-07-16 Carnegie Mellon University Intelligent cleaning robot
CN108260242B (zh) * 2018-01-10 2022-02-25 广东美的厨房电器制造有限公司 微波烹饪设备及其保护控制方法及装置
EP3737539A4 (en) * 2018-01-10 2021-10-06 Simbe Robotics, Inc. PROCESS FOR MONITORING TEMPERATURE-CONTROLLED UNITS IN A STORE
TWI725875B (zh) * 2018-01-16 2021-04-21 美商伊路米納有限公司 結構照明成像系統和使用結構化光來創建高解析度圖像的方法
EP3518075B1 (en) * 2018-01-24 2023-10-11 C.R.F. Società Consortile per Azioni Sensorized glove and corresponding method for ergonomic analysis of the hand, in particular a worker's hand
US11116244B2 (en) * 2018-01-24 2021-09-14 U.S. Department Of Energy Precision cooking system
WO2019148019A1 (en) * 2018-01-25 2019-08-01 Kraft Foods Group Brands Llc Method and system for improving food-related personalization
US10720235B2 (en) * 2018-01-25 2020-07-21 Kraft Foods Group Brands Llc Method and system for preference-driven food personalization
US10726248B2 (en) * 2018-02-01 2020-07-28 Ford Global Technologies, Llc Validating gesture recognition capabilities of automated systems
US20190246858A1 (en) * 2018-02-13 2019-08-15 Nir Karasikov Cleaning robot with arm and tool receptacles
DE102018202255B4 (de) * 2018-02-14 2022-02-10 E.G.O. Elektro-Gerätebau GmbH Kochfeld und Verfahren zum Betrieb eines Kochfelds
WO2019177663A1 (en) 2018-03-13 2019-09-19 Jiddu, Inc. IoT BASED APPARATUS FOR ASSESSING QUALITY OF FOOD PRODUCE
USD900862S1 (en) 2018-03-20 2020-11-03 Zume Pizza, Inc. Display screen with graphical user interface
US11190608B2 (en) * 2018-03-21 2021-11-30 Cdk Global Llc Systems and methods for an automotive commerce exchange
US11501351B2 (en) 2018-03-21 2022-11-15 Cdk Global, Llc Servers, systems, and methods for single sign-on of an automotive commerce exchange
JP6554202B1 (ja) * 2018-04-02 2019-07-31 日本航空電子工業株式会社 センサモジュール及びロボットシステム
US11142412B2 (en) * 2018-04-04 2021-10-12 6d bytes inc. Dispenser
US10676269B2 (en) 2018-04-04 2020-06-09 6d bytes inc. Delivery apparatus for autonomous system
JP6429138B1 (ja) * 2018-04-10 2018-11-28 コネクテッドロボティクス株式会社 食品製造装置、食品製造システム及び制御プログラム
WO2019200077A1 (en) * 2018-04-13 2019-10-17 Walmart Apollo, Llc Smart cooking apparatus
CN108621672A (zh) * 2018-05-07 2018-10-09 南通理工学院 一种具有烟雾探测功能的冰箱贴
EP3567366A1 (en) * 2018-05-08 2019-11-13 Koninklijke Philips N.V. A nutrition analysis module for a food processing device or food storage device
US11693923B1 (en) * 2018-05-13 2023-07-04 Automation Anywhere, Inc. Robotic process automation system with hybrid workflows
WO2019221643A2 (ar) * 2018-05-16 2019-11-21 Elahibakhsh Shadi Ahmed Fadul Karim ثلاجة حفظ الخضروات والفواكه
JP2021154392A (ja) 2018-05-22 2021-10-07 ソニーグループ株式会社 ロボットの制御装置及びロボットの制御方法
JP6559839B1 (ja) * 2018-05-22 2019-08-14 クックパッド株式会社 機器制御システム、サーバ装置、機器制御方法、プログラム、及びレシピのデータ構造
US12248877B2 (en) * 2018-05-23 2025-03-11 Movidius Ltd. Hybrid neural network pruning
ES2984494T3 (es) 2018-06-05 2024-10-29 Vorwerk Co Interholding Aparato de cocina para la elaboración al menos parcialmente automatizada de recetas, así como procedimiento para la ayuda en la compra
CN110599285B (zh) * 2018-06-13 2022-05-17 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 智能厨房的控制方法、控制系统、智能厨房及计算机设备
US10589423B2 (en) * 2018-06-18 2020-03-17 Shambhu Nath Roy Robot vision super visor for hybrid homing, positioning and workspace UFO detection enabling industrial robot use for consumer applications
CN108806066A (zh) * 2018-06-20 2018-11-13 杭州纳戒科技有限公司 运用物流箱进行菜品自助选购的方法及装置
USD884486S1 (en) 2018-07-12 2020-05-19 Zume, Inc. Food container
CN108784429B (zh) * 2018-07-31 2024-02-13 小熊电器股份有限公司 一种厨师机
AU2019314766B2 (en) * 2018-08-03 2020-05-21 NISKA Retail Robotics Pty ltd A robotic ice cream delivery system
US11748827B2 (en) * 2018-08-06 2023-09-05 Marmon Foodservice Technologies, Inc. Order fulfillment system
KR20210059713A (ko) * 2018-08-07 2021-05-25 지니 엔터프라이즈 엘티디. 자동화된 컴퓨터 제어식 조리 시스템 및 방법
US11124367B2 (en) * 2018-08-08 2021-09-21 American Pan Company Automated tracking system for baking pans and trays
US11167421B2 (en) 2018-08-10 2021-11-09 Miso Robotics, Inc. Robotic kitchen assistant including universal utensil gripping assembly
DE102018214391A1 (de) * 2018-08-27 2020-02-27 BSH Hausgeräte GmbH Interaktionseinrichtung
US11213158B2 (en) 2018-08-29 2022-01-04 Breville USA, Inc. Cooking system
CN109243562A (zh) * 2018-09-03 2019-01-18 陈怡� 一种基于Elman神经网络和遗传算法的形象气质提升方法
US20200077723A1 (en) * 2018-09-12 2020-03-12 RipGrip LLC Sport glove with grip pads based on hand anatomy
WO2020056374A1 (en) * 2018-09-13 2020-03-19 The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. Determining how to assemble a meal
CN109129511A (zh) * 2018-09-28 2019-01-04 北京猎户星空科技有限公司 一种基于机械臂制作餐饮的控制方法及装置
JP7230412B2 (ja) * 2018-10-04 2023-03-01 ソニーグループ株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP7290407B2 (ja) * 2018-10-05 2023-06-13 株式会社電通 食品、食品製造装置、食品製造方法及び食品製造システム
US20210386248A1 (en) * 2018-10-05 2021-12-16 Sony Corporation Cooking system
EP3861906A4 (en) 2018-10-05 2021-11-24 Sony Group Corporation FOOD PREPARATION SYSTEM
EP3865032B1 (en) * 2018-10-12 2023-03-29 Sony Group Corporation Food preparation system, method for controlling food preparation system, and program
CN112771560A (zh) * 2018-10-12 2021-05-07 索尼公司 信息处理设备、信息处理系统和信息处理方法以及程序
WO2020077501A1 (en) * 2018-10-15 2020-04-23 Guangdong Midea Kitchen Appliances Manufacturing Co., Ltd. System and method for collecting and annotating cooking images for training smart cooking appliances, locating food items in smart cooking appliances, and determining cooking progress of food items in smart cooking appliances
US11078020B2 (en) * 2018-10-17 2021-08-03 Walmart Apollo, Llc System and method for ripening produce
CN109170501A (zh) * 2018-10-24 2019-01-11 汪欢 自动化食物加工系统
US11351671B2 (en) * 2018-10-29 2022-06-07 Toyota Research Institute, Inc. Intent based control of a robotic device
JP7259270B2 (ja) 2018-11-05 2023-04-18 ソニーグループ株式会社 調理ロボット、調理ロボット制御装置、制御方法
JP7259269B2 (ja) 2018-11-05 2023-04-18 ソニーグループ株式会社 データ処理装置、データ処理方法
US11577401B2 (en) 2018-11-07 2023-02-14 Miso Robotics, Inc. Modular robotic food preparation system and related methods
US11410250B2 (en) * 2018-11-19 2022-08-09 Zhengxu He Automated restaurant
US11816624B2 (en) 2018-11-27 2023-11-14 Congruens Group, Llc Delivery of food items by aerial or ground drones to and from delivery vehicles
CN111329324A (zh) * 2018-12-18 2020-06-26 珠海格力电器股份有限公司 一种煲汤机的煲汤控制方法、装置、存储介质及煲汤机
CN111352355A (zh) * 2018-12-20 2020-06-30 美的集团股份有限公司 烹饪方法、设备、系统及介质
US11631010B1 (en) * 2019-01-06 2023-04-18 Adaptics Limited System and method for use with connected kitchen appliances
JP2020113043A (ja) * 2019-01-11 2020-07-27 東芝テック株式会社 情報処理装置及び情報処理プログラム
CN109739139A (zh) * 2019-01-15 2019-05-10 鲁班嫡系机器人(深圳)有限公司 食材料理的系统、方法、控制装置、存储介质及设备
CN109727657A (zh) * 2019-01-15 2019-05-07 海南大学 个性化食材口味的节材节能环保炊具定制系统
US12077347B2 (en) 2019-01-16 2024-09-03 Congruens Group, Llc Closure and drainage for food containers and food supports
WO2020150280A1 (en) 2019-01-16 2020-07-23 Zume, Inc. Cover and drainage for a food container
WO2020163657A1 (en) 2019-02-08 2020-08-13 Yaskawa America, Inc. Through-beam auto teaching
USD918712S1 (en) 2019-02-11 2021-05-11 Zume, Inc. Food container
WO2020171087A1 (ja) * 2019-02-18 2020-08-27 コネクテッドロボティクス株式会社 食品調理装置及び制御プログラム
JP2020131339A (ja) * 2019-02-18 2020-08-31 コネクテッドロボティクス株式会社 複合調理装置及び制御プログラム
USD950588S1 (en) * 2019-02-18 2022-05-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with graphical user interface
JP6908642B2 (ja) * 2019-02-25 2021-07-28 ファナック株式会社 レーザ加工装置
EP3931493A1 (en) 2019-02-25 2022-01-05 SharkNinja Operating LLC Cooking system with guard
US11051654B2 (en) 2019-02-25 2021-07-06 Sharkninja Operating Llc Cooking device and components thereof
CN109875381A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 秒针信息技术有限公司 烹饪方法及其设备
KR102751569B1 (ko) * 2019-02-28 2025-01-10 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 정보 제공 방법
US10865999B2 (en) 2019-03-01 2020-12-15 Midea Group Co., Ltd. Targeted oven self-clean preheat temperature control
US11009238B2 (en) 2019-03-01 2021-05-18 Midea Group Co., Ltd. Staged oven self-clean preheat temperature control
WO2020179402A1 (ja) 2019-03-01 2020-09-10 ソニー株式会社 調理ロボット、調理ロボット制御装置、制御方法
JP2022063884A (ja) * 2019-03-01 2022-04-25 ソニーグループ株式会社 データ処理装置、データ処理方法
JP7699536B2 (ja) * 2019-03-01 2025-06-27 ソニーグループ株式会社 調理ロボット、調理ロボット制御装置、制御方法
JP2022063885A (ja) * 2019-03-01 2022-04-25 ソニーグループ株式会社 データ処理装置、データ処理方法
KR102000909B1 (ko) * 2019-03-06 2019-07-16 박노섭 아트 프린팅 시스템
GB2582321A (en) * 2019-03-19 2020-09-23 Karakuri Ltd A configurable robotic processing system
US11080482B2 (en) * 2019-03-19 2021-08-03 International Business Machines Corporation Smart meal preparation using a sensor-enabled kitchen environment
US10906184B2 (en) 2019-03-29 2021-02-02 Mujin, Inc. Method and control system for verifying and updating camera calibration for robot control
US11383390B2 (en) * 2019-03-29 2022-07-12 Rios Intelligent Machines, Inc. Robotic work cell and network
KR102775072B1 (ko) * 2019-04-02 2025-03-04 현대자동차주식회사 로봇의 파지 제어방법 및 제어시스템
US11544594B2 (en) * 2019-04-11 2023-01-03 Sunghee Woo Electronic device comprising user interface for providing user-participating-type AI training service, and server and method for providing user-participating-type AI training service using the electronic device
US11460819B1 (en) * 2019-04-12 2022-10-04 Bradley Chammartin Smart kitchen
EP3956834A1 (en) * 2019-04-18 2022-02-23 Modelo Continente Hipermercados, S.A. System for monitoring and management of a consumer products stock list
WO2020225408A1 (de) * 2019-05-09 2020-11-12 BSH Hausgeräte GmbH Lebensmittelzubereitungssystem
CN110074700A (zh) * 2019-05-21 2019-08-02 北京鲲鹏神通科技有限公司 全智能大厨机器人控制系统
US11883963B2 (en) * 2019-06-03 2024-01-30 Cushybots Corporation Robotic platform for interactive play using a telepresence robot surrogate
US11514027B2 (en) * 2019-06-07 2022-11-29 Sap Se Paged hybrid LOBs
JP2020203341A (ja) * 2019-06-17 2020-12-24 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント ロボット制御システム
CN110399381B (zh) * 2019-06-19 2025-02-18 北京三快在线科技有限公司 一种更新菜品组合的方法、装置、存储介质及电子设备
CN110310052A (zh) * 2019-07-12 2019-10-08 上海氦豚机器人科技有限公司 支持清洁加料的现制现售食品设备的运营系统及运营方法
US20210019678A1 (en) * 2019-07-16 2021-01-21 Charles Isgar Meal share system
WO2021011784A1 (en) * 2019-07-16 2021-01-21 Postmates Inc. Remote physiological data sensing robot
US12032992B2 (en) 2019-07-19 2024-07-09 Toyota Research Institute, Inc. Methods and systems for performing tasks based on a global model
US12133615B2 (en) 2019-07-26 2024-11-05 Miso Robotics, Inc. Transportable robotic-automated kitchen workcell
CN112294084B (zh) * 2019-07-31 2024-05-24 昆山亨少食品机械有限公司 一种无人食材处理装置
WO2021024299A1 (ja) * 2019-08-02 2021-02-11 株式会社ルナロボティクス 食品生成システム
KR102793737B1 (ko) * 2019-08-05 2025-04-11 엘지전자 주식회사 쿠킹 로봇 시스템 및 그 제어 방법
KR20220042064A (ko) 2019-08-08 2022-04-04 소니그룹주식회사 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 조리 로봇, 조리 방법 및 조리 기구
KR20220039707A (ko) 2019-08-08 2022-03-29 소니그룹주식회사 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 조리 로봇, 조리 방법, 및 조리 기구
USD992963S1 (en) 2019-08-15 2023-07-25 Zume, Inc. Lid for a food container
KR102767657B1 (ko) * 2019-08-21 2025-02-17 엘지전자 주식회사 로봇 시스템 및 그 제어방법
CN110599823B (zh) * 2019-09-05 2021-08-13 北京科技大学 一种基于示教视频和解说语音融合的服务机器人示教方法
US12141814B2 (en) 2019-09-12 2024-11-12 Honeywell International Inc. Systems and methods for improving food safety
CN112634084A (zh) * 2019-09-24 2021-04-09 郑昌荣 带温度纠偏的厨师其他动作采集及分析的方法
WO2021059742A1 (ja) * 2019-09-27 2021-04-01 株式会社J-オイルミルズ フライ油処理作業情報報知システム及びフライ油処理作業情報報知方法
CN110855920A (zh) * 2019-10-17 2020-02-28 佛山市云米电器科技有限公司 一种进行菜谱录制的方法、装置及其灶具
US12002245B2 (en) 2019-10-25 2024-06-04 Mashgin Inc. Method and system for item identification
DE102019129872A1 (de) * 2019-11-06 2021-05-06 Miele & Cie. Kg Haushaltslagervorrichtung
SG10201911636PA (en) * 2019-12-04 2020-03-30 Teapasar Pte Ltd System and method for non-destructive rapid food profiling using artificial intelligence
CA3160612C (en) * 2019-12-04 2024-04-16 West Liberty Foods, L.L.C. Automated food preparation and packaging systems, methods, and apparatus
CN110925815B (zh) * 2019-12-11 2022-03-25 中山市翰林电器有限公司 一种智能电磁炉控制方法及装置
CN111079181A (zh) * 2019-12-18 2020-04-28 汪俊霞 一种基于区块链的智慧厨房平台系统
DE102019135810B3 (de) * 2019-12-27 2020-10-29 Franka Emika Gmbh Erzeugung eines Steuerprogramms für einen Robotermanipulator
WO2021138577A1 (en) 2019-12-31 2021-07-08 Human Mode, LLC Proxy controller suit with optional dual range kinematics
US12167817B2 (en) 2019-12-31 2024-12-17 Nala Robotics Inc. Systems and methods for automated cooking
CN111241315A (zh) * 2020-01-07 2020-06-05 北京小米移动软件有限公司 食物摆盘方法、装置及介质
DE112021000471B4 (de) * 2020-01-08 2025-05-15 Fanuc Corporation Roboterprogrammier-Vorrichtung
CN111198529A (zh) * 2020-01-16 2020-05-26 珠海格力电器股份有限公司 一种烹饪设备、烹饪方法、装置、电子设备及存储介质
CN113133670B (zh) * 2020-01-17 2023-03-21 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 烹饪设备、烹饪控制方法和装置
KR102163769B1 (ko) * 2020-01-22 2020-10-08 김경욱 케이크 제조 방법
US12099997B1 (en) 2020-01-31 2024-09-24 Steven Mark Hoffberg Tokenized fungible liabilities
US11514154B1 (en) 2020-01-31 2022-11-29 Automation Anywhere, Inc. Automation of workloads involving applications employing multi-factor authentication
US11019960B1 (en) 2020-02-03 2021-06-01 Roboburger Enterprises Apparatus and method for preparing cooked food
JP6981709B1 (ja) * 2020-02-17 2021-12-17 コネクテッドロボティクス株式会社 制御プログラム及び調理システム
JP7321953B2 (ja) * 2020-02-17 2023-08-07 株式会社神戸製鋼所 自動溶接システム、溶接方法、学習装置、学習済みモデルの生成方法、学習済みモデル、推定装置、推定方法、及びプログラム
WO2021171461A1 (ja) * 2020-02-27 2021-09-02 日本電気株式会社 制御システム、制御装置、制御方法、及び、記録媒体
CN111374624B (zh) * 2020-02-28 2021-02-26 陈志敏 一种水槽
US11130237B1 (en) 2020-03-05 2021-09-28 Mujin, Inc. Method and computing system for performing container detection and object detection
JP6796901B1 (ja) * 2020-03-05 2020-12-09 株式会社Mujin 容器検出および物体検出を行うための方法ならびに計算システム
US11964247B2 (en) 2020-03-06 2024-04-23 6d bytes inc. Automated blender system
WO2021181377A1 (en) * 2020-03-09 2021-09-16 Highpper Food Robotics Ltd. System and method for preparing food autonomously
CN111290280A (zh) * 2020-03-09 2020-06-16 杭州星彧科技有限公司 一种智能菜谱自适应多烹饪设备、烹饪参数动态生成方法
JP7463777B2 (ja) * 2020-03-13 2024-04-09 オムロン株式会社 制御装置、学習装置、ロボットシステム、および方法
US11134808B2 (en) 2020-03-30 2021-10-05 Sharkninja Operating Llc Cooking device and components thereof
US20230092168A1 (en) * 2020-03-30 2023-03-23 Sony Group Corporation Information processing device, information processing terminal, and information processing method
CN112215346B (zh) * 2020-10-20 2021-11-02 陈永聪 一种实现类人通用人工智能机器的方法
CN111552332B (zh) * 2020-05-21 2021-03-05 浙江吉祥厨具股份有限公司 蒸柜控制方法、蒸柜控制装置以及蒸柜
WO2021236942A1 (en) * 2020-05-21 2021-11-25 Blue Hill Tech, Inc. System and method for robotic food and beverage preparation using computer vision
CN112509235B (zh) * 2020-05-26 2025-07-25 智慧式有限公司 一种无人驾驶餐饮车、无人现场制作和无人售卖的餐饮共享系统及方法
US20210375155A1 (en) * 2020-06-02 2021-12-02 Sarah Beth S. Brust Automated cooking assistant
WO2022025001A1 (ja) * 2020-07-28 2022-02-03 ファナック株式会社 教示装置、教示システム、及び教示プログラム
WO2022025282A1 (ja) * 2020-07-31 2022-02-03 TechMagic株式会社 学習制御システム
US12111646B2 (en) 2020-08-03 2024-10-08 Automation Anywhere, Inc. Robotic process automation with resilient playback of recordings
CN111913438B (zh) * 2020-08-04 2022-03-04 天津大学 针对五轴加工刀尖点与刀轴方向非线性误差的控制方法
JP7562126B2 (ja) * 2020-08-12 2024-10-07 株式会社QBIT Robotics 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US11462072B2 (en) 2020-08-18 2022-10-04 Dov Z. Glucksman Autonomous food station
US11776351B2 (en) 2020-08-18 2023-10-03 Kent Yu Autonomous food station
US11605260B2 (en) 2020-08-18 2023-03-14 T3 Micro, Inc. Autonomous food station
US11507259B2 (en) 2020-09-08 2022-11-22 UiPath, Inc. Graphical element detection using a combined series and delayed parallel execution unified target technique, a default graphical element detection technique, or both
US11232170B1 (en) * 2020-09-08 2022-01-25 UiPath, Inc. Application-specific graphical element detection
CN112190105B (zh) * 2020-09-10 2022-05-27 武汉轻工大学 一种助老药箱
KR102611452B1 (ko) * 2020-09-14 2024-01-09 주식회사 에이브로스 인공지능(ai) 기반 비대면 qsc 점검 솔루션 시스템
KR20220037908A (ko) * 2020-09-18 2022-03-25 삼성전자주식회사 전자 장치 및 이의 제어 방법
US20230356423A1 (en) * 2020-09-23 2023-11-09 Tetra Laval Holdings & Finance S.A. Status monitoring of a cutting unit in a food packaging apparatus
US20220108250A1 (en) * 2020-10-05 2022-04-07 Hyphen Technologies, Inc. Modular system for food assembly
US12213629B2 (en) * 2020-10-05 2025-02-04 Hyphen Technologies, Inc. Modular system for food assembly
US12198087B2 (en) * 2020-10-05 2025-01-14 Hyphen Technologies, Inc. Modular system for food assembly
WO2022074448A1 (en) 2020-10-06 2022-04-14 Mark Oleynik Robotic kitchen hub systems and methods for minimanipulation library adjustments and calibrations of multi-functional robotic platforms for commercial and residential environments with artificial intelligence and machine learning
US20220104890A1 (en) * 2020-10-06 2022-04-07 Transenterix Surgical, Inc. Open source robotic platform
US11844458B2 (en) 2020-10-13 2023-12-19 June Life, Llc Method and system for automatic cook program determination
CN112349163A (zh) * 2020-10-19 2021-02-09 蒋郑隆 一种用于烘焙教学的线上培训系统
RU2767711C1 (ru) * 2020-10-29 2022-03-18 Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования "Сколковский институт науки и технологий" Способ определения состояния готовности и качества продуктов питания
EP4245479A4 (en) * 2020-11-11 2024-04-10 Sony Group Corporation Information processing device, and cooking system
US12020217B2 (en) 2020-11-11 2024-06-25 Cdk Global, Llc Systems and methods for using machine learning for vehicle damage detection and repair cost estimation
US11727682B2 (en) * 2020-11-16 2023-08-15 Haier Us Appliance Solutions, Inc. Lid detection method for an over-the-range appliance
US20240023560A1 (en) * 2020-11-20 2024-01-25 Juchheim Co., Ltd. Baumkuchen baking system, baumkuchen baking assist system, program and method of manufacturing baumkuchen
KR102350334B1 (ko) * 2020-11-23 2022-01-19 주식회사 엔젤 스마트 녹즙기 시스템 및 그 운영 방법
CN112487023B (zh) * 2020-12-01 2024-09-20 珠海优特智厨科技有限公司 电子菜谱的创作方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN112464013B (zh) * 2020-12-04 2024-09-06 珠海格力电器股份有限公司 信息的推送方法和装置、电子设备和存储介质
CN112596482B (zh) * 2020-12-10 2022-02-01 广西味豪食品有限公司 一种木瓜丝自动化生产的控制方法和装置
EP4201275A4 (en) * 2020-12-10 2024-02-28 Samsung Electronics Co., Ltd. ELECTRONIC DEVICE AND CONTROL METHOD THEREOF
CN116963646A (zh) * 2020-12-17 2023-10-27 布里奇电器有限公司 自动化台面蛋烹饪器
CN112549056A (zh) * 2020-12-22 2021-03-26 途见科技(北京)有限公司 一种应用于机器人手部的电子皮肤手套装置
RU2768885C1 (ru) * 2020-12-28 2022-03-25 Игорь Сергеевич Лернер Двухуровневая пищевая система для поэтапного производства блюд ресторанного типа
RU2763143C1 (ru) * 2020-12-28 2021-12-27 Игорь Сергеевич Лернер Пищевая станция самообслуживания с автоматизированными эксплуатационными циклами повышенной производительности
RU2752818C1 (ru) * 2020-12-28 2021-08-06 Игорь Сергеевич Лернер Интеллектуальная кухонная машина для скоростного приготовления авторских продуктовых заказов
CN114755942B (zh) * 2020-12-29 2025-11-14 珠海优特智厨科技有限公司 电子菜谱的使用方法、电子菜谱原文件、存储介质及装置
US20220205643A1 (en) * 2020-12-29 2022-06-30 Technology Licensing Corporation System for indicating status of a food item in a kitchen
US11514021B2 (en) 2021-01-22 2022-11-29 Cdk Global, Llc Systems, methods, and apparatuses for scanning a legacy database
WO2022162698A1 (en) * 2021-01-30 2022-08-04 Mahindru Ashutosh Storage system, robot and dispensing system for kitchens
CN112801823A (zh) * 2021-02-03 2021-05-14 苏州神运机器人有限公司 餐饮管理系统、中央服务器以及餐饮管理开放式平台
US12103185B2 (en) 2021-03-10 2024-10-01 Samsung Electronics Co., Ltd. Parameterized waypoint generation on dynamically parented non-static objects for robotic autonomous tasks
US11945117B2 (en) 2021-03-10 2024-04-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Anticipating user and object poses through task-based extrapolation for robot-human collision avoidance
US11833691B2 (en) 2021-03-30 2023-12-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Hybrid robotic motion planning system using machine learning and parametric trajectories
CN113100457B (zh) * 2021-04-14 2022-03-25 浙江旅游职业学院 切菜系统
CN113287936B (zh) * 2021-04-14 2022-03-25 浙江旅游职业学院 炒菜系统
JP7658148B2 (ja) * 2021-04-15 2025-04-08 セイコーエプソン株式会社 ロボット画像の表示方法、コンピュータープログラム、及び、ロボット画像の表示システム
CN113229726B (zh) * 2021-04-20 2022-11-15 山东祥合商贸有限公司 家用鸡蛋存放用自排列及取出开口的摆放机构
US12045212B2 (en) 2021-04-22 2024-07-23 Cdk Global, Llc Systems, methods, and apparatuses for verifying entries in disparate databases
WO2022236227A1 (en) 2021-05-01 2022-11-10 Miso Robotics, Inc. Automated bin system for accepting food items in robotic kitchen workspace and related methods
KR20220152790A (ko) * 2021-05-10 2022-11-17 삼성전자주식회사 전자 장치 및 이의 제어 방법
CN113378637B (zh) * 2021-05-11 2022-05-17 宁波方太厨具有限公司 基于用户烹饪动作预测的厨电设备控制方法
US11803535B2 (en) 2021-05-24 2023-10-31 Cdk Global, Llc Systems, methods, and apparatuses for simultaneously running parallel databases
US12135533B2 (en) * 2021-06-03 2024-11-05 Miso Robotics, Inc. Automated kitchen system for assisting human worker prepare food
CN113268352B (zh) * 2021-06-11 2024-03-08 中科院软件研究所南京软件技术研究院 面向通用服务机器人的多指令响应式任务协同管理方法
CN113240055B (zh) * 2021-06-18 2022-06-14 桂林理工大学 基于宏操作变异神经架构搜索的色素性皮损图像分类方法
WO2023003217A1 (ko) * 2021-07-21 2023-01-26 삼성전자 주식회사 매니퓰레이터 및 그 제어 방법
CN115700100B (zh) * 2021-07-27 2025-03-11 珠海优特智厨科技有限公司 配料机的参数校准方法及装置、存储介质、配料设备
US11745348B2 (en) * 2021-08-04 2023-09-05 Chef Robotics, Inc. System and/or method for robotic foodstuff assembly
WO2023013815A1 (ko) * 2021-08-05 2023-02-09 (주)에니아이 그릴모듈
CN117859147A (zh) * 2021-08-13 2024-04-09 索尼集团公司 信息处理装置、信息处理方法和程序
US11435762B1 (en) * 2021-08-17 2022-09-06 Beta Air, Llc System and method for the autonomous transition of an electric vertical takeoff and landing aircraft
CN113485456B (zh) * 2021-08-23 2022-10-18 中国人民解放军国防科技大学 一种无人机群分布式在线自适应任务规划方法
WO2023034521A1 (en) * 2021-09-01 2023-03-09 GOPIZZA Inc. Kitchen system with food preparation station
US11544925B1 (en) 2021-09-01 2023-01-03 GOPIZZA Inc. Kitchen system with food preparation station
CN113496090B (zh) * 2021-09-07 2022-01-14 瑞昌市溢香农产品有限公司 一种板鸭加工品质的管理系统
KR102507783B1 (ko) * 2021-09-28 2023-03-07 선명희 빅데이터와 인공지능 기반 피자 도우 숙성 최적화 시스템 및 방법
RU2767296C1 (ru) * 2021-10-11 2022-03-17 Общество с ограниченной ответственностью «КЬЮМИ» Микроволновая печь
USD976424S1 (en) * 2021-10-14 2023-01-24 Annabella Tech Ltd. Electrical unit for breast pump for nursing mothers
CN115994551A (zh) * 2021-10-20 2023-04-21 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 食材识别方法、装置、拿取设备及存储介质
CN116058671A (zh) * 2021-11-01 2023-05-05 博西华电器(江苏)有限公司 过度烹饪检测方法和家用电器
US12197927B2 (en) 2021-11-29 2025-01-14 Automation Anywhere, Inc. Dynamic fingerprints for robotic process automation
CN114529846B (zh) * 2021-12-28 2025-08-08 北京邮电大学 基于声音的视频动作分类方法及相关设备
CN114582465A (zh) * 2022-03-04 2022-06-03 添可智能科技有限公司 饮食计划推荐方法、装置、设备及可读存储介质
US20230358717A1 (en) * 2022-03-08 2023-11-09 Athanasios Demeslis Consumer endpoint quality control systems
US12387373B2 (en) * 2022-04-13 2025-08-12 Nvidia Corporation 3D environment reconstruction for persistent object tracking
US12277306B2 (en) 2022-05-03 2025-04-15 Cdk Global, Llc Cloud service platform integration with dealer management systems
US12115656B1 (en) 2022-05-11 2024-10-15 Ally Robotics, Inc. Modular robotic arm
EP4290036B1 (en) 2022-06-09 2025-09-24 B/E Aerospace, Inc. Integrated door lock for an aircraft galley container
US12440990B2 (en) 2022-06-14 2025-10-14 Chef Robotics, Inc. Robotic system and/or method
US20240015045A1 (en) * 2022-07-07 2024-01-11 Paulmicheal Lee King Touch screen controlled smart appliance and communication network
US12162742B2 (en) 2022-07-22 2024-12-10 Jeffrey Michael Branco, JR. Customizable liquid blending and liquid dispensing system
US11668609B1 (en) * 2022-08-17 2023-06-06 June Life, Inc. System and method for temperature determination
CN115540181B (zh) * 2022-08-19 2025-10-24 青岛海尔空调器有限总公司 厨房内空调的控制方法、装置及智能空调
US11983145B2 (en) 2022-08-31 2024-05-14 Cdk Global, Llc Method and system of modifying information on file
CN115227095A (zh) * 2022-09-02 2022-10-25 珠海优特智厨科技有限公司 烹饪器具
CN115523885A (zh) * 2022-09-13 2022-12-27 上海科勒电子科技有限公司 出液器感应距离自学习方法、电子设备及存储介质
US12380713B2 (en) 2022-09-14 2025-08-05 Google Llc System and method for smart recipe generation
US20240100710A1 (en) * 2022-09-23 2024-03-28 Nala Robotics, Inc. Systems and methods for robotic taste sensing
CN115644054B (zh) * 2022-11-14 2023-08-15 浙江农业商贸职业学院 一种用于智慧农业的果树传粉授粉装置
US20240193657A1 (en) * 2022-12-12 2024-06-13 Maplebear Inc. (Dba Instacart) Generating an order including multiple items from a user intent determined from unstructured data received via a chat interface
US12443985B2 (en) * 2022-12-16 2025-10-14 Sap Se Solving sparse data problems in a recommendation system with cold start
EP4634779A1 (en) * 2022-12-16 2025-10-22 C3.ai, Inc. Generative artificial intelligence crawling and chunking
US12430678B2 (en) * 2022-12-16 2025-09-30 Sap Se Solving sparse data problems in a recommendation system with freezing start
US20240212076A1 (en) * 2022-12-21 2024-06-27 Kitchen Robotics Ltd Method and system for providing a meal by an automated cooking restaurant to a client having a mobile device
CN115963733A (zh) * 2022-12-22 2023-04-14 珠海格力电器股份有限公司 一种厨房控制方法、装置和智能厨房系统
WO2024254698A1 (en) * 2023-06-13 2024-12-19 Cobionix Corporation End effector and haptic control system
US11914504B1 (en) * 2023-06-27 2024-02-27 Starbucks Corporation Performing physical experiments based on automatically-generated testing scripts
CN116820057B (zh) * 2023-08-30 2023-12-01 四川远方云天食品科技有限公司 一种基于物联网的火锅底料生产监测方法和系统
CN117541270B (zh) * 2024-01-08 2024-04-23 东莞市大研自动化设备有限公司 一种菜谱信息处理方法、装置、电子设备及存储介质
US20250232209A1 (en) * 2024-01-15 2025-07-17 Marvin Tiebout Automated platform, method, and system to recognize food items using artificial intelligence
KR20250122040A (ko) 2024-02-06 2025-08-13 부산대학교 산학협력단 음성 세그먼트간의 유사도 통계량을 이용한 화자 확인 방법
WO2025170425A1 (ko) * 2024-02-07 2025-08-14 피플즈리그 주식회사 로봇 장치를 제어하기 위한 동작 스케줄 설정 방법
US20250263189A1 (en) * 2024-02-15 2025-08-21 Chef Robotics, Inc. Container classification system and/or method
KR102797620B1 (ko) 2024-07-10 2025-04-22 주식회사 밀집 복합 k-컬처 공간으로서의 김치공방 플랫폼
CN119817947B (zh) * 2024-12-19 2025-11-28 珠海格力电器股份有限公司 一种蒸烤箱的温度控制方法、装置、蒸烤箱及可读介质
KR102885982B1 (ko) 2025-05-02 2025-11-13 주식회사 옐로펀트로봇 무인 로봇을 이용한 즉석 조리 꼬치메뉴 제공 시스템
KR102885984B1 (ko) * 2025-05-02 2025-11-13 주식회사 옐로펀트로봇 무인 로봇을 이용한 철판 아이스크림 제조 시스템
CN120386414B (zh) * 2025-05-15 2025-09-05 余姚市欧贝电器有限公司 一种烘焙设备智能温控方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030118077A1 (en) * 1999-09-20 2003-06-26 Chapman Peter A. Wireless remote cooking thermometer system
US20040172380A1 (en) * 2001-09-29 2004-09-02 Xiaolin Zhang Automatic cooking method and system
US20090031825A1 (en) * 2007-07-31 2009-02-05 Takeo Kishida Detecting device
RU88467U1 (ru) * 2009-05-25 2009-11-10 Сергей Александрович Пономарев Торговый автомат для продажи обжаренных сыпучих пищевых продуктов, преимущественно орехов, семян масличных культур и других подобных продуктов
US20100274388A1 (en) * 2009-04-22 2010-10-28 Andreas Hagenauer Method and device to regulate an automated manipulator
US20130151007A1 (en) * 2010-06-24 2013-06-13 Zenrobotics Oy Method for the selection of physical objects in a robot system
US20130333094A1 (en) * 2012-03-30 2013-12-19 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Appendage Mountable Electronic Devices COnformable to Surfaces
US20130345873A1 (en) * 2012-06-21 2013-12-26 Rethink Robotics, Inc. Training and operating industrial robots

Family Cites Families (77)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4503502A (en) * 1983-06-03 1985-03-05 Chapin Roger A Method and apparatus for automated chinese stir-fry cooking
JP2540557B2 (ja) * 1987-09-01 1996-10-02 日本車輌製造株式会社 ティ―チング方式によるドラム缶搬送方法
CN1075409A (zh) * 1992-02-17 1993-08-25 黄文赞 自动食物烹调装置
US5386762A (en) * 1992-09-14 1995-02-07 Gokey; Phillip E. Robotic chef
US5656785A (en) * 1995-08-07 1997-08-12 The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. Micromechanical contact load force sensor for sensing magnitude and distribution of loads and tool employing micromechanical contact load force sensor
JPH09112914A (ja) * 1995-10-18 1997-05-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 加熱調理システム
DE10134687A1 (de) * 2001-07-20 2003-02-20 Miele & Cie Bedieneinrichtung für ein Gargerät
JP3602817B2 (ja) 2001-10-24 2004-12-15 ファナック株式会社 食品盛り付けロボット及び食品盛り付け装置
GB2390400A (en) 2002-03-07 2004-01-07 Shadow Robot Company Ltd Air muscle arrangement
GB2386886A (en) 2002-03-25 2003-10-01 Shadow Robot Company Ltd Humanoid type robotic hand
US20040030570A1 (en) * 2002-04-22 2004-02-12 Neal Solomon System, methods and apparatus for leader-follower model of mobile robotic system aggregation
US6584967B1 (en) * 2002-06-06 2003-07-01 Stephen P. Paumen Portable cooking apparatus and methods of use thereof
JP2004220414A (ja) * 2003-01-16 2004-08-05 Osaka Gas Co Ltd 調理レシピ提供システム
US20040173103A1 (en) * 2003-03-04 2004-09-09 James Won Full-automatic cooking machine
JP3745364B2 (ja) * 2003-05-21 2006-02-15 松下電器産業株式会社 物品管理システム、物品管理サーバ
US7174830B1 (en) 2003-06-05 2007-02-13 Dawei Dong Robotic cooking system
CN100531626C (zh) * 2003-06-17 2009-08-26 刘小勇 带传感器的可调节火力炊具及其烹调系统
CN1478637A (zh) * 2003-07-07 2004-03-03 美华机器人(昆山)研究开发有限公司 机器人烹饪系统
JP4313125B2 (ja) * 2003-09-12 2009-08-12 本田技研工業株式会社 ロボットハンド
JP5026081B2 (ja) * 2003-10-17 2012-09-12 リュウ、シャオユウ インテリジェント化調理方法
US8276505B2 (en) * 2004-02-18 2012-10-02 David Benjamin Buehler Food preparation system
MXPA06010098A (es) * 2004-03-05 2007-04-25 Turbochef Tech Inc Horno transportador.
JP2006015127A (ja) * 2004-06-04 2006-01-19 Food Gate Kk 調理装置
WO2006006624A1 (ja) * 2004-07-13 2006-01-19 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 物品保持システム、ロボット及びロボット制御方法
GB0421820D0 (en) 2004-10-01 2004-11-03 Shadow Robot Company The Ltd Artificial hand/forearm arrangements
WO2006053507A1 (en) * 2004-11-22 2006-05-26 Xiaoyong Liu Intellectualized cooking method
JP2006250510A (ja) * 2005-03-14 2006-09-21 Toshiba Corp 調理支援システム
JP2006277410A (ja) * 2005-03-29 2006-10-12 Toshiba Corp 料理レシピ提案装置、料理レシピ提案方法、およびその方法をコンピュータで実行させるプログラム。
US7673916B2 (en) 2005-08-08 2010-03-09 The Shadow Robot Company Limited End effectors
DE102005054575B3 (de) * 2005-11-16 2007-04-26 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren zur Regelung eines Roboterarms sowie Roboter zur Durchführung des Verfahrens
FR2894040B1 (fr) * 2005-11-28 2011-10-21 Eurocopter France Dispositif d'asservissement pour un vibrateur a rotors desequilibres.
KR101010528B1 (ko) * 2005-12-28 2011-01-24 혼다 기켄 고교 가부시키가이샤 로봇의 외피
CN101687321B (zh) * 2007-07-05 2012-08-08 松下电器产业株式会社 机器人手臂的控制装置及控制方法、机器人及控制程序
GB0717360D0 (en) 2007-09-07 2007-10-17 Derek J B Force sensors
US8211134B2 (en) 2007-09-29 2012-07-03 Restoration Robotics, Inc. Systems and methods for harvesting, storing, and implanting hair grafts
WO2009046761A1 (en) * 2007-10-09 2009-04-16 Abb Technology Ab An industrial robot device, an industrial robot and a method for manipulating objects
JP4531832B2 (ja) * 2007-10-10 2010-08-25 パナソニック株式会社 調理補助ロボット及び調理補助方法
US8276506B2 (en) * 2007-10-10 2012-10-02 Panasonic Corporation Cooking assistance robot and cooking assistance method
US8140188B2 (en) * 2008-02-18 2012-03-20 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Robotic system and method for observing, learning, and supporting human activities
KR101479232B1 (ko) * 2008-05-13 2015-01-06 삼성전자 주식회사 로봇과 로봇 핸드, 로봇 핸드의 제어 방법
JP5100525B2 (ja) * 2008-06-17 2012-12-19 パナソニック株式会社 物品管理システム及び物品管理方法及び物品管理プログラム
US8099205B2 (en) 2008-07-08 2012-01-17 Caterpillar Inc. Machine guidance system
JP4495252B2 (ja) * 2008-07-09 2010-06-30 パナソニック株式会社 経路危険性評価装置、経路危険性評価方法及びプログラム
US8918302B2 (en) 2008-09-19 2014-12-23 Caterpillar Inc. Machine sensor calibration system
US9279882B2 (en) 2008-09-19 2016-03-08 Caterpillar Inc. Machine sensor calibration system
US20100076710A1 (en) 2008-09-19 2010-03-25 Caterpillar Inc. Machine sensor calibration system
GB2467762B (en) 2009-02-13 2013-08-14 Shadow Robot Company Ltd Robotic musculo-skeletal jointed structures
JP2010191745A (ja) * 2009-02-19 2010-09-02 Seiko Epson Corp 調理支援装置、および調理支援方法
CN101943891B (zh) * 2009-07-09 2014-07-02 深圳市繁兴科技有限公司 一种烹饪专家系统及应用其的烹调设备
US8483880B2 (en) 2009-07-22 2013-07-09 The Shadow Robot Company Limited Robotic hand
US8511964B2 (en) * 2009-09-22 2013-08-20 GM Global Technology Operations LLC Humanoid robot
WO2011036865A1 (ja) * 2009-09-28 2011-03-31 パナソニック株式会社 ロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボット、ロボットアームの制御プログラム、及び、ロボットアーム制御用集積電子回路
JP5196445B2 (ja) * 2009-11-20 2013-05-15 独立行政法人科学技術振興機構 料理プロセス指示装置及び料理プロセス指示方法
US9181924B2 (en) 2009-12-24 2015-11-10 Alan J. Smith Exchange of momentum wind turbine vane
US9131807B2 (en) 2010-06-04 2015-09-15 Shambhu Nath Roy Robotic kitchen top cooking apparatus and method for preparation of dishes using computer recipies
US8320627B2 (en) 2010-06-17 2012-11-27 Caterpillar Inc. Machine control system utilizing stereo disparity density
US8700324B2 (en) 2010-08-25 2014-04-15 Caterpillar Inc. Machine navigation system having integrity checking
US8744693B2 (en) 2010-11-22 2014-06-03 Caterpillar Inc. Object detection system having adjustable focus
US8751103B2 (en) 2010-11-22 2014-06-10 Caterpillar Inc. Object detection system having interference avoidance strategy
US8912878B2 (en) 2011-05-26 2014-12-16 Caterpillar Inc. Machine guidance system
AU2012272554A1 (en) * 2011-06-21 2013-12-19 Icookit Pty Ltd System for automating cooking steps
US20130006482A1 (en) 2011-06-30 2013-01-03 Ramadev Burigsay Hukkeri Guidance system for a mobile machine
CN102389255B (zh) * 2011-09-21 2014-06-04 唐晓溪 将个人厨艺自动转为电子程序并可自动烹调的方法及设备
DE102011121017A1 (de) 2011-12-13 2013-06-13 Weber Maschinenbau Gmbh Breidenbach Vorrichtung zur Verarbeitung von Lebensmittelprodukten
KR20130090585A (ko) * 2012-02-06 2013-08-14 삼성전자주식회사 착용형 로봇과 이를 이용한 모션 학습 방법
US9120233B2 (en) * 2012-05-31 2015-09-01 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Non-contact optical distance and tactile sensing system and method
US9295282B2 (en) 2012-06-06 2016-03-29 Momentum Machines Company System and method for dispensing toppings
US9295281B2 (en) 2012-06-06 2016-03-29 Momentum Machines Company System and method for dispensing toppings
US9326544B2 (en) 2012-06-06 2016-05-03 Momentum Machines Company System and method for dispensing toppings
EP3504976B1 (en) 2012-06-06 2023-08-23 Creator, Inc. Apparatus for dispensing toppings
CN103481297B (zh) * 2012-06-08 2016-04-06 株式会社安川电机 机器人室元、机器人室元的组装方法以及机器人系统
US9230447B2 (en) * 2012-09-04 2016-01-05 Yaron Gabbai Method of recording a motion for robotic playback
JP6111589B2 (ja) * 2012-10-11 2017-04-12 セイコーエプソン株式会社 ロボットハンド、ロボット装置及びロボットハンドの製造方法
US10068273B2 (en) 2013-03-13 2018-09-04 Creator, Inc. Method for delivering a custom sandwich to a patron
US9199376B2 (en) * 2013-03-14 2015-12-01 GM Global Technology Operations LLC Intuitive grasp control of a multi-axis robotic gripper
US9718568B2 (en) 2013-06-06 2017-08-01 Momentum Machines Company Bagging system for packaging a foodstuff
US10206539B2 (en) * 2014-02-14 2019-02-19 The Boeing Company Multifunction programmable foodstuff preparation

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030118077A1 (en) * 1999-09-20 2003-06-26 Chapman Peter A. Wireless remote cooking thermometer system
US20040172380A1 (en) * 2001-09-29 2004-09-02 Xiaolin Zhang Automatic cooking method and system
US20090031825A1 (en) * 2007-07-31 2009-02-05 Takeo Kishida Detecting device
US20100274388A1 (en) * 2009-04-22 2010-10-28 Andreas Hagenauer Method and device to regulate an automated manipulator
RU88467U1 (ru) * 2009-05-25 2009-11-10 Сергей Александрович Пономарев Торговый автомат для продажи обжаренных сыпучих пищевых продуктов, преимущественно орехов, семян масличных культур и других подобных продуктов
US20130151007A1 (en) * 2010-06-24 2013-06-13 Zenrobotics Oy Method for the selection of physical objects in a robot system
US20130333094A1 (en) * 2012-03-30 2013-12-19 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Appendage Mountable Electronic Devices COnformable to Surfaces
US20130345873A1 (en) * 2012-06-21 2013-12-26 Rethink Robotics, Inc. Training and operating industrial robots

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022101582A (ja) 2022-07-06
US11117253B2 (en) 2021-09-14
RU2016134234A3 (ru) 2018-09-07
US20180029222A1 (en) 2018-02-01
RU2699690C2 (ru) 2019-09-09
AU2015220546A1 (en) 2016-06-09
CA2933095A1 (en) 2015-08-27
US20150290795A1 (en) 2015-10-15
KR20240027152A (ko) 2024-02-29
US20250282046A1 (en) 2025-09-11
US20180147718A1 (en) 2018-05-31
JP2017506169A (ja) 2017-03-02
CN106030427A (zh) 2016-10-12
WO2015125017A3 (en) 2016-06-02
US20180257219A1 (en) 2018-09-13
WO2015125017A2 (en) 2015-08-27
US9815191B2 (en) 2017-11-14
US20180043526A1 (en) 2018-02-15
AU2022201845A1 (en) 2022-04-07
RU2743044C1 (ru) 2021-02-12
AU2020200017A1 (en) 2020-01-30
RU2016134234A (ru) 2018-02-26
CN112068526B (zh) 2024-05-17
CN106030427B (zh) 2020-09-08
CN112068526A (zh) 2020-12-11
US20190381654A1 (en) 2019-12-19
EP3107429A2 (en) 2016-12-28
DK3107429T3 (da) 2024-02-12
KR20160124770A (ko) 2016-10-28
EP3107429B1 (en) 2023-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2743194C1 (ru) Роботизированная кухонная система (варианты), способ управления и кухонный модуль с её использованием (варианты)
US11738455B2 (en) Robotic kitchen systems and methods with one or more electronic libraries for executing robotic cooking operations
US12257711B2 (en) Robotic kitchen systems and methods in an instrumented environment with electronic cooking libraries
CN108778634B (zh) 包括机器人、存放装置及其容器的机器人厨房