JP6544833B2 - 物体を検知するシステム及び方法 - Google Patents

Description

相互参照
本願は、２０１３年６月１１日に出願された米国仮特許出願第６１／８３３，４５７号及び２０１４年３月１０日に出願された米国仮特許出願第６１／９５０，７６１号の利益を主張するものであり、これらのそれぞれを全体的に参照により本明細書に援用する。

背景
ロボット工学の分野は、ロボットの設計、構造、動作、及び適用並びにロボットの制御、感覚フィードバック、及び情報処理のためのコンピュータシステムを扱う。これらの技術は、危険な環境又は製造プロセスにおいて人間に取って代わることができるか、又は外観、挙動、及び／又は認知において人間に類似することができる自動機械を扱う。

人間の機能を支援又は拡張する機械を生み出す幾らかの努力がなされてきた。ロボット工学の分野は、外部物体を検知し操作する多くの技術及び方法を開発してきた。これは、危険な作業、困難な作業、精密な作業、又は反復作業を行う人間を増強又は置換することを含め、多くの分野で有用であることが証明されてきた。現在、ロボット工学、コンピュータビジョン、高エネルギー密度電池システム、小型ロボット高性能計算、高度無線通信リンク、圧力、磁気、向き、及び加速度のマイクロセンサ、並びに入力用のディスプレイ及び複数のセンサを有する広く利用可能な通信デバイスからの技術がある。

触覚、接触、及び圧力検知は、機械で正確且つ効率的に模倣することが難しい人間の感覚的特徴である。触覚は、ロボットマニピュレータ及びアクチュエータへのフィードバックループに組み込み、他のセンサと統合して、状況認識と、物理的物体をモニタし、識別し、掴み、操作する能力とを提供することができる。例えば、視覚センサ、加速度センサ、及び触覚センサからのデータをリアルタイムで融合して、繊細な部品を掴み移動させるに当たりロボットアームをガイドすることができる。しかし、現在利用可能な触覚手法は、少なくとも上述した用途を可能にするのに必要とされるレベルの検知性能を提供しない。

これらの検知及びデータ融合の問題に対する幾つかの手法が試みられている。現在の手法の潜在的な有用性は、感度、ダイナミックレンジ、及びロバスト性についての基本的な特性及び意味合いの視点から検討することができる。現在、異なる環境にわたるセンサパッケージのロバスト性を主張する商用ベンダーはいない。幾つかの場合、動作温度範囲は通常、これらの製品の唯一のロバスト性特徴である。

概要
ここで、現在のロボット工学及び検知システムに関連付けられた様々な欠点及び制限が認識される。例えば、現在の検知システムは、民生用途及び産業用途等の様々な設定で物体を検知し操作するのに十分な検知分解能を提供しないことがある。別の例として、現在の検知システムは、産業用途等の様々な設定で使用するようにシステムに容易に統合可能ではないことがある。明らかに、物体を識別し操作し、人間及び非組織化環境とよりよく相互作用するロボットの能力を改善するために、触覚検知の進歩が非常に求められる。

本開示は、検知材料、デバイス、システム、及び方法を提供する。幾つかの実施形態は共形弾性材料を提供する。本開示のデバイス及びシステムは、物理的物体の自動機械検知及び操作に使用することができる。

本明細書には、既存のシステムの問題を克服することができる安価な触覚検知及び統合視覚システムが開示される。このタッチセンサ及び視覚システムは、既存のビジョンベースのシステムと比較して、より低い購入コストをもたらすことができ、新しい生産工程に対してより短いセットアップ時間で容易に較正される。

態様では、本開示は、炭素含有材料等の化学的不活性材料をドープすることができる高分子材料（例えば、ゴム）で形成された導電性スキンを提供する。幾つかの例では、炭素含有材料は炭素（例えば、炭素粉体）及び／又は炭素ナノ構造体である。高分子材料はエラストマーを含むことができる。不活性材料は、エラストマー硬化プロセスに干渉することができない。硬化すると、高分子材料は、可撓性を有することができるスキンを生成することができる。スキンは任意のフォームファクタで製造することができる。スキンは、筐体に巻くことができ、幾つかの場合、非導電材料（例えば、プラスチックジッパー）で留め付けることができる。スキンは、例えば、少なくとも３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、１６個、１７個、１８個、１９個、２０個、３０個、４０個、５０個、又は１００個の電極のアレイ等の検知用の電極のアレイを含むことができる。電極は、境界ベースのトモグラフィユニットとして機能することができる。

触覚検知スキンは、広いエリアを含め、任意の形状、サイズ、又はフォームファクタに形成することができる。アルゴリズムは、所与の物体セットのランドマーク点での位置−向き及び力−トルクを検出する。結果は、価格、数量、サイズ、及び用途の点で高い拡張性を有するモジュール式検知システムである。本開示のスキン技術及び関連付けられたソフトウェアは、触覚データ及び視覚データを機械の状態推定、状況認識、及び自動制御用の付随するソフトウェアに統合する検知パッケージを含むことができる。

幾つかの実施形態では、検知システムは、押下された物体の３軸力、トルク、位置、及び向きを検知することができる高度マルチモーダル「フィンガーパッド」センサスイートと、広いエリアにわたり任意のフォームファクタへの整形が容易である、正規圧力分布を認識可能なロバストで安価なロボット「スキン」とを含む。

幾つかの実施形態では、検知システムは、姿勢及び力を推定する触覚構成要素を含む。本システムは、接触事象と、圧縮応力及び引張応力への抵抗の静的変化とを検出する導電材料を含むことができる。導電材料は、周囲に電極を有する弾性スキンであることができ、加工物にワイヤ又は電子装置がない状態で調整可能な機械的特性を有する容易に交換可能な部分をもたらす。弾性スキンは、ポリシロキサン（シリコーンゴム）、ポリウレタン、又は他の弾性化合物等の高分子材料で形成することができる。スキンは、発泡体及びカーボンブラックを更に含むことができる。

幾つかの例では、検知デバイスは、埋め込み集積ゴム電極を含むことができる。検知デバイスは、ドープ剤及び発砲剤を含み、機械的特性、熱的特性、及び電気特性を同時に変更可能な材料を生成するスキンを含むことができる。

本検知システムは、視覚情報を収集することができる光学デバイスを更に含むことができる。光学デバイスは移動検知システムであることができ、移動検知システムは、二次元又は三次元での物体の空間的向き又は配置を検出することができる。

本検知システムは、視覚データに基づいて姿勢の初期推定を生成するようにプログラムされるか、又は他の様式で構成されるコンピュータプロセッサを更に含むことができ、触覚データが導入される場合、初期推定を更に改善することができる。各測定（視覚及び触覚の両方）は、１組の位置ベクトル及び表面法線ベクトル（６Ｄ）、又はデータ点を含むことができる。測定は点群であることができ、各点は対応する表面法線ベクトル方向を有する。データ点毎に、コンピュータプロセッサは、既知のモデル上での最近傍点を計算し、続けて、データ点の姿勢差を計算することができる。

本開示の態様は、物体を操作し及び／又は物体の存在を検知するシステムを提供し、本システムは、複数の非金属検知電極を含む少なくとも１つの高分子基材であって、非金属検知電極は可撓性であり、非金属検知電極は、物体又はその近傍に配置される場合、電気インピーダンスの変化を検知するように構成される、少なくとも１つの高分子基材を含む。本システムは、複数の検知電極に電気的に結合され、（ｉ）非金属検知電極の少なくともサブセットのインピーダンスの変化を示す信号を測定し、（ｉｉ）電気インピーダンストモグラフィアルゴリズムを実行して、信号から、高分子基材に印加される１つ又は複数の力を特定し、（ｉｉｉ）１つ又は複数の力に基づいて、物体の１つ又は複数の特徴を特定するようにプログラムされるコンピュータプロセッサを更に含む。実施形態では、１つ又は複数の特徴は、物体の存在、物体の形状、及び高分子基材への物体の近接度からなる群から選択される。別の実施形態では、本システムは、高分子基材に隣接して配置される操作部材を更に含み、操作部材は物体を操作するように構成される。別の実施形態では、高分子基材は、操作部材に巻かれる。別の実施形態では、操作部材はロボットグリッパーである。別の実施形態では、操作部材は、磁場を印加して、物体を把持又は掴むように構成される。別の実施形態では、操作部材は、物体に電流を通して、物体の１つ又は複数の特性を特定するように構成される。

実施形態では、高分子基材は、高分子材料及び織物を含む。別の実施形態では、高分子基材は、第１の構成要素ボリューム及び第２の構成要素ボリュームを含み、第１の構成要素ボリュームは複数の非金属検知電極を含み、第２の構成要素ボリュームは、複数の非金属検知電極の中の非金属検知電極にそれぞれ電気的に接触する複数の導電経路を含む。別の実施形態では、第２の構成要素ボリュームを通る導電経路は金属ワイヤである。別の実施形態では、第２の構成要素ボリュームを通る導電経路は複数のトンネルであり、各トンネルは高分子材料で充填される。

実施形態では、複数の非金属検知電極のそれぞれは、一対の導電経路を含む。別の実施形態では、コンピュータプロセッサは、一対の導電経路に励起電圧を印加するようにプログラムされる。別の実施形態では、コンピュータプロセッサは、励起電圧の印加に続く導電経路の電圧を測定するようにプログラムされる。

実施形態では、高分子基材は、半球形、円筒形、又は箱様形状を有する。別の実施形態では、非金属検知電極は、高分子材料で形成される。別の実施形態では、高分子材料は、高分子基材よりも高い導電性を有する。別の実施形態では、非金属検知電極は炭素含有材料を含む。別の実施形態では、炭素含有材料は、炭素粉体又は炭素ナノ構造体からなる群から選択される。別の実施形態では、非金属検知電極は発泡剤を含む。

本開示の別の態様は、任意の上記システム又は本明細書の他の箇所のシステムを含む製紙システムを提供する。

本開示の別の態様は、物体を操作し及び／又は物体の存在を検知する方法を提供し、本方法は、少なくとも１つの高分子基材を含む検知システムを提供するステップであって、高分子基材は、可撓性の複数の非金属検知電極を含み、非金属検知電極は、物体又はその近傍に配置される場合、電気インピーダンスの変化を検知するように構成される、提供するステップを含む。次に、非金属検知電極の少なくともサブセットのインピーダンスの変化を示す信号が測定される。信号は、物体が検知システム又はその近傍に配置される場合に測定される。検知システムに電気的に結合されるコンピュータプロセッサを使用して、電気インピーダンストモグラフィアルゴリズムが実行され、測定された信号から、高分子基材に印加される１つ又は複数の力を特定する。特定された１つ又は複数の力に基づいて、物体の１つ又は複数の特徴が特定される。

実施形態では、１つ又は複数の特徴は、物体の存在、物体の形状、及び高分子基材への物体の近接度からなる群から選択される。別の実施形態では、本方法は、励起電圧を非金属検知電極のサブセットに印加するステップを更に含む。別の実施形態では、本方法は、励起電圧の印加に続き、サブセットの電圧を測定するステップを更に含む。別の実施形態では、本方法は、操作部材を使用して物体を操作するステップを更に含み、操作部材は、検知システムの部分であるか、又は検知システムに電気的に結合される。物体、物体の１つ又は複数の特徴が特定されると、物体を操作することができる。

本開示の別の態様は、物体を検知及び／又は操作する方法を提供し、本方法は、操作部材と、移動入力検知デバイスとを含む操作システムを提供するステップであって、操作部材は、物体が検知電極又はその近傍に配置される場合、インピーダンスの変化を測定する検知電極を有する少なくとも１つのセンサを含み、移動入力検知デバイスは、物体の空間構成を特定する、提供するステップを含む。次に、物体は操作システム又はその近傍に移動する。移動入力検知デバイスを使用して、第１のデータセットが物体から収集され、第１のデータセットは物体の空間構成を示す。次に、センサの検知電極を使用して、第２のデータセットが、第１のデータセットから特定される境界状況下で収集され、第２のデータセットはインピーダンス変化を示す。次に、インピーダンス変化に基づいて、物体がセンサ又はその近傍にあると判断される場合、操作部材を使用して、物体は操作される。

実施形態では、境界状況は、第１のデータセットからの物体の１つ又は複数の境界から特定される。別の実施形態では、第１のデータセットは、第１のデータセットよりも低い空間分解能を有する。別の実施形態では、本方法は、第１のデータセットから物体の１つ又は複数の特徴を特定するステップを更に含む。別の実施形態では、本方法は、第２のデータセットに基づいて物体の１つ又は複数の特徴を精緻化するステップを更に含む。別の実施形態では、本方法は、第１のデータセットと第２のデータセットとを結合するステップを更に含む。別の実施形態では、本方法は、既知の特徴を有する１つ又は複数の所定の物体に結合データを当て嵌めるステップを更に含む。別の実施形態では、本方法は、当て嵌めに続き、姿勢推定を特定するステップを更に含む。

本開示の別の態様は、１つ又は複数のコンピュータプロセッサによって実行されると、任意の上記方法又は本明細書の他の箇所の方法を実施する機械実行可能コードを含むコンピュータ可読媒体を提供する。

本開示の別の態様は、１つ又は複数のコンピュータプロセッサと、コンピュータプロセッサに結合されたメモリとを含むシステムを提供する。メモリは、１つ又は複数のコンピュータプロセッサによって実行されると、任意の上記方法又は本明細書の他の箇所の方法を実施する機械実行可能コードを含む。

本開示の追加の態様及び利点が、本開示の単なる例示的な実施形態が示され説明される以下の詳細な説明から当業者には容易に明らかになろう。理解されるように、本開示は、他の異なる実施形態が可能であり、その幾つかの細部は様々な明らかな点において変更可能であり、それらは全て本開示から逸脱しない。したがって、図面及び説明は、限定としてではなく例示として見なされるべきである。

参照による援用
本明細書において言及される全ての公開物、特許、及び特許出願は、まるで個々の各公開物、特許、又は特許出願が特に個々に参照により援用されることが示されるかのような程度と同程度まで参照により本明細書に援用される。

図面の簡単な説明
本発明の新規の特徴は、添付の特許請求の範囲に特に記載される。本発明の特徴及び利点のよりよい理解が、本発明の原理が利用される例示的な実施形態を記載する以下の詳細な説明と、添付図面（本明細書では「図（figure）及び図（FIG.）も）とを参照することによって得られる。

検知システムの物理的配置の概略図である。 検知システムの物理的配置の概略図である。 検知システムの物理的配置の概略図である。 検知システムの物理的配置の概略図である。 ロボットグリッパーの概略図である。 本開示のセンサの実施に使用し得る構成要素の配置の概略図である。 本開示のセンサの電気接続を提供する技法を示す。 本開示のセンサの電気接続を提供する技法を示す。 本開示のセンサの電気接続を提供する技法を示す。 本開示のセンサを組み立てる方法を示す。 検知組立体の構成要素を示す。 本開示の検知組立体に関連付けることができる電子装置の概略図である。 本開示の検知組立体と併用することができる電子装置の図である。 検知組立体の電極からのデータ収集に使用することができる一連の動作の例を概略的に示す。 検知組立体の電極からデータを収集する一連の動作を示すフローチャートである。 回転機械への無線接続を概略的に示す。 無線での検知及び通信を実行するように構成される構成要素の概略図である。 検知エラストマー及び電気接続点を概略的に示す。 検知エラストマーに重ねられた検知要素又は「テクセル」のアレイを示す。 データプロセルワークフローの例を概略的に示す。 様々な集積センサを含む検知システムを概略的に示す。 データプロセスワークフローの例を概略的に示す。 検知組立体の構成要素の構成の概略図である。 検知組立体の構成要素の構成の概略図である。 視覚システム及びロボットグリッパーを概略的に示す。 ２つのセンサを有する検知パッドのレイアウトを概略的に示す。 １６個のセンサを有する検知パッドのレイアウトを概略的に示す。 物体の検知等の様々な用途に使用することができるセンサの例を概略的に示す。 本明細書に提供される様々なデバイス、システム、及び方法を実施するようにプログラムするか、又は別の様式で構成することができるコンピュータシステムを概略的に示す。 磁力を使用して物体を掴むグリッパーを概略的に示す。 磁力を使用して物体を掴むグリッパーを概略的に示す。 ロボット把持機構を概略的に示す。

詳細な説明
本発明の様々な実施形態が本明細書に示され説明されているが、そのような実施形態が単なる例として提供されていることが当業者には明らかであろう。本発明から逸脱せずに、当業者は多くの変形、変更、及び置換を思い付くことができる。本明細書に説明される本発明の実施形態への様々な代替を利用し得ることを理解されたい。

「物体」という用語は、本明細書で使用される場合、任意の三次元の有形物体を一般に指す。物体の例としては、限定ではなく、部品、木材製品（例えば、紙）、電子装置、電子装置の構成要素、及び食品が挙げられる。

「インピーダンス」という用語は、本明細書で使用される場合、電気インピーダンスを一般に指し、電気インピーダンスは、電圧が印加されるときに回路が電流に対して呈する抵抗の尺度である。電流は交流電流（ＡＣ）であることができる。

以下の詳細な説明は部分的に、英数字又は他の情報を表すコンピュータメモリ内のデータビットに対するアルゴリズム及び動作の記号表現に関して表される。これらの説明及び表現は、データ処理分野の当業者の作業の要旨を他の当業者に効率的に伝えるために使用し得る。

アルゴリズムは、１つ又は複数のコンピュータプロセッサによって実行されると実施することができる所望又は所定の結果をもたらす自己矛盾のない一連の動作とすることができる。これらの動作は、物理的数量の物理的操作を必要とする動作である。幾つかの場合、これらの数量は、記憶、転送、結合、比較、又は他の様式での操作が可能な電気信号又は磁気信号の形態をとる。時により、これらの信号をビット、値、シンボル、文字、表示データ、用語、数等として参照することが、主に一般の慣習を理由として好都合であることが証明されている。そのような用語には適切な物理的数量が関連付けられ得、そのような用語は、本明細書では単に、これらの数量に適用される都合のよいラベルとして使用される。

幾つかのアルゴリズムは、情報の収集及び記憶並びに所望の結果の生成にデータ構造を使用し得る。データ構造は、データ処理システムによるデータ管理を大きく促進し、高度なソフトウェアシステムを通してアクセスする以外はアクセスすることができない。データ構造は、メモリデバイスの情報内容ではなく、むしろ、メモリに記憶された情報に対して物理的な編成を付与する特定の電子構造要素を表す。単なる抽象を超えて、データ構造は、同時に複雑なデータを正確に表し、コンピュータ動作での効率増大を提供するメモリ内の特定の電気的又は磁気的構造要素である。

本開示の動作は機械動作であることができ、機械動作は、コンピュータ制御システムを含む機械を使用して、又は機械の支援を受けて実施することができる。本開示の動作の実行に有用な機械としては、汎用デジタルコンピュータ又は他の同様のデバイスが挙げられるが、これらに限定されない。全ての場合において、コンピュータを動作させることにおける方法動作と計算方法自体との区別が認識されるべきである。本開示は、電気信号又は他の（例えば、機械的、化学的）物理的信号を処理して、他の物理的信号を生成するコンピュータの動作に関連するデバイス、システム、及び方法を提供する。本開示は、これらの動作を実行する装置に関連するデバイス、システム、及び方法も提供する。この装置は、所要若しくは他の様式で所定の目的に向けて特に構築されてもよく、又はコンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化若しくは再構成される汎用コンピュータを含んでもよい。本装置は、「クラスタ」を含むこともでき、クラスタでは、相互接続データネットワークを有する複数のコンピュータが、所要の目的のために協働するように構成される。本明細書に提示されるアルゴリズムは本質的に、任意の特定のコンピュータ又は他の装置に関連しない。特に、様々な汎用機械が、本明細書での教示に従って書かれたプログラムと併用可能であり、又は要求される方法動作を実行するより専用化された装置を構築することがより好都合であることが証明されることもある。様々なこれらの機械に必要とされる構造は、以下の説明から明らかになろう。

以下の説明では、頻繁に使用される幾つかの用語は、本文脈において特別な意味を有する。「ウィンドウ環境」、「ウィンドウで実行」、及び「オブジェクト指向オペレーティングシステム」という用語は、情報が、ラスタ走査ビデオディスプレイ上の区切られた領域内等のビデオディスプレイ上で操作され表示されるコンピュータユーザインターフェースを示すために使用される。「ネットワーク」、「ローカルエリアネットワーク」、「ＬＡＮ」、「広域ネットワーク」、又は「ＷＡＮ」という用語は、メッセージをコンピュータ間で伝送し得るように接続された２台以上のコンピュータを意味する。そのようなコンピュータネットワークでは、通常１台又は複数のコンピュータが、ハードディスクドライブ等の大容量の記憶デバイスと、プリンタ又はモデム等の周辺機器を動作させる通信ハードウェアとを有するコンピュータである「サーバ」として動作する。「ワークステーション」又は「クライアント」と呼ばれる他のコンピュータは、コンピュータネットワークのユーザが共有データファイル、共通周辺機器、及びワークステーション間通信等のネットワークリソースにアクセスし得るようなユーザインターフェースを提供する。ユーザは、コンピュータプログラム又はネットワークリソースをアクティブ化して、コンピュータプログラムの汎用動作と、入力変数及びその環境によって決定される特定の動作特徴との両方を含む「プロセス」を作成する。プロセスと同様なのはエージェント（知的エージェントと呼ばれることもある）であり、エージェントとは、ユーザ介入なしで、何らかの規則的なスケジュールで情報を収集するか、又は何らかの他のサービスを実行するプロセスである。通常、エージェントは、通常、ユーザによって提供されるパラメータを使用して、ホストマシン上のロケーション又はネットワーク上の何らかの他のポイントを検索し、エージェントの目的に関連する情報を収集し、それを定期的にユーザに提示する。

「ウィンドウ」という用語及び上記で定義された「ウィンドウ環境」又は「ウィンドウで実行」等の関連用語は、ワシントン州Redmondに所在のMicrosoft Corporationから入手可能な幾つかのウィンドウシステムによって例示されるコンピュータユーザインターフェースを指す。他のウィンドウコンピュータインターフェースは、例えば、カリフォルニア州Cupertinoに所在のApple Computers Incorporatedから及びLinuxオペレーティング環境の構成要素として入手可能である。特に、本明細書での説明でのこれらの用語の使用が、いかなる特定の計算環境又はオペレーティングシステムへの限定も暗示しないことを理解されたい。

「デスクトップ」という用語は、本明細書で使用される場合、一般に、デスクトップに関連付けられたユーザに、関連付けられた設定を有するメニュー又はオブジェクトの表示を提示するユーザインターフェース（ＵＩ）を指す。ＵＩは、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）又はウェブベースのユーザインターフェースとすることができる。デスクトップがネットワークリソースにアクセスする場合、アプリケーションプログラムをリモートサーバで実行する必要があり得、デスクトップは、アプリケーションプログラムインターフェース（「ＡＰＩ」）を呼び出して、ユーザがコマンドをネットワークリソースに提供し、任意の出力を観測できるようにすることができる。

「ブラウザ」という用語は、本明細書で使用される場合、一般に、ユーザにとって必ずしも明らかではないが、情報のフェッチ及びレンダリングを担うプログラムを指す。ブラウザは、通信プロトコルを利用して、情報、例えば、テキスト情報、グラフィカル情報、及びフォーマット情報を検索するように設計される。この情報は、コンピュータネットワーク、多くの場合で「ワールドワイドウェブ」又は単に「ウェブ」を使用してアクセスされる。本発明に対応するブラウザの例としては、Microsoft Corporation販売のInternet Explorerプログラム（Internet ExplorerはMicrosoft Corporationの商標である）、Opera Software ASA製のOpera Browserプログラム、又はMozilla Foundation配布のFirefoxブラウザプログラム（FirefoxはMozilla Foundationの登録商標である）が挙げられる。以下の説明では、ブラウザのグラフィカルユーザインターフェースに関してそのような動作を詳述するが、本発明は、グラフィックベースのブラウザの機能の多くを有する、テキストベースのインターフェース又は音声若しくは視覚的にアクティブ化されるインターフェースを用いて実施することも可能である。

ブラウザは、汎用マークアップ言語（「ＳＧＭＬ」）又はハイパーテキストマークアップ言語（「ＨＴＭＬ」）でフォーマットされた情報を表示し、これらの言語は両方とも、テキストコードの使用を通してテキストドキュメントに非視覚的コードを埋め込むスクリプト言語である。これらのフォーマットでのファイルは、インターネット等のグローバル情報ネットワークを含むコンピュータネットワークにわたり容易に伝送し得、ブラウザがテキスト、画像を表示し、オーディオ録音及びビデオ録画を再生できるようにする。ウェブは、これらのデータファイルフォーマットを通信プロトコルと共に利用して、そのような情報をサーバとワークステーションとの間で伝送する。ブラウザは、提供された情報を拡張可能マークアップ言語（「ＸＭＬ」）ファイルで表示するようにプログラムすることもでき、ＸＭＬファイルは、幾つかのドキュメントタイプ定義「ＤＴＤ」）と共に使用することができ、したがって、ＳＧＭＬ又はＨＴＭＬよりも汎用性が高い。ＸＭＬファイルは、データ及びスタイルシートフォーマットが別個に含まれる（フォーマットは情報を表示するメソッドとして考えることができ、したがって、ＸＭＬファイルはデータ及び関連付けられたメソッドを有する）ため、オブジェクトに類似し得る。

「個人情報端末」（「ＰＤＡ」）という用語は、本明細書で使用される場合、一般に、計算機能、電話機能、ファックス機能、電子メール機能、及びネットワーク機能を結合する任意のハンドヘルドモバイルデバイスを指す。

「ワイヤレス広域ネットワーク」（「ＷＷＡＮ」）という用語は、本明細書で使用される場合、一般に、ハンドヘルドデバイスとコンピュータとの間でデータを伝送するための媒体として機能するワイヤレスネットワークを指す。

「同期」という用語は、本明細書で使用される場合、一般に、有線又は無線を介してハンドヘルドデバイスとデスクトップコンピュータとの間の情報の交換を指す。同期は、ハンドヘルドデバイス及びデスクトップコンピュータの両方でのデータが同一であることを保証する。

ワイヤレス広域ネットワークでは、通信は主に、アナログネットワーク、デジタルセルラネットワーク、又は個人通信サービス（「ＰＣＳ」）ネットワークを介する無線信号の伝送を通して行うことができる。信号は、マイクロ波を通して、電磁波の特性を変調する様々な技法を使用して伝送することもできる。通信に使用される電磁波は、自由空間を通して伝送されるか、又は導波管として「光ファイバ」を使用する可視周波数若しくは近可視周波数での「光」波を含み得る。現時点では、大半のワイヤレスデータ通信は、符号分割多元アクセス（「ＣＤＭＡ」）、時分割多元アクセス（「ＴＤＭＡ」）、モバイル通信用グローバルシステム（「ＧＳＭ」）、個人デジタルセルラ（「ＰＤＣ」）等の技術を使用してセルラシステムにわたり又は先進移動電話サービス（「ＡＭＰＳ」）で使用されるセルラデジタルパケットデータ（「ＣＤＰＤ」）等のアナログシステムを介するパケットデータ技術を通して行われる。

「リアルタイム（real-time）」（「リアルタイム（realtime）」及び「リアルタイム（real time）」も）又は「準リアルタイム」という用語は、本明細書で使用される場合、一般に、一次設計目的としてタイミングを使用するシステム設計手法を指す。特に、リアルタイムシステムは、所定の基準を満たす時間間隔内で１つ又は複数の動作を完了する。この用語は、実行される動作、例えば、「リアルタイムでの更新」を指すためにも使用し得る。時間間隔基準は、特定量の時間であってもよく、又は「バッチ」若しくは「オフライン」システムと呼ばれることもある別の非リアルタイムシステムと対比して定義してもよい。

リアルタイムシステムの時間間隔基準は、システム間で異なる要件によって決定することができる。例えば、高性能航空機リアルタイム制御システムは、数マイクロ秒以内で応答することが求められ得、一方、リアルタイムリザーバの場合、数時間という液位調整器更新間隔が許容可能であり得る。人間ユーザとの対話では、「リアルタイム応答」を提供するシステムは一般に、ユーザが、不快な遅延なしでシステムのインタラクティブ使用又は「ライブ」使用を可能にするのに十分高速に、入力に対する応答を受け取ることを指す。

リアルタイムトランザクション処理では、システムは、システムデータに影響する動作を素早く完了するように設計することができる。その結果変更されたデータは、可能な限り素早く、幾つかの場合ではオフライン同期プロセスを必要とせずに、他のシステム構成要素に提供することができる。そのようなシステムの厳密なタイミングは、処理時間及びネットワークにわたるデータの伝搬等の幾つかの要因に依存することができるが、重要な特徴は、トランザクション又は事象の結果として変更されたデータの高速提供である。

本明細書での説明中の「エラストマー」という用語は、印加される力に応答して特性を変化させる材料を指す。エラストマーは、様々な調合で、垂直抗力、圧縮、トルク、又は剪断の応力又は力に応答する。幾つかのエラストマーは、「ゴム」、「ポリマー」、又は「シリコーン」とも呼ばれる。常にそうであるわけではないが通常、エラストマーは、力の印加に応答して物理的に変形する。さらに、エラストマーは、力、応力、又はトルクの印加に応答して、インピーダンス等の様々な特性を変化させるように設計することができる。エラストマーは、一次元又は多次元で応力印加された場合、特性を変化させるように構成することができる。

エラストマーは、所与の用途に所望であり得る様々な特性、例えば、所望の可撓性、剛性（すなわち、ばね定数若しくは圧力に応答した寸法変化）、なじみ性（すなわち、湾曲若しくは複雑な輪郭に追従する能力）、厚さ、色、又は導電性若しくは熱伝導性を有するように調合し製造することができる。エラストマーの別の特性は「デュロメータ」であり、これは硬度、すなわち、永久変形への抵抗である。

図１Ａは、幾つかの実施形態による、センサ（又は検知組立体）の物理的配置の概略図である。高感度エラストマー１０２が物体１０４に接触する。エラストマー１０２は、物体１０４の存在に応答して特性（例えば、抵抗又はインピーダンス）を変化させることができ、これらの変化した特性を観測して、物体１０４についてのデータを提供する。例えば、エラストマー１０２の縁部に相対する物体１０４の位置が特定される。物体１０４によってエラストマーに印加される力は特定することができ、その力は法線、剪断、トルク、又はこれらの組合せであり得る。物体１０４の接触に応答して変化するエラストマー１０２の特性を使用して、位置、速度、加速度、及び他の導出物を含め、物体１０４の移動を検出することができる。単一の物体１０４が示されるが、エラストマー１０２に接触する複数の物体を同時に、別個に、又は順次検出することができる。幾つかの場合、エラストマー１０２の表面上の圧力、力、又はインピーダンスの分布の連続マップを特定することができる。

図１Ｂは、幾つかの実施形態による、センサの物理的配置の別の概略図である。システム１１０は、任意の湾曲面１１４上に取り付けられた検知エラストマースキン１１２を組み込み、エラストマースキン１１２が可撓性であり、湾曲面に適合する形状である例を示す。単純な二次元湾曲が示されるが、様々な例では、エラストマースキン１１２は、複雑な三次元形状に形成して、三次元力及びトルク検知を達成することができる。例えば、スキン１１２は、検知指先若しくは手袋又は他の表面に形成することができる。スキン１１２は、物体を操作するシステムの部分である筐体等の筐体に形成又は適用することができる。

例では、スキン１１２は、ロボット操作システムの指先に適用される。指先への適用により、高分解能でより高感度のロボットスキンが可能になり得る。そのようなデバイスは、スキン及び電極システムを配置することによって力及びトルクを分解することができ、配置により、スキン内の電極を使用して自由度６の力及びトルクを可能にすることができる。電極は、三次元（３Ｄ）空間にわたる検知が可能なように配置することができる。次に、機械学習技法を使用して、スキンの変形をそれぞれ三次元での力及びトルクに変換することができる。

電極は、スキンの周縁又は様々な他の構成等、スキン内に分布することができる。電極は、筐体を通してワイヤを配線して、電気接触を提供することにより、導電スキン下の主要位置に位置することができる。電極から信号を受信することができ、信号は、電極によってなされたインピーダンス測定に対応することができる。これは、電気インピーダンストモグラフィ（ＥＩＴ）に追加の境界状況定義を提供することにより、デバイスの空間分解能を増大させることができる。

図１Ｃは、幾つかの実施形態による、センサの別の物理的配置を示す。システム１２０では、２つの逆回転ローラ１２２及び１２８が、ローラ１２２と１２８との間のギャップを通して材料１２６を供給するように機能する。この配置は、様々な産業プロセス、例えば、紙及びカード用紙の製造生産で見られる。これらのシステムは多くの場合、摩耗、故障、及び許容差の維持を含め、様々な目的でモニタリングを必要とする。システム１２０では、ローラ１２２はエラストマースキン１２４で被覆される。エラストマースキン１２４は、ローラ１２２が材料１２６及びローラ１２８に接触する力の分布を検知するように構成することができる。その結果生じる力の分布は、機械及びプロセスのモニタに有用である。幾つかの場合、データは、リアルタイムで処理され、オペレータに表示され、又は自動モニタリングシステムに提示される。データは、収集し、後に保守及びプロセス制御又は改善に使用するために記憶することができる。幾つかの状況では、システム１２０の故障は、スキン１２４を観測することによって検出され、移動を停止させるか、又は機械をシャットダウンする信号を提供する。

図１Ｄは、幾つかの実施形態による、センサの物理的配置の別の概略図を示す。システム１３０は、取り付け基材１３２と、弾性検知フィンガ１３４とを含み、したがって、プローブを形成する。物体を移動させて固定位置検知エラストマーに接触させるのではなく、検知フィンガ１３４を基材１３２に取り付けることによって生成されるプローブを移動させることができる。基材１３２は、高分子材料で形成することができる。幾つかの場合、基材は、高分子材料及び織物等の他の材料を含む。織物は、高分子材料に接合することができる材料で形成することができる。幾つかの例では、織物は綿、絹、及びポリエステルの１つ又は複数である。

図１Ａ〜１Ｄの配置は、例示であり、非限定的である。検知エラストマーを組み込む他の可能な物理的配置があることが理解されよう。

本開示のセンサは、ロボットグリッパー等の操作部材（又はデバイス）に取り付けることができる。図２はロボットグリッパーシステム２００を概略的に示す。グリッパー２００は、回転接合部２０２で接合される剛性グリッパーフィンガ２０４及び２０６を備え、それにより、フィンガ２０４及び２０６は開閉して、物体２０８を掴むことができる。グリッパー２００と同様に構成することができるロボットは、ミシガン州Rochester Hillsに所在のFANUC America及びミシガン州Wixomに所在のKawasaki Robotics(USA)から入手可能である。

検知エラストマーパッド２１０が、グリッパー２００のグリッパーフィンガ２０４に適用することができ、印加される力の経時変化を観測し、特に、パッド２１０での力の準リアルタイム観測を提供するように構成することができる。エラストマーパッド２１０は、本明細書に記載される検知電子装置と組み合わせて、フィンガ２０４と物体２０８との接触についての情報を提供する。例えば、情報は、印加される垂直抗力、剪断力、又はスリップ力及び物体２０８の向きについての情報を含み得る。この情報は、把持力を制御し、物体２０８の移動を試みる前に適切な把持を確認することが極めて重要な繊細な物体を把持するに当たり有用である。

なお図２を参照すると、高感度エラストマー２１２をグリッパーフィンガ２０４に適用することができる。エラストマー２１２は、フィンガ２０４の外面に取り付けられ、フィンガ２０４と外面との接触を検出するのに使用される。例えば、これは、グリッパー２００が部品の箱又はビン内に挿入される場合、有用であり、エラストマー２１２に印加される力の観測により、グリッパーフィンガ２０４と箱又はビンの壁との接触を検出することができる。したがって、物体との衝突が検出される。

フィンガ２０６に、共形エラストマースキン２１４に装着することができる。共形スキン２１４は、高感度エラストマー２１０及び２１２と同じ機能を提供する。幾つかの場合、スキン２１４は、単一のエラストマーであることができ、フィンガ２０６の先端全体の周囲に高感度表面を提供する。エラストマー２１４は、形状に合い、フィンガ２０６の表面を囲む手袋の指の形態に形成することができる。本明細書に記載される様々な技法は、スキン２１４に印加される力の場所を特定し、それにより、物体２０８との接触並びに壁、ビン、及び他の構造体等の他の実体との接触を別個に検出することができる。

グリッパーは、本明細書に提供されるセンサを含むことができる。把持システム又は機構は、１つ又は複数のグリッパーを含むことができる。グリッパーは、物体の電気抵抗等の物体の様々な特性を検知するように構成することができる。グリッパー機構は、物体に電流（ＡＣ又はＤＣ）を通して、把持特性等の物体の様々な特性を特徴付けることができる複数のグリッパーを含むことができる。グリッパー機構は、磁力又は静電力を使用して、物体を掴むことができる。

図３は、複数のセンサを組み込み得る、本開示のデバイス及びシステムの実施に使用し得る構成要素の構成の概略図である。システム３００は、一連の物体３２２、３２４、３２６、及び３２８がコンベア３３０上で移動して、ロボット３１８によって掴まれ操作される自動反復産業プロセスを表す。物体３２２、３２４、３２６、及び３２８が異なる任意の向きであることを見て取ることができ、これは、過度の力又は落下に起因する破損を生じさせずに物体を操作するに当たり必要とされるロボット３１８の移動シーケンス及び力を複雑にする。ロボット３１８は、掴まれた物体に印加された力を特定する検知エラストマースキン３２０を備える。スキン検知電子装置３１０がスキン３２０に接続される。この接続は、例えば、ワイヤ、光ファイバ、又はワイヤレスデータリンクを含め、任意の適するデータ通信インターフェースを通してのものであり得る。

撮像システム３１６が、物体３２２、３２４、３２６、及び３２８の向き及び位置についての視覚的データを提供する。例示的な視覚システムは、Microsoft Corporationから入手可能なKINECTを含む。撮像システム３１６には、撮像検知電子装置及び処理３０８と接続される。撮像検知電子装置３０８及びスキン検知電子装置３１０からのデータは、セノー融合３０４において融合（例えば、集計）することができる。センサ融合３０４は、視覚的検知のみ又は触覚検知のみから利用可能なよりも完全な、状況及び向きの認識を提供する。

システムコントローラ３０２は、閉ループ制御を提供することができる。センサ融合３０４からの検知入力は、コンベア３３０上の状況についての視覚情報、触覚情報、及び統合情報を提供する。コントローラ３０２は、コマンドをロボットコントローラ３１２に送信して、ロボット３１８を制御する。システムコントローラ３０２はまた、コマンドを照明コントローラ３０６に送信して、光源３１４によって提供される光を調整する。照明は、視覚システムにとって極めて重要であり、照明角度、強度、又はタイプの調整は追加の機能を提供する。例えば、幾つかの状況では、人間の可視スペクトルでの明るい拡散照明が最良である。他の状況では、レーザスキャン又は赤外線照明が有用であり、幾つかの状況では、同時又は順次適用される照明の組合せがより有用な視覚情報をもたらすことができる。したがって、システムコントローラ３０２は、光源３１４を制御して、撮像システム３１６によって検出される照明を調整することができる。

図４Ａ、図４Ｂ、及び図４Ｃは、電気接続を行う技法を示す。図４Ａは、検知エラストマー４０２及び４１２の様々なポイントに適用される電気接続を示す。なお、エラストマー４０２は底面図であり、エラストマー４１２は側面図である。４つの接点４０４、４０６、４０８、及び４１０が示される。４つの接点は例示のために示される。他の場合、少なくとも約５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、又は１００個の接点等のより多数の接点が含まれる。

図４Ａを参照し、エラストマー４１２を参照すると、代表的な接点４０４は電気ワイヤ４１６に接続され、電気ワイヤ４１６は検知電子装置及び励起回路に接続する。この配置が接点４１４及びワイヤ４１６に応力を掛けることを見て取ることができ、応力は破損及び故障の原因となり得る。

図４Ｂは、周縁接点４２２、４２６、４３０、及び４３４を有する弾性スキン４２０を有するセンサを示す。接点４２２、４２６、４３０、及び４３４は、ワイヤ４２４、４２８、４３２、及び４３６にそれぞれ電気接続する。接点を弾性スキン４２０の周縁に移すことにより、ロバスト性及び弾性スキン４２０に印加される力からの破損への耐性を提供することができる。

しかし、周縁接点４２２、４２６、４３０、及び４３４は、弾性スキン４２０に印加される力の所望の検知及び分解能を得るために、より高度な電子装置及び処理アルゴリズムを必要とし得る。例では、電気インピーダンストモグラフィ（ＥＩＴ）を使用して、導電性適合スキンにわたる圧力分布を検出する。ＥＩＴは、境界での電極の分布を通して材料の内部インピーダンスを測定する非侵襲的技法である。一般に、ＥＩＴは、様々な電極の組合せからインピーダンスセットを測定し、次に、逆問題解決技法の適用を通して測定値を結合して、インピーダンス分布をもたらすことを含む。次に、この分布は、用途に応じてエラストマーの様々な特性、例えば、密度又は圧力に関連する。ＥＩＴ技法を受けることができる材料としては、導電性糸織物、炭素又は金属内包ゴムが挙げられ、各材料は様々なアルゴリズムを使用してトモグラフィマップをもたらす。ＥＩＴは、物体が接点４２２、４２６、４３０、及び４３４の１つ又は複数に接触している場合、及び接点に接触している物体がない場合、実行することができる。

幾つかの場合、Matlab（登録商標）での電気インピーダンス及び拡散光学トモグラフィ再構築ソフトウェア（ＥＩＤＯＲＳ）ソフトウェアパッケージを使用して、センサの全体エリアにわたる圧力プロファイルを評価することができる。電圧データの各１４×１６行列が、仮想電極又はテクセルのメッシュにわたる圧力分布に変換される。ＥＩＤＯＲＳは、電気インピーダンストモグラフィ（ＥＩＴ）及び拡散光学トモグラフィ（ＤＯＴ）で画像を再構築するためのソフトウェアスイートである。

１組の電力にわたって評価された抵抗を使用して、物体が１つ又は複数の接点に接触しているか否か及び物体の形状を解釈することができる。例えば、小さな又は幅の狭い物体は、接触点に近い要素又はテクセルの小さな集団のみに対して大きな抵抗変化を生じさせるエラストマースキンの局所変形を生み出す。

図４Ｃは、力が検出される検知エリア４４２と、周縁エリア外部エリア４４２とを含む弾性スキン４４０を有するセンサを示す。外部エリア４４２のスキン４４０のエリアは、導電経路４４４、４４６、４４８、及び４５０の形成に使用され、導電経路は電気ワイヤに類似することができる。導電経路４４４は、周囲材料よりもはるかに高い導電性を有するように処理された高電導エラストマー容積を用いてスキン４４０を製造することによって形成される。そのような高電導エラストマーは、約０．０００１Ω−ｃｍ〜１００Ω−ｃｍ又は０．００１Ω−ｃｍ〜１０Ω−ｃｍの抵抗を有することができる。弾性スキン４４０は、構造的支持用の低電導エラストマーの容積と、電圧及び電流の電気接続を提供する高電導エラストマーの容積と、検知用の領域４４２とを含む複雑な母材として製造することができる。そのような低電導エラストマーは、約１０Ω−ｃｍ〜１００ｋΩ−ｃｍ又は１００Ω−ｃｍ〜１０ｋΩ−ｃｍの抵抗を有することができる。

これは幾つかの利点を提供する。接続点は、周縁上のポイントでのワイヤとの取り付けを必要としない。全ての外部接続はコネクタ４５２で行うことができ、コネクタ４５２は、ロバストで好都合な接続を電子装置に提供するように配置することができる。

本開示のセンサは、任意の数、配置、及び分布の接点を含むことができる。接点は電極であることができる。例えば、センサは、少なくとも約３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、又は１００個の接点を含むことができる。そのような接点のサブセットは、測定中、基準（又は接地）電極であることができる。例えば、所与のセンサは、電力を提供する８つの電極と、基準（又は接地）電極である８つの電極とを含むことができる。

センサは、円形、三角形、正方形、矩形、五角形、六角形、七角形、若しくは八角形配置、又はそれらの部分的形状若しくは組合せを有する配置等の様々な構成及び配置の接点を有することができる。接点は、最密充填（例えば、六角形最密充填）等の様々な充填配置を有することができる。幾つかの例においては、１６個の接点が使用される。

本開示の接点（又は電極）は、独立してアドレス指定可能であることができる。これにより、制御システムは、各接点からの信号を別の接点から独立してアドレス指定し取得することが可能であり、信号を使用して、全ての接点からの信号の行列を生成することができる。

図５Ａは、本開示のセンサの製造に使用することができる方法例を示す。本開示のセンサは、異なる特性を有する様々なエラストマーが三次元ボリュームで組み合わせられる複雑な構造を必要とし得る。幾つかの技法を適用して、この組合せを達成することができ、ここでの説明はそのような一技法の例示である。図５Ａでは、金型５０２が、例えば、ポリシロキサン、ポリウレタン、又は他のなじみ性のあるエラストマー等の弾性物体の鋳造に適する材料から所望又は所定の形状に形成される。弾性物体、構成要素、又はレイヤの作成は、液体形態の原料エラストマー溶液を用いて開始することができ、次に、エラストマー溶液を整形し硬化することができる。

図５Ａでは、３層の液体エラストマーが金型に順次注がれ、それぞれが硬化する。基材層５０４がまず注がれて硬化し、その後、中間層５０６が続き、次に上層５０８が続く。各層は異なる特性を有し得る。しかし、代替として、より多数又はより少数の層を使用することができる。エラストマーの例は、カリフォルニア州Carpentariaに所在のNusil Silicone Technologyから取得することができる。様々な物質が液体エラストマーに添加されてから、硬化して、所望の特性を得る。例えば、炭素が添加されて、導電性を変更し、発泡剤が密度を変更する。

エラストマー材料は、高分子材料、発泡体、及びカーボンブラック（又は他の導電剤）の混合物であることができる。高分子材料は、例えば、ポリシロキサン（シリコーンゴム）又はポリウレタンであることができる。発泡体及びゴムは、所望の機械的特性に向けて混合される２部分液体成分で供給することができる。発泡体及びゴムは、所望の機械的特性に向けて混合される２部分液体成分で取得される。

図５Ｂは、検知組立体の構成要素を示す。検知組立体５１０は、硬いエラストマー半球５１２と、弾性カップ５３６とを含む。半球５１２は、様々な接続及び電子装置を組み込む。例えば、半球５１２は、導電体５２４を通して埋め込み電子バス５３８に配線された導電性検知点（又は電極）５１４を含む。バス５３８はプリント回路基板（ＰＣＢ）であることができる。同様に、検知点（又は電極）５１６、５１８、５２０、及び５２２はそれぞれ、導電体５２６、５２８、５３０、及び５３２を通してそれぞれバス５３８に接続される。導電体５２４、５２６、５２８、５３０、及び５３２のそれぞれは、半球５２８に埋め込まれた金属ワイヤを含むことができ、導電弾性トンネルが形成することができ、又は導電経路を形成する他の手法を利用することができる。

図５Ｂの検知組立体は、任意の数の検知点を含むことができる。例えば、検知組立体は、少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、又は１００個の検知点を含むことができる。検知点は、半球５２８にわたって様々な分布を有することができる。例えば、検知点は、半球５２８の表面に沿って行にわたって分布することができる。

図６は、本開示のセンサに関連付けることができる電子装置の概略図である。端子６０２は、高感度エラストマー上の１組の検知接続点からの電気接続点である。エラストマーから検知デバイスを形成するために、端子６０２と同様の複数の接続点又は端子が必要とされ、特定の検知アルゴリズムを収集されたデータに適用するのに役立つように離間され配置される。例えば、ＥＩＴアルゴリズムは、弾性検知エリアを通して複数の別個の導電経路を提供するように離間された幾つかの端子を必要とする。

配置例は、各端子が隣の端子から２２．５角度離間されるように、円形パターンで等間隔に配置された１６個の端子（又は電極）を使用する。検知プロセスで励起される複数の導電経路のそれぞれがエラストマーを通して同じ路長を有するように端子が配置されることが望ましいが、必須ではない。多くの端子数及び配置が可能なことが理解されよう。

再び図６を参照すると、端子６０２は、導電体６０４を通してスイッチ６１０に導電接続される。スイッチ６１０は三位スイッチである。スイッチ６１０は、導電体６０６を通して端子６０２と励起電子装置６０８のうちの厳密に１つとの間の電気接続、導電体６１２を通して端子６０２と検知電子装置６１４との間の電気接続、又は基準若しくは接地電位ノード６１６への電気接続を確立する。

幾つかの例では、検知弾性スキンに、端子６０２と同様の１６個の端子が取り付けられる。検知手順は、励起６０８を１６個の端子の１つに印加し、別の組の電子装置を通して更に同時に基準電位６１６を別の端子に接続し、他の電子装置を使用して更に同時に検知電子装置６１４を残りの１４個の端子に接続する。全ての励起及び検知電子装置は共通基準６１６に接続され、したがって、電位電圧の各測定は同じゼロボルト基準を使用し、幾つかの端子からの電圧を比較し、端子間の電位差を計算できるようにする。

励起信号は、導電体６０６、スイッチ６１０、及び導電体６０４を通しての励起６０８によって端子６０２に印加される。励起信号は、基準６１６に対する所定の電圧電位であってもよく、又は励起６０８と基準６１６との間の所定の電流であってもよい。励起信号は、幾つかの場合、直流電流（ＤＣ）又は電圧である。代替として、交流電流（ＡＣ）又は様々な波形を有する電圧が励起６０８によって生成される。幾つかの場合、励起信号は、少なくとも約１ミリアンペア（ｍＡ）、２ｍＡ、３ｍＡ、４ｍＡ、５ｍＡ、６ｍＡ、７ｍＡ、８ｍＡ、９ｍＡ、１０ｍＡ、１５ｍＡ、２０ｍＡ、３０ｍＡ、４０ｍＡ、又は５０ｍＡの所定の直流電流である。

検知電子装置６０８は、スイッチ６０４が適宜構成される場合、基準６１０に対する接続端子６０２での電圧又は起電圧を測定する。幾つかの場合、検知電子装置６０８は、端子６０２において、瞬間電圧、平均電圧、電圧の二乗平方根値、ピーク電圧、電圧の導関数、又はこれらの測定値の組合せを測定する。

本明細書において更に後述するように、端子６０２のインスタンスに対応する１６個の端子のそれぞれは、スイッチ６０４の構成に従って異なる時点で異なる機能を提供する。スイッチ６０４のインスタンスである１６個のスイッチのそれぞれは、データ収集アルゴリズムを実行するプロセッサによって自動的に制御される。

図７は、本明細書に記載されるセンサと併用することができる電子装置の別の図である。弾性検知システム７００は、交差する線が、黒丸で記される場合のみ電気的に接続されるという図面の慣例に従い、行列接続７０２を通して検知電子装置構成要素に接続された高感度エラストマー７０３を含む。エラストマー７０３は、説明を簡潔するために８つの接続点を有するものとして示されているが、図７の説明が、本明細書に記載される発明に従ってエラストマー７０３への任意の数の接続点にスケーリング可能なことを当業者は理解しよう。

３つのマルチプレクサ７０４、７０６、及び７０８はそれぞれ、８つの接続点の１つと、各マルチプレクサ又はmux出力端子との間に導電接続を確立するように機能する。したがって、電圧源７１０、接地７２０、及びフィルタ７１４はそれぞれ、エラストマー７０３への接続点の１つに接続し得る。どの接続点が接続されるかの選択の制御は、マルチプレクサ７０４、７０６、及び７０８の選択入力に接続する制御接続７２２を通してプロセッサ７１２によって達成される。

電圧源７１０は、電圧又は電流励起をエラストマー７１０に提供する。幾つかの場合、源７１０は固定の所定電圧を提供する。プロセッサ７１２は、所望又は所定の電圧を提供し、電圧を変更して、検知戦略又はアルゴリズムを実行するように、源７１０を構成することができる。幾つかの状況では、電圧源７１０は電流センサも含み、電流センサを使用して、電圧を変更し、エラストマー７０３内に所望の電流フローを生成するか、又は電流をモニタすることができる。電圧及び電流が既知である場合、オームの法則を適用して、インピーダンスを計算することができる。

図７では、マルチプレクサ７０８は、エラストマー７０３の端子の１つをフィルタ７１４に接続することができる。フィルタ７１４は、アナログ（連続）若しくはデジタル（離散）フィルタの何れかのアンチエイリアスフィルタ、ローパスフィルタ、又は他のフィルタであることができる。例えば、フィルタ７１４は、高周波数信号を拒絶し、低周波信号を通して、後続処理に適用されるノイズを低減するように構成されたフィルタである。

フィルタ７１４から、信号は、時間導関数演算７１６及び利得７２６に流れる。時間導関数演算７１６は、時間に対する入力信号の変化率を求める。導関数演算７１６の出力は利得段７１８に適用される。利得段７１８及び７２６は、信号の振幅を変更してから、データ取得モジュール７２４に送信する。利得段７１８及び７２６において達成される振幅変更は、１よりも大きな利得を適用して、信号振幅を増大させてもよく、又は１未満の利得を適用して、信号振幅を減衰させてもよく、又は厳密に１の利得を適用し、信号をバッファリングするように機能してもよい。

データ取得モジュール７２４は、プロセッサ７１２に適するデジタルデータに信号を変換することができる。幾つかの場合、データ取得モジュール７２４は、入力信号電圧を捕捉して保持するサンプラと、サンプリングされた信号を数値表現に変換するアナログ／デジタル変換器とを含む。

幾つかの状況では、図７のシステム７００は、任意の時点でエラストマー７０３の１つのみの端子でしかデータを測定することができず、幾つかの端子からデータを収集するには、マルチプレクサ７０８がプロセッサ７１２によって制御される順次選択及び変換が必要である。代替として、２つ以上のポイントが同時にサンプリングされる。例では、マルチプレクサ７０８は、適用される全ての入力信号を同時にサンプリング可能なマルチチャネルデータ取得モジュールで置換される。

図８Ａは、データを収集する一連の動作を概略的に示す。６個の端子を有するエラストマーが、参照のために示され、順番に実行される６つの異なる励起及び測定状況のそれぞれが、励起８０２、８０４、８０６、８０８、８１０、及び８１２に示される。

図８Ｂは、データを収集する一連の動作を示すフローチャートである。８５０において、フレーム又はデータセットの収集が開始される。８５２において、励起が一対の端子にわたって適用される。８５４において、遅延が適用されて、測定前にいかなる過渡電流も落ち着かせることができる。８５６において、端子の測定が事項される。例では、測定８５６は、あらゆる端子での電圧を測定することを含む。別の例では、励起していない端子のみが測定される。

８５８において、測定データはデータ構造に記憶される。８６０において、現在フレームの全てのデータが収集されたか否か又は検知アルゴリズムを完了するために励起を受けることができる更なる端子対があるか否かが判断される。励起すべき更なる端子対がある場合、実行は８５２に続く。励起すべき更なる端子対がない場合、実行は８６２に続き、収集データが処理される。

図９Ａは、回転機械へのワイヤレス接続を含むシステムを概略的に示す。移動する機械へのワイヤレス接続は、電力印加及びデータ収集の両方に特定の問題を課し得る。図９Ａでは、システム９００は、弾性センサ並びにデータの処理及び記憶を接続するワイヤをなくすことにより、この問題に対処することができる。回転機械９０２の湾曲外面は、弾性スキンセンサ９０４で覆われる。弾性スキンセンサ９０４は、回転電子モジュール９０６に接続される。回転モジュール９０６は、ワイヤレス通信リンク９１０を使用して固定電子モジュール９１０と通信する。

図９Ｂは、ワイヤレス検知及び通信を実行するように配置される構成要素の概略図である。例えば、図９Ｂのシステム９１８は、図９Ａの回転電子モジュール９０６に対応する。エラストマーセンサ９２０は、多重化電子装置９２２を通して励起９２４及び検知９２６に接続され、データ取得モジュール９２８によって制御される。モジュール９２８は、励起を印加し、スキン９２０に印加された力を検知するために必要なデータを収集するシーケンスを実行する。次に、収集されたデータは、アンテナ９３２を使用してワイヤレス通信９３０から送信される。環境及び性能に従って様々な通信方式が使用可能なことを理解されたい。例えば、Bluetooth、視線光学通信、又は様々な無線周波数変調方式等の短距離通信方式が有用である。幾つかの例では、近距離無線通信技術が使用される。

回転する機械に取り付けられた弾性スキンからデータを収集するに当たり生じる別の問題は、励起及び検知電子装置への給電の問題である。図９Ｂでは、センサ９１８の電力は、電力制御モジュール９４２を通して送られる。電力制御モジュール９４２は、２つのソースのうちの一方から電力を得る。第１のソースはエネルギー貯蔵デバイス９４４であり、これは、超コンデンサ、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池、又はＮｉＣｄ電池等の技術を利用する交換可能又は再充電可能なエネルギー貯蔵デバイスであり得る。本明細書に開示される発明から逸脱せずに、現在利用可能であるか、又は将来発見される他のエネルギー貯蔵技術も適用可能である。

別のエネルギー源は環境発電モジュール９４０である。環境発電モジュールは、振動、熱、又は運動を使用して、センサシステム９１８を動作させる電力を生成する。モジュール９４０からのエネルギーは、電子装置に送られるか、又はエネルギー貯蔵装置９４４を再充電するように送られる。

図１０Ａは、検知エラストマー及び電気接続点を概略的に示す。検知スキン１０００は、６つの接続点１００２、１００４、１００６、１００８、１０１０、及び１０１２を有して示される。

図１０Ｂは、検知エラストマーに重ねられた検知要素又は「テクセル」のアレイを示す。検知スキン１０２０は、図１０Ａの検知スキン１０００に対応する。グリッド又はマップ１０２２がスキン１０２０に重ねられて、検知された力の位置特定に役立つ。グリッド１０２２が物理的なグリッドではなく、グリッド上の点を参照するために使用されるモデルであることを理解されたい。グリッド１０２２の各要素は「テクセル」と呼ばれ、触覚検知要素を意味する。グリッド１０２２は正方形テクセルのタイリングとして示されるが、六角形及び矩形を含め、様々な形状のテクセルが使用可能である。

図１１は、幾つかの実施形態による、センサデータを処理するワークフローを概略的に示す。弾性スキンから収集されたデータは、データストレージ１１０２に送信される。データストレージ１１０２は、様々なデータ処理アルゴリズムの適用結果の記憶にも使用される。データ処理アルゴリズムは適用されて、弾性センサの特性の測定値から圧力分布、力分布、及びトルク分布を特定する。図１１Ａでは、例示のために、各処理アルゴリズムが示されている。アルゴリズム１１０６はカルマンフィルタであり、アルゴリズム１１０８はニューラルネットワークであり、アルゴリズム１１１０はトモグラフィックアルゴリズムであり、アルゴリズム１１１２は、特定のフィルタを利用し得る点群である。幾つかの場合、これら及び他のアルゴリズムは、個々に又は組み合わせて適用し得る。結果はリアルタイムディスプレイ１１０４に表示される。

図１２は、幾つかの実施形態による、他のセンサの統合を概略的に示す。システム１２００では、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）１２０２が、３軸に加速度センサ（加速度計）、回転センサ（ジャイロ）、及び磁場センサ（磁力計）を含む。これは、現在、スマートフォン又は他の電子デバイスで見られる小型で安価なＩＭＵパッケージの代表である。加速度用のセンサは、スキン加速度を検知するように構成することができる。そのようなセンサは、加速度計との接触面での振動を検知して、スリップ及びテクスチャを検出することができる。代替又は追加として、変形時に電圧を生成することができる圧電材料が使用可能である。

弾性スキン１２０４及び関連付けられた電子装置１２０６は、弾性スキン１２０４での力及び圧力の分布を特定する。プロセッサ１２０８は、スキンセンサ電子装置１２０６からの力及び圧力データをＩＭＵ１２０２からの回転及び並進移動率データと組み合わせる。幾つかの場合、異なるセンサからのデータが組み合わせられて、任意の個々のセンサから利用可能でない結果をもたらす。代替として、ノイズの多い又は精度の低いセンサからのデータを組み合わせて処理し、忠実度又は精度のより高いデータを生成する。結果は任意選択的に、ディスプレイ１２１０に表示することができる。

図１３は、幾つかの実施形態による、センサデータを処理するワークフローを概略的に示す。視覚データが撮像システム１３０２によって収集され、視覚的点群データ１３０６として記憶される。触覚及びグリッパーデータが、グリッパー及びロボットスキン１３０４によって収集され、触覚的点群データ１３０８として記憶される。通常、これらのデータセットは、環境に存在する物理的物体に対応する。多くの場合、人間の介入なしでロボットグリッパー又はアームを使用して自動的に物体の位置を特定するか、又は物体を操作することが望ましい。クラウドデータは、メモリ等の電子記憶媒体に記憶することができ、電子記憶媒体は、データ収集に使用されるセンサからローカル又はリモート（例えば、クラウド内）に配置することができる。

環境で直面し得る様々な物体のモデルは、ＣＡＤモデル１３１２として記憶され、これは、粒子フィルタ１３１０に転送するために点群データに変換される。粒子フィルタ１３１０は、点群データ１３０６からのデータを点群データ１３０８と融合し、さらに、融合センサデータに合う、データ１３１２からのＣＡＤモデルを決定する。粒子フィルタ１３１０の結果は、グリッパーの視覚的オクルージョンに関わりないロバストな分解能の物体姿勢である。これは、ピックアンドプレース作業等のロボットによる物体の自動操作に役立つ。

上記説明では、単一時点での単一物体の検出及び操作が教示されているが、本明細書に記載される発明が、複数の物体を検出可能であり、移動並びに物体の位置及び向きの変化にリアルタイムに対処可能なことを理解されたい。

コンピュータビジョン及びマシンビジョンアルゴリズムに関連して使用される幾つかの用語を定義することが重要である。「点群」とは、物理的物体の表面に対応する三次元空間内の点の集合である。点群は、コンピュータ視覚システムのように物体をスキャンすることにより、又はコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）システムでの物体を表すモデルから得られる。

物理的又は仮想的物体の「姿勢」は、座標系での物体の位置及び向きの組合せである。「粒子フィルタ」は、幾らかの過去の履歴を所与として、物体又は点の集合の将来の位置の確率に基づく推定を形成する。

「マハラノビス距離」は、全てのデータ点の各次元での平均及び共分散を考慮に入れた多次元空間内の２点間の距離の測定値である。基本的に、データ点は新しい座標系にマッピングされ、変換マッピングはデータ点の分布によって決まる。

例では、粒子フィルタは、視覚データに基づいて姿勢の初期推定を行い、触覚（例えば、圧力又はインピーダンス）データを含むことによって推定を更に改良する。視覚データには第１のデータセットを関連付けることができ、触覚データには第２のデータセットを関連付けることができ、第１のセットは第２のデータセットよりも大きくすることができる。粒子フィルタアーキテクチャは、立体視で使用されており、移動ロボット工学では「尤度場」として知られている「近接度測定モデル」を使用する。各測定（視覚及び触覚の両方）は、「データ点」として記される、六次元空間での１組の位置ベクトル及び表面法線ベクトルで構成される。すなわち、各測定値は、各点が対応する表面法線ベクトル方向を有する点群である。データ点（Ｍ）毎に、既知のＣＡＤモデル上の最近房点（Ｏ）が見つけられる。データ点の姿勢差（Ｄ）は、以下の式に基づいて計算される。

この式では、σはガウスノイズ分散であり、ＣＡＤモデルは、３つの位置及び３つの法線ベクトルをそれぞれ含む六次元（６Ｄ）空間での先験的な姿勢でのものである。そして、ＤはＯとＭとのマハラノビス距離である。Ｄは、測定でのデータ点毎に計算される。そして、全てのＤの和は、ＣＡＤモデルからの測定の「総合距離」である。粒子フィルタは、６ＤでのＣＡＤモデル姿勢の確率分布を表し、各粒子は６Ｄ ＣＡＤモデル姿勢空間内の点である。したがって、粒子フィルタは、視覚センサ及び触覚センサからの測定データに一致する最良のＣＡＤモデル姿勢の検索アルゴリズムとして使用される。

図１４Ａ及び図１４Ｂは、検知組立体１４００の構成要素の配置の概略図である。図１４Ａでは、組立体１４００の端面図が示される。組立体１４００は、同心層として配置される複数のボリュームを含む。基材１４０２は最内側ボリュームを占める。基材１４０４は、同軸で基材１４０２に重なるボリュームである。基材１４０６は基材１４０４を囲む。基材１４０２、１４０４、及び１４０６は、例示のために、共通軸を共有する円柱体又は中空円筒体として示されているが、他の形状及び配置の層も可能である。例えば、ボリュームは正方形、長円形、楕円形、又は非対称境界形を有し得る。

組立体１４００による配置は、所望の総合特性を有する特定の組成の弾性ボリュームを作成するに当たり有用であることができる。例えば、基材１４０４のボリュームは、高導電性材料であり、基材１４０６のボリュームは導電性がはるかに低い材料であり、端点間で導電性であるが、外面では絶縁される組立体１４００を作成する。組立体１４００はまた、幾つかの実施形態では、他の弾性組成物又は続く製造プロセスに含まれる構成要素であり得る。

組立体１４００及び組立体１４００を製造し、階層構造を作成する技法は両方とも、現在利用可能な他のシステム技法よりも優れた様々な利点を提供する。一実施形態では、基材１４０２は、高抗張力可撓性フィラメント、例えば、糸又はワイヤである。次に、基材１４０２は、基材１４０４の形成に使用される材料で被覆される。一実施形態では、基材１４０２は、未硬化液体エラストマー中に１回又は複数回浸漬される綿糸であり、次に、エラストマーは硬化して、固体エラストマー層を形成する。続けて、基材１４０２及び１４０４の組合せは、基材１４０６に望ましい未硬化液体エラストマーに浸漬又は浸けられて、外部ボリュームを形成する。浸漬被覆及び射出成形を含むが、これらに限定されない他の技法を適用して、組立体１４００のボリューム層を作成することもできる。

図１４Ｂを参照して、組立体１４５０の側面図が示され、組立体１４５０は材料の複数の同心ボリュームの組立体である。中心ボリューム１４５２は第２の材料層１４５４で囲まれ、第２の材料層１４５４は第３の材料層１４５６で更に囲まれる。３つのボリューム領域が例示のために示されているが、任意の数の層を組立体１４５０内に含め得る。一実施形態では、多導体電気ケーブルと同様に、複数の内層が外層で囲まれる。

コンピュータ制御システム
図１８は、本開示のデバイス、システム、及び方法を実施するようにプログラムされるか、又は他の様式で構成されたコンピュータシステム１８０１を示す。コンピュータシステム１８０１は、中央演算処理装置（ＣＰＵ、本明細書では「プロセッサ」及び「コンピュータプロセッサ」とも）を含み、ＣＰＵは、シングルコア若しくはマルチコアプロセッサであってもよく、又は並列処理用の複数のプロセッサであってもよい。コンピュータシステム１８０１は、メモリ又はメモリロケーション１８１０（例えば、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ）、電子記憶ユニット１８１５（例えば、ハードディスク）、１つ又は複数の他のシステムと通信するための通信インターフェース１８２０（例えば、ネットワークアダプタ）、及びキャッシュ、他のメモリ、データ記憶装置、及び／又は電子ディスプレイアダプタ等の周辺機器１８２５も含む。メモリ１８１０、記憶ユニット１８１５、インターフェース１８２０、及び周辺機器１８２５は、マザーボード等の通信バス（実線）を通してＣＰＵ１８０５と通信する。記憶ユニット１８１５は、データを記憶するデータ記憶ユニット(又はデータリポジトリ）であることができる。コンピュータシステム１８０１は、通信インターフェース１８２０を用いてコンピュータネットワーク（「ネットワーク」）１８３０に動作可能に結合することができる。ネットワーク１８３０は、インターネット、インターネット及び／又はエクストラネット、又はイントラネット及び／又はインターネットと通信するエクストラネットであることができる。幾つかの場合、ネットワーク１８３０は、電気通信ネットワーク及び／又はデータネットワークである。ネットワーク１８３０は、クラウド計算等の分散計算を可能にすることができる１つ又は複数のコンピュータサーバを含むことができる。ネットワーク１８３０は、幾つかの場合、コンピュータシステム１８０１を用いて、ピアツーピアネットワークを実施することができ、これにより、コンピュータシステム１８０１に結合されたデバイスがクライアント又はサーバとして挙動できるようにし得る。

ＣＰＵ１８０５は、機械可読命令シーケンスを実行することができ、命令シーケンスはプログラム又はソフトウェアで実施することができる。命令は、メモリ１８１０等のメモリロケーションに記憶し得る。ＣＰＵ１８０５によって実行される動作の例としては、フェッチ、デコード、実行、及びライトバックを挙げることができる。

ＣＰＵ１８０５は、集積回路等の回路の部分であることができる。システム１８０１の１つ又は複数の他の構成要素が、回路に含まれることができる。幾つかの場合、回路は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）である。

記憶ユニット１８１５は、ドライバ、ライブラリ、及び保存されたプログラム等のファイルを記憶することができる。記憶ユニット１８１５は、ユーザデータ、例えば、プリファレンス及びユーザプログラムを記憶することができる。コンピュータシステム１８０１は、幾つかの場合、イントラネット又はインターネットを通してコンピュータシステム１８０１と通信するリモートサーバに配置される等のコンピュータシステム１８０１の外部にある１つ又は複数の追加のデータ記憶ユニットを含むことができる。

コンピュータシステム１８０１は、ネットワーク１８３０を通して１つ又は複数のリモートコンピュータシステムと通信することができる。例えば、コンピュータシステム１８０１は、ユーザ（例えば、オペレータ）のリモートコンピュータシステムと通信することができる。リモートコンピュータシステムの例としては、パーソナルコンピュータ(例えば、ポータブルＰＣ）、スレート又はタブレットＰＣ（例えば、Apple（登録商標）iPad、Samsung（登録商標）Galaxy Tab）、電話、スマートフォン（例えば、Apple（登録商標）iPhone、アンドロイド対応デバイス、Blackberry（登録商標）、又は個人情報端末が挙げられる。ユーザは、ネットワーク１８３０を介してコンピュータシステム１８０１にアクセスすることができる。

本明細書に記載される方法は、例えば、メモリ１８１０又は電子記憶ユニット１８１５等のコンピュータシステム１８０１の電子記憶ロケーションに記憶される機械（例えば、コンピュータプロセッサ）実行可能コードによって実施することができる。機械実行可能又は機械可読コードは、ソフトウェアの形態で提供することができる。使用中、コードはプロセッサ１８０５によって実行することができる。幾つかの場合、コードは、記憶ユニット１８１５から検索され、プロセッサ１８０５による容易なアクセスのためにメモリ１８１０に記憶することができる。幾つかの状況では、電子記憶ユニット１８１５をなくすことができ、機械実行可能命令はメモリ１８１０に記憶される。

コードは、コードを実行するように構成されたプロセッサを有した機械と併用されるように事前にコンパイルされ構成してもよく、又は実行時中にコンパイルしてもよい。コードは、コードを事前にコンパイルされるか、又はコンパイルされたままで実行できるようにするように選択することができるプログラミング言語で供給することができる。

コンピュータシステム１８０１等の本明細書に提供されるシステム及び方法の態様は、プログラミングで実施することができる。本技術の様々な態様は、通常、一種の機械可読媒体で運ばれるか、又は一種の機械可読媒体内で実施される機械（又はプロセッサ）実行可能コード及び／又は関連付けられたデータの形態の「製品」又は「製造品」として考えられ得る。機械実行可能コードは、そのようなメモリ（例えば、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ）電子記憶ユニット又はハードディスクに記憶することができる。「記憶」型媒体は、コンピュータ、プロセッサ等のありとあらゆる有形メモリ又は様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブ等のそれに関連付けられたモジュールを含むことができ、これらは非一時的記憶をソフトウェアプログラミングに随時提供し得る。ソフトウェアの全て又は部分には、時折、インターネット又は様々な他の電気通信ネットワークを通して通信し得る。そのような通信は、例えば、あるコンピュータ又はプロセッサから別のコンピュータ又はプロセッサに、例えば、管理サーバ又はホストコンピュータからアプリケーションサーバのコンピュータプラットフォームにソフトウェアをロードできるようにし得る。したがって、ソフトウェア要素を担持し得る別のタイプの媒体としては、ローカルデバイス間の物理的インターフェースにわたり、有線及び光学陸線網を通して、並びに様々なエアリンクを介して使用される等の光波、電波、及び電磁波が挙げられる。有線又は無線リンク、光学リンク等のそのような波を搬送する物理的要素も、ソフトウェアを担持する媒体として見なし得る。本明細書で使用される場合、非一時的有形「記憶」媒体に限定されない限り、コンピュータ又は機械「可読媒体」等の用語は、実行のために命令をプロセッサに提供することに参加する任意の媒体を指す。

したがって、コンピュータ実行可能コード等の機械可読媒体は、有形記憶媒体、搬送波媒体、又は物理的伝送媒体を含むが、これらに限定されない多くの形態をとり得る。不揮発性記憶媒体は、例えば、図面に示されるデータベース等の実施に使用し得る等の任意のコンピュータ内の任意の記憶デバイス等の光ディスク又は磁気ディスクを含む。揮発性記憶媒体は、そのようなコンピュータプラットフォームのメインメモリ等のダイナミックメモリを含む。有形伝送媒体は、コンピュータシステム内のバスを構成するワイヤを含め、同軸ケーブル、銅線、及び光ファイバを含む。搬送波伝送媒体は、無線周波数（ＲＦ）及び赤外線（ＩＲ）データ通信中に生成される等の電気信号、電磁信号、音響信号、又は光波の形態をとり得る。したがって、一般的な形態のコンピュータ可読媒体は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、若しくはＤＶＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを有する任意の他の物理的記憶媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップ若しくはカートリッジ、データ若しくは命令を運ぶ搬送波、そのような搬送波を運ぶケーブル若しくはリンク、又はコンピュータがプログラミングコード及び／又はデータを読み取り得る任意の他の媒体を含む。これらの形態のコンピュータ可読媒体の多くは、１つ又は複数の命令の１つ又は複数のシーケンスを実行のためにプロセッサに搬送することに関わり得る。

実施例１
例では、図１５は、既存の視覚システムの環境的問題を解消する安価な触覚及び視覚システムを示す。システムは、タッチセンサを有するスキンを有するグリッパーを有するロボットを含む。システムは、既存の視覚ベースのシステムと比較して、新しい生産工程に対して短いセットアップで較正することができる移動検知入力デバイス（例えば、Kinect視覚システム）を更に含む。ロボットは、自由度６の操作に向けて構成することができる。スキンは、大きな面積を含め、任意のフォームファクタに整形することができる。アルゴリズムは、所与の物体セットでのランドマーク点での位置−向き及び力−トルクを検出する。結果は、高い拡張性を有する（価格、数量、サイズ、及び用途に関して）モジュール式検知システムである。

引き続き図１５を参照すると、物体がコンベアで通過する際、ガイダンス情報及び初期姿勢が、移動検知入力デバイスからロボットに渡される。グリッパーは、スキンを使用して、ピックアンドプレース動作に向けて姿勢を分解する。

実施例２
別の例では、図１６Ａは検知パッド（又はセンサ）のレイアウトを示す。検知パッドは、低導電性ゴム基材と、２つの電極と電気通信する３つの高電導性ゴムワイヤとを含む。ゴムワイヤは、高電導性シリコンエラストマー（例えば、NuSil Silicone Technologyからの）であることができる。基材は、導電性のより低いシリコンエラストマーであることができる。検知パッドは、上が開いた金型として設計され、ハードワックスで製造することができる（例えば、２．５４ｍｍピッチで圧延される）。エラストマー電極及びワイヤは、金型に流し込むことができる。より多くの基材を真空注入して、エラストマー検知パッドを完成することができる。標準コネクタを検知パッドに機械的に締め付けることができる。追加の電極及びラインを生成して、図１６Ｂに示される検知パッドを生成することができ、図１６Ｂは１６本の電極（より小さな円）を有する検知パッドを示す。各電極は３本のラインを含むことができ、第１のラインは電力用であり、第２のラインはデータ用であり、第３のラインは接地用である。１６本の電極は、検知パッドの検知スキンの部分であることができる。

図１６Ｂを参照すると、３つの１６チャネルマルチプレクサ（ＭＵＸ）を使用して、各電極間の電力、データ、及び接地を制御することができる。プリント回路基板（ＰＣＢ）を使用して、データ信号をフィルタリングし、未処理電圧及び差動電圧に分割することができる。電圧測定値は分圧器を使用して抽出することができる。エクスポートされたデータは１５×１６行列に分布することができる。所与のデータフレームは、検知電極によって検知される材料の抵抗に基づく１４個の電圧測定値（検知電極からの各測定値）を含むことができる。追加の測定値は、接触−スリップを特定するための差動信号の二乗和である。電力及び接地は、測定が残りの１４個の電極を用いて行われる際、対向電極位置に割り当てることができる。完全な円が作られ、１６個のデータフレームが捕捉されるまで、電力及び接地はセンサの周囲で増分される。各測定フレームが構築されるにつれて、１５×１ベクトルを１５×１６行列に連結することができる。

電極は、導電基材全体を通して又は動電基材下に埋め込むことができ、物体測定は、電極によって測定される電圧変化から直接抽出することができる。しかし、電極は周縁に移動させることができ、トモグラフィックアルゴリズムを使用して、検知パッドに接触した物体の圧力分布の像を構築することができる。これを使用して、直接電極測定と比較して、はるかに高密度のテクセル圧力マップを生成することができる。

センサの全体エリアにわたる圧力プロファイルを評価するために、電気インピーダンス及び拡散光学トモグラフィ再構築アルゴリズムを使用して、電圧データの各１４×１６行列をセンサの実際の電極に対応する仮想電極のメッシュにわたる圧力分布に変換することができる。アルゴリズムは、電気インピーダンストモグラフィ及び拡散光学トモグラフィでの像再構築用のソフトウェアスイートの部分であることができる。電極にわたって評価された抵抗（又はインピーダンス）を使用して、センサに隣接する物体の形状を解釈することができる。例えば、小型又は幅狭の物体は、接触点に近い要素の小さな集団のみに対して大きなインピーダンス変化を生じさせることができるセンサのスキンの局所変形を生成することができる。

実施例３
別の例では、図１７は、弾性成形物１７０１と、成形物１７０１の表面上の弾性スキンピン１７０２とを含むセンサを示す。センサは、条件付き電子装置１７０３を有するプリント回路基板を更に含む。図の左側の拡大表示は、半球電極の１つを示す。センサは、筐体の表面と接触し、それにより、スキンと直接接触するワイヤの形態の電極も含む。

半球電極は、スキンをデバイスの表面等から懸架できるようにし得る。これにより、変形への感度を上げることができ、これには少なくとも２つの効果があり得る。第１に、半球電極のみが弾性成形物１７０１に直接接触することができ、一方、他の表面電極は容量接触のみすることができる。物体との接触が電極表面の変形及び接触を生じさせる場合、この急激な遷移は、導電性ゴムという抵抗要素が導入されるため、対象電極から読み取られる信号において明らかであることができる。第２に、デバイス筐体に完全に接触すると、エラストマーを歪ませるよりも、２点間に懸架されたエラストマーを湾曲させるために必要な力ははるかに小さくなり得る（すなわち、２つの異なるばね定数があり得る）。

実施例４
別の例では、図１９Ａ及び図１９Ｂは、物体を掴むために磁力を使用することができるグリッパーを示す。図１９Ａでは、グリッパー１９０２は、所望に応じて制御下でオンオフ切り換えられて、物体１９０４を掴むか、又は解放することができる磁場を発するように構成された磁場源を含む。磁場の強度は、磁場源への電力を制御することによって調整することができる。検知面１９０６は、グリッパー１９０２の表面と共形であり、物体１９０４の特性を検出するか、又は物体１９０４とグリッパー１９０２との瞬間関係の側面を特定するために使用することができ、それにより、例えば、物体１９０４を持ち上げるか、又は移動させる前に取り付けの品質を特定する。検知面１９０６は、本明細書の他の箇所で開示されるセンサを有することができる。

図１９Ｂでは、グリッパー１９２２は、磁場を生成する磁場源を含む。物体１９２４は強磁性材料を含むことができ、磁場は、力を用いて物体１９２４をグリッパー１９２２に引きつける。検知面１９２６はグリッパー１９２２と物体１９２４との間にある。検知面１９２６は、本明細書の他の箇所で開示されるセンサを有することができる。幾つかの場合、検知面１９２６は、複数の導電点を組み込んだ検知エラストマーであり、電気特性が測定されて、グリッパー１９２２に対する物体１９２４の力及び向きの瞬間的側面を特定する。磁力によって引きつけられる材料は導電性である。例えば、インピーダンス及び電気インピーダンストモグラフィ（ＥＩＴ）技法を使用する測定を利用することができる。

実施例５
別の例では、図２０は、ロボット把持機構の概略表現を示す。把持機構は、物体にＡＣ又はＤＣ電気信号を通すことによって物体の特性を特徴付けるために使用することができる。把持機構は、２つの対向するフィンガ２００２及び２００４を含む。フィンガ２００２には弾性検知面２００６が構成され、この弾性検知面２００６は本明細書の他の箇所に記載される特徴を有し得る。フィンガ２００４には弾性検知面２００８が構成され、この弾性検知面２００８は本明細書の他の箇所に記載される特徴を有し得る。幾つかの実施形態では、検知面２００６及び２００８の一方のみが測定に使用され、一方、他の実施形態では、面２００６及び２００８は両方ともアクティブであり、測定に使用される。一実施形態では、グリッパーフィンガ２００２及び２００４は、磁力によって閉じられ、磁力は、開く、閉じる、又は物体２０１０に印加される把持力を変調するように制御することができる。

物体２０１０は、導電性又は強磁性であってもよく、又はなくてもよい。幾つかの場合、検知面２００６及び２００８を使用して、物体２０１０に電気的励起を印加して、物体２０１０の特性を測定し、物体２０１０に対する有する把持フィンガ２００２及び２００４の品質及び特性を特定する。２００６及び２００８の表面は、フィブリル把持機構で使用される等のメソスケール構造又はマイクロ〜ナノスケール構造でテクスチャ化し得る（例えば、ヤモリの皮膚）。これらの構造が物体に押し当てられると、センサ（２００６、２００８）間の接触面積は増大することができ、物体を通るＤＣ又はＡＣ電流量が増大することができる。物体の特性は、センサの電極を通る測定電流の増大を調べることによって推測することができる。

例えば、物体２０１０が導電性の場合、上述した様々な測定技法が適用可能である。例えば、一次元、二次元、又は三次元での導電性を測定することができる。これらの測定値は、刺激として直流又は交流の電圧又は電流を使用することができる。物体２０１０が非導電性の場合、容量性組立体が作成され、この場合、検知パッド２００６及び２００８は、誘電材料として物体２０１０を含むコンデンサの２面である。この場合、既知の周波数の交流電圧又は電流が印加され、静電容量測定値が、物体２０１０及び掴みの品質についての情報をもたらす。

本開示の方法及びシステムは、様々な設定、そのようなコンピュータ及び産業設定での使用に利用することができる。幾つかの例では、本開示の方法、デバイス、及びシステムは、ヘルスケア（たとえが、手術）、産業設定（例えば、デバイス製造）での使用に利用することができる。例えば、本開示の方法、デバイス、及びシステムは、製紙及びカード用紙製造に利用することができる。

本発明の好ましい実施形態を本明細書において示し説明したが、そのような実施形態が単なる例として提供されることが当業者には明らかであろう。本発明が、本明細書内で提供される特定の例によって限定されることは意図されない。本発明は上記明細書を参照して説明されたが、本明細書での実施形態の説明及び例示は、限定の意味で解釈されることは意図されない。ここで、本発明から逸脱せずに、多くの変形、変更、及び置換を当業者は思い付くであろう。さらに、本発明の全ての態様が、様々な条件及び変数に依存する本明細書に記載される特定の図、構成、又は相対比率に限定されないことが理解されるものとする。本明細書に記載される本発明の実施形態への様々な代替が、本発明の実施において利用され得ることを理解されたい。したがって、本発明が任意のそのような代替、変更、変形、又は均等物も包含することが意図される。以下の特許請求の範囲が本発明の範囲を規定し、これらの請求項及びそれらの均等物の範囲内の方法及び構造が特許請求の範囲によって包含されることが意図される。

Claims (19)

1. 物体を操作し及び／又は物体の存在を検知するシステムであって、
   （ｉ）異なる材料特性を有する２つ以上の可撓性層と（ｉｉ）複数の非金属検知電極を含む少なくとも１つの高分子基材であって、前記複数の非金属検知電極は、前記２つ以上の可撓性層のうち１つの可撓性層に埋め込まれており、前記非金属検知電極は可撓性であり、前記少なくとも１つの高分子基材に前記物体が配置される場合、前記複数の非金属検知電極は、電気インピーダンスの変化を検知するように構成される、少なくとも１つの高分子基材と、
   前記複数の非金属検知電極に電気的に結合され、（ｉ）前記複数の非金属検知電極の少なくともサブセットにわたるインピーダンスの変化を示す信号を測定し、（ｉｉ）電気インピーダンストモグラフィアルゴリズムを実行して、前記信号から、前記高分子基材に印加される１つ又は複数の力を特定し、（ｉｉｉ）前記１つ又は複数の力に基づいて、前記物体の１つ又は複数の特徴を特定するようにプログラムされるコンピュータプロセッサと
   を含む、システム。
2. 前記１つ又は複数の特徴は、前記物体の存在、及び前記物体の形状からなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
3. 前記高分子基材に隣接して配置される操作部材を更に含み、前記操作部材は前記物体を操作するように構成される、請求項１に記載のシステム。
4. 前記高分子基材は、前記操作部材に巻かれる、請求項３に記載のシステム。
5. 前記操作部材はロボットグリッパーである、請求項３に記載のシステム。
6. 前記高分子基材は、高分子材料及び織物を含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記高分子基材は、前記複数の非金属検知電極の中の非金属検知電極にそれぞれ電気的に接触する複数の導電経路を含み、前記複数の導電経路は、可撓性である、請求項１に記載のシステム。
8. 前記コンピュータプロセッサは、前記サブセットに励起電圧を印加するようにプログラムされ、前記励起電圧の印加に続き、前記サブセットの電圧を測定するようにプログラムされる、請求項１に記載のシステム。
9. 前記高分子基材は、半球形、円筒形、又は箱様形状を有する、請求項１に記載のシステム。
10. 前記複数の非金属検知電極は、前記高分子基材よりも高い導電性を有する高分子材料で形成される、請求項１に記載のシステム。
11. 前記複数の非金属検知電極は炭素含有材料を含み、又は、前記複数の非金属検知電極は発泡剤を含む、請求項１に記載のシステム。
12. 物体を操作し及び／又は物体の存在を検知する方法であって、
    （ａ）少なくとも１つの高分子基材を含む検知システムを提供するステップであって、前記高分子基材は、（ｉ）異なる材料特性を有する２つ以上の可撓性層と（ｉｉ）可撓性の複数の非金属検知電極を含み、前記複数の非金属検知電極は、前記２つ以上の可撓性層のうち１つの可撓性層に埋め込まれており、前記少なくとも１つの高分子基材に前記物体が配置される場合、前記複数の非金属検知電極は、電気インピーダンスの変化を検知するように構成される、提供するステップと、
    （ｂ）前記複数の非金属検知電極の少なくともサブセットにわたるインピーダンスの変化を示す信号を測定するステップであって、前記信号は、前記物体が前記検知システム又はその近傍に配置される場合に測定される、測定するステップと、
    （ｃ）前記検知システムに電気的に結合されるコンピュータプロセッサを使用し、電気インピーダンストモグラフィアルゴリズムを実行して、（ｂ）において測定された前記信号から、前記高分子基材に印加される１つ又は複数の力を特定するステップと、
    （ｄ）（ｃ）において特定された前記１つ又は複数の力に基づいて、前記物体の１つ又は複数の特徴を特定するステップと
    を含む、方法。
13. 前記（ｂ）のステップが、前記励起電圧を前記複数の非金属検知電極のサブセットに印加するステップ、及び、前記励起電圧の印加に続き、前記サブセットの電圧を測定するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 物体を検知及び／又は操作する方法であって、
    （ａ）操作部材と、移動入力検知デバイスとを含む操作システムを提供するステップであって、前記操作部材は、（ｉ）異なる材料特性を有する２つ以上の可撓性層と（ｉｉ）可撓性の複数の非金属検知電極とを含む高分子基材であって、前記高分子基材に前記物体が配置される場合、前記複数の非金属検知電極は、電気インピーダンスの変化を検知するように構成される、高分子基材を有する少なくとも１つのセンサを含み、前記複数の検知電極は、前記２つ以上の可撓性層のうち１つの可撓性層に埋め込まれており、前記移動入力検知デバイスは、前記物体の空間構成を特定する、提供するステップと、
    （ｂ）前記物体を前記操作システム又はその近傍に移動させるステップと、
    （ｃ）前記移動入力検知デバイスを使用して、前記物体から第１のデータセットを収集するステップであって、前記第１のデータセットは前記物体の前記空間構成を示す、第１のデータセットを収集するステップと、
    （ｄ）前記センサの前記複数の検知電極を使用して、前記第１のデータセットから特定される境界状況下で第２のデータセットを収集するステップであって、前記第２のデータセットはインピーダンス変化を示す、第２のデータセットを収集するステップと、
    （ｅ）前記操作システムに電気的に結合されるコンピュータプロセッサを使用し、電気インピーダンストモグラフィアルゴリズムを実行して、前記第２のデータセットから、前記センサに印加される１つ又は複数の力を特定するステップと、
    （ｆ）（ｅ）において特定された前記１つ又は複数の力に基づいて、前記物体が前記センサ又はその近傍にあると判断される場合、前記操作部材を使用して、前記物体を操作するステップと
    を含む、方法。
15. 前記（ｄ）のステップに先立って、前記第１のデータセットから前記物体の１つ又は複数の特徴を特定するステップ、及び、前記（ｄ）のステップに続き、前記第２のデータセットに基づいて前記物体の前記１つ又は複数の特徴を精緻化するステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記（ｄ）のステップに続き、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットとを結合するステップ、及び、既知の特徴を有する１つ又は複数の所定の物体に前記結合データを当て嵌めるステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
17. 前記操作部材は、磁場を印加して、前記物体を把持又は掴むように構成される、請求項３に記載のシステム。
18. 前記操作部材は、前記物体に電流を通して、前記物体の１つ又は複数の特性を特定するように構成される、請求項３に記載のシステム。
19. 前記（ｄ）に続き、操作部材を使用して前記物体を操作するステップであって、前記操作部材は、前記検知システムの部分であるか、又は前記検知システムに電気的に結合されるステップを更に含む請求項１２に記載の方法。