【発明の詳細な説明】
物体検知システム
この発明は物体検知システムに関し、特に、これに限定するものではないが、
自動マニピュレータの衝突防止システムに使用するための物体検知システムに関
する。
多様な適用法で使用される多数の距離検知システムが従来より知られている。
そのような適用法の一つとして、ロボットアーム等の自動マニピュレータの衝突
防止システムがある。衝突防止システムは、遠隔操作またはオフラインマニピュ
レータにおいて、マニピュレータがその動作領域内の物体と衝突することを防止
するのに有効である。
この種の衝突防止に適用する距離検知システムは多数の要件を満たす必要があ
る。例えば、システムはマニピュレータの周りの空間の全容積を効果的にカバー
する必要がある。このことは、好適には小型、単純かつ低価格な多数のセンサ要
素の使用を必要とする。加えて、マニピュレータ制御システムのリアルタイム制
御要件を達成するために、センサシステムの動作速度が充分に高速でなければな
らない。
前述の要件の点から、この種の衝突防止システムには赤外（ＩＲ）光反射レン
ジ検出システムが使用されていた。例えば、１９８９年１２月付の電気電子学会
誌５巻６号、”ロボット・マニピュレータ動作プランニングにおける近似検知：
システム・インプリメンテイーション・イシューズ”を参照せよ。
実質的に、この種のＩＲレンジ検出システムは、照射領域内に進入した全ての
物体を照射するために、赤外光の点源としてＬＥＤ（発光ダイオード）を使用す
る。さらに、物体によって反射された赤外光はフォトダイオード等の適切な検出
器によって検出される。物体上に降下する赤外光の強さ、ならびに検出される反
射光の強さはＬＥＤ／検出器と物体との間の距離（すなわち物体のレンジ）に対
して逆二乗法則にしたがって相関する。したがって、物体のレンジは既知の発射
光の強さと測定された反射光の強さとの関数として検出システムによって計算さ
れる。
単純なシングル・発光体／検出器ＩＲレンジ検出システムは、物体の反射特性
に
感応するという難点を有する。これは、等しいレンジにおける二つの異なった物
体が、異なった反射特性の結果として異なった量の赤外光を反射することである
。全ての所与の物体の反射特性は、その反射係数、発光体および検出器に対する
向き、照射範囲内における面積、検出器の視界内の面積に依存する。したがって
、測定軸（すなわち、各発光体（または検出器）および物体を通過するライン）
上において離間して配置された二つの発光体（または検出器）を使用することに
より反射特性への依存性を解消する検出するシステムが提案されていた。反射特
性が同じであるものについて二つの独立した測定を提供し、これらを組み合わせ
て反射特性に依存しない物体のレンジの測定を達成することができる。
しかしながら、このシステムの精度は二つの発光体（または検出器）の間隔に
依存する。実用上、許容し得る結果を得るために、間隔は測定される最大レンジ
に対して充分な大きさのもの（すなわち２５％以上）である必要がある。ロボッ
トマニピュレータ衝突防止システムの検知システムにおいて要求される典型的な
最大レンジは約５００ｍｍであり、この場合所要のレベルの精度を達成するため
の発光体（または検出器）間隔は約１２５ｍｍとなる。したがって、既知のレン
ジ検出システムは、マニピュレータの使用にともなう障害を受けることなく使用
することはできない。
本発明の目的は、前述した難点を排除または削減するレンジ検出システムを提
供することである。
本発明の第一の特徴によれば、各発光体が検知する物体がある領域の少なくと
も一部を照射するよう照射領域を重合して配置した発光体配列と、前記領域から
検出器の方向に反射された発光体からの放射線を検出するよう配置された少なく
とも一つの検出器と、前記領域が各発光体により順々に照射されるよう発光体に
連続的にエネルギを供給する手段と、発光体へのエネルギ供給を検出器の出力と
相関させることにより領域内の物体を検出する手段とからなる物体検知システム
を提供する。
本発明の第二の特徴によれば、検出する物体がある領域を照射する少なくとも
一つの発光体と、各検出器が前記領域から検出器の方向に反射された発光体から
の放射線を検出するよう配置された検出器配列と、発光体の出力を検出器の出力
と相関
させることにより領域内の物体を検出する手段とからなる物体検知システムを提
供する。
連続的にエネルギ供給される発光体の配列を使用することにより、各発光体の
出力が少なくとも一つの検出器の出力に相関し（または検出器の配列を使用する
ことにより、検出器の出力が少なくとも一つの発光体に相関し）、発光体が物体
に対して異なった角度で光を放射している（または検出器が物体からの異なった
角度の反射光を検出している）ときにおいても、前記領域内にある物体のレンジ
をその反射特性に依存せずに判定することが可能となる。このことにより、発光
体（または検出器）配列を比較的平坦な構造で設置することが可能になり、例え
ば発光体および検出器を一般的な平面上に配置でき、これによって放射の方向が
前記平面に対してほぼ垂直となる。このような構造は、存在するセンサが非常に
大きいものとなる衝突防止システム等における適用に際して好適なものである。
所定の解析方法または神経ネットワークのいずれかを使用することにより、相
関させられた発光体／検出器・データを処理してレンジ情報を得ることができる
。物体に反射特性が潜在的に複雑かつ多様であり解析方法を作成することが実用
的に困難であるため、神経ネットワークが好適である。
好適な実施例において、検出システムはソフトウェアにおいて実施される神経
ネットワークの方式により、レンジ情報を得るために相関させられたデータを処
理するマイクロプロセッサを有する。
神経ネットワークは、特定のまたは各発光体からの反射光を検出するための、
特定のまたは各検出器の出力を示すデータを受信するための分離した入力節点を
有することが好適である。好適には、神経ネットワークはスケーリング値を受信
するための追加的な入力を有し、これにより最大入力値が１となる。
検出システムは、前記領域のうち異なった部分をそれぞれ照射するとともに少
なくとも一つの検出器に結合された複数の発光体配列を備えることができ、ある
いは少なくとも一つの発光体に結合された複数の検出器配列を備えることができ
る。この場合、システムは適応数の神経ネットワークを備えることが好適であり
、そのそれぞれが対応する配列に関するデータを処理する。
好適には、一つの検出器配列が一つの発光体配列に結合される。この場合、特
定
のまたは各配列に結合された特定のまたは各神経ネットワークが、各配列内に結
合された検出器数に相当する数の独立した神経ネットワークを備えることが好適
であり、前記独立した神経ネットワークのそれぞれが単一の検出器の出力に関連
するデータを処理する。
内包される発光体の数がより大きく、結合される検出器の数がより大きいほど
、より多くのデータを処理してレンジ情報を得ることができる。
各配列は線形とすることが好適である。
特定のまたは各発光体は発光ダイオード等の適宜な種類のものとすることがで
き、同様に検出器／複数の検出器はフォトダイオード等の適宜な種類のものとす
ることができる。
特定のまたは各発光体は赤外光発光体とすることが好適である。
好適には、検出システムは、特定のまたは各発光体によって発射された放射線
を変調する手段と、特定のまたは各検出器の出力を復調する手段とを備え、これ
によって発射および反射され検出された放射線に関する情報を検出された周囲の
放射線に関する情報と識別することができる。
検出システムはその感度を変化させる手段を備えることが好適である。このこ
とは、例えば、比較的近くの高い反射性を有する大きな物体から反射された放射
と、比較的遠い低い反射性を有する小さな物体から反射された放射の強さとを比
較してこれに対応できる点で有効である。
このような感度変更手段は、例えば可変ゲイン増幅器から構成することができ
、特定または各ディテクタの出力がこれを通過する。検出システムが一つより多
い配列の発光体を備える場合、各配列に対してそれぞれ独立した感度変更手段が
結合される。
次に、本発明の典型的な実施例につき、添付図面を参照しながら説明する。こ
こで、
図１は、本発明に係るレンジ検出システムの多数のセンサ要素を備えたロボッ
トマニピュレータを示す説明図、
図２は、図１における単一のセンサ要素の説明図、
図３は、図１のレンジ検出システムのブロック線図、
図４は、図１のレンジ検出システムに内包された神経ネットワークの構造を示
す概略図である。
図示されたレンジ検出システムは、ロボットマニピュレータ（図１）の衝突防
止システムの一部分として使用される本発明の実施例である。検出システムは、
マニピュレータのリンクの軸に平行に配置された多数の帯状センサ要素２を備え
ている。センサ要素２は、以下に示す方法によって物体Ｏの存在を検知する。図
２を参照すると、単一のセンサ要素２を詳細に図示しており、各センサ要素２は
等間隔配置された赤外発光ダイオード（ＩＲ ＬＥＤ）３の直線配列と、これに
近接して同様に配置されたフォトダイオード（ＩＲ検出器）４とを備えている。
ＬＥＤの全般的な発光方向は直線配列に垂直となり、レンジを測定する軸を提供
する。
次に、単一のセンサ要素２に関連する検出システムの構成要素について、図３
のブロック線図を参照しながらさらに詳細に説明する。図３に示されるとともに
以下に説明される構成は全システムの各センサについて繰り返すものであること
が理解されよう。説明の簡略化のため、ブロック線図には、単一センサ要素の１
６個の全てのＩＲ ＬＥＤおよびフォトダイオードに代えて、全線において３つ
のＩＲＬＥＤおよびフォトダイオードのみが示されている。
システムは制御線６を介してスイッチ７に制御信号を供給するマイクロプロセ
ッサ５によって制御され、各スイッチはそれぞれＩＲ ＬＥＤ３に結合されてい
る。ＩＲ ＬＥＤ３は電流−電圧コンバータ９および各スイッチ７を介して５０
ｋＨｚ（方形波）信号発生器８によって駆動される。マイクロプロセッサ５によ
ってスイッチ７が連続的に開閉するよう制御され、これによって各ＩＲ ＬＥＤ
３が順次５０ｋＨｚに変調されたＩＲ光を放射するよう誘起される。
使用中において、各ＬＥＤ３によって順次発射された赤外光によって照射され
る全ての物体は、赤外光の一部を一つまたは複数のフォトダイオード４上に反射
する。各フォトダイオード４は、検出された赤外光の強さに比例する電圧を有す
る信号を発生する。この信号は、制御線１２を介してマイクロプロセッサ５から
受信する信号によって制御されるマルチプレクサ１１に付加される前に、それぞ
れ対応する前置増幅器１０によって増幅される。
マルチプレクサ１１は、スイッチド・ゲイン増幅器１４を介して同期復調器１
３
に付加される単信号を出力する。発射された赤外光の変調とこれに続くフォトダ
イオードによって生成された信号の同期復調により、周囲の赤外光（これも同様
にＩＲ検出器によって拾い上げられる）がＬＥＤ３によって放射される光よりも
はるかに強い場合においても、ＩＲ ＬＥＤ３からの反射光の強さに基づいた信
号を摘出することが可能になる。この信号はさらにローパスフィルタ１５を介し
てアナログ・デジタル・コンバータ１６に送信される。
スイッチド・ゲイン増幅器１４は４つの異なった数値の間でスイッチ可能であ
り、例えば比較的近いレンジにある大きな白い物体から反射された赤外光の強さ
と比較的長いレンジにある暗色の物体とから反射された赤外光との比較において
検出された強さの大きな差異（この差異は容易に１０００の係数単位になり得る
）に対応する。このことがアナログ・デジタル・コンバータに送信される信号を
その動作に対応した適切な電圧領域に保持する。
物体によって反射されるとともに各フォトダイオードによって検出された各Ｌ
ＥＤ３（順々に）からの赤外光の強さを現すデータを伝達するデジタル信号は、
アナログ・デジタル・コンバータからマイクロプロセッサに付加される。このデ
ータは、マイクロプロセッサ内においてソフトウェアによって実行される神経ネ
ットワーク（これについては以下により詳細に説明する）を使用して処理され、
これによって物体のレンジ情報を作成し、これは直列線１７を介してマイクロプ
ロセッサから出力される。
レンジ情報出力は遠隔プロセッサ（図示されていない）に伝送され、これは各
センサ要素の動作を制御し（直列線１７を介して）、各センサから受信したレン
ジ情報を整合し、物体のレンジ情報にしたがって衝突防止処理を実行する。
神経ネットワークについて以下に記述する。各センサ要素に対して１６個の独
立した神経ネットワークがあり、一つが各フォトダイオード４からの信号を処理
する。図４は、神経ネットワークの一つの構造を示す概略図である。各ネットワ
ークは１７個の入力節点１８を有し；これらは１６個の各フォトダイオードにお
いて検出された赤外光の強さを示す信号をそれぞれ受信するための１６個と、一
個の追加的な絶対値スケーリング入力であり、このスケーリング入力は最も大き
な受信信号の絶対値が１となるようにスケールされる。
各神経ネットワークは、１７個の節点入力レーヤに加えて二つのレーヤを有し
；これらは節点出力レーヤ１９と７個の節点２０を含んだ一つの隠しレーヤであ
る。ネットワークの三つのレーヤの間は完全結合され、各節点においてＳ字伝送
機能が使用される。
稼動の前に全てのネットワークについてトレーニングを行う必要がある。最初
のオフライン・トレーニングは、まず特定のセンサ要素（またはセンサ要素の配
列）を異なったレンジ、位置、および方向における多様な目標物体に対面させる
ことによって実施でき、これにより必要なトレーニング・データを集積する（こ
の行程はロボットマニピュレータを使用することにより自動化できる）。いずれ
かの所与のセンサ要素２のいずれかの所与の物体に対する応答を示すデータは、
トレーニング・コンピュータ（図示されていない）に伝送され、ここにおいてデ
ータがレンジ、サイズ、方向、反射係数等の目標の詳細と共に記録される。
一度充分なトレーニングがトレーニング・コンピュータによって集積されると
、エラーの逆伝送技術を使用してネットワークの適正な重みを決定するために神
経ネットワークソフトウェア・パッケージが使用される（例えば、“平行分配処
理，第一巻：基礎”，Ｄ．Ｅ．ルーメルハート，Ｊ．Ｌ．マックレランド著，１
９８８年，ＭＩＴプレス社発行を参照）。この処理は、所与の組合せの入力デー
タに対応する出力値のエラーを使用してエラーを削減するように重みを変化させ
ることにより、適正な重みを決定する。各重みは出力値に対する影響に基づく数
値によって調整される。この行程は全てのトレーニング・データの組合せについ
てのエラーが許容可能なものとなるまで繰り返し適用される。
この方法を使用して単一のセンサ要素の１６個のネットワークをトレーニング
し多様な物体のレンジを２５ｍｍの最小レンジと５２５ｍｍの最大レンジとの間
において約２０％の精度で決定するには、高性能のワークステーションを使用し
て数時間かかる。しかしながら、これは一回のみの処理であり、適正にトレーニ
ングされた１６個のネットワークは入力データを高速に処理することができ、リ
アルタイムの動作処理においては僅かに約２０ｍｓのみが必要とされる。
センサに近い物体については、収集されたデータならびにこれに続く処理によ
って、センシング要素に対する物体のレンジならびに側位の両方の情報が得られ
る。
前述した本発明の実施例の詳細部分および適用方法は変更することが可能であ
ることが理解されよう。例えば、１以上のいずれかの数のセンサ要素２をシステ
ムに装備することができ、各センサ要素は複数の発光体および一つの検出器また
はその逆のいずれかのみを必要とする。実用において、１６個の発光体と１６個
の検出器を使用することにより、レンジを決定するために必要なもの以上のデー
タが得られるが、超過したデータは精度を高めシステム内のノイズ全体の影響を
削減することに寄与する。
同様に、発光体（複数の）／検出器（複数の）構造も大幅に変更することがで
き、二つの直線状かつ平行な列にする必要はない。
加えて、センサ要素制御およびデータ処理の詳細部分も変更可能である。例え
ば、各センサ要素がこれに結合されたマイクロプロセッサを備えるのではなく、
全てのセンサ要素からのデータを単一のプロセッサで処理することができる。同
様に、神経ネットワークの構造を変更し、またネットワークをソフトウェアの代
わりにハードウェアか、またはその組合せによって実施することができる。
さらに、神経ネットワークに代えて解析計算手段を使用して、センサによって
集積されたデータを処理することができる。しかしながら、物体の形状が複雑で
あり、また個々の物体の特徴が大幅に異なっている場合に解析的解決方法を作成
することが困難であるため、神経ネットワークの使用が有効である。例えば、異
なった平坦および湾曲表面の組合せからなる物体の解析モデルを作成することは
困難である。加えて、個々の赤外発光体および検出器の性能および特性を正確に
特定する必要があり、これらの特性は適応する高価なデバイスを使用しない限り
各センサによって異なるものとなる。
これに対して、神経ネットワークは多数の変数を容易に処理し、発光体および
検出器の特性を習得することができる。異なったセンサの発光体（複数の）およ
び／または検出器（複数の）が異なった特性を有する場合、それらの性能を測定
するとともにそれにしたがって神経ネットワークの重みを調整することができ、
これにより新しいセンサ毎にトレーニング操作を繰り返す必要性が除外される。
【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項
【提出日】１９９６年１２月１９日
【補正内容】
（補正）請求の範囲
１． 各発光体が検知する物体が存在する領域の少なくとも一部を照射するよう
照射領域を重合して配置した発光体配列と、前記領域から検出器の方向に反射さ
れた各発光体からの放射線の強さを検出するよう配置された少なくとも一つの検
出器と、前記領域が各発光体により順々に照射されるよう発光体に連続的にエネ
ルギを供給する手段と、発光体へのエネルギ供給を特定のまたは各検出器の強さ
に依存する出力と相関させることにより領域内の物体を検出する手段とからなる
物体検知システム。
２． 前記領域のうち異なった部分をそれぞれ照射するとともに少なくとも一つ
の結合された検出器を有する複数の発光体配列を備える請求項１記載の物体検知
システム。
３． 特定のまたは各発光体配列に結合された検出器配列を備える請求項１また
は２記載の物体検知システム。
４． 検知する物体が存在する領域を照射する少なくとも一つの発光体と、各検
出器が前記領域から検出器の方向に反射された特定のまたは各発光体からの放射
線の強さを検出するよう配置された検出器配列と、特定のまたは各発光体の出力
を各検出器の強さに基づいた出力と相関させることにより領域内の物体を検出す
る手段とからなる物体検知システム。
５． 少なくとも一つの結合された検出器を有する複数の検出器配列を備える請
求項４記載の物体検知システム。
６． 特定のまたは各検出器配列に結合された発光体配列を備える請求項４また
は５記載の物体検知システム。
７． さらに、特定のまたは各発光体および特定のまたは各検出器からの相関す
るデータを処理して物体のレンジ情報を得るための神経ネットワークを有する請
求項１ないし６のいずれかに記載の物体検知システム。
８． 神経ネットワークをマイクロプロセッサによってソフトウェア内で実施す
る請求項７記載の物体検知システム。
９． 神経ネットワークは特定のまたは各発光体からの検出反射光に対する特定
の
または各検出器出力を示すデータを受信するための分離した入力節点を備える請
求項７または８記載の物体検知システム。
１０． 神経ネットワークは最大入力値が１となるようなスケーリング値を受信
するための追加的な入力節点を備える請求項９記載の物体検知システム。
１１． 特定のまたは各発光体および／または検出器配列が直線状である請求項
１ないし１０のいずれかに記載の物体検知システム。
１２． 各発光体が赤外光発光体であり、各検出器が赤外光検出器である請求項
１ないし１１のいずれかに記載の物体検知システム。
１３． 特定のまたは各発光体によって発射された放射線を変調する手段と、特
定のまたは各検出器の出力を復調する手段とを備え、これによって発射および反
射され検出された放射線に関する情報を検出された周囲の放射線に関する情報と
識別する請求項１ないし１２のいずれかに記載の物体検知システム。
１４． 特定のまたは各検出器の出力が通過する増幅器のゲインを変化させるこ
とによりシステムの感度を変化させる手段を備える請求項１ないし１３のいずれ
かに記載の物体検知システム。
１５． 添付図面を参照して実質的に前述した物体検知システム。
感応するという難点を有する。これは、等しいレンジにおける二つの異なった物
体が、異なった反射特性の結果として異なった量の赤外光を反射することである
。全ての所与の物体の反射特性は、その反射係数、発光体および検出器に対する
向き、照射範囲内における面積、検出器の視界内の面積に依存する。したがって
、測定軸（すなわち、各発光体（または検出器）および物体を通過するライン）
上において離間して配置された二つの発光体（または検出器）を使用することに
より反射特性への依存性を解消する検出するシステムが提案されていた。反射特
性が同じであるものについて二つの独立した測定を提供し、これらを組み合わせ
て反射特性に依存しない物体のレンジの測定を達成することができる。
しかしながら、このシステムの精度は二つの発光体（または検出器）の間隔に
依存する。実用上、許容し得る結果を得るために、間隔は測定される最大レンジ
に対して充分な大きさのもの（すなわち２５％以上）である必要がある。ロボッ
トマニピュレータ衝突防止システムの検知システムにおいて要求される典型的な
最大レンジは約５００ｍｍであり、この場合所要のレベルの精度を達成するため
の発光体（または検出器）間隔は約１２５ｍｍとなる。したがって、既知のレン
ジ検出システムは、マニピュレータの使用にともなう障害を受けることなく使用
することはできない。
本発明の目的は、前述した難点を排除または削減するレンジ検出システムを提
供することである。
本発明の第一の特徴によれば、各発光体が検知する物体がある領域の少なくと
も一部を照射するよう照射領域を重合して配置した発光体配列と、前記領域から
検出器の方向に反射された発光体からの放射線を検出するよう配置された少なく
とも一つの検出器と、前記領域が各発光体により順々に照射されるよう発光体に
連続的にエネルギを供給する手段と、各発光体のそれぞれへのエネルギ供給を検
出器の出力と相関させることにより領域内の物体を検出する手段とからなる物体
検知システムを提供する。
本発明の第二の特徴によれば、検出する物体がある領域を照射する少なくとも
一つの発光体と、各検出器が前記領域から検出器の方向に反射された発光体から
の放射線を検出するよう配置された検出器配列と、発光体の出力を検出器の出力
と相関
させることにより領域内の物体を検出する手段とからなる物体検知システムを提
供する。
連続的にエネルギ供給される発光体の配列を使用することにより、各発光体の
出力が少なくとも一つの検出器の出力に相関し（または検出器の配列を使用する
ことにより、検出器の出力が少なくとも一つの発光体に相関し）、発光体が異な
った角度で物体に対して光を放射している（または検出器が物体からの異なった
角度の反射光を検出している）ときにおいても、前記領域内にある物体のレンジ
をその反射特性に依存せずに判定することが可能となる。このことにより、発光
体（または検出器）配列を比較的平坦な構造で設置することが可能になり、例え
ば発光体および検出器を一般的な平面上に配置でき、これによって放射の方向が
前記平面に対してほぼ垂直となる。このような構造は、存在するセンサが非常に
大きいものとなる衝突防止システム等における適用に際して好適なものである。
所定の解析方法または神経ネットワークのいずれかを使用することにより、相
関させられた発光体／検出器・データを処理してレンジ情報を得ることができる
。物体に反射特性が潜在的に複雑かつ多様であり解析方法を作成することが実用
的に困難であるため、神経ネットワークが好適である。
好適な実施例において、検出システムはソフトウェアにおいて実施される神経
ネットワークの方式により、レンジ情報を得るために相関させられたデータを処
理するマイクロプロセッサを有する。
神経ネットワークは、特定のまたは各発光体からの反射光を検出するための、
特定のまたは各検出器の出力を示すデータを受信するための分離した入力節点を
有することが好適である。好適には、神経ネットワークはスケーリング値を受信
するための追加的な入力を有し、これにより最大入力値が１となる。
検出システムは、前記領域のうち異なった部分をそれぞれ照射するとともに少
なくとも一つの検出器に結合された複数の発光体配列を備えることができ、ある
いは少なくとも一つの発光体に結合された複数の検出器配列を備えることができ
る。この場合、システムは適応数の神経ネットワークを備えることが好適であり
、そのそれぞれが対応する配列に関するデータを処理する。
好適には、一つの検出器配列が一つの発光体配列に結合される。この場合、特
定
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(81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，
ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，Ｍ
Ｃ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ
，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，
ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，Ｕ
Ｇ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，Ｂ
Ｙ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ
，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，
ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，Ｌ
Ｖ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ
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ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，Ｖ
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