JP7210204B2 - 変化する接触感度を有する接触及び形状センサに対応したロボット、及び、ロボットを提供するための方法 - Google Patents

Description

関連出願への相互参照
本出願は、２０１７年９月２６日に出願された米国特許仮出願第６２／５６３，５９５号の利益を主張するものであり、当該仮出願は、参照によりその全体が組み込まれる。

ここに記載されている実施形態は、広く接触センサに関連し、特に、物体の接触及び形状を検出する能力を有する、変形可能な接触及び形状／姿勢センサに関連する。実施形態は、変形可能な接触及び形状センサを組み込んだ、変化する接触感度を有するロボットにも関連する。変形能（deformability）は、例えば、変形可能なセンサの変形を軽減することに言及してよい。空間分解能は、例えば、変形可能なセンサが有している画素数に言及してよい。画素数は、１（例：対象物体との接触を単に検出するセンサ）から１０００又は１００万（例：数千の画素を有するＴｏＦ（Time of Flight）センサによって提供される高密度センサ）又は任意の適切な数に及んでよい。変形能は、変形可能な膜が対象物体に接触したときの変形しやすさに言及してよい。変形可能なセンサは、高い空間分解能であってよく、ロボットのエンドエフェクタとして提供される高密度触覚感知センサを有し、それによって、人間の指のような繊細な触覚をロボットに与える。変形可能なセンサは、センサへ向かう動き及びセンサから離れる動きを測定するために深さ分解能を有してもよい。

接触センサは、ある物体が他の物体と物理的に接触しているか否かを決定するために使用される。例えば、ロボットは、ロボットの一部が物体と接触しているか否かを決定するために、頻繁に接触センサを使用する。ロボットの制御は、その結果、一つ以上の接触センサからの信号に少なくとも部分的に基づいてよい。

一つの実施形態において、接触感度を有するロボットは、物体と関連付けられた姿勢及び力を検出するために、深さ分解能及び空間分解能の異なるレベルを有する複数の変形可能なセンサを含んでよい。変形可能なセンサのそれぞれは、変形可能な膜を含む容器を有してよく、容器は、媒体で満たされるように構成される。変形可能なセンサのそれぞれは、容器の内部に配置され、変形可能な膜の底面に向けられるように構成される視野を有する光学センサをさらに含んでよい。ロボットは、複数の変形可能なセンサのうち少なくとも一つの変形可能なセンサをそれぞれ含む第１部分及び第２部分を含んでもよい。

他の実施形態において、接触感度を有するロボットは、複数の変形可能なセンサのうち少なくとも一つをそれぞれ含む第１部分及び第２部分を含んでよい。複数の変形可能なセンサは、物体と関連付けられた姿勢及び力を検出するために、深さ分解能及び空間分解能の異なるレベルを含んでよい。複数の変形可能なセンサのそれぞれは、変形可能な膜を含む容器を含んでよく、容器は、媒体で満たされるように構成される。変形可能なセンサのそれぞれは、容器の内部に配置され、媒体の中を通って変形可能な膜の底面に向けられるように構成される視野を有する内界センサをさらに含んでよい。ロボットは、物体との接触の結果として変形可能な膜の接触領域を分析し、物体の姿勢、及び、変形可能な膜と物体との間に加えられる力の量の両方を決定するように構成されるプロセッサをさらに含んでもよい。

ここに記載されている実施形態によって提供されるこれらの及び付加的な特徴は、以下の詳細な記述を図面と共に考慮して、より十分に理解されるであろう。

図面に記述されている実施形態は、本質的に例示的かつ典型的なものであり、特許請求の範囲によって定義される主題を限定することを目的としていない。例示的な実施形態の以下の詳細な記述は、以下の図面と共に読むときに理解され得る。類似する構造は、類似する参照番号によって示される。
ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、変形可能なセンサの一例の正面図を図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、図１によって表現される変形可能なセンサの一例の上面斜視図を図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、変形可能なセンサで使用されるＴｏＦセンサの一例を図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、電子ディスプレイ上の変形可能なセンサの出力を表現する画像である。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、変形可能なセンサの変形可能な膜に結合しているフィルタ層を図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、変形可能なセンサの視野の内部のフィルタを図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、変形可能なセンサの変形可能な膜の底面上の模様を図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、それぞれ変形可能なセンサを有し物体を操作する二つのロボットの一例を図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、空間分解能及び深さ分解能を変化させる複数の変形可能なセンサを有するロボットの一例を図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、複数の内界センサを有する複合内界センサを図式的に表現する。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、変形可能なセンサと接触する物体と関連付けられた姿勢及び力を決定する典型的な手順を表現するフローチャートである。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、さまざまな手順及びシステムを実行するために一つ以上の装置で利用される計算ハードウェアを説明するブロック図である。 ここで記載及び説明される一つ以上の実施形態による、さまざまな手順及びシステムを実行するために一つ以上のロボットで利用されるハードウェアを説明するブロック図である。

人間として、我々の触覚は、物体の形状をその物体を見ることなく決定することを我々に可能にする。さらに、我々の触覚は、物体を適切に握り保持する方法に関する情報を提供する。我々の指は、腕等の身体の他の部分よりも接触をより感知できる。これは、我々が手で物体を操作するためである。

ロボットもまた、ある仕事を実行するように構成されるエンドエフェクタを備える。例えば、ロボットアームのエンドエフェクタは、人間の手のように又は二本の指の把持部のように構成されてよい。しかしながら、ロボットは、人間が有するような接触感度の変化するレベルを有しない。エンドエフェクタは、圧力センサのようなセンサを含んでよいが、そのようなセンサは、エンドエフェクタと接触している物体に関する限定された情報を提供するに過ぎない。このように、ロボットは、大きすぎる力を使用することによって対象物体に損傷を与えるか、物体を適切に握らないため、物体を落下させることがある。

さらに、いくつかの応用においては、変形可能な／対応する（compliant）エンドエフェクタが好ましいだろう。例えば、変形可能なエンドエフェクタは、ロボット－人間の相互作用において好ましいだろう。さらに、変形可能な／対応するエンドエフェクタは、ロボットが壊れやすい物体を操作するときに好ましいだろう。

本開示の実施形態は、変形可能な／対応する、接触及び／又は形状センサ（以下、「変形可能なセンサ」）に向けられる。変形可能なセンサは、対象物体との接触を検出するだけでなく、対象物体の形状、姿勢及び接触力を検出する。特に、ここに記載されている変形可能なセンサは、筐体と結合している変形可能な膜を含み、筐体は、物体との接触による変形可能な膜の移動を検出する能力を有するセンサを維持する。ここに記載されている変形可能なセンサは、変形可能な膜に加えられる圧力又は力を検出するだけでなく、物体の形状及び姿勢を検出することができる。このように、ここに記載されている変形可能なセンサは、物体を操作するときに、ロボット（又は他の装置）に触覚を提供する。

ここで図１及び図２を参照すると、変形可能なセンサ１００の一例が図式的に説明される。図１は、変形可能なセンサ１００の一例の正面図であり、図２は、変形可能なセンサ１００の一例の上面斜視図である。図１及び図２は、異なる実施形態を表現する。変形可能なセンサ１００の一例は、一般に、筐体１１０と、筐体１１０の上部１１１の近く等で筐体１１０に結合する変形可能な膜１２０とを含む。筐体１１０及び変形可能な膜１２０は、一つ以上の開口部（passthrough）１１２の中を通った媒体で満たされる容器１１３を規定する。開口部１１２は、バルブ又はその他の適切な機構であってよい。開口部１１２は、容器を満たす又は空にするために利用されてよい。一例において、媒体は空気等の気体である。このように、空気は、変形可能な膜１２０が図１に示すドーム形状を形成する等の望ましい圧力まで容器１１３に注入されてよいが、他の実施形態において、任意の適切な形状が使用されてよい。他の例において、媒体は、シリコン又は他のゴム状の物質等のゲルである。いくつかの実施形態において、固形シリコン等の物質は、変形可能なセンサ１００の組み立ての前に与えられた形状に成形されてよい。さまざまな実施形態において、媒体は、ＴｏＦセンサの波長に対して等、内界センサ（以下においてより詳細に説明される）に対して透過的な何らかのものであってよい。いくつかの実施形態において、媒体は、透明な／透過的なゴムを含んでよい。他の実施形態において、媒体は、液体であってよい。いくつかの例において、変形可能な膜１２０及び容器１１３の内部の媒体は、シリコン等の同一の材料によって作り上げられてよいが、シリコンに限定されるものではない。いくつかの実施形態において、変形可能なセンサ１００は、取り付け可能であってよい。例えば、容器１１３は、任意の適切な物体（ロボット等）又は材料に取り付けられるブラケットを含んでよい。変形可能な膜１２０は、好ましくは薄く、通気性がなく、ゴム状の材料等の、ラテックス又はその他の適切な材料であってよい。

変形可能なセンサ１００の変形能は、変形可能な膜１２０の材料及び／又は容器１１３の内部の圧力を変更することによって調整／修正されてよい。より柔らかい材料（例：柔らかいシリコン）を使用することにより、変形可能なセンサ１００は、より容易に変形されてよい。同様に、容器１１３の内部の圧力を低下させることも、変形可能な膜１２０をより容易に変形させる原因となり、同様にしてより変形可能なセンサ１００を提供してよい。

深さを感知する能力を有する内界センサ１３０は、容器１１３の内部に配置されてよく、深さは、内界センサ１３０の深さ分解能によって測定されてよい。内界センサ１３０は、媒体の中を通って変形可能な膜１２０の底面に向けられた視野を有してよい。いくつかの実施形態において、内界センサ１３０は、光学センサであってよい。以下により詳細に記載されるように、内界センサ１３０は、変形可能な膜１２０が物体と接触した状態になったときに変形可能な膜１２０の変位を検出する能力を有してよい。一例において、内界センサ１３０は、深さを測定する能力を有するＴｏＦセンサである。ＴｏＦセンサは、光信号（例：赤外線信号）を放射し、反射した信号がセンサに戻るまでに経過した時間を検出する個々の検出器（すなわち「画素」）を有する。ＴｏＦセンサは、任意の望ましい空間分解能を有してよい。画素の数が多いほど、空間分解能は高くなる。内界センサ１３０の内部に配置されたセンサの空間分解能は、変化してよい。いくつかの場合において、低い空間分解能（例：一つの点の移動を検出する一つの「画素」）が望ましいことがある。他の場合において、精度が高いＴｏＦセンサは、高密度に触覚感知を提供する高い空間分解能の内界センサ１３０として使用されてよい。このように、センサは応用に応じて変化してよいため、内界センサ１３０は、モジュール式であってよい。いくつかの実施形態において、空間分解能及び／又は深さ分解能を変化させることに起因して、ロボットは、接触感度を変化させることを特徴とする。

図３は、ＴｏＦセンサの一例を表現する。ＴｏＦセンサの非限定的な例は、ドイツ、ジーゲンのPMD Technologies社により販売されるPico Flexxである。視覚内界センサの他の種類は、非限定的な例として、ステレオカメラ、レーザ式距離センサ、Structured Light方式センサ／３Ｄスキャナ、単一カメラ（内部にドット又は他の模様を有する等の）又は視覚検出器のその他の適切な種類を含む。例えば、内界センサ１３０は、物体の近くの変形可能な膜１２０の変位を検出する能力を有するステレオカメラとして構成されてよい。

いくつかの実施形態において、内界センサ１３０の任意の適切な数量及び／又は種類は、一つの変形可能なセンサ１００の内部で利用されてよい。いくつかの例において、変形可能なセンサ１００の内部の全ての内界センサ１３０が、同一の種類である必要はない。さまざまな実施形態において、一つの変形可能なセンサ１００は、空間分解能が高い一つの内界センサ１３０を利用してよく、他の変形可能なセンサ１００は、低い空間分解能をそれぞれ有する複数の内界センサ１３０を使用してよい。いくつかの実施形態において、変形可能なセンサ１００の空間分解能は、内界センサ１３０の数量の増加に起因して増加してよい。いくつかの例において、変形可能なセンサ１００の内部の内界センサ１３０の数量の減少は、少なくともいくつかの残りの内界センサ１３０の空間分解能の対応する増加によって相殺され得る。以下においてより詳細に説明されるように、集合変形分解能（aggregate deformation resolution）は、ロボットの一部の変形可能なセンサ１００の中の変形分解能又は深さ分解能の機能として測定されてよい。いくつかの実施形態において、集合変形分解能は、ロボットの一部の変形可能なセンサの数量と、その部分の変形可能なセンサのそれぞれから取得される変形分解能とに基づいてよい。

図１を再度参照すると、電線管１１４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、又は、電力及び／又は信号／データ接続のその他の適切な種類のための電線管を経由して、内界センサ１３０に電力及び／又はデータ／信号を提供するために、容器１１３の中で利用されてよい。ここで使用されるように、密閉した電線管は、空気又はその他の流体（液体等）が通過できない通路の任意の種類を含んでよい。この例において、密閉した電線管は、密閉した電線管のそれぞれの端部において電線／ケーブルの周囲に形成された密閉シールによって、固体の物体（電線／ケーブル等）が貫通することができる通路を提供してよい。他の実施形態は、データ及び／又は電力を送信及び／又は受信するために無線内界センサ１３０を利用した。媒体が気体でない、シリコン等のさまざまな実施形態において、容器１１３及び／又は電線管１１４は、必ずしも密閉されなくてよい。

いくつかの実施形態において、内界センサ１３０は、媒体の中を通って変形可能な膜１２０の全体的な変形を検出するために利用される一つ以上の内界圧力センサ（気圧計、圧力センサ等、又は、それらの任意の組み合わせ）を含んでよい。いくつかの実施形態において、変形可能なセンサ１００及び／又は内界センサ１３０は、上で説明した電線管１１４の中を通る等により、さまざまなデータ、無線データ伝送（Ｗｉ－Ｆｉ（Wireless Fidelity）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等）又はその他の適切なデータ通信プロトコルを受信／送信してよい。例えば、変形可能なセンサ１００の内部の圧力は、加圧パラメータによって特定されてよく、変形可能なセンサ１００の変形能に反比例してよい。いくつかの実施形態において、変形可能なセンサ１００の変形能は、容器１１３の内部の圧力又は変形可能な膜１２０の材料を変更することによって、修正されてよい。いくつかの実施形態において、更新されたパラメータ値の受信は、リアルタイムの又は遅延した更新をもたらしてよい（加圧等）。

図４は、変形可能なセンサ１００の一例の変形可能な膜１２０を移動させる物体２１５の一例の画像を表現する。説明される実施形態において、表示装置１４０は、物体２１５が変形可能な膜１２０に接触する及び／又は変形可能な膜１２０を変形させると同時に、変形可能なセンサ１００の出力を装置上の表示のために出力する。表示装置１４０は、例示目的としてのみ提供され、実施形態は、表示装置なしで利用されてよいと理解されるべきである。物体２１５が変形可能な膜１２０に押し付けられると、物体２１５は、変形可能な膜１２０が物体２１５の形状に一致するように、その形状を変形可能な膜１２０に伝える。内界センサ１３０の空間分解能は、内界センサ１３０が移動した変形可能な膜１２０の形状及び／又は姿勢を検出することであってよい。例えば、内界センサ１３０がＴｏＦセンサであるとき、物体によってゆがめられた変形可能な膜１２０の底面で反射された光信号は、ゆがめられた領域の外側の領域で変形可能な膜１２０によって反射される光信号より短いＴｏＦを有する。このように、物体２１５の形状に合致する形状及び／又は姿勢を有する接触領域１４２（又は、ここでは同じ意味で移動領域が使用される）は、表示装置１４０に出力され表示されてよい。

変形可能なセンサ１００は、したがって、物体２１５との接触の存在を検出するだけでなく、物体２１５の形状を検出してよい。この方法において、変形可能なセンサ１００を備えるロボットは、物体との接触に基づいて物体の形状を決定してよい。加えて、物体２１５の形状及び／又は姿勢は、変形可能なセンサ１００によって感知される幾何学的な情報に基づいて決定されてもよい。例えば、接触領域１４２内の表面に垂直なベクトル１４４は、物体２１５の姿勢が決定したとき等に表示されてよい。ベクトル１４４は、例えば、特定の物体２１５がどちらの方向を向いているかを決定するために、ロボット又は他の装置によって使用されてよい。

ここで図５を参照すると、いくつかの実施形態において、任意的なフィルタ層１２３は、変形可能な膜１２０の底面１２１に配置されてよい。以下により詳細に記載され、図７に示されるように、変形可能な膜１２０の底面１２１は、非限定的な例として、移動を検出するステレオカメラによって検出される模様（例：格子模様１２２、ドット模様又はその他の適切な種類の模様）がつけられていてよい。フィルタ層１２３は、内界センサ１３０が変形可能な膜１２０の変形を検出することを補助するように構成されてよい。いくつかの実施形態において、フィルタ層１２３は、内界センサ１３０によって放射される一つ以上の光信号のグレア又は不適切な反射を減少させる。いくつかの実施形態において、フィルタ層１２３は、内界センサ１３０により放射される一つ以上の光信号を散乱させてよい。フィルタ層１２３は、変形可能な膜１２０の底面１２１に固定された付加的な層であってよく、又は、変形可能な膜１２０の底面１２１に適用されるコーティング及び／又は模様であってよい。

図６を参照すると、内界センサフィルタ１３５は、内界センサ１３０の視野１３２の内部に配置されてよい。内界センサフィルタ１３５は、内界センサ１３０によって放射される光信号を、変形可能な膜１２０の底面１２１上における反射のために最適化してよい。フィルタ層１２３と同様に、内界センサフィルタ１３５は、内界センサ１３０の視野１３２の内部に配置され、内界センサ１３０によって放射される任意の光信号のグレア又は不適切な反射を減少させてよい。いくつかの実施形態において、内界センサフィルタ１３５は、内界センサ１３０によって放射される一つ以上の光信号を散乱させてよい。いくつかの実施形態において、内界センサフィルタ１３５及びフィルタ層１２３の両方が利用されてよい。

ここで図７を参照すると、格子模様１２２は、変形可能な膜１２０の変形の検出を支援するために、変形可能な膜１２０の底面１２１に適用されてよい。例えば、格子模様１２２は、内界センサ１３０がステレオカメラのときに、変形の検出を支援してよい。例えば、格子模様１２２のひずみが変化する度合いは、どれだけ変形が生じているかを理解するために利用されてよい。この例において、格子模様１２２における平行線の間の距離及び／又は線の曲率の測定は、格子の各点におけるひずみの量を決定するために使用されてよい。実施形態は格子模様に限定されず、ドット、輪郭等の模様の他の種類であってもよいことが理解されるべきである。底面１２１の模様はランダムであってよく、必ずしも格子模様１２２又は図７に示される配列のように配置されてなくてよい。

図８は、第１の変形可能なセンサ１００ａを有する第１のロボット２００ａの非限定的な一例及び第２の変形可能なセンサ１００ｂを有する第２のロボット２００ｂの一例を図式的に表現する。この説明された例において、第１のロボット２００ａ及び第２のロボット２００ｂは、二本のアームの操作のために協力し、第１の変形可能なセンサ１００ａ及び第２の変形可能なセンサ１００ｂの両方は、物体２１５に接触する。上記のように、ここに記載されている変形可能なセンサ１００は、物体を操作するためのロボットのエンドエフェクタとして使用されてよい。変形可能なセンサ１００は、変形可能な膜１２０の柔軟な性質に起因して、ロボットが壊れやすい物体２１５を扱うことを許してよい。さらに、いくつかの実施形態において、変形可能な膜１２０は手触りが固い（変形不可能又はそれに近い）よりはむしろ柔らかい及び／又は柔軟／変形可能であってよいため、変形可能なセンサ１００は、ロボットと人間との接触のために役に立つかもしれない。

形状及び姿勢の推定に加えて、変形可能なセンサ１００は、ロボット２００ａ（又は他の装置）がどれだけの力を対象物体２１５に働かせるかを決定するために使用されてよい。言及は第１のロボット２００ａについてなされるが、そのような言及は、いくつかの実施形態において、第２のロボット２００ｂ、その他の適切な装置、及び／又はそれらの任意の組み合わせを利用してよい。この情報は、物体２１５をより正確に握るためにロボット２００ａによって使用されてよい。例えば、変形可能な膜１２０の移動は、モデル化されてよい。変形可能な膜１２０の移動のモデルは、対象物体２１５にどれだけの力が加えられるべきかを決定するために使用されてよい。変形可能な膜１２０の移動によって測定される決定された力は、より正確に物体２１５を握るようにロボット２００ａを制御するために使用されてよい。一例として、ロボット２００ａ（以下においてより詳細に説明する）が壊れやすい物体２１５に加える力の量は、ロボット２００ａが壊れやすい物体２１５を壊さないために重要であるかもしれない。いくつかの実施形態において、物体２１５は、柔軟値（又は脆弱値）が割り当てられてよく、ロボット２００ａは、柔軟値（プロセッサにおいて、例えばデータベース、サーバ、ユーザ入力等から受信されてよい）に基づいて全ての物体２１５と相互に作用するようにプログラムされてよい。いくつかの実施形態において、ユーザインタフェースは、初期化及び／又は更新のために任意の適切な値（図１の変形可能なセンサ１００の内部の圧力、物体２１５に関する柔軟値、等）を指定するために提供されてよい（図４の１４０、図１２の１２０４で表現される表示装置において、等）。他の実施形態において、ロボット２００ａは、特定の物体２１５を識別することができてよく（視覚システムにおける物体認識を経由して、等）、それによって柔軟値は修正されてよく、それは、より適切な変形能、集合空間分解能、深さ分解能、圧力及び／又は変形可能な膜１２０のための材料を有する他の変形可能なセンサ１００の利用に導いてよい。いくつかの実施形態において、ロボット２００ａのプロセッサは、内界センサ１３０から接触領域１４２を示すデータを受信してよい。さまざまな実施形態において、ロボット２００ａのプロセッサは、接触領域１４２を示すデータに基づいて物体２１５の表面に垂直にベクトル１４４を決定し、物体２１５が向いている方向を決定するためにベクトル１４４を利用してよい。

実施形態において、複数の変形可能なセンサは、ロボット２００のさまざまな位置に提供されてよい。図９は、異なる位置に複数の変形可能なセンサ１００、１００´及び１００´´を有するロボット２００の一例を表現する。変形可能なセンサ１００は、ロボット２００のエンドエフェクタとして動作し、高い空間分解能及び／又は深さ分解能を有してよい。いくつかの実施形態において、変形可能なセンサ１００の変形能は、変形可能な膜１２０の材料と、変形可能なセンサ１００の内部の内部圧力とのいくつかの組み合わせの機能であってよい。いくつかの実施形態において、変形可能なセンサ１００は、クランプ又は他の適切な取り付け機構を有してよい。例えば、変形可能なセンサ１００は、ロボット２００に、及び／又は、変形可能なセンサ１００の取り付け及び／又は取り外しを提供するための特徴を有するロボット２００に取り外し可能に取り付けられてよい。いくつかの実施形態において、クランプ、留め具又は取り付け機構の任意の適切な種類が利用されてよい。

それぞれの変形可能なセンサ１００は、ロボット２００上におけるその位置に応じて、望ましい空間分解能及び／又は望ましい深さ分解能を有してよい。説明された実施形態において、変形可能なセンサ１００´は、第１のアーム部分２０１及び第２のアーム部分２０２に配置される（「アーム部分」及び「部分」という用語は、あらゆる場所において同じ意味で用いられる）。アーム部分は、変形可能なセンサ１００を一つ以上有しても、全く有さなくてもよい。変形可能なセンサ１００´は、第１のアーム部分２０１及び／又は第２のアーム部分２０２の形状と一致するように形成されてよい。ここに記載されている変形可能なセンサ１００が応用に応じて任意の形状をとってもよいことは、明記されるべきである。変形可能なセンサ１００´は、非常に柔軟であり、このように変形可能であってよい。これは、人間とロボットとの相互作用に有益であろう。この方法で、ロボット２００は、変形可能なセンサ１００´の柔らかさに起因して、及び／又は、物体との接触の力を制御する能力に起因して、危害を与えることなく人間と接触できる（例：人間をハグする）。アーム部分２０１、２０２の一つ以上の変形可能なセンサ１００´の空間分解能は、応用に応じて、高くても低くてもよい。図９の例において、ロボット２００の根元部分２０３の近くの変形可能なセンサ１００´´は、低い空間分解能を有してよく、対象物体との接触のみを検出するように構成されてよい。ロボット２００の根元の近くの変形可能なセンサ１００´´の変形能は、ロボット２００の応用に基づいて設定されてよい。センサ１００の深さ分解能及び／又は空間分解能は、ロボット２００の異なる部分に従って変化してよい。例えば、一つの部分２０３は、特定の変形可能なセンサ１００と接触する状態になる物体の形状及び／又は姿勢を識別することは必須でなくてよく、物体との接触を単に登録することは、十分な情報を提供するが、他の部分（２０１等）との接触は、接触に由来する姿勢及び／又は形状の情報を産出してよい。図９に示されるように、変形可能なセンサ１００は、任意の適切な大きさであってよく、アーム部分の内部ですら変化してよい。アーム部分２０１、２０２、２０３は別々の／重なり合っていないものとして表現されているが、他の実施形態においては、重なっていてもよい。

上記したように、ロボット２００のある部分は、他の部分より高い集合空間分解能を提供してよい。いくつかの実施形態において、第１のロボット２００ａのある部分は、第２のロボット２００ｂのある部分と同時に連携して物体２１５と相互に作用してよく、第１のロボット２００ａのその部分の集合空間分解能は、第２のロボット２００ｂのその部分の空間分解能と等しくてよい。いくつかの実施形態において、ロボット２００ａのある部分等の変形能は、ロボット２００ａのその部分が相互に作用する一つ以上の物体２１５の柔軟値に基づいて決定及び／又は修正されてよい。さまざまな実施形態において、その部分の集合空間分解能は、異なる柔軟値を有する複数の物体２１５と相互に作用するように構成される両方の部分に基づいて、他の部分の集合空間分解能と異なってよい。いくつかの実施形態において、その部分の集合空間分解能を修正することは、変形可能な膜１２０の数量、一つ以上の変形可能な膜１２０の内部の内界センサ１３０の数量、及び／又は、少なくとも一つの内界センサ１３０の空間分解能を調整することに基づいてよい。いくつかの実施形態において、さまざまな部分は、協力して動作してよい。例えば、上記したように、一つの部分は、物体の姿勢／形状、及び／又は、物体の表面の模様を決定するために高い空間分解能を利用してよく、（同一又は異なるロボットの）他の部分は、接触の位置を検出するのみであってよく、これらの部分は、互いに、又は、両方の部分から情報を受信する他の要素と通信してよい。

ここで図１０を参照すると、実施形態は複合内界センサ１０００を表現し、それは、変形可能なセンサ（不図示）の内部で利用されてよい。複数の内界センサ１００２は表現され、この実施形態において、それは、ＴｏＦカメラである（図３において上記した）。他の実施形態は、内界センサのさまざまな種類の任意の組み合わせを利用してよい。この実施形態において、ケーブル１００４は、内界センサにデータ通信及び／又は電力を提供するために使用され、他の実施形態は、データ及び／又は電力のために、ケーブル及び／又は無線接続の異なる数を使用してよい。サポート構造１００６は、この実施形態において表現され、他の実施形態は、複数のサポート構造を利用しても、サポート構造を利用しなくてもよい。この実施形態において、サポート構造は固く、いくつかの実施形態において、一つ以上のサポート構造は、内界センサ１００２の向きを変えるために柔軟であってよい。この実施形態において、ケーブル１００４は、データ通信及び／又は電力のために、根元部分１００８に接続されてよい。

ここで図１１に移り、フローチャート１１００は、変形可能なセンサと接触する物体に関連する姿勢及び力を決定するための典型的な手順を説明する。ブロック１１０２において、媒体（気体、液体、シリコン等）は、筐体１１０を有する容器１１３の内部で受け止められてよく、変形可能な膜１２０は、筐体１１０の上部１１１に結合している。ブロック１１０４において、変形可能な膜１２０の変形は、物体２１５との接触に基づいて、容器１１３内の内界センサ１３０を経由して測定されてよく、内界センサ１３０は、媒体の中を通って変形可能な膜１２０の底面に向けられた視野１３２を有する。ブロック１１０６において、物体２１５の姿勢は、変形可能な膜１２０の変形の測定（接触領域１４２等）に基づいて決定されてよい。ブロック１１０８において、変形可能な膜１２０と物体２１５との間の力の量は、変形可能な膜１２０の測定された変形に基づいて決定される。ブロック１１０６及び１１０８は、同時に実行されてよいが、同時に実行されなくてもよい。ブロック１１１０において、さらなる変形及び／又は接触が検出されるか否かに関する決定がなされる。検出された場合、フローチャートはブロック１１０４に戻ってよい。検出されない場合、フローチャートは終了してよい。

図１２に移り、ブロック図は計算装置１２００の一例を説明し、それの中を通って、開示された実施形態は、（非限定的な例として）変形可能なセンサ１００、内界センサ１３０、ロボット２００、又はここに記載されているその他の装置等のように実装され得る。ここに記載されている計算装置１２００は、適切な計算装置の一例であり、提示された任意の実施形態の範囲を限定することを提案するものではない。計算装置１２００に関して説明又は記載されていないことは、必要とされている、又は、任意の要素又は複数の要素に関して従属関係の任意の種類を作り出すものとして解釈されるべきである。さまざまな実施形態において、計算装置１２００は、変形可能なセンサ１００、内界センサ１３０、ロボット２００を含んでよいが、必ずしもこれらに限定されない。実施形態において、計算装置１２００は、少なくとも一つのプロセッサ１２０２とメモリ（不揮発性メモリ１２０８及び／又は揮発性メモリ１２１０）を含む。計算装置１２００は、例えばモニタ、スピーカ、ヘッドフォン、プロジェクタ、ウェアラブルディスプレイ、ホログラフィックディスプレイ、及び／又はプリンタ等の、一つ以上のディスプレイ及び／又は出力装置１２０４を含むことができる。計算装置１２００は、例えばマウス、キーボード、ディスク／メディアドライブ、メモリスティック／サムドライブ、メモリカード、ペン、タッチ入力装置、生体測定スキャナ、音声／聴覚入力装置、動作検出器、カメラ、スケール（scale）等の任意の種類を含むことができる、一つ以上の入力装置１２０６をさらに含んでよい。

計算装置１２００は、不揮発性メモリ１２０８（ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等）、揮発性メモリ１２１０（ＲＡＭ（Random Access Memory）等）、又はそれらの組み合わせを含んでよい。ネットワークインタフェース１２１２は、通信回線、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＰＡＮ（Personal Area Network）、携帯電話ネットワーク、衛星ネットワーク等を経由して、ネットワーク１２１４上の通信を促進することができる。適切なＬＡＮは、有線イーサネット、及び／又は、例えばＷｉ－Ｆｉのような無線技術を含んでよい。適切なＰＡＮは、例えばＩｒＤＡ（Infrared Data Association）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、Ｚ－Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅ及び／又は他の近距離無線通信プロトコル等の無線技術を含んでよい。適切なＰＡＮは、例えばＵＳＢ及びＦｉｒｅＷｉｒｅのような有線コンピュータバスを同様に含んでよい。適切な携帯電話ネットワークは、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＵＭＴＳ（Universal Mobile Telecommunications System）、ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）及びＧＳＭ（Global System for Mobile Communications）のような技術を含むが、これらに限定されるものではない。ネットワークインタフェース１２１２は、ネットワーク１２１４を経由してデータを送信及び／又は受信する能力を有する任意の装置と通信可能に結合することができる。従って、ネットワークインタフェース１２１２のハードウェアは、任意の有線又は無線通信を送信及び／又は受信するための通信トランシーバを含むことができる。例えば、ネットワークインタフェースハードウェアは、アンテナ、モデム、ＬＡＮポート、Ｗｉ－Ｆｉカード、ＷｉＭａｘカード、移動体通信ハードウェア、近距離無線通信ハードウェア、衛星通信ハードウェア、及び／又は、他のネットワーク及び／又は装置と通信するための任意の有線又は無線ハードウェアを含んでよい。

コンピュータ読み取り可能な記憶媒体１２１６は、複数のコンピュータ読み取り可能な媒体を含んでよく、媒体のそれぞれは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体又はコンピュータ読み取り可能な信号媒体であってよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体１２１６は、例えば、入力装置１２０６、不揮発性メモリ１２０８、揮発性メモリ１２１０又はそれらの任意の組み合わせの内部に存在してよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、装置又はシステムと関連付けられた、又は装置又はシステムによって使用される命令を記憶することができる有形の（tangible）媒体を含むことができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、非限定的な例として、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キャッシュ、光ファイバ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）／フラッシュメモリ、ＣＤ（Compact Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）／ＢＤ－ＲＯＭ（Blu-ray Disc Read Only Memory）、ハードディスクドライブ、ＳＳＳ（Solid State Storage）、光又は磁気記憶装置、フロッピーディスク（Diskette）、通信回線を有する電気的接続、又はこれらの任意の組み合わせを含む。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば、磁気、光、半導体又は電子式のシステム又は装置を含んでもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータ読み取り可能な信号媒体は、相互に排他的である。例えば、ロボット２００及び／又はサーバは、ロボット２００上の一つ以上の内界センサ１３０から受信したデータを記憶するためにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を利用してよい。

コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体ではないコンピュータ読み取り可能な媒体の任意の種類を含むことができ、例えば、光学的、電磁気的又はそれらの組み合わせの形式の任意の数をとる伝搬される信号を含んでよい。コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、例えば搬送波の内部のコンピュータ読み取り可能なコードを含む伝搬されたデータ信号を含んでよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータ読み取り可能な信号媒体は、相互に排他的である。

変形可能なセンサ１００、内界センサ１３０、ロボット２００等の計算装置１２００は、一つ以上の遠隔装置との通信を促進するために、一つ以上のネットワークインタフェース１２１２を含んでよく、遠隔装置は、例えば、クライアント及び／又はサーバ装置を含んでよい。さまざまな実施形態において、計算装置（例えばロボット又は変形可能なセンサ）は、ロボット２００上の一つ以上の変形可能なセンサ１００からデータを送信及び受信するために、サーバ又は他のネットワーク計算装置とネットワーク上で通信するように構成されてよい。ネットワークインタフェース１２１２は、通信モジュールとして記載されてもよく、これらの単語は同じ意味で使用されてよい。

ここで図１３に移り、ロボット１３００の一つの非限定的な実施形態の構成要素の一例が、図式的に表現される。ロボット１３００は、筐体１３１０、通信路１３２８、プロセッサ１３３０、メモリモジュール１３３２、触覚ディスプレイ１３３４、慣性測定ユニット１３３６、入力装置１３３８、音声出力装置１３４０（例：スピーカ）、マイクロフォン１３４２、カメラ１３４４、ネットワークインタフェースハードウェア１３４６、触覚フィードバック装置１３４８、位置センサ１３５０、光源１３５２、近接センサ１３５４、温度センサ１３５６、モータ付き車輪アセンブリ１３５８、電池１３６０、及び充電ポート１３６２を含む。筐体１３１０以外のロボット１３００の構成要素は、筐体１３１０の内部に含まれるか、筐体１３１０に取り付けられてよい。ロボット１３００のさまざまな構成要素及びその相互作用は、以下に詳細に記載される。

さらに図１３を参照すると、通信路１３２８は、例えば導電性のワイヤ、導電性の配線（trace）、光導波路、又は同種のもの等、信号を送信する能力を有する任意の媒体から形成されてよい。さらに、通信路１３２８は、信号を送信する能力を有する媒体の組み合わせから形成されてよい。一つの実施形態において、通信路１３２８は、プロセッサ、メモリ、センサ、入力装置、出力装置、及び通信装置等の構成要素への電気的なデータ信号の送信を可能にするために協力する、導電性の配線、導電性のワイヤ、コネクタ及びバスの組み合わせを含む。従って、通信路１３２８は、バスを含んでよい。加えて、「信号」という用語は、ＤＣ（Direct Current）、ＡＣ（Alternating Current）、正弦波、三角波、矩形波、振動など、媒体の中を通って進む能力を有する波形（例：電気的な、光学的な、磁気的な、機械的な、又は電磁気的な）を意味することに留意されたい。通信路１３２８は、ロボット１３００のさまざまな構成要素と通信可能に結合する。ここで使用されたように、「通信可能に結合する」という用語は、例えば、導電性の媒体を経由して電気的信号を、空気を経由して電磁気的信号を、光導波路を経由して光信号を交換するなどのように、結合した構成要素が、データ信号を互いに交換する能力を有することを意味する。

ロボット１３００のプロセッサ１３３０は、機械読み取り可能な命令を遂行する能力を有する任意の装置であってよい。従って、プロセッサ１３３０は、制御装置、集積回路、マイクロチップ、コンピュータ、又はその他の計算装置であってよい。プロセッサ１３３０は、通信路１３２８によって、ロボット１３００の他の構成要素と通信可能に結合してよい。これは、さまざまな実施形態において、プロセッサ１３３０がロボット１３００の一部である一つ以上の変形可能なセンサ１００からデータを受信することを許す。他の実施形態において、プロセッサ１３３０は、ロボット１３００上の一つ以上の変形可能なセンサ１００の一部である一つ以上の内界センサ１３０から直接データを受信してよい。従って、通信路１３２８は、多くのプロセッサを互いに通信可能に結合してよく、通信路１３２８に結合された構成要素が分散計算環境において動作することを許す。特に、構成要素のそれぞれは、データを送信及び／又は受信するノードとして動作してよい。図１３に表現された実施形態は単一のプロセッサ１３３０を含むが、他の実施形態は、一つ以上のプロセッサを含んでよい。

さらに図１３を参照すると、ロボット１３００のメモリモジュール１３３２は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。メモリモジュール１３３２は、例えば、変形可能なセンサ１００の変形可能な膜１２０を変形させた物体の形状を検出するための命令を含んでよい。この例において、メモリモジュール１３３２に記憶されたこれらの命令は、プロセッサ１３３０によって遂行されるときに、変形可能な膜１２０の観測された変形に基づいた物体の形状の決定を可能にしてよい。メモリモジュール１３３２は、機械読み取り可能な命令がプロセッサ１３３０によってアクセスされ遂行され得るように、機械読み取り可能な命令を記憶する能力を有するＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードドライブ、又は任意の持続的なメモリ装置を含んでよい。機械読み取り可能な命令は、任意の世代（例：１ＧＬ、２ＧＬ、３ＧＬ、４ＧＬ又は５ＧＬ）の任意のプログラム言語、例えば、プロセッサによって直接遂行される機械語、又は、アセンブリ言語、オブジェクト指向プログラミング（ＯＯＰ）、スクリプト言語、マイクロコード等で記述された論理又はアルゴリズムを含んでよい。それらは、機械読み取り可能な命令にコンパイル又はアセンブリされ、メモリモジュール１３３２に記憶されてよい。代わりに、機械読み取り可能な命令は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）コンフィグレーション又はＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）を経由して実行される論理等のＨＤＬ（Hardware Description Language）、又は、それらの同等物によって記述されてよい。従って、ここに記載されている機能は、前もってプログラムされたハードウェア要素として、又は、ハードウェア及びソフトウェア構成要素の組み合わせとして、任意の伝統的コンピュータプログラム言語において実行されてよい。図１３で表現された実施形態は単一のメモリモジュール１３３２を含むが、他の実施形態は、一つ以上のメモリモジュールを含んでよい。

触覚ディスプレイ１３３４は、提供される場合、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。触覚ディスプレイ１３３４は、リフレッシュ可能触覚メッセージ（refreshable tactile message）の方式で触覚出力を提供する能力を有する任意の装置であってよい。触覚メッセージは、接触によってユーザに情報を伝達する。例えば、触覚メッセージは、点字（Braille）等の触覚筆記システム（tactile writing system）の方式であってよい。触覚メッセージは、環境の中で検出される物体の形状等、任意の形状の方式であってもよい。触覚ディスプレイ１３３４は、ロボット１３００の動作状態に関してユーザに情報を提供してよい。

任意の既知の又はこれから開発される触覚ディスプレイが使用されてよい。いくつかの実施形態において、触覚ディスプレイ１３３４は、表面を含む三次元の触覚ディスプレイであり、その一部は、情報を伝達するために隆起してよい（may raise）。いくつかの実施形態において、隆起した部分は、機械的に作動されてよい（例：機械的に隆起し、下降するピン）。触覚ディスプレイ１３３４は、流動的に作動してもよく、エレクトロバイブレーション（electrovibration）触覚ディスプレイとして構成されてもよい。

慣性測定ユニット１３３６は、提供される場合、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。慣性測定ユニット１３３６は、一つ以上の加速度計及び一つ以上のジャイロスコープを含んでよい。慣性測定ユニット１３３６は、ロボット１３００の感知された物理的動作を、ロボット１３００の方向、回転、速度又は加速度を示す信号に変換する。ロボット１３００の動作は、ロボット１３００の向きに依存してよい（例：ロボット１３００が水平であるか、傾いているかなど）。ロボット１３００のいくつかの実施形態は、慣性測定ユニット１３３６を含まなくてよく、加速度計を含むがジャイロスコープを含まない実施形態、ジャイロスコープを含むが加速度計を含まない実施形態、又は、加速度計もジャイロスコープも含まない実施形態等であってもよい。

さらに図１３を参照すると、一つ以上の入力装置１３３８は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。入力装置１３３８は、ユーザの接触を通信路１３２８上で送信され得るデータ信号に変換する能力を有する任意の装置であってよく、例えば、ボタン、スイッチ、ノブ、マイクロフォン又は同種のものである。さまざまな実施形態において、入力装置１３３８は、上記された変形可能なセンサ１００及び／又は内界センサ１３０であってよい。いくつかの実施形態において、入力装置１３３８は、電源ボタン、音量ボタン、起動ボタン、スクロールボタン又は同種のものを含む。一つ以上の入力装置１３３８は、ユーザがメニューをナビゲートする、選択を実行する、好みを設定する、及びここに記載されている他の機能を実行する等のためにロボット１３００と相互に作用できるように提供されてよい。いくつかの実施形態において、入力装置１３３８は、圧力センサ、接触感知領域、圧力ストリップ（Pressure Strip）、又は同種のものを含む。いくつかの実施形態は、入力装置１３３８を含まなくてよいと理解されるべきである。以下により詳細に記載されるように、ロボット１３００の実施形態は、筐体１３１０の任意の表面に配置された複数の入力装置を含んでよい。いくつかの実施形態において、入力装置１３３８の一つ以上は、ロボットを開錠する指紋センサとして構成される。例えば、登録された指紋を有するユーザのみが、ロボット１３００を開錠し使用してよい。

スピーカ１３４０（すなわち音声出力装置）は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。スピーカ１３４０は、ロボット１３００のプロセッサ１３３０からの音声メッセージデータを、音を生成する機械的な振動に変換する。例えば、スピーカ１３４０は、ユーザナビゲーションメニュー情報、設定情報、状態情報、一つ以上のカメラ１３４４からの画像データによって検出された環境に関する情報などを提供してよい。しかしながら、他の実施形態において、ロボット１３００はスピーカ１３４０を含まなくてよいと理解されるべきである。

マイクロフォン１３４２は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。マイクロフォン１３４２は、音に関連する機械的な振動を、音を示す電気的な信号に変換する能力を有する任意の装置であってよい。マイクロフォン１３４２は、メニューのナビゲーション、設定及びパラメータの入力、及び任意の他の仕事等の仕事を実行するために、入力装置１３３８として使用されてよい。いくつかの実施形態は、マイクロフォン１３４２を含まなくてよいと理解されるべきである。

さらに図１３を参照すると、カメラ１３４４は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。カメラ１３４４は、紫外線波長帯、可視光波長帯、又は赤外線波長帯の放射を検出する能力を有する感知装置（例：画素）の配列を有する任意の装置であってよい。カメラ１３４４は、任意の分解能を有してよい。カメラ１３４４は、無指向性のカメラ又はパノラマカメラであってもよい。いくつかの実施形態において、鏡、魚眼レンズ、又はレンズのその他の種類等の一つ以上の光学的構成要素は、カメラ１３４４と光学的に結合してよい。以下により詳細に記載されるように、カメラ１３４４は、画像データをキャプチャするために筐体１３１０の上に上げられるように作動するイメージングアセンブリ１３２２の構成要素である。

ネットワークインタフェースハードウェア１３４６は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。ネットワークインタフェースハードウェア１３４６は、ネットワーク１３７０を経由してデータを送信及び／又は受信する能力を有する任意の装置であってよい。従って、ネットワークインタフェースハードウェア１３４６は、任意の有線又は無線通信を送信及び／又は受信するための通信トランシーバとして構成される無線通信モジュールを含むことができる。例えば、ネットワークインタフェースハードウェア１３４６は、アンテナ、モデム、ＬＡＮポート、Ｗｉ－Ｆｉカード、ＷｉＭａｘカード、移動体通信ハードウェア、近距離無線通信ハードウェア、衛星通信ハードウェア、及び／又は、他のネットワーク及び／又は装置と通信するための任意の有線又は無線ハードウェアを含んでよい。一つの実施形態において、ネットワークインタフェースハードウェア１３４６は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ無線通信プロトコルに従って動作するように構成されるハードウェアを含む。他の実施形態において、ネットワークインタフェースハードウェア１３４６は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信を携帯型電子装置１３８０へ送信し、携帯型電子装置１３８０から受信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈ送信／受信モジュールを含んでよい。ネットワークインタフェースハードウェア１３４６は、ＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグを応答させ（interrogate）読み取るように構成されるＲＦＩＤリーダを含んでもよい。

いくつかの実施形態において、ロボット１３００は、ネットワーク１３７０を経由して携帯型電子装置１３８０と通信可能に結合してよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク１３７０は、ロボット１３００と携帯型電子装置１３８０とを通信可能に結合するためにＢｌｕｅｔｏｏｔｈ技術を利用したＰＡＮである。他の実施形態において、ネットワーク１３７０は、一つ以上のコンピュータネットワーク（例：ＰＡＮ、ＬＡＮ又はＷＡＮ）、携帯電話ネットワーク、衛星ネットワーク、及び／又はＧＰＳ（Global Positioning System）、及びそれらの組み合わせを含んでよい。従って、ロボット１３００は、通信回線、ＷＡＮ、ＬＡＮ、ＰＡＮ、携帯電話ネットワーク、衛星ネットワーク又は同種のものを経由して、ネットワーク１３７０と通信可能に結合することができる。適切なＬＡＮは、有線イーサネット、及び、例えばＷｉ－Ｆｉ等の無線技術を含んでよい。適切なＰＡＮは、例えばＩｒＤＡ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ、Ｚ－Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅ及び／又は他の近距離無線通信プロトコル等の無線技術を含んでよい。適切なＰＡＮは、例えばＵＳＢ及びＦｉｒｅＷｉｒｅ等の有線コンピュータバスを同様に含んでよい。適切な携帯電話ネットワークは、ＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ、ＵＭＴＳ、ＣＤＭＡ及びＧＳＭ等の技術を含むが、これらに限定されない。

さらに図１３を参照すると、上記のように、ネットワーク１３７０は、ロボット１３００を携帯型電子装置１３８０と通信可能に結合するために利用されてよい。携帯型電子装置１３８０は、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、カメラ、専用のモバイルメディアプレーヤー、携帯型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、及び／又は、ロボット１３００と通信可能に結合する能力を有するその他の携帯型電子装置を含んでよい。携帯型電子装置１３８０は、一つ以上のプロセッサ及び一つ以上のメモリを含んでよい。一つ以上のプロセッサは、ロボット１３００と通信するための論理を遂行することができる。携帯型電子装置１３８０は、ロボット１３００と通信するための有線及び／又は無線通信機能によって構成されてよい。いくつかの実施形態において、携帯型電子装置１３８０は、ここに記載されている機能の一つ以上の要素を実行してよく、実施形態において、ここに記載されている機能は、ロボット１３００と携帯型電子装置１３８０との間で分散されている。

触覚フィードバック装置１３４８は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。触覚フィードバック装置１３４８は、ユーザに触覚フィードバックを提供する能力を有する任意の装置であってよい。触覚フィードバック装置１３４８は、振動装置（触覚フィードバックが振動を通して伝達される実施形態等において）、空気吹出装置（触覚フィードバックが空気の吹出を通して伝達される実施形態等において）、又は圧力生成装置（触覚フィードバックが生成された圧力を通して伝達される実施形態等において）を含んでよい。いくつかの実施形態は、触覚フィードバック装置１３４８を含まなくてよいと理解されるべきである。

位置センサ１３５０は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。位置センサ１３５０は、位置を示す出力を生成する能力を有する任意の装置であってよい。いくつかの実施形態において、位置センサ１３５０は、ＧＰＳセンサを含むが、実施形態はそれに限られない。いくつかの実施形態は、ロボット１３００がロボット１３００の位置を決定しない実施形態、又は、位置が他の方法によって決定される実施形態（例：カメラ１３４４、マイクロフォン１３４２、ネットワークインタフェースハードウェア１３４６、近接センサ１３５４、慣性測定ユニット１３３６又は同種のものから受信する情報に基づく）等のように、位置センサ１３５０を含まなくてよい。位置センサ１３５０は、一つ以上の無線信号アンテナから受信した無線信号を経由して、ロボット１３００及びユーザの位置を三角測量する能力を有する無線信号センサとして構成されてもよい。

モータ付き車輪アセンブリ１３５８は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。以下により詳細に記載されるように、モータ付き車輪アセンブリ１３５８は、一つ以上のモータ（不図示）によって駆動されるモータ付き車輪（不図示）を含む。プロセッサ１３３０は、ユーザが環境情報（例：望ましい位置の内部、その位置又は近傍の、特定の物体の位置）を取得することを望む位置等の望ましい位置にロボット１３００が進むようにモータ付き車輪を作動させるために、モータ付き車輪アセンブリ１３５８に一つ以上の駆動信号を提供してよい。

さらに図１３を参照すると、光源１３５２は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。光源１３５２は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、白熱灯、蛍光灯又は同種のもの等の光を出力する能力を有する任意の装置であってよいが、これらに限定されるものではない。いくつかの実施形態は、ロボット１３００に電源が投入されているときに明るくなる電源表示灯を含む。いくつかの実施形態は、ロボット１３００が動作している又はデータを処理しているときに明るくなる動作表示灯を含む。いくつかの実施形態は、ロボット１３００が位置している環境を明るくするための照明光を含む。いくつかの実施形態は、光源１３５２を含まなくてよい。

近接センサ１３５４は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。近接センサ１３５４は、ロボット１３００と他の物体との近接を示す近接信号を出力する能力を有する任意の装置であってよい。いくつかの実施形態において、近接センサ１３５４は、レーザースキャナ、静電容量変位センサ、ドップラー効果センサ、渦電流センサ、超音波センサ、磁気センサ、内界センサ、レーダセンサ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging又はLaser Imaging Detection and Ranging）センサ、ソナーセンサ（sonar sensor）又は同種のものを含んでよい。いくつかの実施形態は、ロボット１３００と物体との近接が他のセンサ（例：カメラ１３４４、スピーカ１３４０等）によって提供される入力から決定される実施形態、又は、ロボットと物体１３１５との近接を決定しない実施形態等のように、近接センサ１３５４を含まなくてよい。

温度センサ１３５６は、通信路１３２８と結合し、プロセッサ１３３０と通信可能に結合する。温度センサ１３５６は、温度センサ１３５６によって感知される温度を示す温度信号を出力する能力を有する任意の装置であってよい。いくつかの実施形態において、温度センサ１３５６は、熱電対（thermocouple）、測温抵抗体（resistive temperature device）、赤外線センサ、バイメタル装置、状態変化センサ、温度計、シリコンダイオードセンサ、又は同種のものを含んでよい。ロボット１３００のいくつかの実施形態は、温度センサ１３５６を含まなくてよい。

さらに図１３を参照すると、ロボット１３００は、電池１３６０によって電力が提供され、電池１３６０は、ロボット１３００のさまざまな電気的な構成要素と電気的に結合する。電池１３６０は、ロボット１３００によって後に使用されるための電気エネルギーを格納する能力を有する任意の装置であってよい。いくつかの実施形態において、電池１３６０は、リチウムイオン電池又はニッケルカドミウム電池等の再充電可能な電池である。電池１３６０が再充電可能な電池である実施形態において、ロボット１３００は、電池１３６０を充電するために使用される充電ポート１３６２を含んでよい。いくつかの実施形態は、ロボット１３００が太陽光エネルギー又は環境から得られるエネルギーによって配電網から電力を提供される実施形態等のように、電池１３６０を含まなくてよい。いくつかの実施形態は、電力のために使い捨て電池を利用する装置の実施形態等のように、充電ポート１３６２を含まなくてよい。

本開示の実施形態は、物体の幾何学的な形状及び姿勢と同様に物体との接触を検出する能力を有する変形可能なセンサに向けられたものであると理解されるべきである。一つ以上の変形可能なセンサは、例えば、ロボット上に提供されてよい。そして、変形可能なセンサによって提供される情報は、対象物体とのロボットの相互作用を制御するために使用されてよい。変形可能なセンサの深さ分解能及び空間分解能は、ロボット上の変形可能なセンサの位置に応じて変化してよい。

特定の性質を具体化するための、又は、特定の方法において機能させるための、特定の方法で「構成される」又は「プログラムされる」という本開示の構成要素の記述は、意図された使用の記述とは対照的に構成的な記述であることに留意されたい。より具体的には、構成要素が「構成される」又は「プログラムされる」方法への言及は、存在する構成要素の物理的状態を意味し、構成要素の構造的な特徴の限定的な記述として理解されるべきである。

ここに説明及び記載されている開示の例における動作の遂行又は実行の順序は、特別に定めが無い限り、本質的ではない。すなわち、特別の定めがない限り、動作は任意の順序で実行されてよく、開示の例は、付加的な動作を含んでも、ここに開示されたより少ない動作を含んでもよい。例えば、特定の動作を他の動作より前、他の動作と同時、又は、他の動作より後に遂行又は実行することは、開示の態様の範囲の内部にあると考えられる。

「実質的に」、「約」及び「およそ」という用語は、任意の量的な比較、値、測定又は他の表現による、不確実性の本来備わっている度合いを示すものとして利用されることがあると留意されたい。これらの用語は、度合いを示すためにも使用され、それによって、量的な表現は、論争中の主題の基本機能の変化を生じさせることなく、記載された言及から変化してよい。
具体的な実施形態はここに説明され記載されたが、さまざまな他の変更及び修正は、特許請求の範囲に記載の主題の精神及び範囲から逸脱することなくなされてよいと理解されるべきである。さらに、特許請求の範囲に記載の主題のさまざまな態様がここに記載されているが、態様は、組み合わせて利用されなくてもよい。従って、付加される特許請求の範囲は、特許請求の範囲に記載の主題の範囲内の全ての変更及び修正を対象にすることを意味する。

例１：接触感度を有するロボットであって、
物体と関連付けられた姿勢及び力を検出するために、深さ分解能及び空間分解能の異なるレベルを有する複数の変形可能なセンサであって、変形可能なセンサのそれぞれは、
変形可能な膜を含み、媒体で満たされるように構成される容器と、
前記容器の内部に配置され、前記変形可能な膜の底面に向けられるように構成される視野を有する光学センサと、を含む、変形可能なセンサと、
前記複数の変形可能なセンサのうち少なくとも一つの変形可能なセンサをそれぞれ含む第１部分及び第２部分と、
を含む、ロボット。
例２：前記物体との接触の結果として前記変形可能な膜の接触領域を分析し、前記物体の姿勢、及び、前記変形可能な膜と前記物体との間に加えられる力の量の両方を決定するように構成されるプロセッサをさらに含む、例１に記載のロボット。
例３：前記容器は、筐体をさらに有し、
前記変形可能な膜は、前記筐体の上部に結合する、例１に記載のロボット。
例４：前記第１部分は、前記複数の変形可能なセンサの第１サブセットを含む、例１に記載のロボット。
例５：前記第２部分は、前記複数の変形可能なセンサの第２サブセットを含む、例４に記載のロボット。
例６：前記変形可能なセンサのうち少なくとも二つは、大きさが異なる、例４に記載のロボット。
例７：前記第１部分及び前記第２部分は、重なり合っていない、例１に記載のロボット。
例８：前記第１部分は、前記第２部分を上回る集合空間分解能を提供するように構成される、例１に記載のロボット。
例９：前記第１部分は、
前記第１部分の変形可能なセンサの数量と、
前記第１部分の変形可能なセンサのそれぞれから取得される空間分解能と、
に基づいて、前記第２部分を上回る集合空間分解能を提供するように構成される、例１に記載のロボット。
例１０：前記第１部分の変形可能なセンサの深さ分解能又は空間分解能は、前記プロセッサによって受信され、前記第１部分が相互に作用する物体に関する柔軟値に基づいて構成される、例１に記載のロボット。
例１１：前記第２部分の変形可能なセンサの深さ分解能又は空間分解能は、異なる柔軟値を有する複数の物体と相互に作用するように構成される前記第１部分及び前記第２部分に基づいて、前記第１部分の変形可能なセンサの前記対応する深さ分解能又は空間分解能と異なるように構成される、例１０に記載のロボット。
例１２：前記変形可能なセンサのうち少なくとも一つは、複数の内界センサを含む、例１に記載のロボット。
例１３：前記第１部分は、第２ロボットの一部と同時に連携して前記物体と相互に作用するように構成される、例１に記載のロボット。
例１４：前記ロボットの前記第１部分の集合空間分解能は、前記第２ロボットの前記部分と等しい、例１３に記載のロボット。
例１５：前記変形可能なセンサのうち少なくとも一つは、ロボットに取り付けるためのクランプ機能を含む、例１に記載のロボット。
例１６：接触感度を有するロボットであって、
複数の変形可能なセンサのうち少なくとも一つをそれぞれ含む第１部分及び第２部分であって、
前記複数の変形可能なセンサは、物体と関連付けられた姿勢及び力を検出するために、深さ分解能及び空間分解能の異なるレベルを含み、
前記複数の変形可能なセンサのそれぞれは、
変形可能な膜を含み、媒体で満たされるように構成される容器と、
前記容器の内部に配置され、前記媒体の中を通って前記変形可能な膜の底面に向けられるように構成される視野を有する内界センサと、を含む、第１部分及び第２部分と、
前記物体との接触の結果として前記変形可能な膜の接触領域を分析し、前記物体の姿勢、及び、前記変形可能な膜と前記物体との間に加えられる力の量の両方を決定するように構成されるプロセッサと、
を含む、ロボット。
例１７：第１部分及び第２部分をさらに含み、
前記第１部分及び前記第２部分のそれぞれは、前記複数の変形可能なセンサのうち少なくとも一つを含む、例１６に記載のロボット。
例１８：前記第１部分の変形可能なセンサの深さ分解能又は空間分解能は、前記プロセッサによって受信され、且つ、前記第１部分と相互に作用する物体に関する柔軟値に基づいて構成され、
前記第２部分の変形可能なセンサの深さ分解能又は空間分解能は、異なる柔軟値を有する複数の物体と相互に作用するように構成される前記第１部分及び前記第２部分に基づいて、前記第１部分の変形可能なセンサの前記対応する深さ分解能又は空間分解能と異なるように構成される、例１７に記載のロボット。
例１９：前記第１部分は、
前記第１部分の変形可能なセンサの数量と、
前記第１部分の変形可能なセンサのそれぞれから取得される空間分解能と、
の少なくとも一つに基づいて、前記第２部分を上回る集合空間分解能を提供するように構成される、例１７に記載のロボット。
例２０：少なくとも一つの内界センサは、ＴｏＦセンサを含む、例１６に記載のロボット。

Claims (9)

1. 接触感度を有するロボットであって、
   物体と関連付けられた姿勢及び力を検出するために、深さ分解能及び空間分解能の異なるレベルを有する複数の変形可能なセンサであって、変形可能なセンサのそれぞれは、
   筐体及び変形可能な膜を含み、前記筐体及び前記変形可能な膜によって規定される空間が媒体で満たされるように構成される容器と、
   前記容器の内部の前記媒体内に配置され、前記変形可能な膜の底面に向けられるように構成される視野を有する深度カメラと、を含む、変形可能なセンサと、
   前記複数の変形可能なセンサのうち少なくとも一つの変形可能なセンサをそれぞれ含む第１部分及び第２部分と、
   を含む、ロボット。
2. 前記物体との接触の結果として前記変形可能な膜の接触領域を分析し、前記物体の姿勢、及び、前記変形可能な膜と前記物体との間に加えられる力の量の両方を決定するように構成されるプロセッサをさらに含む、請求項１に記載のロボット。
3. 前記変形可能な膜は、前記筐体の上部に結合する、
   前記第１部分及び前記第２部分は、重なり合っていない、
   前記変形可能なセンサのうち少なくとも一つは、ロボットに取り付けるためのクランプ機能を含む、
   前記第１部分は、前記第２部分を上回る集合空間分解能を提供するように構成される、
   前記変形可能なセンサのうち少なくとも一つは、複数の深度カメラを含む、又は、
   前記第１部分は、前記複数の変形可能なセンサの第１サブセットを含む、請求項１に記載のロボット。
4. 前記第２部分は、前記複数の変形可能なセンサの第２サブセットを含む、又は、
   前記変形可能なセンサのうち少なくとも二つは、大きさが異なる、請求項３に記載のロボット。
5. 前記第１部分は、第２ロボットの一部と同時に連携して前記物体と相互に作用するように構成され、前記ロボットの前記第１部分の集合空間分解能は、前記第２ロボットの前記部分と等しい、又は、
   前記第１部分は、
   前記第１部分の変形可能なセンサの数量と、
   前記第１部分の変形可能なセンサのそれぞれから取得される空間分解能と、
   に基づいて、前記第２部分を上回る集合空間分解能を提供するように構成される、請求項１に記載のロボット。
6. 前記第１部分の変形可能なセンサの深さ分解能又は空間分解能は、前記プロセッサによって受信され、前記第１部分が相互に作用する物体に関する柔軟値に基づいて構成され、
   前記第２部分の変形可能なセンサの深さ分解能又は空間分解能は、異なる柔軟値を有する複数の物体と相互に作用するように構成される前記第１部分及び前記第２部分に基づいて、前記第１部分の変形可能なセンサの前記対応する深さ分解能又は空間分解能と異なるように構成される、請求項２に記載のロボット。
7. 接触感度を有するロボットであって、
   複数の変形可能なセンサのうち少なくとも一つをそれぞれ含む第１部分及び第２部分であって、
   前記複数の変形可能なセンサは、物体と関連付けられた姿勢及び力を検出するために、深さ分解能及び空間分解能の異なるレベルを含み、
   前記複数の変形可能なセンサのそれぞれの変形可能なセンサは、
   筐体及び変形可能な膜を含み、前記筐体及び前記変形可能な膜によって規定される空間が媒体で満たされるように構成される容器と、
   前記容器の内部の前記媒体内に配置され、前記媒体の中を通って前記変形可能な膜の底面に向けられるように構成される視野を有する深度カメラと、を含む、第１部分及び第２部分と、
   前記物体との接触の結果として前記変形可能な膜の接触領域を分析し、前記物体の姿勢、及び、前記変形可能な膜と前記物体との間に加えられる力の量の両方を決定するように構成されるプロセッサと、
   を含む、ロボット。
8. 前記第１部分の変形可能なセンサの深さ分解能又は空間分解能は、前記プロセッサによって受信され、且つ、前記第１部分と相互に作用する物体に関する柔軟値に基づいて構成され、前記第２部分の変形可能なセンサの深さ分解能又は空間分解能は、異なる柔軟値を有する複数の物体と相互に作用するように構成される前記第１部分及び前記第２部分に基づいて、前記第１部分の変形可能なセンサの前記対応する深さ分解能又は空間分解能と異なるように構成される、又は、
   前記第１部分は、
   前記第１部分の変形可能なセンサの数量と、
   前記第１部分の変形可能なセンサのそれぞれから取得される空間分解能と、
   の少なくとも一つに基づいて、前記第２部分を上回る集合空間分解能を提供するように構成される、請求項７に記載のロボット。
9. 少なくとも一つの深度カメラは、ＴｏＦ（Time of Flight）センサを含む、請求項７に記載のロボット。

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