JP2017526543A - ソフトロボットおよびソフトアクチュエータのためのセンサ - Google Patents

Abstract

１つ以上のセンサを有するソフトロボットデバイスについて説明している。このセンサは、ソフトロボットデバイスのソフトボディ内に埋め込まれていてもよく、ソフトボディに取り付けられていてもよく、ソフトボディに連結されていてもよい。

Description

［参照組込み］
本明細書内で引用されるすべての特許、特許出願、および特許公開は、参照によりその全体の内容が本明細書に組み込まれる。本明細書で説明される本発明の時点で当業者に知られた技術水準をより完全に説明するために、これらの刊行物の開示は、参照によりその全体の内容が本出願に組み込まれる。

［関連出願］
本出願は、２０１４年８月２２日に出願された米国仮出願第６２／０４０，９０５号、および２０１５年１月１２日に出願された米国仮出願第６２／１０２，３６３号に対して優先権の利益を主張し、その内容は参照により組み込まれる

［連邦政府の権利］
本発明は、国防総省により授与された国防高等研究事業局（ＤＡＲＰＡ）認可番号Ｗ９１１ＮＦ‐１１‐１‐００９４と、全米科学財団（ＮＳＦ）により授与された認可番号ＤＭＲ‐０８２０４８４に基づいて、米国政府の助成によりなされた。米国政府は、本発明に一定の権利を有する。

［技術分野］
本技術は、一般に、センサが一体化されたソフトロボットまたはソフトアクチュエータに関する。

ソフトデバイスは、ソフトマテリアル（エラストマー、ゲル、液体など）から製造される。これらのソフトデバイスは、電気的駆動、化学的駆動、空気圧駆動、磁気流体駆動、または油圧駆動時に、そのサイズや形状を容易に変化させることができる点で有用である。さらに、これらのデバイス（ヤング率が１０ＭＰａ未満）の形成には低剛性のエラストマー材料が用いられることから、上記デバイスは外力に応じて容易に変形する。こうした特質のために、ソフトデバイスはハードマシンでは果たすのが難しい機能を果たしうる。当該機能は、例えば、精密なソフトマテリアル（生物組織など）との相互作用、組織化されていないタスクを実行すること（例えば不定形状の物体を把持すること）である。複雑なタスクを実行するため、機械は、それが硬質(hard)か軟質(soft)かにかかわらず、典型的には電気部品（モータ、センサ、マイクロコントローラ、ディスプレイ、ポンプ、バッテリなど）を一体化している必要がある。これらの装置を制御して、自律型または半自律型のソフトロボットシステムを作製する必要がある。

ソフトアクチュエータの形態を知ることは、ソフトロボットのコントロールシステムを作る上で重要である。なぜなら、ソフトロボットは、ハードロボットと異なり、空気圧または油圧の膨張圧に基づいて、あるいは外部環境の力により、体積と形状は変更するからである。さらに、ソフトロボットは、ハードロボットと異なり、アクチュエータのソフトマテリアルの力（外力であるか内力であるかにかかわらず）に対する反応の非線形の程度が大きく、したがって、力に反応するアクチュエータの挙動を予測するための計算が極めて複雑かつ困難になる。

ロボットの形態を知る必要性は、従来のハードロボットの世界では顕著な問題ではなかったものの、早急に解決する必要がある課題である。ハードロボットでは、外部環境から加わる力により生じる結果は単純である。例えば、ハードロボットアームに加えられる力は、一定距離だけアームを移動させ、計算するのが容易である。これは、ロボットが一連のハード部品およびリンク機構から作製されるところ、これらは標準操作中に変形しないからである。これに対して、外部環境からの力がソフトロボットアームに加えられると、得られる結果は極めて複雑である。というのは、ソフトアームが移動も変形もするからである。

これに加えて、作動中、アクチュエータを構成するエラストマーの剛性は変化しうる。例えば、膨張圧がアクチュエータの最大膨張圧の３０％の大きさである場合、当該エラストマーは、低歪み状態（エラストマーの剛性は「Ａ」）にあり、膨張圧が最大膨張圧の８０％である場合、当該エラストマーは、高歪み状態（異なる剛性「Ｂ」）にある。その結果、各作動増分を得るためには異なる大きさの力が必要となる。

エラストマーに固有の特性に起因して、応力対歪みのプロファイルが、伸長状態と非伸長状態（緩和状態）とで異なることがある。エラストマーは、負荷をかけるとき (loading)と負荷を取り除くとき(unloading)のサイクル中に高ヒステリシスを示す。このような負荷印可時と負荷除去時との間でのプロファイルの相違の程度は、２つのプロファイルの間で一方が循環する速度に応じて変わる。その結果、システムは記憶（メモリ）を有する。このようなエラストマーの態様により、アクチュエータの膨張圧の知識を用いただけでは、ソフトアクチュエータを制御するのは困難となるだろう。http://www.s-cool.co.uk/a-level/physics/stress-and-strain/revise-it/stress-strain-graphsも参照されたい。

一態様では、ロボットおよび／またはその環境の状態に関する情報を提供するセンサが一体化されたソフトロボットデバイスが提供される。

一態様では、センサまたはセンサのネットワークを有するソフトロボットデバイスについて説明する。ある実施形態では、前記センサは、位置、形態、および／またはソフトアクチュエータまたはソフトロボットに沿ったポイントでの物理状態の決定に用いられる。前記センサは、電子センサ、機械センサ、光学センサ、超音波センサ、圧電センサ、または磁気センサであってもよい。前記センサまたはセンサのネットワークを利用することにより、リアルタイムでソフトロボットデバイスの現在の状態を観察できる。現在の状態とは、例えば、空間の３次元位置、速度、加速度、または、温度、化学的物質または生物学的物質の有無など、その環境に関する情報の検知／認知などである。前記センサからのフィードバックは、前記ソフトロボットデバイスの次の動作を決定するコントロールシステムへの入力の機能を果たしてもよい。

したがって、ある実施形態では、ソフトアクチュエータの状態に関連するデータに基づいてアクチュエータを制御するシステムおよび方法を開示する。

一態様では、ソフトロボットデバイスであって、
１つのチャンバまたは複数の相互接続チャンバが内部に配置され、前記１つのチャンバまたは複数の相互接続チャンバに供給される流体を受けるように構成された加圧口を有するエラストマー本体と、
前記ソフトロボットデバイスの状態と相関する読出し情報を生成するように構成された少なくとも１つのセンサとを備えた、
ソフトロボットデバイスについて説明する。

本明細書に記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットデバイスの状態は、前記ソフトロボットデバイスの位置、前記ソフトロボットデバイスの向き、前記ソフトロボットデバイスの速度、前記ソフトロボットデバイスの加速度、前記ソフトロボットデバイスが最後に作動してからの経過時間、前記ソフトロボットデバイスの最後の作動中に用いられた加圧流体の最大圧力、前記ソフトロボットデバイスの加圧流体の体積、前記エラストマー本体の表面曲率、前記エラストマー本体に沿ったポイントでの材料応力または材料歪み、前記エラストマー本体に沿ったポイントでの材料歪み、前記ソフトロボットデバイスが物体に加える力、前記ソフトロボットデバイスの温度、前記ソフトロボットデバイスの内外の圧力、および前記チャンバ内の加圧流体と前記ソフトロボットデバイスの外部環境での周囲圧力との圧力差、から成る群から選択される１つ以上の変数である。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサは、物理的信号、化学的信号、または電気信号を検出するように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサは、前記エラストマー本体に埋め込まれており、または、前記エラストマー本体に取り付けられている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記加圧口は、外部の流体源から到来する流体を受けるように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットデバイスは、前記エラストマー本体の一面に沿って配置された歪制限層をさらに備え、前記センサは、前記歪制限層に埋め込まれるか、または前記歪制限層に取り付けられている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットデバイスは、前記歪制限層に埋め込まれ、または前記歪制限層に取り付けられた１つ以上のセンサと、前記エラストマー本体に埋め込まれるか、または前記エラストマー本体に取り付けられた１つ以上の別のセンサとを含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記歪制限層は、前記エラストマー本体よりも大きい剛性を有し、または、前記エラストマー本体よりも小さい伸縮性を有する。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサは、熱センサ、歪センサ、応力センサ、体積センサ、トルクセンサ、せん断センサ、化学センサ、生物センサ、神経センサ、圧力センサ、気圧センサ、真空センサ、高度計、導電率センサ、インピーダンスセンサ、慣性計測装置、力感知抵抗器、レーザ距離計、音響距離計、磁力計、ホール効果センサ、磁気ダイオード、磁気トランジスタ、メムス（ＭＥＭＳ）磁界センサ、マイクロフォン、光検出素子、加速度計、ジャイロセンサ、流量センサ、湿度センサ、化学レジスタ、揮発性有機化合物センサ、重金属センサ、ｐＨセンサ、堆積センサ、心臓アブレーションセンサ、筋電センサ、電子鼻、ガスセンサ、酸素センサ、窒素センサ、天然ガスセンサ、ＶＸガスセンサ、サリンガスセンサ、マスタードガスセンサ、金属探知機、放射線検出器、電圧センサおよび電流センサから成る群から選択される。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサは、体積センサ、位置センサ、歪みセンサ、流量センサ、慣性計測装置（ＩＭＵ）センサ、温度センサ、および磁気センサから成る群から選択される。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットデバイスは、少なくとも２つの異なるセンサを含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットデバイスは、前記ソフトロボットデバイスに分布するセンサのネットワークを含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサは、非伸縮性であり、または伸縮性を有する。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサの１つは、微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）センサ、圧力センサ、力センサ、または慣性計測装置（ＩＭＵ）センサである。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットデバイスは、グリッパまたはロボットハンドである。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記グリッパは、把持していることを検出するか、前記グリッパが把持している物体に加える力を制御するように構成されたセンサを含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットデバイスは、ロボットアーム用のエンドオブアームツール、デルタロボット、水平多関節(scara)ロボット、ガントリシステム、またはモバイルロボットプラットホームである。

別の態様では、
本明細書で記載されている実施形態のうちのいずれか１つのソフトロボットデバイスと、
前記センサに動作可能に連結され、前記センサからの読出し情報を受信し、該読出し情報を解釈する、少なくとも１つのプロセッサと、
前記１つ以上のセンサにより生じた読出し情報またはプロセッサによる読出し情報の解釈に基づいて、前記ソフトロボットの動きを制御するように構成されたコントロールシステムとを備えた、
ソフトロボットシステムについて記載されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記プロセッサは、磁気式モーションキャプチャシステムを含み、前記１つ以上のセンサは、前記プロセッサが、有限要素解析を行うか、システムの縮小モデルを前記ソフトロボットデバイスに適合させるデータ入力として用いるための、前記磁気式モーションキャプチャシステム用のアクティブマーカとして機能する電磁式センサのネットワークを含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記１つ以上のセンサは、歪みセンサ、加速度計、磁力計、ジャイロスコープ、トルクセンサ、剪断センサ、力センサ、または慣性計測装置（ＩＭＵ）センサパッケージのネットワークを含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記プロセッサは、前記センサの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行うように、あるいはシステムの縮小モデルを適合させるように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記１つ以上のセンサは、圧力センサ、流量センサ、体積センサ、またはそのネットワークを含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記プロセッサは、圧力センサからの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行うように、あるいはシステムの縮小モデルを適合させるように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットシステムは、
前記プロセッサに記憶され、前記圧力センサが閾値を超える圧力の読出し情報を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示する命令、
前記プロセッサに記憶され、前記流量センサが閾値を超える流速の読出し情報を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示する命令、または、
前記プロセッサに記憶され、前記体積センサが閾値を超える前記チャンバ内の流体体積を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示する命令をさらに含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサは力センサであり、前記ソフトロボットシステムは、前記プロセッサに記憶されており、前記力センサが閾値以上の力の読出し情報を検出したときに修正動作を開始するように前記コントロールシステムに指示する命令をさらに備える。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記力センサは前記エラストマー本体の表面に取り付けられており、前記プロセッサは、前記力センサの読出し情報を解釈して前記エラストマー本体の形態を決定するように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記プロセッサは、前記力センサの読出し情報に加え、前記チャンバまたは複数の相互接続チャンバが受ける流体の膨張圧および体積に基づいて、前記ソフトロボットデバイスの形態を決定するように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサは、慣性計測装置（ＩＭＵ）であり、かつ／または、前記コントロールシステムは、前記センサの読出し情報または前記プロセッサによる読出し情報の解釈を用いて、前記ソフトロボットデバイスの動作を制御する。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記プロセッサは、前記センサの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行うか、システムの縮小モデルを前記ソフトロボットデバイスに適合させるように構成され、または、前記センサの読出し情報に基づいて、前記ソフトロボットデバイスと接触している物体のサイズおよび／または形状を推定するように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記コントロールシステムは、前記ソフトロボットデバイスを制御して、ある可動域で動作させ、または、可動域を制限する。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記ソフトロボットシステムは、牽引子、ステント、内視鏡、関節鏡、および腹腔鏡機器からなるから選択される外科手術用装置である。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記１つ以上のセンサは、前記ソフトロボットの動作温度の変化を監視する温度センサを含み、前記コントロールシステムが、前記温度センサの読出し情報に基づいて、温度変化に対応して、前記流体入口の圧力を制御するように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記１つ以上のセンサは、前記流体入口を通る加圧流体の流速または圧力の変化を監視する流量センサを含み、前記コントロールシステムは、前記流量センサの読出し情報に基づいて、前記加圧流体の流速を制御するように構成されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記プロセッサは、前記センサからの読出し情報を解釈して、前記ソフトロボットデバイスの形態をリアルタイムに測定し、ヒステリシスを補償（補正）する命令を前記コントロールシステムに送信するように構成されている。

さらに別の態様では、本明細書で記載されている任意の実施形態のソフトロボットデバイスの状態を検知する方法であって、前記プロセッサに送信される前記１つ以上のセンサからの読出し情報を得るステップと、ソフトロボットデバイスの状態を決定するステップとを含む方法が開示されている。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記方法は、前記プロセッサを用いて、前記圧力センサからの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行うステップと、システムの縮小モデルに適合させるステップとをさらに含む。

本明細書で記載されている実施形態のいずれかでは、前記センサは、流量センサ、圧力センサ、ＩＭＵセンサ、体積センサ、または力センサであり、
前記圧力センサが閾値を超える圧力の読出し情報を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示するステップ、
前記流量センサが閾値を超える流速の読出し情報を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示するステップ、
前記体積センサが閾値を超える前記チャンバ内の流体体積を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示するステップ、
前記力センサが閾値を超える力の読出し情報を検出したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示するステップ、
前記力センサの読出し情報を解釈して前記エラストマー本体の形態を決定するステップ、
前記センサの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行い、または前記ソフトロボットデバイス用のシステムの縮小モデルを適合させるステップ、
前記センサの読出し情報に基づいて、前記ソフトロボットデバイスと接触している物体のサイズおよび／または形状を推定するステップ、
前記センサからの読出し情報を解釈して、前記ソフトロボットデバイスの形態をリアルタイムで測定し、ヒステリシスを補償する命令をコントロールシステムに送信するステップをさらに含む。

本明細書で記載されている任意の実施形態のソフトロボットシステムの状態を検知する方法であって、
前記１つ以上のセンサから読出し情報を得るステップと、
前記プロセッサを用いて、前記読出し情報を解釈するステップと、
前記読出し情報に基づいて、前記ソフトロボットの作動および／または動きを制御するステップと、を含む、方法について記載されている。

本明細書で用いる場合、「ソフトロボットデバイス」は、ソフトロボットまたはソフトアクチュエータを指す。本明細書で用いる場合、「歪制限層"strain limited layer"」と「歪制限層"strain limiting layer"」は同じ意味で用いられる。歪みは、本体における相対変位、という観点で変形を表した用語である。変形は、ここでは力（例えば加圧により生じる力）が誘起する応力に起因して生じる。低剛性または低弾性係数の材料は、高弾性係数の材料と比べて大きく変形する。したがって、低剛性材料はより大きく歪む（つまり変形する）。その結果、高剛性または高弾性係数の材料の歪みは、より小さく、すなわち「制限される」。本明細書では、伸長、屈曲、膨張または展開する閾値となる力がより小さい、ソフトロボットの層または壁、またはその一部を、「伸長性」部材または「低歪み」部材と称す。また、本明細書では、伸長、屈曲、膨張または展開する閾値となる力がより大きい、ソフトロボットの層または壁、またはその一部を、「歪制限」層、「歪制限」壁または「歪制限」膜と称す。この要素は、「歪制限」部材と称することもある。

ある実施形態では、「歪制限層」という用語は、エラストマー本体よりも剛性が大きく、または、エラストマー本体よりも伸縮性が小さく、エラストマー本体に取り付けられ、または固定されている層に関する。１つ以上の実施形態では、前記歪制限層は、エラストマー本体と比べて、約１０％、約２０％、約５０％を超える割合、約１００％を超える割合、または、約５００％を超える割合、大きい剛性を有する。

本明細書で用いる場合、ソフトロボットの「状態」という用語は、ソフトロボットの一般的な動作の状態に関する。ソフトロボットまたはそのシステムの状態は、一組の状態変数で記述される。システムの状態変数は、測定可能な任意の量を集めたものである。この集合は、ともにロボットの存在および／または将来の挙動を述べるのに十分なシステムに関する情報を提供するものであり、ユーザが十分な変数組を観察することを望んだものは、システム挙動の測定可能量とユーザが観察するのを望む測定可能量の集合である。十分な状態変数セットは、システムおよびユーザが観察することを望むものに応じて、単一の測定可能量または測定可能量の集合から構成されてもよい。状態変数セットが十分であると定義する基準は、このセットが、ユーザが観察することを望む測定可能量または測定可能量の集合の現在のおよび／または将来の挙動を正確に予測するか、または近づくのに十分な情報を提供することである。ソフトロボットの状態変数の非限定的な例は、ロボットの位置、ロボットの向き、ロボットの速度、ロボットの加速度、ロボットから最後に作動してからの経過時間、ロボットが最後の作動中に用いられる加圧流体の最大圧力、アクチュエータの加圧流体の体積、アクチュエータの表面曲率、ロボットの本体に沿ったポイントでの材料応力、ロボットの本体に沿ったポイントでの材料歪み、物体上のロボットにより物体に加えられる力、ロボット温度、アクチュエータの内圧、アクチュエータの外圧、およびアクチュエータ内の加圧流体とアクチュエータの外部環境の周囲圧力との圧力差を含む。

以下の図面は、１つ以上の実施形態によるソフトロボットまたはソフトアクチュエータに組込むことができる複数の用途と特徴を詳細に記載するものである。以下の図を参照しつつ本発明について説明する。これらの図は、例示を行う意味で示しているのであって、非限定的である。

位置／形態／応力／歪み状態の変化を検知するポイントセンサを示す。 １つ以上の実施形態による、位置／形態／応力／歪み状態の変化を検知する歪みセンサを示す。 アクチュエータ全体にわたって設けられた大きな歪みセンサを示す図である。 協働する局所歪みセンサのアレイを示す図である。 １つ以上の実施形態による、歪み絶縁層にある蛇行した接続ワイヤを備えた歪みハードセンサのネットワークを示す図である。 ソフトアクチュエータに取り付けられた電磁石のネットワークを示す図である。 １つ以上の実施形態による、各信号の空間的起点の差を提供するために直列的に供給される電磁石用パルスシーケンスを示す図である。 未作動状態におけるソフトアクチュエータの内圧検知ネットワークを示す図である。 １つ以上の実施形態による、作動状態におけるソフトアクチュエータの内圧検知ネットワークを示す図である。 （ａ）ポリエステル／セルロース混合物製の紙シートに、アルミニウム電極を接合し、ステンシル印刷によりｃ‐ＰＤＭＳセンサを設けて形成した紙ベースの可撓性電子機器を示す図であり、（ｂ）Ｅｃｏｆｌｅｘ空気圧層が、可撓性電子機器と接触して設置されており、この可撓性電子機器が未硬化エラストマーで浸漬され、最後にそのアセンブリが熱硬化されるのを示す図である。 ハンド状のソフトロボットグリッパの上面図である。 同グリッパの下面図である。 各空気チャネルの膨張が制御された状態での、小指、薬指、中指、人指し指、親指の作動を示す図である。 各空気チャネルの膨張が制御された状態での、小指、薬指、中指、人指し指、親指の作動を示す図である。 各空気チャネルの膨張が制御された状態での、小指、薬指、中指、人指し指、親指の作動を示す図である。 各空気チャネルの膨張が制御された状態での、小指、薬指、中指、人指し指、親指の作動を示す図である。 各空気チャネルの膨張が制御された状態での、小指、薬指、中指、人指し指、親指の作動を示す図である。 生卵を持ち上げているマニピュレータの写真を示す図である。 生卵を持ち上げているマニピュレータの写真を示す図である。 生卵を持ち上げているマニピュレータの写真を示す図である。 生卵を持ち上げているマニピュレータの写真を示す図である。 生卵を持ち上げているマニピュレータの写真を示す図である。 生卵を持ち上げているマニピュレータの写真を示す図である。 ハンマーでソフトアクチュエータに１０回打撃を与える前後における、小指、薬指、中指、人指し指、親指にそれぞれ所定の曲率が付与された、ｃ‐ＰＤＭＳセンサの電気抵抗の依存性を示す図である。 エラストマー製のソフト歪みセンサが設けられ、カーボングリス抵抗器と、Ｅ−ｆｌｅｋｓと称するスチールウール電線とを備えた、ソフトアクチュエータを示す図である。 ソフトアクチュエータの膨張時にカーボングリスチャネルを薄くして延ばすことを示す図である。 膨張してない状態のソフトデバイスの写真である。 膨張した状態のソフトデバイスを示す写真であり、画像の右下のスクリーンに示されている抵抗の上昇により、膨張した状態にあることがわかる。 １つ以上の実施形態による、一体化された力センサを備えるソフトグリッパを示す図である。 １つ以上の実施形態による、グリッパの状態の推定に用いられる慣性計測装置（ＩＭＵ）を備えたグリッパの側面図ある。 １つ以上の実施形態による、単数／複数の慣性計測装置を備えた、足関節屈曲および延伸を支持／駆動するソフトアクチュエータデバイスの斜視図である。 １つ以上の実施形態による、サーマルセンサを備えたソフトロボットの概略図である。 １つ以上の実施形態による、ソフトロボットシステムの動作のフローチャートを示す図である。 （ａ）ガラス板の下をソフトロボットが這う写真を示し、（ｂ）左側は、図１４ａに示すロボットの表層上に設けられた空気ネットワークを示す図であり、右側は、図１４ａに示すロボットの底部に設けられた歪制限層を示す図であり、（ｃ）ソフトロボットの歪制限層に設けられたセンサの分布ネットワークを示す図である。

ソフトロボットデバイスに一体化され、埋め込まれ、取り付けられ、またはその他の方法で連結され、接続された１つ以上のセンサを有するソフトロボットデバイスが記載されている。一態様において、本体内に配置された１つのチャンバまたは複数の相互接続チャンバを有し、流体源からの流体をチャンバまたは複数の相互接続チャンバに受けるように構成された加圧口を含むエラストマー本体と、選択的に設けられ、エラストマー本体に沿って配置された歪制限層と、少なくとも１つのセンサとを備えたソフトロボットについて説明している。ある実施形態では、センサは、物理信号、化学信号、および／または、電気信号を検出するように構成されている。ある実施形態では、１つ以上のセンサは、エラストマー本体に埋め込まれ、一体化されて、取り付けられ、あるいはその他の方法で連結され、接続されている。ある実施形態では、１つ以上のセンサは、歪制限層に埋め込まれ、一体化されて、取り付けられ、あるいはその他の方法で連結され、接続されている。さらにある実施形態では、１つ以上のセンサは、歪制限層に埋め込まれ、一体化されて、取り付けられ、あるいは連結され、接続されており、１つ以上の他のセンサは、エラストマー本体に埋め込まれ、一体化されて、取り付けられ、あるいはその他の方法で連結され、接続されている。

ある実施形態では、センサは、サーマルセンサ、歪みセンサ、応力センサ、トルクセンサ、体積センサ、剪断センサ、化学的センサ、生物学的センサ、神経センサ、圧力センサ、気圧センサ、真空センサ、高度計、導電率センサ、インピーダンスセンサ、慣性計測装置、力感知抵抗器、レーザ距離計、音響距離計、磁力計、ホール効果センサ、磁気ダイオード、磁気トランジスタ、メムス（ＭＥＭＳ）磁界センサ、マイクロフォン、光検出素子、加速度計、ジャイロセンサ、流量センサ、湿度センサ、化学抵抗器、揮発性有機化合物センサ、重金属センサ、ｐＨセンサ、堆積センサ、心臓アブレーションセンサ、筋電センサ、電子鼻、ガスセンサ、酸素センサ、窒素センサ、天然ガスセンサ、ＶＸガスセンサ、サリンガスセンサ、マスタードガスセンサ、爆発物探知機、金属探知機、放射線検出器、電圧センサ、および電流センサから成る群から選択される１つ以上のセンサである。

ある実施形態では、本明細書で記載されたソフトロボットは、１つ以上のタイプのセンサを含む。ある実施形態では、本明細書で記載されたソフトロボットは、サーマルセンサ、体積センサ、歪みセンサ、応力センサ、トルクセンサ、剪断センサ、化学的センサ、生物学的センサ、神経センサ、圧力センサ、気圧センサ、真空センサ、高度計、導電率センサ、インピーダンスセンサ、慣性計測装置、力感知抵抗器、レーザ距離計、音響距離計、磁力計、ホール効果センサ、磁気ダイオード、磁気トランジスタ、メムス（ＭＥＭＳ）磁界センサ、マイクロフォン、光検出素子、加速度計、ジャイロセンサ、流量センサ、湿度センサ、化学抵抗器、揮発性有機化合物センサ、重金属センサ、ｐＨセンサ、堆積センサ、心臓アブレーションセンサ、筋電センサ、電子鼻、ガスセンサ、酸素センサ、窒素センサ、天然ガスセンサ、ＶＸガスセンサ、サリンガスセンサ、マスタードガスセンサ、爆発物探知機、金属探知機、放射線検出器、電圧センサ、および電流センサから成る群から選択される２種類以上のセンサを含む。２種類以上のソフトロボットのセンサを用いることにより、ソフトロボットのステータスに関する豊富な情報（曲率、位置、または配置など）が提供される。

幾つかの実施形態では、センサ、センサネットワーク、またはセンサシステムは、典型的に可撓性で柔軟であり、ソフトアクチュエータ自体と同程度かより大きく変形することが可能である。

他の実施形態では、センサをパターン化して、金属の蛇行した（曲がりくねった）または波形の薄板金属にすることにより伸縮可能にする、Ｊｏｈｎ ＲｏｇｅｒｓおよびＳｉｇｕｒｄ Ｗａｇｎｅｒの研究において示されているような金属導線を含む。「Ａ ｓｈａｐｅｌｙ ｆｕｔｕｒｅ ｆｏｒ ｃｉｒｃｕｉｔｓ」 ｗｗｗ．ｅｃｏｎｏｍｉｓｔ．ｃｏｍ／ｎｏｄｅ／１８３０４１１０を参照されたい。

なお、さらなる実施形態では、蛇行した（曲がりくねった）接続ワイヤを備えたハードセンサのネットワークを、アクチュエータに埋め込むか取り付けることができる。例えば、図１４ｃの蛇行ワイヤ１４０７を参照されたい。伸縮可能な幾何学的形状（蛇行した、または波形のパターンなど）にパターン化された金属導線を利用することにより、既存のハード電子センサをこれらのハードセンサに埋め込み、伸縮可能な金属導線と接続して、全体がフレキシブルである検知ネットワークを形成できる。したがって、ソフトロボットが作動して屈曲状態になると、蛇行ワイヤにより接続されたハードセンサは、それらの適切な機能をなお維持し、アクチュエータの状態に関する情報を提供する。

他の実施形態において、比較的小型である（その最長寸法が１００ｍｍ未満、５０ｍｍ未満、または１０ｍｍ未満）場合、非柔軟性の（柔軟性がない）センサを用いることが可能である。ある実施形態では、センサのサイズが、約２００ｍｍ^２未満、１５０ｍｍ^２未満、１００ｍｍ^２未満、５０ｍｍ^２未満、１０ｍｍ^２未満、または５ｍｍ^２未満である。エラストマー上の極めて小型センサのネットワークおよび回路を記載している。「Ａ ｓｈａｐｅｌｙ ｆｕｔｕｒｅ ｆｏｒ ｃｉｒｃｕｉｔｓ」 ｗｗｗ．ｅｃｏｎｏｍｉｓｔ．ｃｏｍ／ｎｏｄｅ／１８３０４１１０を参照されたい。ハード部品が、ネットワークをエラストマーのデバイスの表面上に形成する「歪み絶縁」アイランドに配置されている。この場合、システム（エラストマー＋電子機器）が細長いと、歪み絶縁アイランド（島）の周囲のエラストマー領域は伸長するが、そのアイランド自体は、少量の歪みを受けるだけである。その結果、これらアイランドにある電子機器には損傷が加わっていない。一般に、エラストマー内に埋め込まれた剛性を有する物体が十分に小さいと、システムが依然として伸長すると考えることができる。これらの実施形態では、小型センサを、エラストマー本体および／または歪制限層に埋め込むか取り付けることができる。

ある実施形態では、このアイランドのアプローチを用いて、ソフトアクチュエータの表面（エラストマー本体および／または歪制限層上）が、ソフトアクチュエータの形態、位置、速度、および加速度を決定するために、隆起した小型の微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）センサ（加速度計、磁力計、ジャイロなど）を含んでいてもよい。ある実施形態では、このアイランドのアプローチを用いて、ソフトアクチュエータの表面（エラストマー本体および／または歪制限層上）が、隆起した小型の微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）センサを含んでいてもよい。ある実施形態では、このアイランドのアプローチを用いて、隆起した小型の微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）センサが、ソフトアクチュエータに埋め込まれていてもよい。

１つ以上の実施形態では、センサが、抵抗を測定するように構成された歪みセンサであり、抵抗は、歪制限層またはエラストマー本体の曲率、位置、または配置と相関している。１つ以上の実施形態では、歪みセンサが、静電容量を測定するように構成されており、静電容量は、歪制限層またはエラストマー本体の曲率、位置、または配置と相関している。

１つ以上の実施形態では、センサは、３次元空間におけるソフトロボット配置の位置を測定するように構成されたポジションセンサである。

１つ以上の実施形態では、センサは、圧力を測定するように構成された圧力センサであり、圧力測定値は、ソフトロボットのグリップ強度と相関している。

１つ以上の実施形態では、センサは温度センサである。ある特定の実施形態では、温度センサは、電圧を測定するように構成された熱電対であり、電圧は、歪制限層またはエラストマー本体の温度と相関している。他の実施形態において、温度センサは、抵抗温度検知器、サーミスタ、またはツェナーダイオードであり、抵抗または電圧は、温度を決定するために測定される。ある実施形態では、温度の関数としてのエラストマーの剛性が知られているので、温度の読出し情報に基づいてエラストマーの剛性を決定してもよく、続いて有限要素解析を利用して、既知の作動圧力および温度でのアクチュエータの曲率を決定して、温度に依存する曲率較正方法を実施してもよい。他の実施形態では、実験に基づいて較正方法を見出すために、異なる温度でアクチュエータを膨張させ、その曲率を圧力の関数として測定してもよい。

ソフトロボットは、圧力変化で膨張または圧潰が可能な膨張性本体を有する任意のロボットであってもよい。幾つかの実施形態では、ソフトロボットデバイスのソフトボディは、流体源と連通するように構成された加圧口と、膨張性本体と、膨張性本体の一部分に固定された歪制限層とを有する。ソフトロボットの実際の構成例は、非限定的であり、膨張性本体が、例えば、膨張性を有し且つ相互に流体接続された複数のチャンバから作られていてもよい。そして、加圧口は、複数の膨張性の相互接続チャンバと連通するように構成され、または、１つ以上のエラストマーチャンバを用いて、流体加圧時に膨張し、かつ／または真空作動時に収縮するように構成されていてもよい。他の実施形態では、膨張性本体は、流体加圧時に開口するか展開する１つ以上の可撓性または延伸性のチャンバから作られる。選択的に、ソフトボディのロボット装置は、エラストマー本体よりも大きい剛性を有するか小さい伸縮性を有し、エラストマー本体に取り付けられた歪制限層をさらに含む。１つ以上の実施形態では、歪制限層は、エラストマー本体と比べて約１０％、約２０％、約５０％を超える割合、約１００％を超える割合、または、約５００％を超える割合、大きい剛性を有する。ソフトボディロボット装置のエラストマー本体は、チャンバまたは複数の相互接続チャンバが流体により加圧されると、優先的に膨張するように構成され、これにより歪制限層の周囲で屈曲運動が生じるようにしてもよい。他の実施形態では、歪制限層は、ら線状に本体の周囲に巻きつけられ、ねじれアクチュエータを形成する。国際特許公開第２０１２／１４８４７２号パンフレット、２０１３年２月２８日に出願された国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ１３／２８２５０号明細書、２０１３年１月２２日に出願された国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ１３／２２５９３号明細書、および２０１３年１０月１日に出願された米国仮出願第６１／８８５０９２号明細書を参照されたい。本発明での利用に適したソフトアクチュエータを限定せずに記載しており、その内容は参照により組み込まれる。

ある実施形態では、ソフトロボットシステムは、１つ以上のセンサから得られるデータに少なくとも部分的に基づいて、ソフトロボットの運動を制御するためのコントロールシステムをさらに含む。

［ソフトアクチュエータまたはソフトロボットの状態推定を行うためのセンサ］
次に、ソフトアクチュエータの状態を推定するセンサを詳細に説明する。ロボットの動作を制御するために、例えば３次元空間位置、速度、および加速度などの、ロボットの現在の状態のリアルタイムでの観察を、ロボットの次の動作を決定するコントロールシステムへの入力として利用可能である。さらに、ロボットの状態を時間の関数として記録することは、検査や故障解析に関するロボットの挙動を分析するのに有用であり、あるいは、縮小した物理モデルを開発するためのデータ入力として記録することは、その作動挙動を予測するのに有用である。センサは、その物理状態を決定するために、ソフトアクチュエータまたはソフトロボットに一体化されてもよい。読出し情報の非限定的な例には、ソフトロボットの位置、形態、内圧、速度、加速度、および応力／歪み状態が含まれる。

ある実施形態では、本明細書で記載されている、センサ（ポジションセンサなど）およびプロセッサを含むソフトロボットデバイスを備えたソフトロボットシステムが記載されている。センサは、プロセッサ（マイクロプロセッサなど）に動作可能に接続または連結されている。プロセッサは、ソフトロボットの状態に関する情報または環境に関する情報を得るために公知の１つ以上のデータ分析方法／データフィッティング方法を用いて、センサにより提供された読出し情報を受信し処理するように構成されている。プロセッサは、ソフトロボットに取付けられていてもよい（「オンボード」）。あるいは、ロセッサは、離れた位置に配置されていてもよい（「オフボード」）。ある実施形態では、ソフトロボットシステムは、コントロールシステムをさらに含み、コントロールシステムは、プロセッサにより処理される関連情報を受信し、かつ、その情報に基づいて、ソフトロボットの状態（速度、加速度、形態、作動状態、ソフトボディの曲率、ソフトロボットが表面または物体に加える力）または移動パラメータ（例えば移動方向）を変更するように構成されている。他の実施形態では、ユーザは、読出し情報を手動で処理してもよく、読出し情報に基づいて、ソフトロボットの状態（速度、加速度、形態、作動状態、ソフトボディの曲率、ソフトロボットが表面または物体に加える力）または移動パラメータ（例えば移動方向）を変更するように、コントロールシステムに指示してもよい。

ある実施形態では、プロセッサによるデータ処理の方法は、スプライン関数や他の補間方法（例えば、直線補間法、余弦補間法、３次補間法、エルミート補間法、最近傍補間法、逆距離重み付けなど）を含んでいてもよい。センサの密度により、精密な形態学的データが決定される。さらに、形態情報は、アクチュエータの歪み状態に関する情報を提供する。さらに、このデータをソフトアクチュエータまたはソフトロボットの材料特性の知識と組み合わせることにより、ユーザまたはプロセッサは、有限要素法（ＦＥＭ）分析を実行して、ソフトアクチュエータまたはソフトロボット（図１ａ）の歪み状態を決定してもよい。

ポジションセンサ
ある実施形態では、センサはポイントポジションセンサ（点位置センサ）である。ポジションセンサは、ある物の位置を検出する。ここでは、ある固定点または固定位置が基準となっている。この種のセンサは、「位置的」フィードバックを提供する。このようなセンサは、それ自体の物理位置を測定し報告する。例示的なポジションセンサは、ホール効果センサ、ＧＰＳセンサ、超音波距離計、およびレーザ距離計を含む。これらのポジションセンサがソフトアクチュエータまたはソフトロボットのさまざまな位置（歪制限層、エラストマー本体、またはその両方など）に設置される場合、ソフトデバイスの位置および形態を決定できる。スプライン関数または他の補間方法（例えば、直線補間法、余弦補間法、３次補間法、エルミート補間法、最近傍補間法、逆距離重み付けなど）を含む公知の方法を用いて、位置が決定される。

図１ａに示すように、未膨張のソフトロボット１０５は、歪制限層１１１と、管１０９を介して外側流体源に接続された複数の膨張式チャンバ１１３を含むエラストマー本体１０７とを有する。複数のポジションセンサ１０１は、例えば接着剤を用いたり、アームの本体に埋め込んだりすることにより、エラストマー本体（ロボットアームなど）１０７の表面１０３に取り付けられている。ある実施形態では、成型処理中にセンサ１０１をエラストマー本体１０７に挿入するか、または成型後に層の間にセンサ１０１を埋め込むことのいずれかにより、行うこともできる。他の実施形態では、ロボットが作動する時に延伸しないセンサ１０１を歪制限層１０５に組込むことにより（図示せず）、非延伸性の検出器をソフトロボットに追加できる。歪制限層上のセンサを組込む詳細に関しては、代理人整理番号００４２６９７．００４４４ＷＯ１の、「Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｔｒａｉｎ−ｌｉｍｉｔｉｎｇ Ｌａｙｅｒ ｆｏｒ Ｓｏｆｔ Ａｃｔｕａｔｏｒｓ」と題する同日出願、同時係属中の国際出願を参照されたい。あるいは、センサが作動時に膨張するソフト層に追加する必要がある場合、伸縮性ソフトセンサを用いるか、またはリソグラフィ的に蛇行した金線で接続された歪み絶縁性のプラスチック箔またはシリカ箔のアイランドに局所化／取り付けられている、小型のハードセンサを組み込むかのどちらかが可能である。

ソフトロボットが休止している（作動していない）場合、ポジションセンサが、有線手段または無線手段により、それらの位置をプロセッサに送信し、ソフトロボット形態（形状）を、ポジションセンサ（図１ａの中央上側）により設定される直線のように、コンピュータ／プロセッサにより決定可能である。このことは、相対距離を測定することにより実行可能である。この場合、その（１つまたは複数の）位置が知られている参照物体または参照物体の組が、環境またはロボットにある。次に、センサが、参照物体または参照物体の組からのその距離を測定する。ホール効果センサの場合、センサとマグネットとの距離が測定可能である（ここでは、マグネットが基準体となる）。レーザ距離計の場合、光がレーザ距離計のレーザを出射して、基準位置として用いられる物体の表面に衝突し、レーザ距離計の光検出素子に戻る時間を測定できる。次に、ロボットに配置されたレーザ距離計と基準体との相対距離を決定するのに、一周時間を用いることができる。基準体に対するセンサの位置を三角測量するために、一連の基準体を用いてこの測定を実行できる。

ソフトロボットが作動すると（図１ａの下側）、ソフトロボットは屈曲し（１０５’）、複数のポジションセンサが、別の位置（１０１’）に移動し、この情報はまた、有線手段または無線手段によりプロセッサに送信される。したがって、ソフトロボットの位置をポジションセンサの新規な位置に基づいて決定可能であり、この位置を、図１ａ（中央下側）に示すように設定された曲線として示すことが可能である。

このような形態の情報は、有限要素法（ＦＥＭ）分析用のデータ入力として利用可能である（図１ａの右側）。有限要素解析（ＦＥＡ）は、製品が実際の力、振動、熱、流れ、および他の物理的影響にどのように反応するかを予測するコンピュータ化された方法である。有限要素解析により、製品が破壊し、摩耗し、設計された方法で動作するか否かがわかる。一例として、位置データ（異なる圧力で得られる）を有限要素解析で利用して、異なる圧力で作動中に受ける歪みをモデル化できる。

上述の状態推定方法の非限定的な例示的な用途は、以下を含む。
１）事後データ分析。つまり、部分のＦＥＭシミュレーションを検証するデータを得ること、装置の故障形態を評価するデータを得ること、またはリアルタイムでアクチュエータを制御するための方法の一部として後で利用可能な簡略化された運動モデルを生成するためのデータ入力、
２）リアルタイム・データ分析。つまり、閉ループコントロールシステムの一部としての状態推定にリアルタイムでデータを利用可能であり、または、破損の兆候を識別でき、システムを起動させて、完全に破壊される前にアクチュエータから圧力を開放することが可能なフェールセーフシステムの一部として、リアルタイムで利用可能である。

歪みセンサ
幾つかの実施形態では、１つ以上の歪みセンサは、その物理状態を検知するために、ソフトアクチュエータに組込まれるか連結されていてもよい。歪みセンサは、ソフトアクチュエータのポイント位置についての情報を与えないが、代わりに、局所的に増加する位置変化が歪みの関数として測定される。位置情報（図１ｂ）を復旧するために歪みセンサにより提供される歪みデータを組み込んでもよい。図１ｂは、位置／形態／応力／歪み状態の変化を検知する歪みセンサを示す。図１ｂに示すように、未膨張のソフトロボット１２５は、歪制限層１２１と、管１２９を介して外部流体源に連結された複数の膨張式チャンバ１２３を含むエラストマー本体１２７とを有する。この例では、ソフトアクチュエータは、ソフトデバイスの本体に埋め込まれているか、またはエラストマー本体１２７の表面に取り付けられた３つの歪みセンサ１２１を有する。ソフトロボットが作動しない（１２５）場合、エラストマー本体１２７は屈曲せず、歪みセンサが、ソフトデバイスの関連する部分の歪みを分析するコンピュータに、最小の歪みの読出し情報を提供し（または歪みの読出し情報を提供せず）（図１ｂの中央上側）、続いてソフトデバイスの異なる部分の位置を推定する。ソフトロボットが作動する（１２５’）場合、エラストマー本体１２７は屈曲し、歪みセンサは歪み（１２１’）を受け、したがって、より強い歪み読出し情報の信号がコンピュータ／マイクロプロセッサに送信され、ソフトデバイスの新規な関連部分の位置を推定する（図１ｂの中央下側）。このような歪み情報は、有限要素法（ＦＥＭ）分析の基礎となる（図１ｂの右側）。

幾つかの実施形態では、歪みセンサのデータは、ソフトウェアパッケージを含むロボットまたはロボットの外部のプロセッサに送信される。ソフトウェアパッケージは、歪みデータをアクチュエータの屈曲、ねじれ、および／または、延伸と関連させることが可能である。このことは、いろいろな屈曲状態、ねじれ状態、および／または延伸までアクチュエータを膨張させ、対応する歪みセンサ信号を記録することにより、実行可能である。このように、センサ信号とアクチュエータ状態との関係を提供する、経験によるルックアップテーブルを生成できる。あるいは、ＦＥＭを用いて、一連の潜在的アクチュエータ状態のシミュレーションを行うことができる。このシミュレーションにより、センサがアクチュエータの任意の所与のシミュレーションされた状態に設置されたアクチュエータ上の位置で、予想される歪みを測定することになる。次に、アクチュエータの本体にわたる測定済の歪みプロファイルと、同じ歪みプロファイルを含むアクチュエータのシミュレーションされた状態との関係を提供するルックアップテーブルを生成するのに、このデータを用いることができる。いずれの場合においても、ルックアップテーブルがセンサ信号に対応するロボットの状態を含まない場合、ソフトウェアは、測定値に対する類似の読出し情報を含むテーブルから状態のセットを選択し、補間を行いロボットの現在の状態を推定することが可能である。

幾つかの実施形態では、センサにより、ソフトロボットの単一の特性（状態変数）を測定し、ソフトロボットの単一の自由度を、センサの読出し情報に基づいて制御可能である。例えば、図８に示すように、単一の自由度である、その曲率を有するアクチュエータを、アクチュエータに及ぶ大きな歪みセンサにより測定する。この単一データ入力を、システムの曲率を予測するのに利用可能である。というのは、それぞれの曲率状態が固有のセンサの読出し情報を有するからである。この読出し情報に基づいて、適正量の圧力を印加して、所望のアクチュエータ曲率を得てもよい。他の実施形態では、ソフトロボットの複数の特性（状態変数）をセンサで測定し、ソフトロボットの２以上の自由度をセンサの読出し情報に基づいて制御してもよい。

特定の実施形態では、歪みセンサは、アクチュエータ全体あるいはアクチュエータの長さの実質的な部分にわたる大きな歪みセンサであり、また、歪みセンサのスカラ出力は、多くの場合、歪み平均値である。アクチュエータの物理的特性がすでに知られている場合には、アクチュエータの変形状態を決定することが可能であり、ソフトアクチュエータは、１つの自由度により制御可能である（例えば、単一の空気ソフトアクチュエータを、圧力入力のスカラ値により制御可能である）。アクチュエータの物理的特性は、アクチュエータの動作の自由度と加圧流体の圧力との関係を意味していてもよい。

この場合、アクチュエータが通常に機能していると想定して、アクチュエータの位置情報が単一の歪みセンサにより予測可能である（図２ａ）。図２ａから図２ｃは、歪み検知ネットワークを構成するさまざまな方法を示す。具体的には、アクチュエータ２０５のエラストマー本体２０７の全表面にわたる大きな歪みセンサ２０１（歪制限層は２０３として示されている）を用いられることができる（図２ａ）。アクチュエータが作動（２０５’として示されている）すると、このセンサは伸縮し（２０１’として示されている）歪みの読出し情報を提供する。本実施形態では、単一の歪み値が、アクチュエータ全体に対して得られ、これをソフトロボットの状態（位置、屈曲など）を決定するのに用いる。

あるいは、歪みセンサ・ストリップを含むセンサネットワークなどの局所歪みセンサのアレイを、アクチュエータに埋め込んでもよい。本明細書で用いる場合、センサのネットワークは、１つを超えるセンサの用途に関する。アクチュエータが膨張して新規な構成になると（図２ｂ）、これらの歪みセンサは協働して、アクチュエータの複数の位置に関する歪みの読出し情報を提供するように設計可能である。図２ｂは、複数の歪みセンサ２１１（図１ｂと類似の構成を備える）を有するソフトアクチュエータ２１５を示す。一旦、アクチュエータが作動し（２１５’として示される）、歪みの読出し情報を提供すると、このセンサは伸長する（２１１’として示される）。局所歪みのみを検知する小型の歪みセンサの場合、各歪みセンサは、単一ポイントの変形に関する情報のみを提供し、その結果、複数の歪みセンサは、特に補間方法の助けにより、アクチュエータまたはロボット全体の空間的歪み情報を得るために必要である。この補間方法は、ポイントセンサに関して述べたものと同じである。この構成では、検知ネットワークは、自由度が高い（ソフトアクチュエータまたはロボットに埋め込まれている多数の歪みセンサと等しい）。検知自由度がアクチュエータまたはロボットの自由度よりも高い場合、検知ネットワークは、アクチュエータまたはロボットが通常に機能するかを予測する能力を有し、その動作（図２ｂ）を案内するのにこのデータを用いる。ポイントセンサと同様に、ユーザまたはプロセッサは、ソフトアクチュエータの材料特性および歪みセンサからの歪みデータが与えられる場合、センサからの読出し情報を処理して、ソフトアクチュエータの歪み状態を決定できるエラストマー。アクチュエータ上のあるポイントにおける測定された歪みとアクチュエータのそのポイントにおける対応する材料応力との関係を相関させるルックアップテーブルを生成するのに、結果として生じたデータセットを用いることができる。

大きく変形可能な、伸長式ソフトセンサおよびセンサネットワークが幾つか存在する。イオン性ゲル導線、伝導性のグリースまたは共晶ガリウム‐インジウム（ｅＧａＩｎ）の層をエラストマーに埋め込むことは、この目的のために作用することができる。大きく変形が可能なソフト導線を用いて、エラストマーまたは液状導体の層間にエラストマーの絶縁層を挟むことにより、容量性ソフト歪みセンサを製造できる。例示的な伸縮性ソフトセンサは、Ｚｈｉｇａｎｇ Ｓｕｏ ｅｔ ａｌ．Ｓｃｉｅｎｃｅ ３４１，９８４−９８７（２０１３）に記載されている。

なお、さらなる実施形態では、蛇行した接続ワイヤ２２２を備えたハード歪みセンサ２２１のネットワークを、アクチュエータ２２５に埋め込むか取り付けることができる（図２ｃ）。伸縮性の幾何学的形状（蛇行した、または波形のパターン）にパターン化された金属導線を利用することにより、小型の局所歪みを検知するために、既存のハード電子歪みセンサを埋め込み、これらのハードセンサをこれらの伸縮性の金属導線を接続して、全体に柔軟性のある歪み検知ネットワークを形成できる（図２ｃ）。したがって、ソフトロボットが作動して屈曲状態になると（２２５’）、蛇行ワイヤ２２２により接続されたハード歪みセンサ２２１は、なお、それらの適切な機能を維持し、アクチュエータの状態に関する情報を提供する。一例は、「箔タイプ」の歪ゲージであり、これは、典型的に、裏当て材料に装填される電気抵抗性の箔のパターンからなる。この歪ゲージは、箔が応力を受けると箔の抵抗が既知の方法で変化するという原理に基づいて作動する。

他の実施形態では、ソフト歪みセンサが、伝導性の液体（例えば、液体金属である共晶ガリウム‐インジウム（ｅＧａＩｎ）、イオン性液体、またはカーボングリスなど）でエラストマーに充填された埋め込み型チャネルを用いて作製される。センサが歪んでいると、流体チャネルは形状を変え、したがって、内部の伝導性の液体が変形する。伝導性の液体の抵抗率が一定のため、チャネルの形状が変化すると液体が充填されたチャネルの抵抗は変化し、信号を生成する。これらは、ソフト歪みセンサまたは伸縮性センサネットワークを作る唯一の可能な方法ではない。大きく変形可能な任意の伸縮性歪みセンサまたは伸縮性センサネットワークが、ソフトアクチュエータの歪み検知システムの機能を果たすことが可能である。

他の実施形態では、異なるタイプの歪みセンサ、センサネットワーク、またはセンサシステムを、ソフトアクチュエータの歪制限層で用いてもよい。歪制限層が作動中に限られた変形を受けるので、利用される好適なセンサは、剛性が大きくても可撓性が小さくてもよい。これらの実施形態では、センサを、歪制限層に埋込み、または一体化してもよく、あるいは歪制限層に取り付けるか連結してもよい。本明細書で記載しているように、１つ以上の実施形態では、歪制限層は、エラストマー本体と比べて大きい剛性を有するか、小さい伸縮性を有し、エラストマー本体と比べて約１０％、約２０％、約５０％を超える割合、約１００％を超える割合、または、約５００％を超える割合、大きい剛性を有する。

磁気センサ
ソフトアクチュエータの物理状態を検出するセンサは、ポイントポジションセンサや歪みセンサに限定されない。他の実施形態では、他のセンサが、別々に埋め込まれ／取り付けられて相互作用し、または連続的に埋め込まれ／取り付けられて、変形可能な（ソフト歪みセンサなどの）ソフトアクチュエータの物理状態を示す指示器の機能を果たすことができる。一実施形態では、磁気センサが、複数の電磁石と連動して利用され、能動マーカとして作用し、ソフトアクチュエータにタンデムで埋め込まれている（図３ａと図３ｂ）。特定の実施形態では、システムが分割されて、マグネットがアクチュエータにあり、磁気センサが周囲環境にあるか、またはその逆になってもよい。磁気検知システムとして、周囲環境における界磁コイルの集合を通る相対磁束を測定することにより、磁性マーカの位置および向きを計算できる。特定の実施形態では、これらのコイルは、マグネットと共に、アクチュエータ内にあってもよい。コイルの電圧または電流の相対的強度により、このようなシステムが、磁気マーカの位置および向きの両方を計算できる。また、ソフトアクチュエータに設置された各電磁式マーカが、磁気パルスを放出するように設計可能である。その結果、ソフトアクチュエータの本体に沿った磁気マーカが時間系列で磁気パルスを放出した場合、それは、磁気検知システムはマーカを区別し、したがって、アクチュエータに沿ったポイントに各信号を順に割り当てることが可能であろう。

図３ａと図３ｂは、ソフトアクチュエータの磁気検知ネットワークを示す。したがって、図３ａに示すように、ソフトロボット３０１は、その表面に取り付けられた３つの磁気センサ（３００Ａ、３００Ｂ、および３００Ｃ）を有する。作動中、ソフトロボットは、屈曲状態（３０１’）にあり、磁気センサは、異なる位置（３００Ａ’、３００Ｂ’、および３００Ｃ’）にある。これらの磁気センサのこの磁界読出し情報は、受信器により記録され、コンピュータ／プロセッサ（図３ａ）により送信されて分析される。あるいは、ソフトアクチュエータ３０１の本体に沿った３００Ａ、３００Ｂおよび３００Ｃの各センサが、磁気パルスを固有の頻度で放出した場合、磁気検知システムまたはプロセッサが、界磁コイル（図３ｂ）のネットワークで測定された時間依存性信号にフーリエ変換を実行することにより、センサすべてからの信号を同時に測定することが可能である。いずれの場合でも、センサは、このデータを３次元空間におけるアクチュエータのリアルタイム位置および形態マップに変換する受信器を通して、コンピュータ／プロセッサに接続可能である。各エミッタが異なる頻度で信号を放出するので、結果として生じる時間依存性の磁界測定値は、個々のエミッタ信号すべての干渉に起因する複雑な信号となる。それでもやはり、フーリエ変換がこの複雑な時間依存性信号を信号のパワースペクトル・プロットに変換できるので、ロボット上の異なるエミッタから生じる測定強度を区別するのが容易である。所与の信号として、パワースペクトルは、所与の周波数ビンの範囲内にある信号電力の一部（単位時間当たりのエネルギ）のプロットを示す。各周波数がロボット上の特定のエミッタに対応するので、このパワースペクトルは、実際には、ロボットのそれぞれの位置への信号電力のプロットである。次に、所与の位置に対する電力がその位置のエミッタと受信器との距離に比例するので、このパワースペクトルは、ロボットの受信器と各エミッタとの間の距離を測定するのに利用可能である。

圧力センサ
ソフトアクチュエータまたはソフトロボットの状態を決定する別の代替案は、複数のチャンバを備えたソフトロボットの各空気圧チャンバに接続されているか、埋め込まれている圧力センサのネットワークを用いることである（図４ａと図４ｂ）。このソフトアクチュエータ４０３は、圧力センサ４０１および複数の空気圧チャンバを埋め込んでいる。このセンサ４０１は、空気圧チャンバ（図示せず）に埋め込まれていてもよく、したがって、空気圧チャンバ内の圧力の情報を提供する。このセンサは、ソフトアクチュエータが未作動の場合（図４ａ、４０３）、およびソフトアクチュエータが作動している場合（図４ｂの４０３’として示されて、センサはセンサ４０１’として示されている）、空気圧チャンバ内の圧力に関する情報を提供するのに利用可能である。いずれの場合でも、センサからの圧力の読出し情報は、コンピュータ・システム／プロセッサに連結／供給可能であり、（例えば公知のシミュレーションデータの測定値を用いて）圧力情報をソフトアクチュエータの形態に関連させる。したがって、各チャンバの圧力を知ることにより、ＦＥＡ分析を実行することにより、あるいは実験に基づいて導き出した、圧力の関数としての各チャンバの作動度を含むルックアップテーブルを用いることにより、ソフトアクチュエータまたはソフトロボットの形態を決定することが可能である。幾つかの実施形態では、圧力センサにより得られる情報が、センサからの読出し情報に基づいて流体膨張圧を調整するように構成されたコントローラシステムにさらに送信される。

ソフトデバイスの形態をリアルタイムに測定する１つの重要な用途は、装置の膨張挙動においてヒステリシスを補うことである。例えば、ソフトアクチュエータが所与の圧力Ｙまで膨張し、続いて新規な圧力Ｘまで膨張し、ＸはＹよりも大きく、次に、圧力Ｙまで再び膨張すると、条件に応じて時々観察されるのは、より大きな作動度が、Ｙまで２回目に膨張する時に生じることである。このヒステリシス効果が顕著であるシステムにとって、ソフトデバイスに供給される圧力を知ることは、その形態を決定するには不十分である。これらの場合、センサまたはマーカ（歪みセンサ、磁気マーカ、ＬＥＤマーカなど）のネットワークは、圧力とは無関係なパラメータの測定を助けるが、ソフトアクチュエータまたはロボットの形態を決定するのに利用可能である。このようなセンサのシステムは、ソフトデバイスの所望の形態をそのデバイスの過去の膨張のメモリに関係なく達成することを保証するのに利用可能である。

力センサ
幾つかの実施形態では、ソフトロボットデバイスが、ソフトグリッパである。幾つかの実施形態では、ソフトグリッパなどのソフトロボットデバイスが、ソフトデバイス／ロボットの状態の推定に用いられる力センサを含む。本明細書で記載されているように、ソフトアクチュエータが物体と接触している場合、圧力およびアクチュエータを膨張させるのに用いる空気の体積を知ることは、アクチュエータ形態を知るのに十分な情報とはなり得ない。この場合、アクチュエータの表面の力センサからの読出し情報と連動して、アクチュエータを膨張させるのに用いる膨張圧および空気の体積に関するデータを用いて、アクチュエータ形態を決定することが可能である。このような圧力、空気流量、および力の情報の組合せが、ソフトロボットグリッパを制御ためには重要となる。

現在、精密な物体を操作するグリッパ（またはエンドエフェクタ）を製造することは難しいと考えられている。これは、部分的に、フィンガを構成するグリッパ材料として、金属およびプラスチックなどの公知の材料を用いていることが理由である。これらの材料は柔軟性がなく、結果として、フィンガと把持された物体との接触領域が最小となり、力の集中点領域（物体に損傷を与えうる）が大きくなる。この問題を回避する１つの方法は、多関節を有するフィンガを製造することである。これにより、フィンガが物体とコンフォーマルに接触するようになる。また、センサはフィンガに埋め込んでいるので、センサの硬質部分のうちの１つが物体に過剰な力を加える前に、コンピュータによりフィンガを停止させることが可能である。この方法は有効ではあるが、同時に問題も生じる。というのは、この方法ではグリッパがより複雑に、より高価になるためである。ソフトグリッパは、ソフトマテリアルから作られるので、精密な物体の操作に適している。それにもかかわらず、ある状況下では、ソフトグリッパであっても精密な物体に過剰な力を加える可能性がある。したがって、物体へ加わる力が所定の閾値力を超えるのを防止するコントロールシステムと連動して利用可能なソフトグリッパに、力センサを組込むことが有用となる。特定の実施形態では、コントロールシステムは、センサからの圧力読出し情報に基づいて、流体の膨張圧、したがって、ソフトボディの剛性および把持圧力を調整するように構成されている。力センサの感度は可変であり、所定の範囲で力を検出するように設計可能である。特定の実施形態では、力データは、フィードバックシステムの一部として利用でき、グリッパのカスタム把持プロファイルを生成できる。広範囲にわたる物体の利用可能な力プロファイルは、公知であり、それに対して、同じソフトグリッパを複数の種類の物体を操作するのに利用可能である。例えば、本明細書で記載されたソフトグリッパを用いて、食料品店で買物袋に詰めるためにトマト、魚、および紙パック入りの牛乳を操作してもよい。手術では、本明細書で記載された牽引子などのソフトロボットグリッパを用いて、腸、筋肉、および筋膜を収縮させてもよい。

図９は、一体化した力センサを備えたソフトグリッパ９０１を示す。グリッパ９０１が、入口９０３を介して流体源に接続された複数のチャンバ９０５を含むソフト・エラストマー本体９１０と、歪制限層９０９と、壊れやすい物体９０７を把持するのに用いる力を検知するための２つの力センサ９０９とを含む。特定の実施形態では、運動コントローラと連動してこれらの力センサを用いることができ、極端な力を握持物体に加えずに、それにより物体への損傷を防止することを確実にする。例えば、コントローラは、チャンバ９０５を膨張させるのに用いる流体量を制御し、それにより、物体を把持するために用いる力を制御するのに利用可能である。

他の実施形態では、力センサは、ソフトロボット上の「把持検出」のために利用可能である。具体的には、１つ以上の力センサが、ソフトロボットハンドのフィンガに含まれていてもよく、フィンガが物体と接触するようになるかどうか判断すると、空間周辺で単に渦巻くのとは対照的に握持しようとしているので、したがって、フィンガは何も掴まない。このタイプの検出は極めて重要である。というのは、把持する物体がないと、前方に移動が不可能であり、その物体で何かをすることができないからである。

ソフトロボット用の力センサを生成する幾つかの例示的方法を、以下に記載する。
１）ソフトフィンガの先端部で、従来の気圧センサをエラストマーに鋳造してもよい。Ｒｏｂｅｒｔ Ｄ．Ｈｏｗｅと共同研究者は、通常は空気圧力を測定する気圧センサを、エラストマーのブロックに加えた力を測定することのできる埋め込みセンサにしてもよいことを証明した。例えば、「Ｔｈｅ Ｆｅｅｌ ｏｆ ＭＥＭＳ Ｂａｒｏｍｅｔｅｒｓ：Ｉｎｅｘｐｅｎｓｉｖｅ ａｎｄ Ｅａｓｉｌｙ Ｃｕｓｔｏｍｉｚｅｄ Ｔａｃｔｉｌｅ Ａｒｒａｙ Ｓｅｎｓｏｒｓ」Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ＆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｍａｇａｚｉｎｅ，ＩＥＥＥ（Ｖｏｌｕｍｅ：２１，Ｉｓｓｕｅ：３，Ｐａｇｅ：８９−９５，Ｙｅａｒ ２０１４）を参照されたい。これらの実施形態では、センサは、未硬化のエラストマーおよび脱ガスされた真空に設置可能であるので、センサ内の空気が未硬化のエラストマーと交換可能である。次に、ソフトフィンガの表面にあるエラストマーにセンサを埋め込み、このことは物体を接触させることを意図するものである。
２）ソフトコンデンサをソフトフィンガの先端部に鋳造し、印加圧力センサとしてこのコンデンサを用いてもよい。ソフトコンデンサは、ハーバード大学、工学・応用科学部（ＳＥＡＳ）のＺｈｉｇａｎｇ Ｓｕｏによりすでに製造されており、ソフト歪みセンサに関する部分はこの出願よりも早くに述べたものである。誘電体層としての役割を果たすエラストマーの絶縁層をエラストマー導体層の間に挟むことにより、コンデンサが作製された。この場合、延長することによりソフトコンデンサを歪みセンサとして用いる代わりに、ソフトコンデンサを圧縮することにより、圧力センサとしてソフトコンデンサを用いることになる。圧縮により、エラストマー導体の２層間にあるエラストマーの電気的絶縁層が薄くなり、それにより、静電容量の測定可能な変化が生じる。
３）他の実施形態では、最小限に伸縮可能な薄板デバイスとして一般に販売されている「Ｆｏｒｃｅ−Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｒｅｓｉｓｔｏｒｓ」（ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｆｏｒｃｅ−ｓｅｎｓｉｎｇ＿ｒｅｓｉｓｔｏｒを参照されたい）を用いてもよい。歪制限層またはソフトアクチュエータのエラストマー本体にＦＳＲを取り付けることができる。このＦＳＲは、接合用接着剤で歪制限層に取付け可能であり、歪制限層に覆い成形が可能であり、次にアクチュエータに設置される生地（または「人工織物」）に取付け可能であり、あるいは、ＦＳＲが最小限にのみ伸縮可能であるため、アクチュエータの歪制限層とセンサの二重の機能を果たすことができる。ＦＳＲが歪制限層の中立屈曲面に配置されている限り、ＦＳＲが最小限にのみ伸縮可能であるという事実は、アクチュエータの動作を妨げることはない。可撓性電子機器をソフトロボットと一体化することのさらなる詳細は、米国仮出願第６２，０４０／９０５号に記載されており、その内容は、参照により、全体として組み込まれる。
４）他の実施形態では、ソフト力計測抵抗器が記載されている。カーボングリスのような伝導性の液体で充填された流体チャネルを、ソフトフィンガの先端部に埋め込み可能であり、チャネルに沿ったポイントを圧縮すると、チャネルは、測定された端から端までのチャネルの抵抗が変化する領域で薄くなる。

センサとしての慣性計測装置
幾つかの実施形態では、１つ以上の慣性計測装置（ＩＭＵ）が、ソフトアクチュエータまたはソフトロボットの状態を判断するのに利用可能である。ＩＭＵは、加速度計、ジャイロ、および磁力計の組合せを用いる電子デバイスであり、３次元空間でのデバイスの位置や向きを予測する。一例では、アクチュエータの先端部またはその近くにあるＩＭＵが、アクチュエータ先端部のその開始位置に関連する角度および向きの情報を提供できる。アクチュエータの寸法およびＩＭＵのデバイス上の設置が知られているので（底面から先端のＩＭＵへの距離など）、アクチュエータの状態をＩＭＵデータから推定可能である。

ＩＭＵの初期位置、速度、および向きなどのデータを理解していることにより、ＩＭＵ加速度計に由来するその加速度の測定値や、ＩＭＵジャイロに由来するその向きの測定値などのＩＭＵのセンサ読出し情報を用いて、これ以降のあるときの状態に近づける。この処理は、デッドレコニング（自立航法）として知られている。ＩＭＵの読出し情報が潜在的に不正確であるために、ＩＭＵが知られている状態にあった時から時間が経過するにつれて、ＩＭＵの現在の状態の予測がますます不正確となるであろうということに留意されたい。その結果、デッドレコニングを用いるシステムが、周期的に知られている状態に入り、デッドレコニングアルゴリズム用に新規な較正点を提供することは一般的である。ソフトアクチュエータでは、較正点として膨張しないときに、アクチュエータの状態を用いることが可能であり、作動の周期中に状態を推定するためのデータのみを収集することが可能である。このことは、ＩＭＵにより達成可能な状態推定の質を大きく向上させる。

したがって、図１０に示すように、グリッパ１００１などのソフトロボットデバイスが、デバイスの表面に取り付けられた２つのＩＭＵ１００２を含む。その緩和した未作動状態１００３（点線）では、グリッパは物体１００９と接触していない。グリッパがその作動状態１００５（実線）にある場合、グリッパの本体が矢印方向に移動し、物体１００９を把持する。ソフトグリッパが巻きついている時の先端部ＩＭＵからのデータは、ソフトグリッパがその静止状態（図１０）にある時の先端部ＩＭＵからのデータとは、極めて異なるものである。

ＩＭＵデータはまた、握持された物体や、アクチュエータが故障しているかどうかに関する情報を推定するのに利用可能である。例えば、妨害を受けないソフトアクチュエータが、ＩＭＵが記録可能な所与の入力圧力のための極めて予測可能な運動経路を有する。所与の圧力で予想される運動経路からのずれを用いて、アクチュエータの運動を妨害している物体のサイズ／形状、および物体に印加された力を推定することが可能である。さらに、妨害を受けないアクチュエータによりＩＭＵで測定されるような予想外の運動経路が生じる場合、このことにより、アクチュエータが故障していることをコントローラおよびオペレータに示すことになるであろう。

アクチュエータが自由空間で加圧される場合、作動圧力とアクチュエータ曲率との間のよく知られた関係が存在する。物体がアクチュエータの経路の中で邪魔になる場合、アクチュエータは、その屈曲運動を完了できず、代わりに、その経路内で物体を上へ押圧する。その物体を包む複数のフィンガを備えたグリッパを持ち、それらのフィンガがすべてＩＭＵを有するので、各アクチュエータの形状を決定できる場合、握持された物体の外側プロファイルの測定値として、ＩＭＵの位置の読出し情報の集合を処理することが可能である。アクチュエータが作動の周期中に不規則な経路を通って移動しているが、フィンガに埋め込まれている力センサが、フィンガの印加力の変化を測定していないことを、アクチュエータのＩＭＵが示す場合、このことは、経路の変化が物体と接触しているフィンガに依るものではないことを意味することになる。フィンガ自体の変化があり、潜在的にこの変化はフィンガの損傷のサインとなるという可能性が高い。例えば、加圧されると急に動いたフィンガはなお作動するが、作動度は、動いていないフィンガと比べて少なくなる。その結果、ロボットフィンガを加圧し、予想される半分しか屈曲していない場合には、フィンガは物体に衝突しているか、あるいは飛び出しているかである。

ＩＭＵはまた、外部のモーションキャプチャデバイスを必要とすることなく生体機械的運動を測定するのに有用であることが証明されている。ＩＭＵとソフトアクチュエータとの組合せをリハビリテーションおよび介助の用途に用いることができる。例えば、図１１に示すように、膝などの接合部に加えられるソフトアクチュエータ１１０１を、接合部手術や負傷から回復している人に対して、持続受動運動の練習を実行するのに利用可能である。このアクチュエータ１１０１は、そのチャンバに接続された加圧流体管１１０３と、弾性バンド１１０５と、ＩＭＵ１１０７とを含む。１つ以上のＩＭＵ１１０７を、接合部やその周囲に設置して、ソフトアクチュエータにより生じる運動を追跡でき、コントローラがこのデータを用いて、ソフトアクチュエータのために生成した可動域の限界値を設定できる。（図１１は、左部分が弛緩状態のアクチュエータ１１０１を示し、右部分が作動状態のアクチュエータ１１０１’を示している）。同じ概念は、足関節、肩、肘、手首、手指、頚部、股関節部、足指、などを含むすべての接合部に適用できることに留意されたい。さらに、足関節、股関節部、肩、手首などの複数の自由度を有する接合部に対して、これらの可動域を支えるために複数のアクチュエータが必要となるだろう。そして、このことは、１つ以上のＩＭＵによりさらに達成できる。

本明細書で用いる場合、持続受動運動（ＣＰＭ）装置は、軟組織の外科的処置または外傷に続くリハビリテーションの第１の段階中に用いられる装置に関する。フェーズ１のリハビリテーションの目標は、術後痛をコントロールし、炎症を減少させ、特定の平面内で受動的に動きを与えることにより、治癒修復または組織を保護することである。ＣＰＭは、制御された可動域を通して接合部を常に運動させるＣＰＭ装置により行われ、厳密な範囲は接合部に依存するが、ほとんどの場合、可動域は時間とともに増加する。本明細書で記載されたソフトロボットＣＰＭ装置として、接合部を常に運動させる仕事を実行するために、ソフトアクチュエータを用いることができる。リハビリテーション中に接合部の可動域を制御することが重要であるので、ロボットに実装されたＩＭＵを用いて接合部の運動を追跡することができ、ソフトアクチュエータにより、所望の可動域の外側での接合部の動きを抑制できる。デッドレコニングを用いた状態予測の正確度を維持するために、再びＩＭＵが周期的な再較正を必要とするので、較正点として可動域内のあるポイントを定義することが必要となる。これを実行するために、接合部の完全な開状態または完全な閉状態が較正点として利用できるように、接合部の一面に１つのＩＭＵを設置してもよい。というのは、患者にはこれらの位置を再現することが容易であろうし、その結果、ＩＭＵ間の相対距離を再現することが容易であろうからである。これらの接合部の位置が問題となっている治療のための所望の可動域より外側にある場合、各較正ステップ前に知られている角度で接合部を設置する外部の固定具を製造できる。

特定の実施形態では、１つ以上のＩＭＵおよびコントロールシステムを含むソフトロボットを有するソフトロボットシステムが記載されている。ソフトアクチュエータをいつ起動させるべきかをコントロールシステムに知らせるためにＩＭＵ運動データを用いてもよい。これは、運動を始めることはできるが運動タスクを完了するのに難がある患者にとって有用であろう。このシナリオでは、ＩＭＵおよびコントローラは、ユーザが自分の能動可動域の限界に達する時点を検出でき、運動タスクを完了するために介助する力を与えるようにウェアラブルソフトアクチュエータ装置に命令できる。したがって、１つ以上のセンサ読出し情報（ソフトロボットの位置など）を監視するプロセッサを用いて、ソフトロボットの状態を推定または評価してもよい。

熱センサ（サーマルセンサ）
幾つかの実施形態では、１つ以上の温度検出器を備えたソフトロボットまたはソフトアクチュエータが記載されている。この温度センサは、ソフトロボットまたはソフトアクチュエータの歪制限層または空気圧層に埋め込まれていてもよい。他の実施形態では、温度センサは、ソフトロボットまたはソフトアクチュエータの歪制限層または空気圧層に取り付けられていてもよい。ある実施形態では、空気圧層内のガスまたは流体の温度を測定する温度センサが空気圧層の内部に含まれている。

公知である任意の温度センサを用いてよい。温度検出器の非限定的な例には、サーミスタ、電気抵抗式温度検出器、および熱電対が含まれる。

エラストマー材料の機械的特性（例えば剛性）は、温度と強い関連がある。温度変化は、ソフトアクチュエータの物理挙動を可逆的に、または、恒久的に変更できる。ソフトアクチュエータに埋め込まれているか取り付けられた温度センサが、アクチュエータの構成で用いられたエラストマー材料の動作温度の変化を検出でき、マイクロプロセッサベースのコントロールシステムが、アクチュエータを作動させるのに用いられる流体圧力を調整して、エラストマーの機械的特性の変化を補うことができる。例えば、エラストマーの剛性は温度により変化するので、ソフトアクチュエータは、異なる温度で所与の作動形状を得るために、異なる膨張圧が必要となる。特定の実施形態では、ソフトアクチュエータは、その温度に関係なく必要に応じて作動圧力を調節することにより、コントロールシステムは温度データを用いて同じ形状に膨張することを保証するように設計されている。

特定の実施形態では、アクチュエータ内の温度を測定して、温度がアクチュエータを構成するエラストマーの安全な動作範囲外にあるかどうかを決定してもよく、これにより、ロボットシステムの運転が停止してもよい。例えば、アクチュエータの温度が特定の閾値以下になると（典型的にシリコーンに対して−１００℃以下）、エラストマーが脆弱になる。その結果、アクチュエータを膨張させると、アクチュエータが破損してロボットが破壊される。複数の熱センサ１２０３を含むソフトロボット１２０１を図１２に示している。

ソフトアクチュエータの表面は動作中に歪むので、センサ間の相対距離は一定のままではない。このようなネットワークのセンサ間の相対距離の変化により、分布するセンサアレイ全体の信号の強さ勾配の分析に基づく方法を用いようとする場合、関心のある信号がどちらの方向から到来するかを決定するのが複雑になる。この問題を最小化するため、特定の実施形態では、空間分布するセンサのネットワークをソフトロボットの歪制限層に追加してもよい（例えば、歪制限層の中に埋め込んでもよいし、歪制限層の表面に取り付けてもよい）。というのは、歪制限層は、ソフトロボットにおいて作動中に生じる歪みが最も小さい箇所だからである。

体積センサ
幾つかの実施形態では、１つ以上の体積センサを備えたソフトロボットまたはソフトアクチュエータが記載されている。体積センサは、ソフトロボットまたはソフトアクチュエータのチャンバに埋め込まれていてもよいし、チャンバに流れる流体の体積を測定するように構成されていてもよい。他の実施形態では、ソフトロボットまたはソフトアクチュエータが、プロセッサおよびコントロールシステムの少なくとも１つを含むソフトロボットシステムの一部分である。このプロセッサは、体積センサから読出し情報を受信するように構成されている。読出し情報の解釈に基づいて、プロセッサは、より多くの体積の流体がチャンバに進むことを減らすか停止する命令をコントロールシステムに送信してもよい。したがって、体積センサから読出し情報は、ソフトロボットのチャンバの加圧状態に関する指示器の役割をしてもよい。

［把持可能なソフトロボット（ソフトハンド）］
１つ以上の実施形態では、成型処理を用いて、作動可能な電子ソフトロボットを作製できる。伸長性エラストマー材料を型に鋳造して、可撓性と伸縮性を有し、空気圧、液圧、または減圧（真空引き）により作動するネットワークを生成する。このネットワークは、非伸長性や最小限に伸長可能な歪制限層を有する一面に裏付けされており、電子部品を歪制限層に組み込む。幾つかの実施形態では、前記歪制限層は、エラストマー本体と比べて、約１０％、約２０％、約５０％を超える割合、約１００％を超える割合、または、約５００％を超える割合（または、本明細書において示される値のいずれかに制限する任意の範囲）大きい剛性を有する。

１つ以上の実施形態では、電子部品は、作動中にソフトロボットに生じる歪みを監視できる歪みセンサを含む。例えば、電子ソフトロボットは、ヒトの手の動きを模倣するアクチュエータを有するロボットを含んでいてもよく、電子ソフトロボットは、作動中にアクチュエータの曲率を測定する歪みセンサを備えていてもよい。

ソフトロボットシステムの有望な応用として、柔軟な人工器官を作製するためのソフトロボットハンドまたは協調ロボット用のハンドの製造が挙げられる。ソフトハンドは電子センサと一体化される。これにより、握持している物体との相互作用を感知できるハンドが得られる。

図５Ａと図５Ｂは、埋込み型曲率センサを備えた空気圧ソフトハンドグリッパの製造に用いられる手順を示す図である。リソグラフィを用いて、３次元印刷で製造したプラスチック製の型にＥｃｏｆｌｅｘシリコーンプレポリマーを鋳造することにより、空気圧作動層を製造した。この歪センサは、ポリエステル／セルロース混合紙上にあるピエゾ抵抗式歪みセンサである。図５Ａに示す３ステップ処理を用いて、ピエゾ抵抗式センサを含む可撓性の電子歪制限層を得た。まず、接着テープを備えた紙にアルミニウム電極を付着させた。次に、ステンシルマスクを用いて、カーボンブラックと、ポリジメチルシロキサンポリマーとの混合物であるｓｙｌｇａｒｄ１８４（ｃ‐ＰＤＭＳ）で作られる曲率センサを印刷した。この曲率センサは、アルミニウム電極と部分的に重なりあっている。ｃ‐ＰＤＭＳ線を１００℃で１０分間硬化させた。最後に、Ｅｃｏｆｌｅｘプレポリマーを用いて、Ｅｃｏｆｌｅｘポリマー作動層を紙ベースの可撓性の電子歪制限層の頂部に配置して、２つの部分を接着することにより、ハンド・アクチュエータの組立てを完了させた。紙を気密の複合材料に変えるため、この紙全体をＥｃｏｆｌｅｘシリコーンプレポリマーで薄くコーティングした。この集合物を６０℃で１時間硬化させた後、過剰な紙とポリマーをハサミで切り取った。

ハンドの操作は、図６Ａから図６Ｍに示されている。図６Ａは、伸長性エラストマー層の空気圧ネットワークを示す、ハンド状ソフトロボットを上面から見た図である。図６Ｂは、印刷されたピエゾ抵抗式センサを備えた歪制限層を示す、ハンド状ソフトロボットを下面から見た図である。図６Ｃから図６Ｇは、ハンド状アクチュエータの各「フィンガ」が独立して加圧作動可能であることを説明する図である。フィンガアクチュエータは、人の手の典型的な動きをもたらすように独立して、または協調して操作可能である。図６Ｈから図６Ｍは、一例として、鶏の卵を持ち上げるハンド状ソフトロボットの性能を説明する図である。

グリッパの歪制限層に印刷されているピエゾ抵抗式ｃ‐ＰＤＭＳセンサは、操作中、各フィンガの曲率を感知できる。グリッパのフィンガが加圧に応じて屈曲すると、曲率センサが伸縮する。このような伸縮により、曲率センサの浸透回路網（パーコレーションネットワーク）の接続性が減少し、これにより、その抵抗が増大する。歪制限層の紙は、屈曲の中立面の近くにある（中立面は、梁の材料が応力を受けていない場合の梁内の表面である）。センサが非伸長性層に対向する紙の面で中立屈曲面の上に印刷されているので、センサは作動中に伸長力を受ける。センサが反対側に印刷されると、センサは、作動中に圧縮力を受けることになり、センサの抵抗が降下することになる。空気圧チャネルの圧力を解放した後、ｃ‐ＰＤＭＳセンサの形状と電気的抵抗は完全に元に戻る。歪みセンサの抵抗を監視して、各フィンガアクチュエータが受ける反り量と関連付けてもよい。各フィンガアクチュエータは、別々に監視できる。図７Ａから図７Ｅは、ハンド状ソフトアクチュエータの各フィンガアクチュエータに対する抵抗対曲率のプロット（正方形のデータ点によりプロットされている）である。これは、適度な歪みに耐えられる歪制限層上の電子部品の一例である。実際は、適度な歪みは、その感知能力のために用いられる。

電子ソフトロボットは、電子回路が、歪みを加えられまたは圧壊したときに、頑強であって動作不良に耐えられる特性を有する。この特性は、ロボットが、危険な条件下や人間の直接的監督がない状況での作動が想定される多くの用途で魅力的である。図７Ａから図７Ｅでは、繰返し打込みを行った（ハンマーで衝撃を与えた）後でフレキシブル電子機器の性能が変わらないことが（丸い点でプロットされたデータで）示されている。その結果、これらのフレキシブル電子機器は、ソフトアクチュエータが用いられる幾つかの厳しい環境で耐え抜くことができる。

幾つかの実施形態では、センサ自体は、可撓性を有し且つ伸縮可能（「ソフト」）であり、したがって、ソフトロボットが屈曲すると屈曲・伸縮が可能であり、ソフトロボットデバイスの作動範囲内で、その適切な検知機能を維持したままである。特定の実施形態では、ソフト歪みセンサが付着されているソフトアクチュエータを、図８ａから図８ｄを参照しつつ説明する。図８ａは、エラストマーから作られる付着されたソフト歪みセンサと、カーボングリス抵抗器と、スチールウール電線（「Ｅ−ｆｌｅｋｓ」と称する）とを備えた、ソフトアクチュエータを示す図である。図８ａの上側の図は、吸気管８０２と、ソフトロボットのエラストマー本体の上面に取り付けられるソフト歪みセンサ８０３とを備えたソフトアクチュエータ８０１を示す。図８ｂの下側の図は、同じアクチュエータ８０１の側面を示す図であり、エラストマーが封入されたカーボングリス抵抗器８０５から作られるセンサ８０３の拡大部と、ここでは「Ｅ−ｆｌｅｋｓ」（８０７）と称するスチールウール電線とを含む。

図８ｂは、ソフトアクチュエータの膨張時にセンサ８０３内のカーボングリスチャネルを薄くして延ばす図である（屈曲したソフトアクチュエータ８０１’として示されている）。図８ｃは、抵抗測定値が３８．０ｋΩである、ソフトデバイス８０１のその膨張してない状態における写真を示す図である。図８ｄは、画像の右下のスクリーンに抵抗（ここでは９１．２ｋΩ）が増加したことを示す、その膨張した状態でのソフトデバイス８０１の写真を示す図である。したがって、センサからの抵抗読出し情報は、センサの抵抗をソフトロボットの本体の歪み状態および／または曲率と相関させるプロセッサに処理／供給されてもよい。

［ソフトロボットシステム］
幾つかの実施形態では、本明細書で記載されている１つ以上のセンサを含むソフトロボットと、プロセッサおよびコントローラシステムの少なくとも１つとを含むソフトロボットシステムが記載されている。したがって、幾つかの実施形態では、ソフトロボットシステムがソフトロボットを含み、ソフトロボットは、エラストマー本体であって、その本体内に配置された１つのチャンバまたは複数の相互接続チャンバと、チャンバまたは複数の相互接続チャンバへの流体を受けるように構成された加圧口と有するエラストマー本体と、物理的信号、化学的信号、または電気信号を検出するように構成された少なくとも１つのセンサと、センサに動作可能に連結されるように構成され、センサの読出し情報を受信し、その読出し情報を解釈するプロセッサのうちの少なくとも１つと、１つ以上のセンサにより生成される読出し情報、またはプロセッサによる読出し情報の解釈に基づいて、ソフトロボットの運動を制御するように構成されたコントロールシステムとを備える。

ソフトロボットシステムの動作の非限定的な例について、図１３を参照しつつ説明する。ステップ１３０１では、センサは、ソフトロボットの状態に関連する物理的特性、化学的特性、または電子的特性を検知して、信号を発生させる。続いて、ステップ１３０２では、信号を有線または無線でプロセッサに送信する。プロセッサは、信号を受信して解釈をし、ソフトロボットの状態に関する情報を得る（ステップ１３０３）。特定の実施形態では、センサにより得られる情報に基づいて、ユーザおよび／またはプロセッサが、ロボットの状態を推定するために、読出し情報を用いることができる。プロセッサにより、公知のデータ整合方法を利用してよい。最後に、コントロールシステムは、ソフトロボットの状態に関する情報を受信し、必要に応じて、ソフトロボットの状態を変更する。

［歩行運動が可能なソフトロボット］
ソフトロボットの実施形態について、図１４ａから図１４ｃを参照しつつ説明する。図１４ａは、ガラス板の下で這うソフトロボットの写真を示す。図１４ｂの左側は、ソフトアクチュエータ１４０１を含む図１４ａに示されるロボットの表層上にある空気圧ネットワークを示す図であり、図１４ｂの右側は、図１４ａに示されるロボットの底部にある歪制限層１４０２を示す図である。図１４ｃは、ソフトロボットの歪制限層にあるセンサの分布ネットワークを示す図であり、処理装置１４０５と、センサ１４０３と、センサ１４０３および処理装置１４０５を連結する蛇行ワイヤ１４０７とを含む。これは、信号が発する方向を決定することが可能な信号強度勾配ベースの検出方法である。したがって、単一の信号をセンサの空間分布ネットワークで測定可能である。信号強度は信号源からの距離の関数として減少するので、センサの分布ネットワークにわたって測定された信号強度の勾配を用いて、信号が到来する方向を決定できる。例えば、マイクロフォンの分布ネットワークを用いて、音声信号が到来する方向を決定できる。この例では、音源に最も近いマイクロフォンが最高強度の音声信号を測定する一方で、電源から最も遠いマイクロフォンンが最低強度の音声信号を測定する。これらのマイクロフォンは、次に、分析のためにこれらの強度測定値をプロセッサに送信する。このプロセッサは、ネットワークのすべてのマイクロフォン間の相対距離を認識すると共に、ネットワーク全体の両方の強度の測定値を用いて、音声信号が生じた方向を決定する。

本明細書において、別途定義されるか、用いられるか、または特徴付けされない限り、本明細書で用いられる用語（技術用語および科学用語を含む）は、関連技術に照らして許容される意味と一貫性のある意味を持つと解釈すべきであり、本明細書で明示的に定義されない限り、理想的、または過度に画一化された意味を持つと解釈すべきでない。例えば、特定の組成について言及する場合、その組成は、実際には、完全ではないが実質的には純粋なものとすることができ、現実に不完全な組成が適用されてもよく、例えば、少なくとも微量不純物（１％または２％未満など）が存在していても、本願明細書の範囲内であると考えることができる。同様に、特定の形状について言及する場合、その形状には、例えば、製造公差に起因して理想的な形状から外れたばらつきが存在していてもよい。本明細書で表現される百分率または濃度は、重量または体積のいずれで表されてもよい。

第１、第２、第３などの用語は、本明細書においてさまざまな要素を説明するために用いることができるが、これらの要素は、これらの用語により限定されるものではない。これらの用語は、単に、１つの要素を他から区別するために用いられる。したがって、以下で説明する第１の要素は、例示的な実施形態の教示から逸脱することなく、第２の要素と名付けることができる。本明細書では、「上に」「下に」「左に」「右に」「前に」「後ろに」など、空間において相対的な位置を表す用語を、図示する１つの要素と別の要素との関係を説明する記述を容易にするために用いている。当然であるが、空間において相対的な位置を表す用語および図示した構成は、本明細書で説明し、図面で示している向きに加えて、使用時または運転時の装置のさまざまな向きを包含する。例えば、別の要素または部分の「下に」または「真下に」と説明された要素は、図示している装置を反転させると、別の要素または部分の「上に」配置される。したがって、例示的な用語「上に」は、上および下の向きを両方包含することができる。装置は、図示している方向と異なる方向を向いていてもよく（例えば、９０度または他の角度で回転させてもよく）、本明細書で用いている空間において相対的な位置を表す用語は、これに従って解釈される。さらに、本開示において、１つの要素が別の要素に「配置される」、「接続される」、または「つなげられる」または「接触している」など、という場合、別途指定しない限り、この要素は、別の要素に直接的に配置されるか、接続されるか、つなげられるか、または接触してよいし、あるいは他の要素が介在していてもよい。

本明細書で用いられる用語は、特定の実施形態を説明するためのものであり、例示的な実施形態を限定することはない。本明細書において、「１つの」などの単数形は、文脈が別途示さない限り、複数形も含む。

説明目的のため、特定の順序のステップについて図示および記載してきたが、これらの順序は特定の点で変更可能であり、あるいは、所望の構成を入手しつつ、前記ステップを組み合わせることも可能であることが理解される。また、本発明の開示の範囲内であれば、開示している実施形態および特許請求の範囲に記載した発明の変形例が存在する。

Claims (38)

1. ソフトロボットデバイスであって、
   １つのチャンバまたは複数の相互接続チャンバが内部に配置され、前記１つのチャンバまたは複数の相互接続チャンバに供給される流体を受けるように構成された加圧口を有するエラストマー本体と、
   前記ソフトロボットデバイスの状態と相関する読出し情報を生成するように構成された少なくとも１つのセンサとを備えた、
   ソフトロボットデバイス。
2. 前記ソフトロボットデバイスの状態は、前記ソフトロボットデバイスの位置、前記ソフトロボットデバイスの向き、前記ソフトロボットデバイスの速度、前記ソフトロボットデバイスの加速度、前記ソフトロボットデバイスが最後に作動してからの経過時間、前記ソフトロボットデバイスの最後の作動中に用いられた加圧流体の最大圧力、前記ソフトロボットデバイスの加圧流体の体積、前記エラストマー本体の表面曲率、前記エラストマー本体に沿ったポイントでの材料応力または材料歪み、前記エラストマー本体に沿ったポイントでの材料歪み、前記ソフトロボットデバイスが物体に加える力、前記ソフトロボットデバイスの温度、前記ソフトロボットデバイスの内外の圧力、および前記チャンバ内の加圧流体と前記ソフトロボットデバイスの外部環境での周囲圧力との圧力差、から成る群から選択される１つ以上の変数である、
   請求項１に記載のソフトロボットデバイス。
3. 前記センサは、物理的信号、化学的信号、または電気信号を検出するように構成されている、
   請求項１または２に記載のソフトロボットデバイス。
4. 前記センサは、前記エラストマー本体に埋め込まれており、または、前記エラストマー本体に取り付けられている、
   請求項１から３のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
5. 前記加圧口は、外部の流体源から到来する流体を受けるように構成されている、
   請求項１から４のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
6. 前記ソフトロボットデバイスは、前記エラストマー本体の一面に沿って配置された歪制限層をさらに備え、前記センサは、前記歪制限層に埋め込まれるか、または前記歪制限層に取り付けられている、
   請求項１から５のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
7. 前記ソフトロボットデバイスは、
   前記歪制限層に埋め込まれ、または前記歪制限層に取り付けられた１つ以上のセンサと、
   前記エラストマー本体に埋め込まれ、または前記エラストマー本体に取り付けられた１つ以上の別のセンサとを含む、
   請求項６に記載のソフトロボットデバイス。
8. 前記歪制限層は、前記エラストマー本体よりも大きい剛性を有し、または、前記エラストマー本体よりも小さい伸縮性を有する、
   請求項６に記載のソフトロボットデバイス。
9. 前記センサは、熱センサ、歪センサ、応力センサ、体積センサ、トルクセンサ、せん断センサ、化学センサ、生物センサ、神経センサ、圧力センサ、気圧センサ、真空センサ、高度計、導電率センサ、インピーダンスセンサ、慣性計測装置、力感知抵抗器、レーザ距離計、音響距離計、磁力計、ホール効果センサ、磁気ダイオード、磁気トランジスタ、メムス（ＭＥＭＳ）磁界センサ、マイクロフォン、光検出素子、加速度計、ジャイロセンサ、流量センサ、湿度センサ、化学レジスタ、揮発性有機化合物センサ、重金属センサ、ｐＨセンサ、堆積センサ、心臓アブレーションセンサ、筋電センサ、電子鼻、ガスセンサ、酸素センサ、窒素センサ、天然ガスセンサ、ＶＸガスセンサ、サリンガスセンサ、マスタードガスセンサ、金属探知機、放射線検出器、電圧センサおよび電流センサから成る群から選択される、
   請求項１から８のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
10. 前記センサは、体積センサ、位置センサ、歪みセンサ、流量センサ、慣性計測装置（ＩＭＵ）センサ、温度センサ、および磁気センサから成る群から選択される。
    請求項１から９のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
11. 前記ソフトロボットデバイスは、少なくとも２つの異なるセンサを含む、
    請求項１から１０のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
12. 前記ソフトロボットデバイスは、前記ソフトロボットデバイスに分布するセンサのネットワークを含む、
    請求項１から１１のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
13. 前記センサは、非伸縮性であり、または伸縮性を有する、
    請求項１から１２のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
14. 前記センサの１つは、微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）センサ、圧力センサ、力センサ、または慣性計測装置（ＩＭＵ）センサである、
    請求項１から１３のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
15. 前記ソフトロボットデバイスは、グリッパまたはロボットハンドである。
    請求項１から１４のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
16. 前記グリッパは、把持していることを検出するか、前記グリッパが把持している物体に加える力を制御するように構成されたセンサを含む、
    請求項１５に記載のソフトロボットデバイス。
17. 前記ソフトロボットデバイスは、ロボットアーム用のエンドオブアームツール、デルタロボット、水平多関節ロボット、ガントリシステム、またはモバイルロボットプラットホームである、
    請求項１から１６のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイス。
18. 請求項１から１７のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイスと、
    前記センサに動作可能に連結され、前記センサからの読出し情報を受信し、該読出し情報を解釈する、少なくとも１つのプロセッサと、
    前記１つ以上のセンサにより生じた読出し情報またはプロセッサによる読出し情報の解釈に基づいて、前記ソフトロボットの動きを制御するように構成されたコントロールシステムとを備えた、
    ソフトロボットシステム。
19. 前記プロセッサは、磁気式モーションキャプチャシステムを含み、
    前記１つ以上のセンサは、前記プロセッサが、有限要素解析を行うか、システムの縮小モデルを前記ソフトロボットデバイスに適合させるためのデータ入力として用いるための、前記磁気式モーションキャプチャシステム用のアクティブマーカとして機能する電磁式センサのネットワークを含む、
    請求項１８に記載のソフトロボットシステム。
20. 前記１つ以上のセンサは、歪みセンサ、加速度計、磁力計、ジャイロスコープ、トルクセンサ、剪断センサ、力センサ、または慣性計測装置（ＩＭＵ）センサパッケージのネットワークを含む、
    請求項１８または１９に記載のソフトロボットシステム。
21. 前記プロセッサは、前記センサの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行うように、またはシステムの縮小モデルを適合させるように構成されている、
    請求項１８から２０のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
22. 前記１つ以上のセンサは、圧力センサ、流量センサ、体積センサ、またはそのネットワークを含む、
    請求項１８から２１のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
23. 前記プロセッサは、前記圧力センサの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行うように、またはシステムの縮小モデルを適合させるように構成されている、
    請求項２２に記載のソフトロボットシステム。
24. 前記プロセッサに記憶され、前記圧力センサが閾値を超える圧力の読出し情報を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示する命令、
    前記プロセッサに記憶され、前記流量センサが閾値を超える流速の読出し情報を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示する命令、または、
    前記プロセッサに記憶され、前記体積センサが閾値を超える前記チャンバ内の流体体積を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示する命令をさらに含む、
    請求項２２に記載のソフトロボットシステム。
25. 前記センサは力センサであり、前記ソフトロボットシステムは、前記プロセッサに記憶されており、前記力センサが閾値以上の力の読出し情報を検出したときに修正動作を開始するように前記コントロールシステムに指示する命令をさらに備える、
    請求項１８から２４のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
26. 前記力センサは前記エラストマー本体の表面に取り付けられており、前記プロセッサは、前記力センサの読出し情報を解釈して前記エラストマー本体の形態を決定するように構成されている、
    請求項１８から２５のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
27. 前記プロセッサは、前記力センサの読出し情報に加え、前記チャンバまたは複数の相互接続チャンバが受ける流体の膨張圧および体積に基づいて、前記ソフトロボットデバイスの形態を決定するように構成されている、
    請求項２６に記載のソフトロボットシステム。
28. 前記センサは、慣性計測装置（ＩＭＵ）であり、かつ／または、前記コントロールシステムは、前記センサの読出し情報または前記プロセッサによる読出し情報の解釈を用いて、前記ソフトロボットデバイスの動作を制御する、
    請求項１８から２７のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
29. 前記プロセッサは、前記センサの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行うか、システムの縮小モデルを前記ソフトロボットデバイスに適合させるように構成され、または、前記センサの読出し情報に基づいて、前記ソフトロボットデバイスと接触している物体のサイズおよび／または形状を推定するように構成されている。
    請求項２８に記載のソフトロボットシステム。
30. 前記コントロールシステムは、前記ソフトロボットデバイスを制御して、ある可動域で動作させ、または、可動域を制限する、
    請求項２８または２９に記載のソフトロボットシステム。
31. 前記ソフトロボットシステムは、牽引子、ステント、内視鏡、関節鏡、および腹腔鏡機器からなるから選択される外科手術用装置である、
    請求項１８から３０のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
32. 前記１つ以上のセンサは、前記ソフトロボットの動作温度の変化を監視する温度センサを含み、前記コントロールシステムが、前記温度センサの読出し情報に基づいて、温度変化に対応して、前記流体入口の圧力を制御するように構成されている、
    請求項１８から３１のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
33. 前記１つ以上のセンサは、前記流体入口を通る加圧流体の流速または圧力の変化を監視する流量センサを含み、前記コントロールシステムは、前記流量センサの読出し情報に基づいて、前記加圧流体の流速を制御するように構成されている、
    請求項１８から３２のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
34. 前記プロセッサは、前記センサからの読出し情報を解釈して、前記ソフトロボットデバイスの形態をリアルタイムに測定し、ヒステリシスを補償する命令を前記コントロールシステムに送信するように構成されている。
    請求項１８から３３のいずれか１項に記載のソフトロボットシステム。
35. 請求項１から１７のいずれか１項に記載のソフトロボットデバイスの状態を検知する方法であって、
    前記プロセッサに送信される前記１つ以上のセンサからの読出し情報を得るステップと、
    前記ソフトロボットデバイスの状態を決定するステップとを含む方法。
36. 前記プロセッサを用いて、前記圧力センサからの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行うステップと、
    システムの縮小モデルに適合させるステップとをさらに含む、
    請求項３５に記載の方法。
37. 前記センサは、流量センサ、圧力センサ、ＩＭＵセンサ、体積センサ、または力センサであり、
    前記圧力センサが閾値を超える圧力の読出し情報を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示するステップ、
    前記流量センサが閾値を超える流速の読出し情報を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示するステップ、
    前記体積センサが閾値を超える前記チャンバ内の流体体積を生成したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示するステップ、
    前記力センサが閾値を超える力の読出し情報を検出したときに前記コントロールシステムに修正動作を開始するように指示するステップ、
    前記力センサの読出し情報を解釈して前記エラストマー本体の形態を決定するステップ、
    前記センサの読出し情報に基づいて、有限要素解析を行い、または前記ソフトロボットデバイス用のシステムの縮小モデルを適合させるステップ、
    前記センサの読出し情報に基づいて、前記ソフトロボットデバイスと接触している物体のサイズおよび／または形状を推定するステップ、
    前記センサからの読出し情報を解釈して、前記ソフトロボットデバイスの形態をリアルタイムで測定し、ヒステリシスを補償する命令をコントロールシステムに送信するステップをさらに含む、
    請求項３５または３６に記載の方法。
38. 請求項１８から３４のいずれか１項に記載のソフトロボットシステムの状態を検知する方法であって、
    前記１つ以上のセンサから読出し情報を得るステップと、
    前記プロセッサを用いて、前記読出し情報を解釈するステップと、
    前記読出し情報に基づいて、前記ソフトロボットの作動および／または動きを制御するステップと、を含む、
    方法。

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