KR102400964B1

KR102400964B1 - 유압 로봇들 부근에 있을 때 움직임을 탐지하기 위한 인간 모션 센서들의 사용

Info

Publication number: KR102400964B1
Application number: KR1020170094728A
Authority: KR
Inventors: 존 데스몬드 웰랜; 멜리사 에이치. 루이스
Original assignee: 더 보잉 컴파니
Priority date: 2016-07-28
Filing date: 2017-07-26
Publication date: 2022-05-20
Also published as: EP3275604A1; CN107664977A; AU2021269293C1; US20180033276A1; US10186130B2; JP2018049592A; AU2017203490B2; CA2971432C; EP3275604B1; KR20180013757A; CN107664977B; AU2021269293A1; BR102017015871A2; CA2971432A1; AU2017203490A1; JP7076184B2; BR102017015871B1; AU2021269293B2

Abstract

유리한 실시예들은 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 시스템을 포함한다. 시스템은 센서 시스템 및 컴퓨터를 포함한다. 센서 시스템은 인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들과 구별하고, 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하도록 구성된다. 컴퓨터는 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되며, 허위 긍정은 어떠한 인간도 실제로 존재하지 않을 때 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재한다는 첫 번째 결정을 포함한다. 컴퓨터는 또한, 허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 경보 발생, 기계류의 정지, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하도록 구성된다.

Description

유압 로봇들 부근에 있을 때 움직임을 탐지하기 위한 인간 모션 센서들의 사용{USING HUMAN MOTION SENSORS TO DETECT MOVEMENT WHEN IN THE VICINITY OF HYDRAULIC ROBOTS}

본 개시는 기계류 주변에서 인간의 존재를 탐지하여, 인간이 존재한다면 경보들을 발생시키고, 인간이 존재한다고 결정되지만 그렇지 않은 허위 긍정(false positive) 결과들을 없애는 시스템들에 관한 것이다.

산업용 로봇들을 사용하는 회사들은 안전에 관심이 있다. 일차적인 관심사는 인간들이 산업용 로봇들 근처에서 안전을 유지함을 보장하는 것이다. 안전은 인간의 행동뿐만 아니라 로봇의 행동에 관해서도 절차들과 규칙들로 이루어질 수 있다. 그러나 산업용 로봇들의 크기, 복잡성 및 속도 때문에, 추가 안전 시스템들이 바람직하다.

예시적인 실시예들은 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 시스템을 제공한다. 이 시스템은 인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들과 구별하도록 구성된 센서 시스템을 포함한다. 센서 시스템은 하나 또는 그보다 많은 인간들이 환경에 대한 우려들을 갖는 제한 구역에 존재하는지 여부를 결정하도록 추가로 구성된다. 시스템은 또한 컴퓨터를 포함한다. 컴퓨터는 제한 구역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성된다. 허위 긍정은 실제로 어떠한 인간도 존재하지 않을 때 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재한다는 첫 번째 결정일 수 있다. 컴퓨터는 또한, 허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 경보 발생, 기계류의 정지 또는 감속, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하도록 구성된다.

유리한 실시예들은 또한 기계류를 작동시키는 동안 기계류를 작동시키는 방법을 포함한다. 이 방법은 기계를 작동시키는 동안, 기계류의 제한 구역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. "결정"은 인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들과 구별하도록 구성된 센서 시스템에 의해 수행된다. 이 방법은 또한, 제한 구역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계를 포함한다. 허위 긍정은 실제로 어떠한 인간도 존재하지 않을 때 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재한다는 첫 번째 결정일 수 있다. 이 방법은 또한, 허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 경보 발생, 기계류의 정지 또는 감속, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하는 단계를 포함한다.

예시적인 실시예들의 특성으로 여겨지는 신규한 특징들은 첨부된 청구항들에서 제시된다. 그러나 예시적인 실시예들뿐만 아니라 이들의 선호되는 사용 모드, 추가 목적들 및 특징들 또한, 첨부 도면들과 함께 일독시 본 개시의 예시적인 실시예의 아래의 상세한 설명에 대한 참조에 의해 가장 잘 이해될 것이다.
도 1은 예시적인 실시예에 따른 제조 환경을 예시한다.
도 2는 예시적인 실시예에 따른, 펜스를 가진 제조 환경의 일례를 예시한다.
도 3은 예시적인 실시예에 따른 인간 모션 센서의 일례를 예시한다.
도 4는 예시적인 실시예에 따라 인간 골격의 관절점들을 사용하여, 휴대 전화 상에서 말하는 동안 걷고 있는 인간의 탐지의 일례를 사용하는 움직임/제스처 인식을 예시한다.
도 5는 예시적인 실시예에 따라, 기계에 근접한 인간의 허위 긍정 검출 판독들을 없애기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 6은 예시적인 실시예에 따라, 인간 골격의 관절점들을 검출하는 일례를 예시한다.
도 7은 예시적인 실시예에 따라, 기계에 근접한 인간의 허위 긍정 검출들을 예시하는 벤 다이어그램이다.
도 8은 예시적인 실시예에 따른, 기계에 근접한 인간의 허위 긍정 검출의 일례를 예시한다.
도 9는 예시적인 실시예에 따른, 기계에 근접한 인간의 허위 긍정 검출의 다른 예를 예시한다.
도 10은 예시적인 실시예에 따른 정당한 움직임들, 정당하지 않은 움직임들 및 바람직하지 않은 움직임들의 예들을 예시한다.
도 11은 예시적인 실시예에 따라, 다른 관절점들을 무시하면서 인간의 골격에서 관절점들을 선택하는 일례를 예시한다.
도 12는 예시적인 실시예에 따른 데이지 체인 모션 센서들의 일례를 예시한다.
도 13은 예시적인 실시예에 따라, 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 시스템의 가능한 예를 예시한다.
도 14는 예시적인 실시예에 따라, 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 다른 시스템을 예시한다.
도 15는 예시적인 실시예에 따라 기계류를 작동시키기 위한 흐름도이다.
도 16은 예시적인 실시예에 따른 로봇 모션 제어 시스템의 블록도이다.
도 17은 예시적인 실시예에 따른 데이터 처리 시스템의 예시이다.

예시적인 실시예들은, 산업용 로봇들을 사용하는 회사들이 인간들이 기계들, 특히 제조 환경의 산업용 로봇들과 상호 작용할 수 있을 때 발생하는 안전 문제들을 일반적으로 인지하고 있음을 인식하여 고려한다. 한 가지 우려는 인간들이 작동 기계에 너무 가까워지게 될 때 발생하는 것이다. 그 크기, 복잡성 및 속도 때문에 안전이 중요하다. 따라서 유리한 실시예들은 기계들이 작동하는 제조 환경 내에 인간들이 물리적으로 있을 때 인간들과 장비 모두에 대한 안전을 향상시키는 방법들 및 디바이스들을 제공한다. 마찬가지로, 유리한 실시예들은 유압 로봇들 부근에 있을 때 움직임을 탐지하기 위해 인간 모션 센서들을 사용하는 것을 제공한다.

유리한 실시예들은 로봇들과 같은 기계류 주위에서 작업할 때 직원들이 무의식적으로 바람직하지 않은 위치에, 이를테면 로봇의 모션 경로에 자리 잡을 가능성을 가짐을 추가로 인식하고 고려한다. 이 상황은 로봇이 동작 중에 인간과 너무 가까이에서 상호 작용한다면 더 빈번하게 발생할 수 있다.

유리한 실시예들은 로봇들이 작동하는 영역들에 대한 무단 액세스가 또한 문제들을 발생시킬 수 있다는 것을 추가로 인식하고 고려한다. 허가 받지 않은 영역에 있는 사람에 대한 안전을 향상시키고 장비의 손상을 방지하는 것이 모두 바람직하다.

유리한 실시예들은 대부분의 로봇 작업 영역들이 작업자들을 보호하기 위한 안전 메커니즘들 및 프로토콜들의 셋업을 갖고 있다는 것을 추가로 인식하고 고려한다. 그러나 누군가가 이러한 절차들을 인지하지 못하거나 잊는다면, 그들은 그 절차들을 따르지 않을 수 있다.

유리한 실시예들은 로봇에 접속된 센서들이 일반적으로 움직임에 대한 감시들에 사용되었음을 추가로 인식하고 고려한다. 움직임이 탐지된다면, 경보가 발생되거나 기계류의 작동이 중단된다. 이 접근 방식의 문제점은 대부분의 센서들이 객체들을 정확하게 식별하지 못하고 그 결과, 많은 허위 긍정들을 보고한다는 것이다. 추가로, 이러한 센서들은 사용자가 기계의 정상 동작의 일부로서 기계와 상호 작용하도록 되어 있는 상황들에서는 최적이 아니다.

유리한 실시예들은 사람인 작업장 감독이 로봇 작업 영역을 모니터링할 수 있다는 것을 추가로 인식하고 고려한다. 작업장 감독이 이 영역에 들어오는 누군가를 인지한다면, 감독은 로봇을 멈추거나 그 사람에게 경고할 수 있다. 그러나 이 접근 방식의 문제점은 일시적으로 이용 가능하지 않을 수 있는 감독에 대한 상당한 의존도이다. 더욱이, 제조 기계들은 일반적으로 하루 종일 그리고 일주일 내내 계속 작동하기 때문에, 로봇 작업 영역을 모니터링하는 사람의 사용은 물리적으로도 그리고 재정적으로도 모두 부담이 클 것이다.

유리한 실시예들은 로봇 작업 영역의 안전 경고 사인들이 게시될 수 있음을 추가로 인식하고 고려한다. 그러나 이 접근 방식은 작업자들의 안전에 대한 책임을 스스로에게 맡긴다. 이러한 접근 방식은 또한 모든 사람이 사인의 경고들을 읽고 이해하고 따를 것이라고 여긴다.

따라서 유리한 실시예들은 이들 및 다른 문제점들을 해결한다. 유리한 실시예들은 인간 모션 센서로부터 수집된 정보를 사용하여, 인간이 기계 부근에 있음을 기계에 통지한다. 더욱이, 유리한 실시예들은 허위 긍정 객체들과 인간의 실제 탐지 간에 구별하는 능력을 갖는다. 추가로, 유리한 실시예들은 모션 센서들을 함께 데이지 체인 방식으로 연결하여, 그렇지 않으면 인간 객체들의 인식을 방해할 수도 있는 장애물들을 피할 수 있다.

유리한 실시예들은 또한 인간들을 식별할 때 허위 긍정들을 고려하는 것을 제공한다. 예컨대, 유리한 실시예들은 선택된 관절점들을 무시할 수 있는데, 이는 시스템이 "핸드 프레스" 근처의 손가락들과 같이, 부상을 입을 가능성이 더 큰 부속물들에 대신 초점을 맞출 수 있게 할 수 있다.

다른 접근 방식에서, "움직임 인식"은 권한이 부여된 작업자들 또는 움직임들을 식별하는 데 사용된다. "움직임 인식"이라는 용어는 "모션 인식"과 구분되어야 한다. "모션 인식"은 어떤 종류의 움직임이 발생했는지 여부를 단순히 인식하는 반면, "움직임 인식"은 특정 움직임, 특히 사람의 특정 움직임을 인식한다. 따라서 유리한 실시예들은 사람이 걷고 있거나 달리고 있는지를 식별하기 위해 "움직임 인식"을 수행할 수 있다. 모션 기술을 사용하여, 유리한 실시예들은 권한이 부여된 작업자들의 움직임들을 학습하는 능력을 갖는다. 이러한 특징은 근처에 있도록 허용 가능한 움직임들 및 그렇지 않은 움직임들을 인식할 수 있게 한다. 예를 들어, 유리한 실시예들은 로봇 부품들을 공급할 때 공급 모션을 허용 가능한 것으로 식별할 수 있다. 다른 한편으로, 유리한 실시예들은 인근에 있는 전화로 통화하는 누군가와 연관된 움직임들을 식별하고 이를 부적절한 것으로 간주할 수 있다. 이에 따라, 유리한 실시예들은 어떤 인간들이 위험한 상황에 노출되고 어떤 인간들이 그렇지 않은지를 포착하고 선택하는 능력을 갖는다. 더욱이, 유리한 실시예는 누군가가 제한 구역에서 걷고 있는 것 대비 누군가가 제한 구역에서 휴대 전화로 통화하면서 걷고 있는 것과 같은 움직임의 심각도를 결정할 수 있다. 이러한 타입의 행동을 차별화하기 위한 방법을 설명하는 세부사항들이 아래에서 도면들과 관련하여 주어진다.

유리한 실시예들은 다양할 수 있다. 예를 들어, 유리한 실시예들은 복잡한 제조 환경에서 센서들에 대한 장애물들을 피하기 위해 모션 센서들을 함께 데이지 체인 방식으로 연결할 수 있다.

유리한 실시예들은 다수의 이점들 및 용도들을 갖는다. 유리한 실시예들은 탄력적이며 사용하기에 비교적 저렴하다. 유리한 실시예들은 로봇들이 작동하는 공장들에서 제조사가 안전성을 증가시키는 것을 돕는 메커니즘을 제공한다. 유리한 실시예들은 근접 경보들, 사이렌들, 라이트들 및 시스템 셧다운들과 같은 많은 상이한 종류들의 경고들과 결합될 수 있다. 유리한 실시예들은 다수의 로봇들 또는 다른 기계들과 동시에 작동할 수 있다. 유리한 실시예들은 로봇 작업 영역들을 모니터링하는데 사용될 수 있다. 유리한 실시예들은 단지 인간들의 움직임들을 인식할 수 있기 때문에, 유리한 실시예들은 과중한 비-인간 트래픽을 갖는 영역들에서 특히 유용하다. 유리한 실시예들은 언어에 독립적이며, 대규모 설비들로 확장 가능하고, 보편적으로 전개 가능하다. 유리한 실시예들은 아래에서 더 설명되는 바와 같이 다른 특징들을 갖는다.

도 1은 예시적인 실시예에 따른 제조 환경을 예시한다. 제조 환경(100)은 기계(102)와 기계(104)를 포함하는데, 이들 모두는 객체들 또는 조립체들을 제조하는데 사용된다. 기계(102) 및 기계(104)는 로봇들 또는 다른 제조 장비, 이를테면 유압 기계들, 암들, 프레스들, 공구들, 드릴들, 톱들, 리벳터들 및 많은 다른 자동 또는 반자동 디바이스들(그러나 이에 제한되지는 않음)일 수 있다. 제조 환경(100)은 항공기 제조 설비에 특히 적합할 수 있다.

예시적인 실시예에서, 센서(106), 센서(108) 및 센서(110)와 같은 센서들은 기계(102) 또는 기계(104)에 근접한 인간들 및 인간의 움직임을 탐지하는데 사용된다. 또한, 도 1에는 스캔 영역(112) 및 스캔 영역(114)과 같은 스캔 영역들이 도시되어 있는데, 그 사이는 주어진 센서의 가시선이다.

이러한 센서들은 인간(116)의 존재, 형상 또는 특정 움직임들을 탐지하는데 사용될 수 있다. 그러나 임의의 그러한 탐지 시스템과 연관된 문제점은 벽에 매달려있을 수 있는 정적인 옷(118)과 같은 객체들에 의해 야기되는 허위 긍정들의 가능성이다.

다르게 설명하면, 제조 환경(100)은 사람의 주변에 대한 사람의 위치 변화, 또는 사람에 대한 주변의 변화를 탐지하는데 사용되는 인간 모션 센서 또는 센서 시스템으로서 특성화될 수 있다. MICROSOFT CORPORATION®의 KINECT® 시스템은 그러한 디바이스의 일례이다.

앞서 설명한 바와 같이, 기계(102) 및 기계(104)는 산업적 작업들을 완료하는데 사용되는 기계적 디바이스들이다. 대규모 제조에 일반적으로 사용되는 특정 예에서, 유압 로봇들은 자동으로 제어되고 재프로그래밍 가능하며, 3축 또는 그 이상의 축들에서 이동할 수 있는 다목적 기계들이다. 일반적으로, 유압 로봇들은 도 1의 기계(102) 및 기계(104)에 도시된 바와 같이 베이스형 구조에 고정된 큰 유압 구동 암을 갖는다. 대부분의 유압 로봇들은 용접, 페인팅 및/또는 몰딩과 같은 상당히 반복적인 작업들을 처리한다. 이러한 기계들은 높은 속도들로 작동할 수 있으며 무거운 짐들을 운반할 수 있어, 이러한 기계들을 제조 작업에 이상적이게 한다. 이러한 로봇들은 반복에 의해 야기되는 작업 관련 상해들을 줄이면서 제조사들이 보다 경쟁적이고 효율적이 되는 것을 돕는다.

로봇들은 많은 산업들 전반에서 널리 사용된다. 산업용 로봇들은 대개 하루 24시간, 주 7일 작동한다. 그러나 이러한 기계들의 지속적인 작업은 인간들에게 문제들을 발생시킬 수 있다. 대부분의 로봇들은 그들의 주변을 완전히 인식하지 못하고 작동하기 때문에, 향상된 안전 시스템들이 바람직하다.

도 2는 예시적인 실시예에 따른, 펜스를 가진 제조 환경의 일례를 예시한다. 따라서 제조 환경(200)은 도 1의 제조 환경(100)일 수 있다.

도 1의 제조 환경(100)과 같은 제조 환경에서 안전을 향상시키기 위한 가장 일반적인 접근 방식은 도 2에 도시된 펜스(202)와 같이 로봇의 작업 영역을 둘러싸는 펜스를 생성하는 것이다. 펜스(202)는 기계(204)가 작동하고 있는 동안 사람들이 너무 가까워지는 것을 금지할 수 있다. 펜스(202)는 로봇들과 직원들 사이의 경계들의 시각적 암시로서의 역할을 할 수 있다.

공교롭게도, 이 접근 방식은 작업자 또는 부속물이 경고 없이 펜스에 침투할 수 있을 때의 고정된 솔루션이다. 추가로, 이 접근 방식은 기계(204)와의 인간 상호 작용이 기계(204)의 정상 동작의 일부일 때는 적절하지 않다.

어떤 경우들에는, 직원들이 제조 환경(200)에 쉽게 진입할 수 있는 출입 지점(206)이 있다. 그러나 이 접근 방식은 로봇들과 가까이에서 작업할 필요가 있는 작업자들을 감안하지 못한다. 이러한 경우들에, 직원들은 펜스가 있는 영역에 들어 가야 한다.

현재의 안전 시스템에는 다른 문제들이 있을 수 있다. 가장 일반적인 문제는 모션 센서들과 같은 센서들이 다른 기계의 움직임에서 또는 존재할 권한이 부여된 인간들의 움직임에서 많은 허위 긍정 표시들을 제공할 수 있다는 것이다. 허위 긍정 결과들은 불필요한 알람들 및 어쩌면 불필요한 셧다운들로 이어진다. 따라서 허위 긍정 결과들은 바람직하지 않다.

도 3은 예시적인 실시예에 따른 인간 모션 센서의 일례를 예시한다. 인간 모션 센서(300)는 도 1의 제조 환경(100) 또는 도 2의 제조 환경(200)과 같은 제조 환경에서 장비를 작동시키기 위한 시스템에 사용될 수 있다.

유리한 실시예들은 인간의 움직임들을 식별하기 위해 도 3에 도시된 바와 같은 인간 모션 센서(300)를 사용하는 것을 고려한다. 인간 모션 센서(300)는 위에서 정의된 바와 같이 "움직임 인식"을 수행하도록 구성된다. 인간 모션 센서(300)는 인간의 주변(306)에 대한 인간 형태(302)의 위치 변화를 탐지한다. 이러한 디바이스들의 예들은 인간 모션 센서(300)의 예들인 MICROSOFT® KINECT® 및 NINTENDO® WII U®를 포함한다(그러나 이들에 제한되는 것은 아님).

예시적인 실시예에서, 인간 모션 센서(300)는 스틱맨 또는 골격(304)의 형태로 대상의 움직임들의 3차원 좌표들을 검출한다. 이러한 타입의 식별은 골격 추적으로 지칭될 수 있다.

인간 모션 센서(300)의 목적은 단지 움직임을 탐지하는 일반적인 모션 센서와는 달리, 인간의 움직임 인식을 탐지하는 것이다. 예시적인 실시예에서, 인간 모션 센서(300)는 인간과 유사한 형태를 탐지하고 인간 형태의 관절점의 좌표들을 수집한다. 그 다음, 인간 모션 센서(300) 또는 인간 모션 센서(300)에 접속된 컴퓨터는 임의의 움직임에 대해 그 형태를 모니터링한다. 임의의 움직임이 발생한다면, 인간 모션 센서(300)는 그 움직임의 좌표들을 보고한다.

좌표들은 일반적으로 관절점들 또는 대상의 관절들과 관련이 있다. 대상의 움직임들을 보다 잘 해석하기 위해, 유리한 실시예들은 필요에 따라 측정들이 표준화될 수 있도록 구 좌표든 또는 데카르트 좌표든 좌표들을 상대 위치와 상관시킨다. 예를 들어, 유리한 실시예들은 각각의 대상을 표준화하기 위해 머리, 몸통 또는 엉덩이를 상대 위치로서 사용하는 것을 고려한다. 상대 위치들로 작업하는 것은 어떤 경우들에는 상세한 좌표들을 계산하는 것보다 더 쉽고, 따라서 유리한 실시예들이 사용을 고려하는 계산상의 이점들을 갖는다.

도 4는 예시적인 실시예에 따라 인간 골격의 관절점들을 사용하여, 휴대 전화 상에서 말하는 동안 걷고 있는 인간의 탐지의 일례를 사용하는 움직임/제스처 인식을 예시한다. 골격(400)은 도 3의 인간 모션 센서(300)와 같은 인간 모션 센서에 의해 생성된 도 3의 인간 형태(302)를 나타내는 골격(304)의 다른 예일 수 있다.

제스처 인식은 컴퓨터들이 인체 언어를 이해하도록 시도하는 방법으로 볼 수 있어, 원시 텍스트 사용자 인터페이스들 또는 심지어 여전히 대부분의 입력을 키보드 및 마우스로 제한하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI: graphical user interface)들과도 비교하여 기계들과 인간들 간에 더 강력한 가교를 구축할 수 있다. 제스처 인식은 수학적 알고리즘들과 함께 컴퓨터 기술을 사용하여 서로 다른 사람 움직임들을 식별한다.

유리한 실시예들과 관련하여, 움직임 인식은 누군가가 손을 흔들고 있는 것과 같은, 단지 제스처의 식별을 훨씬 넘어선다. 대신, 유리한 실시예들에서 사용된 컴퓨터는 실제로 인간의 모션 또는 움직임을 정의한다. 이 정의는 도 4에 도시된 바와 같이, 휴대 전화로 말하면서 걷는 것과 같은 실제 움직임들을 컴퓨터가 인식할 수 있게 한다.

이러한 기술을 달성하는 한 가지 방법은 시스템들이 해당 설명을 사용하여 특정 모션을 분류하는 학습 프로세스를 수반한다. 다른 방법들은 어떤 동작이 일어나고 있는지를 결정하기 위해 그 주변에 대한 모션의 차이들을 탐지한다. 어떤 경우든, 최종 목표는 사람이 자신의 모션들과 관련하여 무엇을 하고 있는지를 확인하는 것이다.

도 5는 예시적인 실시예에 따라, 기계에 근접한 인간의 허위 긍정 검출 판독들을 없애기 위한 프로세스의 흐름도이다. 방법(500)은 도 3의 인간 모션 센서(300)와 같은 인간 모션 센서와 함께 컴퓨터를 사용하여 구현될 수 있다.

유압 로봇들과 같은 산업용 기계들의 사용은 대규모 제조에서 상당히 일반적이다. 회사들은 생산성을 높이고 비용을 줄이며 품질을 향상시키고 그리고/또는 상당히 대규모 작업들을 수행하기 위해 이러한 기계들을 사용한다. 그러나 이러한 로봇들이 인간들과 더 많이 상호 작용함에 따라, 안전 문제들도 역시 증가한다.

유리한 실시예들은 인간 모션 센서를 사용하여 사람이 작동 기계 부근에 있는지 또는 기계에 대해 바람직하지 않은 것으로 간주되는 어떤 동작을 취하고 있는지를 탐지함으로써 이 문제를 해결한다. 그 다음, 컴퓨터는 탐지된 객체가 실제로 인간인지 또는 허위 긍정 결과인지를 결정한다. "허위 긍정" 결과는 무언가가 탐지되어 처음에는 인간으로 추정되지만 그렇지 않은 결과이다. 허위 긍정들은 모션 센서들, 심지어 인간 모션 센서들에서도 매우 일반적이다. 그러나 알람을 발하거나 기계 동작을 불필요하게 중지하는 것은 바람직하지 않으므로 허위 긍정들은 바람직하지 않다. 어떤 경우든, 컴퓨터가 객체를 인간 객체이며 기계와 관련하여 바람직하지 않은 위치에 있다고 결정한다면, 컴퓨터는 기계에 작동을 중지하도록 명령하거나 사람에게 경고를 발할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "바람직하지 않은"이라는 용어는 인간에게 상해를 입히거나 기계류에 손상을 줄 수 있는 방식으로 인간을 기계류와 상호 작용할 위험에 놓이게 하는 움직임을 의미한다.

도 5로 돌아가면, 정보를 수집(동작(502))하는 것으로 방법(500)이 시작된다. 정보를 기초로, 컴퓨터는 인간들이 존재하는지 여부를 결정한다(동작(504)). 존재하지 않는다면, 프로세스는 동작(502)으로 다시 돌아간다.

존재한다면, 컴퓨터는 탐지된 인간이 허위 긍정 결과를 나타내는지 여부를 결정하도록 구성된 시스템 또는 소프트웨어에 통지한다(동작(506)). 허위 긍정 결과는 많은 상이한 이유들로 발생할 수 있지만, 유리한 실시예들은 허위 긍정 결과들의 적어도 4개의 원인들을 고려한다. 이들은 인간으로 오인된 정적 객체, 이를테면 의류, 센서의 도달 범위 내에 있지만 기계로부터 허용 가능한 거리에 있는 객체, 정당하다고 여겨지는 모션 또는 인간, 또는 정당하다고 여겨지는 인간의 일부를 포함한다. 다음의 동작들은 이러한 허위 긍정들을 밝혀내는 것과 관련되지만, 유리한 실시예들은 다른 타입들의 허위 긍정들을 밝혀내기 위한 추가 단계들을 고려한다.

이러한 특정 예시적인 실시예에서는, 동작(506)에서 시스템에 통지한 후, 컴퓨터는 탐지된 객체가 정적인지 여부를 결정한다(동작(508)). 정적이 아니라면, 시스템은 이 사실을 통지 받는다(동작(510)). 정적이라면, 즉 객체가 정적이라면, 시스템은 무시하거나 누군가가 객체를 이동시키게 하도록 지시를 받는데(동작(512)), 이 경우 시스템은 다음에 정보를 수집하는 동작(502)으로 돌아간다.

그러나 시스템이 탐지된 객체가 동작(510)에서 정적이지 않다는 통지를 받는다면, 시스템은 탐지된 객체가 해당 기계로부터 허용 가능한 거리에 있는지 여부에 대한 다른 결정을 한다(동작(514)). 허용 가능한 거리에 있지 않다면, 시스템은 객체가 허용 가능한 거리에 있지 않다는 통지를 다시 받는다(동작(516)). 허용 가능한 거리에 있다면, 즉, 객체가 허용 가능한 거리에 있다면, 객체는 무시되거나 이동되고(동작(512)), 이어서 방법은 동작(502)에서 정보를 수집하는 것으로 돌아간다.

일단 시스템이 정적이지 않은 탐지된 객체가 기계로부터 허용 가능한 거리에 있지 않다는 통지를 받으면, 시스템은 센서에 의해 탐지된 객체들의 움직임들이 정당한지 여부를 결정한다(동작(518)). 정당하지 않다면, 알람이 트리거된다(동작(520)). 알람은 시각적이거나, 청각적이거나, 시청각적일 수 있으며, 또는 인간에게 기계를 피하기 위한 조치가 취해져야 함을 알리도록 구성된 다른 어떤 알람일 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 추정된 사람, 기계, 다른 장비 또는 전원 공급 장치들, 및 이들의 결합들의 안전성을 높이기 위해 계산된 방식으로 기계의 작동이 중단 또는 수정된다.

그러나 동작(518)으로 돌아가서, 움직임이 정당하다고 간주된다면, 시스템은 그렇게 통지를 받는다(동작(522)). 움직임이 정당하다고 인식되도록 컴퓨터가 사전 프로그래밍되었다면, 움직임은 정당한 것으로 간주된다. 예를 들어, 인체의 탐지된 골격 위치들은 사람이 기계를 공급하는 것과 관련하여 공급 모션을 수행하고 있음을 나타낼 수 있다. 이 모션은 기계의 정상 동작의 일부로 간주되며 이에 따라 정당화된다. 다른 예에서, 일어 서기, 펴기, 흔들기 또는 무릎 꿇기와 같은 모션들이 정당한 것으로 간주될 수도 있다. 정당한 것으로 정의된 그러한 모션들을 제외하고는, 예를 들어, 손 또는 다른 신체 부분을 기계의 작동 부분에 삽입하거나 허가 받지 않은 영역으로 걸어 들어가는 것과 같은 모든 모션들이 정당하지 않은 것으로 간주된다. 더욱이, 시스템이 정당한 움직임들을 인식하도록 훈련될 수 있는 것처럼, 정당하지 않은 움직임들과 같이 알람을 트리거(동작(520))할 "바람직하지 않은" 움직임들을 인식하도록 또한 훈련하고 있을 수 있다. 바람직하지 않은 움직임들에 대한 알람들은 더 상당하고 심각할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "바람직하지 않은"이라는 용어는 인간에게 상해를 입히거나 기계류에 손상을 줄 수 있는 방식으로 인간을 기계류와 상호 작용할 위험에 놓이게 하는 움직임을 의미한다.

방법(500)으로 돌아가서, 동작(522)에서 모션이 정당함을 시스템에 통지한 후에, 컴퓨터 또는 시스템은 신체 부분들을 무시할지 여부를 결정한다(동작(524)). 시스템이 머리의 모션은 무시하지만 손들의 모션에는 주의를 기울이도록 그렇게 지시를 받았다면, 시스템은 신체의 특정 부분들을 무시한다. 시스템이 신체 부분이 무시되어야 한다고 결정한다면, 방법(500)은 동작(512)으로 돌아가 객체를 무시하거나 이동시키고, 거기에서부터 동작(502)으로 돌아가 정보 수집을 계속한다. 그렇지 않으면, 시스템은 알람을 트리거하거나(동작(520)), 기계의 동작을 수정하거나, 앞서 설명한 바와 같이 다른 어떤 조치를 취한다.

어떤 경우든, 일단 동작(520)에서 알람이 트리거되면, 그 방법은 그 후에 종료될 수 있다. 대안으로, 이 방법은 동작(502)으로 돌아가 정보 수집을 계속할 수 있는데, 특히 시스템이 많은 서로 다른 기계들을 동시에 통제하거나 관리하는 경우에 그러하다.

대상에 경고하는 것 외에도, 시스템은 또한 피드백 메커니즘으로서의 역할을 함으로써, 직원들이 기계들로부터 자신들을 멀리 떨어뜨려 놓도록 학습하거나 기계류의 작동에 대해 보다 나은 움직임들을 학습한다. 추가로, 시스템 자체가 역시 학습하므로, 피드백이 양쪽의 방향들로 작동한다. 특히, 시스템은 움직임들, 근접성들 및 주변 객체들과 관련하여 기계 학습을 사용할 수 있다. 따라서 시스템은 안전한 것으로 간주될 수 있는 새로운 움직임들을 결정할 수 있다. 궁극적으로, 이러한 조치들은 인간 또는 가능하게는 제조 환경 내의 다른 기계류가 손해를 입거나 손상되는 것을 막아 안전한 작업 환경을 조성할 것이다.

따라서 유리한 실시예들은 이 작업을 수행하기 위해 사용하는 기본 핵심 기술들보다는 기계들 부근에 있을 때 인간의 움직임을 탐지하는 프로세스를 기술한다. 유리한 실시예들은 인간 모션 감지 입력 디바이스에 대한 인터페이스를 사용함으로써 움직임들을 탐지하는 능력을 갖는다. 이 인터페이스는 범위와 기능 면에서 다를 수 있지만 센서가 처리할 수 있는 어떠한 능력으로든 사람을 인식하는 작업을 보존한다.

유리한 실시예들은 복수의 기계들과 동시에 복수의 사람들과 작업할 수 있다. 마찬가지로, 유리한 실시예들은 제조 환경에서 사람들 각각의 복수의 움직임들을 식별할 수 있다. 유리한 실시예들은 또한 제조 환경에서 차량들 또는 다른 움직이는 기계류의 안전한 모션들을 식별하는 것을 고려한다.

유리한 실시예들은 기계들 또는 사람들이 서로 상호 작용할 때 안전성이 향상될 수 있는 곳이라면 어디에서나 사용될 수 있다. 따라서 예를 들어, 유리한 실시예들은 강력한 기계들, 화재 또는 화학 물질들과의 상호 작용이 발생하는 상업용 주방 또는 실험실 또는 다른 환경에서 사용될 수 있다.

인간이 탐지되고 일반적인 허위 긍정 결과들이 제거될 때, 유리한 실시예들은 결합되거나 독점적으로 취해질 수 있는 또는 그렇지 않을 수 있는 많은 상이한 동작들을 고려한다. 이러한 동작들은 기계의 감속, 정지, 다른 위치로의 이동, 다른 방향으로의 기계 이동, 기계의 일부의 정지 또는 수정, 또는 많은 다른 동작들을 포함하여 기계의 경보, 알람 또는 동작 변경을 포함한다.

유리한 실시예들과 관련하여 사용되는 인간 모션 센서는 임의의 유리한 위치에 로케이팅될 수 있다. 이러한 위치들의 예들은 기계 또는 로봇 위, 제조 시설의 천장 또는 벽 위, 바닥 위, 스탠드들 위 또는 심지어 잠재적으로 제조 환경에서 이동하는 사람들 자체 위를 포함한다(그러나 이에 제한되지는 않음).

유리한 실시예들은 인간 모션 센서와 통신하고 가능하게는 제조 기계와 관련하여 컴퓨터 상에서 동작하는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 소프트웨어는 임의의 편리한 언어로 작성될 수 있지만, 이식성을 위해 JAVA®가 구체적으로 고려된다. 그러나 다른 프로그래밍 언어들이 사용될 수 있다. 추가로, 유리한 실시예들은 특수 목적용 컴퓨터 또는 주문형 집적 회로를 사용하여 구현될 수 있으며, 따라서 순수한 하드웨어 실시예의 형태를 취할 수 있다.

도 6은 예시적인 실시예에 따라, 인간 골격의 관절점들을 검출하는 일례를 예시한다. 인간 모션 센서(600)는 예를 들어, 도 3의 인간 모션 센서(300)일 수 있고, 도 5의 방법(500)과 같은 제조 환경에서의 방법에 사용될 수 있다. 도 6과 관련하여 설명되는 유리한 실시예들은 인간의 뼈대 또는 골격에서의 관절점들의 검출 및 움직임 추적에 관한 추가 세부사항들을 제공한다.

앞서 지적한 바와 같이, 유리한 실시예들은 인간 모션 센서(600)와 같은 인간 모션 센서로부터 수집된 정보를 사용한다. 인간 모션 센서(600)가 화살표(602)로 표시된 바와 같이 인간과 유사한 것으로 객체를 인식하자마자, 골격(604)에 표시된 바와 같이, 인간이 존재한다는 신호를 컴퓨터 또는 소프트웨어에 전송한다.

컴퓨터는 청취자(606)를 사용하여 그 신호를 컴퓨터가 사용할 수 있는 정보로 변환 또는 해석한다. 청취자(606)는 본 명세서에서 설명되는 기능들을 수행하도록 구성된 소프트웨어 또는 하드웨어의 형태를 취한다. 인간 모션 센서(600)는 화살표(608)로 표시된 바와 같이, 인간 모션 센서(600)에 의해 수집된 정보를 관절들을 식별하기 위한 다른 소프트웨어 또는 하드웨어에 전달한다. 이 다른 소프트웨어 또는 하드웨어는 각각의 관절에 대해 스틱맨 또는 골격(610)의 형상에 대한 식별자들을 구성한다. 다른 소프트웨어 또는 하드웨어는 이 정보를 사용하여 인간과 유사한 객체의 유효성을 결정한다.

식별자들은 나중에 처리하기 쉽도록 텍스트로 정의된 상대 위치들과 연관된 텍스트 전용 식별자들일 수 있다. 따라서, 예를 들어, 도면에 도시된 관절들의 좌측 상부 지점은 골격(610)에서 HAND_LEFT(612)이다. HAND_LEFT(612)는 공간 좌표들의 범위에 대응하는 특정 위치들과 연관될 수 있다. 예를 들어, HAND_LEFT(612)에는 "HIGH", "LOW", "SOMEWHAT_HIGH", "NEAR_HEAD", "AWAY_FROM_HEAD", "POINTING_DISTALLY", 또는 잠재적으로 많은 다른 텍스트 디스크립터들과 같은 텍스트로 정의된 상대 위치들이 부여될 수 있다. 따라서 컴퓨터가 인간의 위치들 또는 인간의 움직임들 또는 둘 다를 탐지하고 있을 때, 컴퓨터는 이러한 텍스트 기술들의 특정 패턴들을 컴퓨터 또는 소프트웨어가 훈련된 알려진 패턴들과 비교한다. 더 특정한 예에서, HAND_LEFT(612)가 "NEAR_HEAD" 및 "HIGH"일 때, 컴퓨터는 인간이 휴대 전화를 자신의 머리에 대고 있을 수 있다는 결과를 리턴하고 그에 따라 조치를 취하도록 훈련된다.

다르게 설명하면, 유리한 실시예들은 모션이 발생했다는 사실만을 탐지하는 모션 센서들과 구별된다. 유리한 실시예들은 상기 기술을 사용하여 인간의 행동들 및 위치들을 식별하기 위해 형태의 움직임들 및 그 형태의 관절점들을 추적하는 것을 고려한다. 이 기술은 모션 탐지와는 달리, 움직임 탐지로 지칭된다.

따라서 유리한 실시예들은 식별자들로서 관절점들, 관절들 및 사지들을 사용하여 형태의 움직임들을 추적한다. 유리한 실시예들은 스틱맨 또는 골격의 형상으로 이러한 식별자들을 개략적으로 설명한다. 일반적으로, 각각의 식별자는 (HAND_LEFT(612)와 같은) 라벨, XY 또는 XYZ 좌표 및 거리를 포함할 것이다. 이러한 타입의 식별은 골격 추적으로 지칭될 수 있다.

인간 모션 센서(600)는 인간과 유사한 객체들을 먼저 탐지한 후 모션을 탐지한다. 그래서 움직이지 않고 있는 인간과 같은 어떤 것을 탐지하는 것이 가능하다. 예를 들어, 유리한 실시예들은 초기에 온으로 전환될 때 그 부근의 움직이지 않는 사람을 탐지할 수 있다. 더욱이, 유리한 실시예들은 도 2와 관련하여 설명한 바와 같이, 누군가가 펜스가 쳐진 작업 영역에 진입하는 것과 같은 이벤트를 트리거할 때 개시될 수 있다.

도 7은 예시적인 실시예에 따라, 기계에 근접한 인간의 허위 긍정 검출들을 예시하는 벤 다이어그램이다. 벤 다이어그램(700)은 인간 움직임 탐지 시스템에서 발생할 수 있는 허위 긍정들, 가능하다면 제거되어야 하는 허위 긍정들의 타입들의 이해에 대한 보조 도구이다.

지시된 바와 같이, 컴퓨터가 인간 모션 센서로부터 신호를 수신할 때, 그 신호가 허위 긍정인 것이 가능하다. 허위 긍정은 예를 들어, 벽에 걸려 있는 비옷과 같이, 시스템이 인간이라고 생각하지만 실제로는 그렇지 않은 무언가이다. 허위 긍정들은 놀랍게도 인간 인식 소프트웨어에서 일반적이다.

벤 다이어그램(700)은 인간들(702), 로봇들(704) 그리고 객체들(706) 간의 상호 작용들을 예시한다. 인간 또는 객체가 로봇과 상호 작용할 때, 인간 또는 객체는 무시되거나(708) 알람이 트리거된다(710)(또는 로봇 또는 다른 기계에 대한 다른 어떤 조치가 취해진다). 더욱이, 컴퓨터는 정적 객체들(712), 허용 가능한 거리에 있는 객체들(714), 객체의 유효 부분들(716) 및 정당한 움직임들(718)을 무시한다. 객체의 유효하지 않은 부분들(720) 및 정당하지 않은 움직임들(722)에 대해, 컴퓨터는 작업을 중단하거나 아니면 그 동작을 변경하도록 기계 또는 로봇에 명령할 수 있다.

인간 모션 센서가 잠재적으로 객체를 허위 긍정으로 식별할 수 있는 다양한 방법들을 처리하기 위해, 일례로 본 발명은 객체가 자신을 어떻게 나타나는지에 따라 네 가지 별개의 방법들을 이용한다. 첫째로, 벽에 걸려 있는 비옷과 같이 객체가 정적이라면, 사용자는 이를 무시하도록 컴퓨터에 명령할 수 있다. 둘째로, 객체가 움직이고 있거나 정적이지만 작동 로봇으로부터 허용 가능한 거리에 있다면, 사용자는 이들을 무시하도록 본 발명에 명령할 수 있다. 셋째로, 객체가 움직이고 있지만 그 움직임들이 정당하다면, 사용자는 식별된 객체와 동일한 움직임들을 공유하는 모든 객체들을 무시하도록 컴퓨터에 명령할 수 있다. 마지막으로, 객체의 부분들이 다른 부분들보다 더[또는 덜] 중요하다면, 사용자는 어떤 부분들을 탐지하고 어떤 부분들을 무시할지를 컴퓨터에 명령할 수 있다.

도 8은 예시적인 실시예에 따른, 기계에 근접한 인간의 허위 긍정 검출의 일례를 예시한다. 기계(800)는 예를 들어, 도 1의 기계(102 또는 104) 또는 도 2의 기계(204)일 수 있다.

예시적인 실시예에서, 컴퓨터는 컴퓨터가 객체(806)를 탐지한 장소에서 스틱맨 실루엣(804)을 미리보기 화면(802) 상에 디스플레이할 수 있다. 식별된 객체(806)가 사람이 아니라면, 사용자는 이를 허위 긍정으로 간주할 것이다.

본 발명에 의해 허위 긍정으로 식별된 정적 객체의 경우, 상황을 정정하기 위한 적어도 두 가지 방법들이 있다. 첫째, 객체를 모션 탐지기의 스캔 영역에서 멀리 떨어뜨리는 것이 가능하다면, 객체(806)가 움직이게 되어야 한다. 그렇지 않으면, 컴퓨터는 객체(806)를 무시하도록 명령을 받을 수 있다.

정적 객체를 무시하기 위해, 컴퓨터는 인간 모션 센서(808)에 의해 탐지된 바와 같이, 그 객체와 연관된 골격 추적기 내의 모든 식별자들을 수집한다. 컴퓨터는 이러한 식별자들을 "안전"으로서 기록하고, 이들을 포함하는 임의의 객체를 무시한다. 이러한 종류의 탐지는 유리한 실시예들의 동작 사용 전에 발생할 것이다. 본질적으로는, 제조 환경에서 기계를 시작하기 전에 허위 긍정 정적 객체들의 영역을 쓸어버릴 것이다.

도 9는 예시적인 실시예에 따른, 기계에 근접한 인간의 허위 긍정 검출의 다른 예를 예시한다. 따라서 인간 모션 센서(900)는 도 3의 인간 모션 센서(300)일 수 있고, 기계(902)는 도 1의 기계(102 또는 104) 또는 도 2의 기계(204)일 수 있다.

예시적인 실시예에서, 컴퓨터는 작동 기계로부터 허용 가능한 거리에서 식별된 객체들이 허위 긍정들인지 여부와 상관없이, 그러한 객체들이 타깃들로서 스캐너의 도달 범위 내에 있다 하더라도, 그러한 객체들을 고려하지 않아야 한다. 도 9에 도시된 바와 같이, 컴퓨터는 화살표(904)로 도시된 바와 같이, 사용자가 모션 탐지기 또는 모션 센서의 스캔 영역을 조정할 수 있게 한다. 이런 식으로, 골격 추적기 소프트웨어(906)는 작동 기계의 일정 부근에 있는 객체들만을 발견한다.

더욱이, 사용자들은 눈금(908)으로 표시된 심각도를 스캐너의 범위에도 역시 할당할 수 있다. 컴퓨터는 객체가 가까워질수록 심각도가 높아지게 할 수 있다. 이러한 경우들에, 컴퓨터는 심각도가 미리 결정된 범위에 도달하면 경고를 발하거나 기계류의 동작을 수정할 수 있다. 추가로, 심각도의 다른 측정들에서는, 첫 번째 심각도에서의 경보 발생에서부터, 두 번째의 더 높은 심각도에서의 기계의 수정, 세 번째 훨씬 더 높은 심각도에서의 기계 중지에 이르기까지 다양한 조치들이 취해질 수 있다. 더욱이, 컴퓨터는 대상이 작동 기계 가까이에 있을 때 근접 경보들을 시작할 수 있다. 대상이 가까워질수록 경보들이 강해질 수 있다.

정적 객체들과 마찬가지로, 다른 해결책은 모션 탐지기의 스캔 경로로부터 객체를 이동시키는 것이다. 바람직하게는, 이러한 종류의 동작은 유리한 실시예들의 동작 사용 전에 발생해야 한다. 본질적으로는, 기계를 시작하기 전에, 탐지된 먼 객체들의 영역을 쓸어버릴 것이다.

도 10은 예시적인 실시예에 따른 정당한 움직임들, 정당하지 않은 움직임들 및 바람직하지 않은 움직임들의 예들을 예시한다. 화살표(1002)는 경보가 발생되지 않고 기계의 동작의 변경이 수행되지 않도록 허용 가능한 것으로 사전 정의된, 인간 모션 센서(1000)에 의해 탐지된 정당한 움직임들이다. 인간 모션 센서(1000)는 예를 들어, 도 3의 인간 모션 센서(300)일 수 있다.

앞서 지적한 바와 같이, 어떤 경우들에는 개인이 작동 기계와 관련하여 지정된 조치를 취하거나 그에 근접해 있도록 권한을 부여 받는다. 예를 들어, 도 10에서 화살표(1002)에 도시된 바와 같이, 작업자들이 기계에 부품들을 공급할 필요가 있을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 컴퓨터는 "움직임 인식"을 사용하여 정당하거나 안전하다고 미리 결정된 움직임들을 식별한다.

다른 한편으로는, 화살표(1004)로 표시된 바와 같이 기계 근처의 허가 받지 않은 공간에서 걷고 있는 인간의 움직임과 같은 허가 받지 않은 움직임이 탐지된다면, 컴퓨터는 알람을 작동시키거나 기계의 동작을 변경할 것이다. 같은 식으로, 컴퓨터는 안전한 또는 허용 가능한 움직임을 학습할 수 있고, 컴퓨터는 또한 화살표(1006)로 표시된 바와 같이, 바람직하지 않은 움직임을 학습하거나 인식할 수 있다. 바람직하지 않은 움직임의 일례는 휴대 전화로 말하는 동안 걷는 것, 또는 어쩌면 무언가를 들고 있는 것, 또는 바람직하지 않은 것으로 미리 결정된 임의의 다른 움직임일 수 있다.

컴퓨터는 여러 가지 타입들의 움직임들에 대해 특정 알람들을 시작할 수 있다. 그 결과, 컴퓨터는 승인되지 않은 행동들이나 위치들 또는 움직임들뿐만 아니라 바람직하지 않은 행동들도 찾을 수 있는 한편, 각각에 대해 서로 다른 조치를 취할 수 있다.

따라서 모션 감지 기술 및 골격 추적을 사용하여, 컴퓨터는 특정 움직임들을 학습하는 능력을 갖는다. 컴퓨터는 각각의 학습된 움직임을 정당한 움직임 또는 바람직하지 않은 움직임으로서 식별한다. 그 다음, 컴퓨터는 인간 모션 센서(1000)로부터 수신된 데이터를 알려진 정당한 또는 바람직하지 않은 움직임들과 비교한 다음, 인간 모션 센서(1000)로부터의 각각의 주어진 입력을 정당한 것으로서 또는 무시될 것으로 분류한다. 예시적인 실시예에서, 움직임이 인식되지 않는다면, 컴퓨터는 그 움직임을 정당하지 않은 움직임으로 간주하고 알람을 트리거하거나 기계의 동작 변화를 야기할 것이다. 정당하지 않은 그리고 바람직하지 않은 움직임들 모두가 알람들을 트리거하거나 기계의 동작 수정을 야기한다.

컴퓨터가 "움직임들"을 학습하며 사람들이 이를 하는 것은 아니라는 점에 주목한다. 이 사실은 누구나 인식된 움직임을 수행할 수 있게 한다.

유리한 실시예들은 로봇 또는 다른 기계 상에서 관절점들의 움직임들 또는 거동을 분석하도록 적응될 수 있음을 또한 주목한다. 로봇 또는 다른 기계가 의도하지 않은 방식으로 작동하기 시작한다면, 유리한 실시예들은 이 사실을 인식하고 해당 기계의 또는 해당 기계 부근의 다른 기계들의 동작을 수정하거나 경보를 발할 수 있다. 따라서 유리한 실시예들은 반드시 앞서 설명한 예들로 제한되는 것은 아니다.

도 11은 예시적인 실시예에 따라, 다른 관절점들을 무시하면서 인간의 골격에서 관절점들을 선택하는 일례를 예시한다. 관절점들은 도 4, 도 9 또는 도 10과 관련하여 설명한 바와 같을 수 있다.

정당한 작업자들조차도 안전 증진의 혜택을 볼 수 있는 상황들이 있다. 작동 기계 가까이에서 작업할 때 안전이 중요할 수 있다. 그러한 이유로, 컴퓨터는 핸드 프레스 근처의 손가락들이나 공압 드릴 근처의 다른 어떤 신체 부분과 같이, 부상을 당할 가능성이 높은 특정 부속물들에 초점을 맞출 수 있다. 그래픽 사용자 인터페이스(1100)를 사용하여, 사용자는 무엇을 탐지하고 무엇을 무시할지를 통지하도록 컴퓨터를 구성할 수 있다(체크박스들(1102)). 그래픽 사용자 인터페이스(1100)는 식별된 관절점들을 갖는 인체의 윤곽을 사용한다. 사용자는 각각의 지점을 온 또는 오프로 전환하여, 예를 들어, (체크박스들(1102))에 표시된 것과 같이, 이를 탐지 가능 또는 불가능하게 할 수 있다. 이러한 지점들은 골격 추적기(1104)에서 스틱맨 또는 골격에 의해 캡처된 식별자들을 반영한다.

도 11은 구성의 특정 예를 보여준다. 이 구성에서, 사람의 HEAD, SHOULDER_CENTER, SHOULDER_LEFT, ELBOW_LEFT, SHOULDER_RIGHT, ELBOW_RIGHT, SPINE, HIP_CENTER, HIP_LEFT, KNEE_LEFT, ANKLE_LEFT, FOOT_LEFT, HIP_RIGHT, KNEE_RIGHT, ANKLE_RIGHT 및 FOOT_RIGHT는 무시된다. 이러한 관절점들이 기계 근처에 있을 때는 어떠한 알람도 트리거되지 않으며 기계 동작도 수정되지 않는다. WRIST_LEFT, HAND_LEFT, WRIST_RIGHT 및 HAND_RIGHT를 선택함으로써, 컴퓨터가 이러한 관절점들이 미리 정의된 거리보다 기계에 더 가까울 때 경보가 트리거되거나 기계의 동작이 변경되도록 될 수 있도록 컴퓨터가 이러한 관절점들을 추적한다. 이런 식으로, 개인의 손들이나 손목들만이 알람을 활성화시키거나 작동 기계를 중단시킬 것이다.

도 11에 도시된 바와 같이, 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스(1100)를 사용하여 어떤 관절점들이 추적될 수 있는지를 선택할 수 있다. 따라서 예를 들어, 각각의 관절점은 주어진 체크박스와 연관될 수 있다. 이 예에서, 사용자는 추적될 신체 부분들의 특정 체크박스들, 이를테면 체크박스들(1102)을 체크하였다. 이 결과의 다른 보기는 골격 추적자(1104)인데, 이는 추적된 신체 부분들에 포함되는 것으로서 원(1106) 및 원(1108)을 그리고 추적되지 않는 것으로서 나머지 원들을 보여준다.

이러한 원리는 도 9에 관해 설명한 바와 같이, 심각도 스케일과 결합될 수 있다. 따라서 예를 들어, 컴퓨터는 특정 신체 부분들만 또는 특정 모션들만을 추적하고, 각각의 신체 부분의 심각도(가능하게는 기계에 대한 근접도)를 측정하도록 구성될 수 있다. 따라서 예를 들어, 손이 프레스로부터 제 1 거리에 있다면, 알람이 트리거되지만, 손이 프레스로부터 더 가까운 제 2 거리에 있다면, 기계의 동작은 자동으로 정지될 수 있다. 유리한 실시예들은 많은 다른 예들을 고려하고, 따라서 상기 예들은 다른 유리한 실시예들 또는 청구된 발명들을 반드시 제한하는 것은 아니다.

도 12는 예시적인 실시예에 따른 데이지 체인 모션 센서들의 일례를 예시한다. 이러한 예시적인 실시예에서는, 2개의 센서들인 인간 모션 센서(1200) 및 인간 모션 센서(1202)가 존재한다. 이러한 센서들 각각은 예를 들어, 도 3의 인간 모션 센서(300)일 수 있다.

도 12에 도시된 바와 같이, 장애물들을 피하기 위해 인간 모션 센서들을 데이지 체인 방식으로 연결하거나, 중첩 또는 중복 커버리지를 제공하는 것이 가능하다. 따라서 무언가가 인간 모션 센서(1200)를 차단한다면, 인간 모션 센서(1202)는 여전히 사람(1204)을 추적하거나 탐지할 수 있다.

도 13은 예시적인 실시예에 따라, 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 시스템의 가능한 예를 예시한다. 시스템(1300)은 예를 들어, 도 5의 방법(500)과 같은 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 방법을 구현하는데 사용될 수 있다. 제조 환경은 예를 들어, 도 1의 제조 환경(100) 또는 도 2의 제조 환경(200)일 수 있다.

도 13의 예시적인 실시예에서, 인간 모션 센서(1302) 또는 인간 모션 센서(1304)와 같은 하나 또는 그보다 많은 인간 모션 센서들이 기계(1306)에 접속된다. 인간 모션 센서(1302) 및 인간 모션 센서(1304)는 도 3의 인간 모션 센서(300)일 수 있다. 전선(1308)으로 표시된 바와 같이, 센서의 접속은 기계에 또는 기계에 의해 제공된 인터페이스에 직접 플러그될 수 있다. 이 접속은 또한 인간 모션 센서(1302) 또는 인간 모션 센서(1304)와 기계(1306) 사이의 중개자 역할을 하는 컴퓨터(1310)에 대한 것일 수 있다.

선택적으로, 컴퓨터(1310)는 추적된 관절점들을 가진 골격을 디스플레이 디바이스 상에 디스플레이할 수 있으며, 이로써 사람들이 인간 모션 센서(1302) 또는 인간 모션 센서(1304)로부터의 입력에 기초하여 컴퓨터가 무엇을 추적하고 있는지를 관찰할 수 있게 한다. 이 디스플레이는 또한 누군가가 작동 기계에 너무 가까워지게 된다면 경고들을 비출 수 있다. 가청 경보들이 또한 있을 수 있다. 컴퓨터(1310)는 또한 앞서 설명한 바와 같이, 인간의 추적된 모션의 결과로서 동작을 수정 또는 중지하도록 기계(1306)에 명령할 수 있다.

마지막으로, 유리한 실시예들은 랩톱(1312)을 사용하여 시스템을 설치, 구성 및/또는 최적화하는 것을 고려한다. 랩톱(1312)은 물리적 플러그를 통해 또는 보안 네트워크 접속을 통해 기계에 접속할 수 있다. 따라서 유리한 실시예들은 반드시 전용 컴퓨터 또는 컴퓨터(1310)로 제한되는 것은 아니다.

도 14는 예시적인 실시예에 따라, 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 다른 시스템을 예시한다. 시스템(1400)은 예를 들어, 도 5의 방법(500)과 같은 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 방법을 구현하는데 사용될 수 있다. 제조 환경은 예를 들어, 도 1의 제조 환경(100) 또는 도 2의 제조 환경(200)일 수 있다. 시스템(1400)은 도 13의 시스템(1300)에 대한 대안일 수 있다.

시스템(1400)은 기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 시스템이다. 시스템(1400)은 인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들과 구별하도록 구성된 센서 시스템(1404)을 포함한다. 센서 시스템(1404)은 또한 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하도록 추가로 구성된다. 센서 시스템(1404)은 인간 모션 센서 시스템일 수 있다. 센서 시스템(1404)은 또한 골격 상의 관절점들을 사용하여 인간의 움직임들을 추적할 수 있다.

시스템(1400)은 컴퓨터(1406)를 포함한다. 컴퓨터(1406)는 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성된다. 허위 긍정은 실제로 어떠한 인간도 존재하지 않을 때 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재한다는 첫 번째 결정일 수 있다. 컴퓨터(1406)는 또한, 허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 경보 발생, 기계류(1402)의 정지, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하도록 구성된다. 따라서 컴퓨터(1406)는 기계류(1402)에 접속된다.

이 예시적인 실시예는 수정되거나 확장될 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하도록 구성되는 컴퓨터(1406)는 하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 센서 시스템(1404)을 사용하도록 추가로 구성된다. 이 경우에, 컴퓨터(1406)는 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하도록 프로그래밍된다. 컴퓨터(1406)는 추적된 관절점들이 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 존재한다고 결정하도록 추가로 구성된다.

관련된 예시적인 실시예에서, 컴퓨터(1406)는 추적된 관절점들이 하나 또는 그보다 많은 인간들의 금지된 골격 위치에 대응한다는 컴퓨터(1406)에 의한 두 번째 결정에 응답하여 경보를 변경하도록 추가로 구성된다. 또 추가로, 금지된 골격 위치는 모바일 통신기 상에서 말하는 것에 대응하는 제 1 위치, 달리기에 대응하는 제 2 세트의 위치들, 기계류(1402)에 대해 특정 방향으로 이동하는 것에 대응하는 제 3 세트의 위치들, 및 기계류(1402)의 작동에 관련된 허가 받지 않은 모션에 대응하는 제 4 세트의 위치들로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다.

또 다른 예에서, 경보를 변경하도록 구성되는 컴퓨터(1406)는 가청 경보의 피치 변경, 가청 경보의 볼륨 변경, 가시 경보의 색상 변경, 가시 경보의 강도 변경, 및 이들의 결합들 중 하나를 수행하도록 구성될 수 있다.

또 다른 예시적인 실시예에서, 컴퓨터(1406)는 허위 긍정이 발생하지 않았다고 결정하기 전에, 하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들의 움직임을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 모션 센서를 사용하도록 추가로 구성된다. 이 경우에, 컴퓨터(1406)는 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교한다. 그 후, 컴퓨터(1406)는 추적된 관절점들이 기계류(1402)에 대한 인간의 허가된 움직임에 대응하는 관절점들의 허가된 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했다고 결정하도록 추가로 구성된다.

또 다른 예시적인 실시예에서, 컴퓨터(1406)는 모션 센서를 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성되는데, 여기서 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 컴퓨터(1406)는 객체가 정적인지를 결정하도록 추가로 구성된다. 객체가 정적이라면, 컴퓨터(1406)는 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성된다.

또 다른 예시적인 실시예에서, 컴퓨터(1406)는 모션 센서를 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성된다. 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 컴퓨터(1406)는 객체가 기계류(1402)로부터 미리 결정된 거리를 벗어났는지 여부를 결정하도록 추가로 구성된다. 객체가 미리 결정된 거리를 벗어난다면, 컴퓨터(1406)는 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성된다.

또 다른 예시적인 실시예에서, 컴퓨터(1406)는 모션 센서를 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성된다. 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 컴퓨터(1406)는 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있는지 여부를 결정하도록 추가로 구성된다. 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있다면, 컴퓨터(1406)는 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성된다.

도 15는 예시적인 실시예에 따라 기계류를 작동시키기 위한 흐름도이다. 방법(1500)은 도 14의 시스템(1400) 또는 도 13의 시스템(1300)과 같은 시스템을 사용하여 구현될 수 있다. 방법(1500)은 도 1의 제조 환경(100) 또는 도 2의 제조 환경(200)과 같은 제조 환경에서 수행될 수 있다. 방법(1500)은 도 3 내지 도 13과 관련하여 설명한 방법들 및 디바이스들을 사용하여 수행될 수 있다.

방법(1500)은 기계류를 작동시키는 동안, 기계류의 제한 구역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 포함하며, 여기서 결정하는 단계는 인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들과 구별하도록 구성된 센서 시스템에 의해 수행된다(동작(1502)). 방법(1500)은 또한, 제한 구역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계를 포함하며, 여기서 허위 긍정은 어떠한 인간도 실제로 존재하지 않을 때 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재한다는 첫 번째 결정을 포함한다(동작(1504)). 방법(1500)은 또한, 허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 컴퓨터가 경보 발생, 기계류의 정지 또는 감속, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하는 단계를 포함한다(동작(1506)). 이후 방법이 종료될 수 있다.

방법(1500)은 다양할 수 있다. 예를 들어, 제한 구역 내에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하는 동작은, 하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하는 동작, 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하는 동작, 및 추적된 관절점들이 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 제한 구역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 존재한다고 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.

방법(1500)은 또한 추적된 관절점들이 하나 또는 그보다 많은 인간들의 금지된 골격 위치에 대응한다는 두 번째 결정에 응답하여 경보를 변경하는 단계를 포함할 수 있다. 이 경우, 금지된 골격 위치는 모바일 통신기 상에서 말하는 것에 대응하는 제 1 위치, 달리기에 대응하는 제 2 세트의 위치들, 기계류에 대해 특정 방향으로 이동하는 것에 대응하는 제 3 세트의 위치들, 및 기계류의 작동에 관련된 허가 받지 않은 모션에 대응하는 제 4 세트의 위치들로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 그러나 다른 골격 위치들이 가능하다. 다른 예에서, 경보를 변경하는 것은 가청 경보의 피치 변경, 가청 경보의 볼륨 변경, 가시 경보의 색상 변경, 가시 경보의 강도 변경, 및 이들의 결합들로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다.

다른 예시적인 실시예에서, 방법(1500)은 허위 긍정이 발생하지 않았다고 결정하기 전에, 하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들의 움직임을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 컴퓨터 및 모션 센서를 사용하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 방법(1500)은 또한 컴퓨터에 의해, 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하는 단계를 포함한다. 추가로, 이 예에서, 방법(1500)은 또한, 추적된 관절점들이 기계류에 대한 인간의 허가된 움직임에 대응하는 관절점들의 허가된 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 컴퓨터가 허위 긍정 결과가 발생했다고 결정하는 단계를 포함한다.

또 상이한 예시적인 실시예에서, 방법(1500)은 모션 센서를 사용하여 객체를 탐지하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계는 객체가 정적인지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 객체가 정적이라면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정한다.

또 다른 예시적인 실시예에서, 방법(1500)은 또한 모션 센서를 사용하여 객체를 탐지하는 단계를 포함할 수 있다. 이 경우, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계는 객체가 기계류로부터 미리 결정된 거리를 벗어났는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 객체가 미리 결정된 거리를 벗어난다면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정한다.

또 다른 예시적인 실시예에서, 방법(1500)은 또한 모션 센서를 사용하여 객체를 탐지하는 단계를 포함할 수 있다. 이 경우, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계는 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있다면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정한다.

또 다른 예시적인 실시예에서, 방법(1500)은 하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 방법(1500)은 또한, 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 관절점들의 알려진 세트들은 인간의 허가된 움직임들 또는 허가된 위치들에 대응한다. 또한, 이 경우에, 방법(1500)은 추적된 관절점들이 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 허위 긍정이 발생했다고 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기로부터 많은 변형들이 가능하다. 추가 변형들이 또한 가능하다. 일부 유리한 실시예들에 더 많은 또는 더 적은 동작들이 존재할 수 있고, 도 1 내지 도 13에 관해 설명한 바와 같이 상이한 동작들이 존재할 수 있다. 따라서 도 15에 관해 설명한 유리한 실시예들은 반드시 청구된 발명들을 제한하는 것은 아니다.

도 16은 예시적인 실시예에 따른 로봇 모션 제어 시스템의 블록도이다. 로봇 모션 제어 시스템(1600)은 다축 로봇(1602)을 포함할 수 있다. "다축 로봇"은 전체 장치로 볼 때 3차원으로 움직이고 관절로 이어질 수 있는 로봇 기계류로서 정의된다. 로봇 모션 제어 시스템(1600)은 작업 영역(1606)에서 다축 로봇(1602)의 모션을 제어하는 모션 제어 명령들을 수신하는 모션 제어기(1604)와 통신한다.

로봇 모션 제어 시스템(1600)은 또한 모션 제어기(1604)와 통신하는 인간 센서(1608)를 포함한다. 인간 센서(1608)는 작업 영역(1606) 내의 인간(1612) 및 그의 모션을 식별하기 위해, 구조화된 광 센서들(1610)을 사용하여 작업 영역(1606)을 스캔하도록 교정된다. 구조화된 광 센서의 일례는 이미지들을 해석하기 위한 소프트웨어를 가진 카메라이다. 다른 예는 사람 또는 움직이는 객체에 부착된 디바이스로부터 광 입력을 수신하도록 구성된 광 센서이다. 다른 예들이 가능하다.

인간 센서(1608)는 인간(1612)과 같은 식별된 인간이 다축 로봇(1602)의 제 1 거리 내에서 이동하는지 여부를 탐지하여 경고를 전달하고, 식별된 인간이 제 1 거리 미만인 다축 로봇(1602)의 제 2 거리 내에서 이동한다면 모션 중단 명령을 모션 제어기(1604)에 전달한다.

일부 유리한 실시예들에서는 로봇 모션 제어 시스템(1600)에 더 많은 또는 더 적은 디바이스들이 존재할 수 있다. 따라서 도 16에 관해 설명한 유리한 실시예들은 반드시 청구된 발명들을 제한하는 것은 아니다.

이제 도 17을 참조하면, 예시적인 실시예에 따라 데이터 처리 시스템의 예시가 도시된다. 도 17의 데이터 처리 시스템(1700)은 예시적인 실시예들, 도 1 내지 도 15와 관련하여 설명한 실시예들, 또는 본 명세서에 개시된 임의의 다른 모듈 또는 시스템 또는 프로세스를 구현하는데 사용될 수 있는 데이터 처리 시스템의 일례이다. 이 예시적인 예에서, 데이터 처리 시스템(1700)은 프로세서 유닛(1704), 메모리(1706), 영구 저장소(1708), 통신 유닛(1710), 입력/출력(I/O: input/output) 유닛(1712) 그리고 디스플레이(1714) 간의 통신들을 제공하는 통신 패브릭(1702)을 포함한다.

프로세서 유닛(1704)은 메모리(1706)에 로딩될 수 있는 소프트웨어에 대한 명령들을 실행하는 역할을 한다. 이 소프트웨어는 본 명세서의 다른 곳에서 설명된 프로세스들을 구현하기 위한 소프트웨어, 또는 본 명세서의 다른 곳에서 설명된 연상 메모리들 중 임의의 것일 수 있다. 따라서, 예를 들어, 메모리(1706)에 로딩된 소프트웨어는 도 5의 방법(500) 또는 도 15의 방법(1500)을 실행하기 위한 소프트웨어일 수 있다. 프로세서 유닛(1704)은 특정 구현에 따라, 다수의 프로세서들, 멀티-프로세서 코어, 또는 다른 어떤 타입의 프로세서일 수 있다. 본 명세서에서 항목과 관련하여 사용된 수는 하나 또는 그보다 많은 항목들을 의미한다. 또한, 프로세서 유닛(1704)은 메인 프로세서가 단일 칩 상에 보조 프로세서들과 함께 존재하는 다수의 이종 프로세서 시스템들을 사용하여 구현될 수 있다. 다른 예시적인 예로서, 프로세서 유닛(1704)은 동일한 타입의 다수의 프로세서들을 포함하는 대칭형 멀티-프로세서 시스템일 수 있다.

메모리(1706) 및 영구 저장소(1708)는 저장 디바이스들(1716)의 예들이다. 저장 디바이스는 예를 들어, 제한 없이, 데이터, 함수 형태의 프로그램 코드, 및/또는 다른 적당한 정보와 같은 정보를 임시로 그리고/또는 영구적으로 저장할 수 있는 하드웨어의 임의의 부분(piece)이다. 저장 디바이스들(1716)은 또한 이러한 예들에서 컴퓨터 판독 가능 저장 디바이스들로 지칭될 수 있다. 이러한 예들에서 메모리(1706)는 예를 들어, 랜덤 액세스 메모리 또는 임의의 다른 적당한 휘발성 또는 비휘발성 저장 디바이스일 수도 있다. 영구 저장소(1708)는 특정 구현에 따라 다양한 형태들을 취할 수 있다.

예를 들어, 영구 저장소(1708)는 하나 또는 그보다 많은 컴포넌트들 또는 디바이스들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 영구 저장소(1708)는 하드 드라이브, 플래시 메모리, 재기록 가능한 광 디스크, 재기록 가능한 자기 테이프, 또는 상기의 어떤 결합일 수 있다. 영구 저장소(1708)에 의해 사용되는 매체는 또한 착탈식일 수 있다. 예를 들어, 영구 저장소(1708)에 착탈식 하드 드라이브가 사용될 수 있다.

통신 유닛(1710)은 이러한 예들에서 다른 데이터 처리 시스템들 또는 디바이스들과의 통신들을 제공한다. 이러한 예들에서, 통신 유닛(1710)은 네트워크 인터페이스 카드이다. 통신 유닛(1710)은 물리적 및 무선 통신 링크들 중 어느 하나 또는 둘 다의 사용을 통해 통신들을 제공할 수 있다.

입력/출력(I/O) 유닛(1712)은 데이터 처리 시스템(1700)에 접속될 수 있는 다른 디바이스들과의 데이터의 입력 및 출력을 가능하게 한다. 예를 들어, 입력/출력(I/O) 유닛(1712)은 키보드, 마우스, 및/또는 다른 어떤 적당한 입력 디바이스를 통해 사용자 입력에 대한 접속을 제공할 수 있다. 또한, 입력/출력(I/O) 유닛(1712)은 프린터에 출력을 전송할 수 있다. 디스플레이(1714)는 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 메커니즘을 제공한다.

운영 시스템, 애플리케이션들 및/또는 프로그램들에 대한 명령들은 통신 패브릭(1702)을 통해 프로세서 유닛(1704)과 통신하는 저장 디바이스들(1716)에 로케이팅될 수 있다. 이러한 예시적인 예들에서, 명령들은 영구 저장소(1708) 상의 함수 형태이다. 이러한 명령들은 프로세서 유닛(1704)에 의한 실행을 위해 메모리(1706)에 로딩될 수 있다. 서로 다른 실시예들의 프로세스들은 메모리(1706)와 같은 메모리에 로케이팅될 수 있는 컴퓨터 구현 명령들을 사용하여 프로세서 유닛(1704)에 의해 수행될 수 있다.

이러한 명령들은 프로세서 유닛(1704) 내의 프로세서에 의해 판독 및 실행될 수 있는 프로그램 코드, 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드 또는 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드로 지칭된다. 서로 다른 실시예들에서의 프로그램 코드는 서로 다른 물리적 또는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체, 이를테면 메모리(1706) 또는 영구 저장소(1708) 상에 구현될 수 있다.

프로그램 코드(1718)는 선택적으로 착탈식인 컴퓨터 판독 가능 매체(1720) 상에 함수 형태로 로케이팅되며, 프로세서 유닛(1704)에 의한 실행을 위해 데이터 처리 시스템(1700)으로 로딩되거나 전송될 수도 있다. 이러한 예들에서 프로그램 코드(1718)와 컴퓨터 판독 가능 매체(1720)는 컴퓨터 프로그램 제품(1722)을 형성한다. 일례로, 컴퓨터 판독 가능 매체(1720)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(1724) 또는 컴퓨터 판독 가능 신호 매체(1726)일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(1724)는 예를 들어, 영구 저장소(1708)의 일부인 하드 드라이브와 같은 저장 디바이스로의 전송을 위해 영구 저장소(1708)의 일부인 드라이브 또는 다른 디바이스에 삽입되거나 배치되는 광학 또는 자기 디스크를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(1724)는 또한, 하드 드라이브, 썸드라이브(thumb drive) 또는 플래시 메모리와 같이, 데이터 처리 시스템(1700)에 접속되는 영구 저장소의 형태를 취할 수 있다. 어떤 경우들에, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(1724)는 데이터 처리 시스템(1700)으로부터 제거 가능하지 않을 수 있다.

대안으로, 프로그램 코드(1718)는 컴퓨터 판독 가능 신호 매체(1726)를 사용하여 데이터 처리 시스템(1700)으로 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 신호 매체(1726)는 예를 들어, 프로그램 코드(1718)를 포함하는 전파 데이터 신호일 수도 있다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능 신호 매체(1726)는 전자기 신호, 광 신호 및/또는 임의의 다른 적절한 타입의 신호일 수 있다. 이러한 신호들은 무선 통신 링크들, 광섬유 케이블, 동축 케이블, 전선 및/또는 임의의 다른 적절한 타입의 통신 링크와 같은 통신 링크들을 통해 송신될 수 있다. 즉, 통신 링크 및/또는 접속은 예시적인 예들에서 물리적 또는 무선일 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 프로그램 코드(1718)는 데이터 처리 시스템(1700) 내에서 사용하기 위한 컴퓨터 판독 가능 신호 매체(1726)를 통해 다른 디바이스 또는 데이터 처리 시스템으로부터 영구 저장소(1708)로 네트워크를 통해 다운로드될 수 있다. 예컨대, 서버 데이터 처리 시스템 내의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 프로그램 코드는 네트워크를 통해 서버로부터 데이터 처리 시스템(1700)으로 다운로드될 수 있다. 프로그램 코드(1718)를 제공하는 데이터 처리 시스템은 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 또는 프로그램 코드(1718)를 저장하고 송신할 수 있는 어떤 다른 디바이스일 수 있다.

데이터 처리 시스템(1700)에 대해 예시된 서로 다른 컴포넌트들은 서로 다른 실시예들이 구현될 수 있는 방식에 대한 구조적 제한들을 제공하려는 것이 아니다. 서로 다른 예시적인 실시예들이 데이터 처리 시스템(1700)에 대해 예시된 것들에 추가로 또는 그 대신에 컴포넌트들을 포함하는 데이터 처리 시스템으로 구현될 수 있다. 도 17에 도시된 다른 컴포넌트들은 도시된 예시적인 예들과 다를 수 있다. 서로 다른 실시예들은 프로그램 코드를 실행할 수 있는 임의의 하드웨어 디바이스 또는 시스템을 사용하여 구현될 수 있다. 일례로, 데이터 처리 시스템은 무기 컴포넌트들과 통합되는 유기 컴포넌트들을 포함할 수 있고 그리고/또는 인간을 배제한 유기 컴포넌트들로 전부 구성될 수 있다. 예를 들어, 저장 디바이스는 유기 반도체로 구성될 수 있다.

다른 예시적인 예에서, 프로세서 유닛(1704)은 특정 용도로 제조 또는 구성되는 회로들을 갖는 하드웨어 유닛의 형태를 취할 수 있다. 이러한 타입의 하드웨어는 저장 디바이스로부터 메모리로 로딩될 프로그램 코드가 동작들을 수행하도록 구성될 필요 없이 동작들을 수행할 수 있다.

예를 들어, 프로세서 유닛(1704)이 하드웨어 유닛의 형태를 취할 때, 프로세서 유닛(1704)은 회로 시스템, 주문형 집적 회로(ASIC: application specific integrated circuit), 프로그래밍 가능 로직 디바이스, 또는 다수의 동작들을 수행하도록 구성된 다른 어떤 적당한 타입의 하드웨어일 수 있다. 프로그래밍 가능 로직 디바이스에 의해, 디바이스는 다수의 동작들을 수행하도록 구성된다. 디바이스는 추후에 재구성될 수도 있고 또는 다수의 동작들을 수행하도록 영구적으로 구성될 수도 있다. 프로그래밍 가능 로직 디바이스들의 예들은 예를 들어, 프로그래밍 가능 로직 어레이, 프로그래밍 가능 어레이 로직, 필드 프로그래밍 가능 로직 어레이, 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이, 그리고 다른 적당한 하드웨어 디바이스들을 포함한다. 이러한 타입의 구현에서는, 서로 다른 실시예들에 대한 프로세스들이 하드웨어 유닛에서 구현되기 때문에, 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드(1718)는 생략될 수 있다.

또 다른 예시적인 예에서, 프로세서 유닛(1704)은 컴퓨터들 및 하드웨어 유닛들에서 발견되는 프로세서들의 결합을 사용하여 구현될 수 있다. 프로세서 유닛(1704)은 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드(1718)를 실행하도록 구성된 다수의 하드웨어 유닛들 및 다수의 프로세서들을 가질 수 있다. 이러한 도시된 예에서, 프로세스들 중 일부는 다수의 하드웨어 유닛들에서 구현될 수 있지만, 다른 프로세스들은 다수의 프로세서들에서 구현될 수 있다.

다른 예로서, 데이터 처리 시스템(1700) 내의 저장 디바이스는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 하드웨어 장치이다. 메모리(1706), 영구 저장소(1708) 및 컴퓨터 판독 가능 매체(1720)는 유형의 형태의 저장 디바이스들의 예들이다.

다른 예에서, 버스 시스템은 통신 패브릭(1702)을 구현하는데 사용될 수 있고, 시스템 버스 또는 입력/출력 버스와 같은 하나 또는 그보다 많은 버스들로 구성될 수 있다. 물론, 버스 시스템은 버스 시스템에 부착된 서로 다른 컴포넌트들 또는 디바이스들 간의 데이터 전송을 제공하는 임의의 적합한 타입의 아키텍처를 사용하여 구현될 수 있다. 추가로, 통신 유닛은 데이터를 송신 및 수신하는데 사용되는 하나 또는 그보다 많은 디바이스들, 이를테면 모뎀 또는 네트워크 어댑터를 포함할 수 있다. 추가로, 메모리는 예를 들어, 메모리(1706), 또는 이를테면, 통신 패브릭(1702)에 존재할 수 있는 인터페이스 및 메모리 제어기 허브에서 발견되는 캐시일 수 있다.

데이터 처리 시스템(1700)은 또한 연상 메모리(1728)를 포함할 수 있다. 연상 메모리(1728)는 통신 패브릭(1702)과 통신할 수 있다. 연상 메모리(1728)는 또한 저장 디바이스들(1716)과 통신하거나 또는 일부 예시적인 실시예들에서는 저장 디바이스들(1716)의 일부로 간주될 수 있다. 하나의 연상 메모리(1728)가 도시되어 있지만, 추가 연상 메모리들이 존재할 수 있다.

추가로, 본 개시는 다음 조항들에 따른 실시예들을 포함한다:

조항 1. 기계류를 포함하는 제조 환경에서 기계류를 작동시키기 위한 시스템은,

인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들과 구별하도록 구성된 센서 시스템 ― 센서 시스템은 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하도록 추가로 구성됨 ―; 및

컴퓨터를 포함하며, 컴퓨터는,

미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하고 ― 허위 긍정은 어떠한 인간도 실제로 존재하지 않을 때 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재한다는 첫 번째 결정을 포함함 ―; 그리고

허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 경보 발생, 기계류의 정지, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하도록 구성된다.

조항 2. 조항 1의 시스템에서, 컴퓨터가 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우에, 컴퓨터는,

하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 센서 시스템을 사용하고;

추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하고; 그리고

추적된 관절점들이 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 존재한다고 결정하도록 추가로 구성된다.

조항 3. 조항 2의 시스템에서, 컴퓨터는,

추적된 관절점들이 하나 또는 그보다 많은 인간들의 금지된 골격 위치에 대응한다는 컴퓨터에 의한 두 번째 결정에 응답하여 경보를 변경하도록 추가로 구성된다.

조항 4. 조항 3의 시스템에서, 금지된 골격 위치는 모바일 통신기 상에서 말하는 것에 대응하는 제 1 위치, 달리기에 대응하는 제 2 세트의 위치들, 기계류에 대해 특정 방향으로 이동하는 것에 대응하는 제 3 세트의 위치들, 및 기계류의 작동에 관련된 허가 받지 않은 모션에 대응하는 제 4 세트의 위치들로 구성된 그룹으로부터 선택된다.

조항 5. 조항 4의 시스템에서, 컴퓨터는 경보를 변경하도록 구성되는 경우, 가청 경보의 피치 변경, 가청 경보의 볼륨 변경, 가시 경보의 색상 변경, 가시 경보의 강도 변경, 및 이들의 결합들 중 하나를 수행하도록 구성된다.

조항 6. 조항 1의 시스템에서, 컴퓨터는,

허위 긍정이 발생하지 않았다고 결정하기 전에, 하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들의 움직임을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 센서 시스템을 사용하고;

추적된 관절점들이 기계류에 대한 인간의 허가된 움직임에 대응하는 관절점들의 허가된 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했다고 결정하도록 추가로 구성된다.

조항 7. 조항 1의 시스템에서, 컴퓨터는,

센서 시스템을 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성되고, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 컴퓨터는 객체가 정적인지 여부를 결정하도록 추가로 구성되며, 객체가 정적이라면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성된다.

조항 8. 조항 1의 시스템에서, 컴퓨터는,

센서 시스템을 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성되고, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 컴퓨터는 객체가 기계류로부터 미리 결정된 거리를 벗어났는지 여부를 결정하도록 추가로 구성되며, 객체가 미리 결정된 거리를 벗어난다면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성된다.

조항 9. 조항 1의 시스템에서, 컴퓨터는,

센서 시스템을 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성되고, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 컴퓨터는 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있는지 여부를 결정하도록 추가로 구성되며, 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있다면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성된다.

조항 10. 기계류를 작동시키는 방법은,

기계류를 작동시키는 동안, 기계류의 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하는 단계 ― 결정은 인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들과 구별하도록 구성된 센서 시스템에 의해 수행됨 ―;

미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계 ― 허위 긍정은 어떠한 인간도 실제로 존재하지 않을 때 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재한다는 첫 번째 결정을 포함함 ―; 및

허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 컴퓨터가 경보 발생, 기계류의 정지, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하는 단계를 포함한다.

조항 11. 조항 10의 방법에서, 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들이 존재하는지 여부를 결정하는 단계는,

하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하는 단계, 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하는 단계, 및 추적된 관절점들이 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들만이 존재한다고 결정하는 단계를 포함한다.

조항 12. 조항 11의 방법은,

추적된 관절점들이 하나 또는 그보다 많은 인간들의 금지된 골격 위치에 대응한다는 두 번째 결정에 응답하여 경보를 변경하는 단계를 더 포함한다.

조항 13. 조항 12의 방법에서, 금지된 골격 위치는 모바일 통신기 상에서 말하는 것에 대응하는 제 1 위치, 달리기에 대응하는 제 2 세트의 위치들, 기계류에 대해 특정 방향으로 이동하는 것에 대응하는 제 3 세트의 위치들, 및 기계류의 작동에 관련된 허가 받지 않은 모션에 대응하는 제 4 세트의 위치들로 구성된 그룹으로부터 선택된다.

조항 14. 조항 13의 방법에서, 경보를 변경하는 단계는 가청 경보의 피치 변경, 가청 경보의 볼륨 변경, 가시 경보의 색상 변경, 가시 경보의 강도 변경, 및 이들의 결합들로 구성된 그룹으로부터 선택된다.

조항 15. 조항 10의 방법은,

허위 긍정이 발생하지 않았다고 결정하기 전에, 하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들의 움직임을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 컴퓨터 및 센서 시스템을 사용하는 단계;

컴퓨터에 의해, 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하는 단계; 및

추적된 관절점들이 기계류에 대한 인간의 허가된 움직임에 대응하는 관절점들의 허가된 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 컴퓨터가 허위 긍정 결과가 발생했다고 결정하는 단계를 더 포함한다.

조항 16. 조항 10의 방법은,

센서 시스템을 사용하여 객체를 탐지하는 단계를 더 포함하고, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계는 객체가 정적인지 여부를 결정하는 단계를 포함하며, 객체가 정적이라면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정한다.

조항 17. 조항 10의 방법은,

센서 시스템을 사용하여 객체를 탐지하는 단계를 더 포함하고, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계는 객체가 기계류로부터 미리 결정된 거리를 벗어났는지 여부를 결정하는 단계를 포함하며, 객체가 미리 결정된 거리를 벗어난다면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정한다.

조항 18. 조항 10의 방법은,

센서 시스템을 사용하여 객체를 탐지하는 단계를 더 포함하고, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터에 의해 결정하는 단계는 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함하며, 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있다면, 컴퓨터는 허위 긍정이 발생했다고 결정한다.

조항 19. 조항 10의 방법은,

하나 또는 그보다 많은 인간들의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하는 단계;

추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하는 단계 ― 관절점들의 알려진 세트들은 인간의 허가된 움직임들 또는 허가된 위치들에 대응함 ―; 및

추적된 관절점들이 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 허위 긍정이 발생했다고 결정하는 단계를 더 포함한다.

조항 20. 로봇 모션 제어 시스템은,

모션 제어기와 통신하는 다축 로봇 ― 모션 제어기는 작업 영역에서 다축 로봇의 모션을 제어하는 모션 제어 명령들을 수신함 ―;

모션 제어기와 통신하며, 작업 영역 내의 인간 및 그 인간의 모션을 식별하기 위해, 구조화된 광 센서들을 사용하여 작업 영역을 스캔하도록 교정되는 인간 센서를 포함하며,

인간 센서는 식별된 인간이 다축 로봇의 제 1 거리 내에서 이동하는지 여부를 탐지하여 경고를 전달하고, 식별된 인간이 제 1 거리 미만인 다축 로봇의 제 2 거리 내에서 이동한다면 모션 중단 명령을 모션 제어기에 전달하도록 구성된다.

조항 21. 조항 20의 로봇 모션 제어 시스템에서, 인간 센서는 탐지하도록 구성되는 경우,

인간의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하고;

추적된 관절점들이 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 작업 영역에 식별된 인간만이 존재한다고 결정하도록 추가로 구성된다.

조항 22. 조항 21의 로봇 모션 제어 시스템에서, 인간 센서는,

추적된 관절점들이 인간의 금지된 골격 위치에 대응한다는 두 번째 결정에 응답하여 인간과의 통신을 변경하도록 추가로 구성된다.

조항 23. 조항 22의 로봇 모션 제어 시스템에서, 금지된 골격 위치는 모바일 통신기 상에서 말하는 것에 대응하는 제 1 위치, 달리기에 대응하는 제 2 세트의 위치들, 기계류에 대해 특정 방향으로 이동하는 것에 대응하는 제 3 세트의 위치들, 및 다축 로봇의 작동에 관련된 허가 받지 않은 모션에 대응하는 제 4 세트의 위치들로 구성된 그룹으로부터 선택된다.

조항 24. 조항 23의 로봇 모션 제어 시스템에서, 인간 센서는 경고를 변경하도록 구성되는 경우, 가청 경보의 피치 변경, 가청 경보의 볼륨 변경, 가시 경보의 색상 변경, 가시 경보의 강도 변경, 및 이들의 결합들 중 하나를 수행하도록 구성된다.

본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "연상 메모리"라는 용어는 콘텐츠 어드레싱 가능 메모리를 의미한다. 연상 메모리는 복수의 데이터 및 복수의 데이터 사이의 복수의 연관들로 간주될 수 있다. 복수의 데이터 및 복수의 연관들은 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 복수의 데이터는 연관된 그룹들로 수집될 수 있다. 연상 메모리는 복수의 데이터 간의 직접적인 상관들 외에도 추가로, 복수의 데이터 간의 적어도 간접적인 관계들에 기초하여 조회되도록 구성될 수 있다. 따라서 연상 메모리는 직접적인 관계들에만 기초하고, 적어도 간접적인 관계들에만 기초하는 것뿐만 아니라, 직접적인 그리고 적어도 간접적인 관계들의 결합들에도 기초하여, 조회되도록 구성될 수 있다. 연상 메모리는 콘텐츠 어드레싱 가능 메모리일 수 있다.

따라서 연상 메모리는 복수의 데이터 및 복수의 데이터 사이의 복수의 연관들로서 특성화될 수 있다. 복수의 데이터는 연관된 그룹들로 수집될 수 있다. 추가로, 연상 메모리는 직접적인 그리고 적어도 간접적인 관계들을 포함하는 그룹으로부터, 또는 복수의 데이터 간의 직접적인 상관들에 부가하여 복수의 데이터 중에서 선택되는 적어도 하나의 관계에 기초하여 조회되도록 구성될 수 있다. 연상 메모리는 또한 소프트웨어의 형태를 취할 수 있다. 따라서 연상 메모리는 또한, 직접적인 상관보다는 관계들에 기초한 새로운 통찰력을 얻으려는 목적으로 정보가 연관된 그룹들로 수집되게 하는 프로세스로 간주될 수 있다. 연상 메모리는 또한 특수 프로세서들 또는 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이와 같은 하드웨어의 형태를 취할 수 있다.

본 명세서에 사용된 바와 같이, "실체"라는 용어는 별개의 개별 존재를 갖는 객체를 의미하지만, 이러한 존재가 물질적 존재일 필요는 없다. 따라서 추상적 개념들 및 법적 구조들이 실체들로 간주될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 실체는 생물일 필요가 없다. 연상 메모리들은 실체들과 함께 작동한다.

서로 다른 예시적인 실시예들은 전체 하드웨어 실시예, 전체 소프트웨어 실시예, 또는 하드웨어와 소프트웨어 엘리먼트들 모두를 포함하는 실시예의 형태를 취할 수 있다. 일부 실시예들은 예를 들어, 펌웨어, 상주 소프트웨어 및 마이크로 코드와 같은 형태들을 포함하지만 이에 한정되는 것은 아닌 소프트웨어로 구현된다.

더욱이, 서로 다른 실시예들은 컴퓨터 또는 명령들을 실행하는 임의의 디바이스 또는 시스템에 의해 또는 이들과 관련하여 사용하기 위한 프로그램 코드를 제공하는 컴퓨터 사용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 취할 수 있다. 본 개시를 위해, 컴퓨터 사용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 매체는 일반적으로, 명령 실행 시스템, 장치 또는 디바이스에 의해 또는 이들과 관련하여 사용하기 위한 프로그램을 포함, 저장, 전달, 전파 또는 전송할 수 있는 임의의 유형 매체일 수 있다.

컴퓨터 사용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 매체는 예를 들어, 한정 없이, 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 또는 전파 매체일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체의 제한적이지 않은 예들은 반도체 또는 고체 상태 메모리, 자기 테이프, 착탈식 컴퓨터 디스켓, 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory), 판독 전용 메모리(ROM: read-only memory), 강성 자기 디스크 및 광 디스크를 포함한다. 광 디스크들은 콤팩트 디스크 - 판독 전용 메모리(CD-ROM: compact disk - read only memory), 콤팩트 디스크 - 읽기/쓰기(CD-R/W: compact disk - read/write) 및 DVD를 포함할 수 있다.

추가로, 컴퓨터 사용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 판독 가능 또는 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드가 컴퓨터 상에서 실행될 때, 이 컴퓨터 판독 가능 또는 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드의 실행이 컴퓨터로 하여금 통신 링크를 통해 다른 컴퓨터 판독 가능 또는 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드를 송신하게 하도록 컴퓨터 판독 가능 또는 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드를 포함하거나 저장할 수 있다. 이 통신 링크는 예를 들어, 제한 없이, 물리적인 또는 무선인 매체를 사용할 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 또는 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드를 저장 및/또는 실행하기에 적합한 데이터 처리 시스템은 시스템 버스와 같은 통신 패브릭을 통해 메모리 엘리먼트들에 직접적으로 또는 간접적으로 연결된 하나 또는 그보다 많은 프로세서들을 포함할 것이다. 메모리 엘리먼트들은 프로그램 코드의 실제 실행 동안 이용되는 로컬 메모리, 대용량 저장소, 및 코드의 실행 도중 코드가 대용량 저장소로부터 리트리브될 수 있는 횟수를 감소시키기 위해 적어도 일부 컴퓨터 판독 가능 또는 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드의 임시 저장소를 제공하는 캐시 메모리들을 포함할 수 있다.

입력/출력 또는 I/O 디바이스들은 직접 또는 중개 I/O 제어기들을 통해 시스템에 연결될 수 있다. 이러한 디바이스들은 예를 들어, 제한 없이, 키보드들, 터치 스크린 디스플레이들 및 포인팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 데이터 처리 시스템이 중개 사설 또는 공용 네트워크들을 통해 다른 데이터 처리 시스템들 또는 원격 프린터들 또는 저장 디바이스들에 연결될 수 있게 하기 위해 서로 다른 통신 어댑터들이 또한 시스템에 연결될 수 있다. 모뎀들 및 네트워크 어댑터들의 제한적이지 않은 예들은 통신 어댑터들의 현재 이용 가능한 타입들 중 일부일 뿐이다.

서로 다른 예시적인 실시예들의 설명은 예시 및 설명을 목적으로 제시되었으며, 개시된 형태로 실시예들을 총망라하거나 이에 한정되도록 의도되는 것은 아니다. 많은 수정들 및 변형들이 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 명백할 것이다. 추가로, 서로 다른 예시적인 실시예들은 다른 예시적인 실시예들과 비교할 때 다른 특징들을 제공할 수도 있다. 선택된 실시예 또는 실시예들은 실시예들의 원리들, 실제 적용을 가장 잘 설명하기 위해, 그리고 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 다른 자들이 고려되는 특정 용도에 맞게 다양한 수정들을 갖는 다양한 실시예들에 대한 개시를 이해할 수 있게 하기 위해 선택되고 설명된다.

Claims

기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템으로서,
인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들(1502)과 구별하도록 구성된 센서 시스템(1404) ― 상기 센서 시스템은 상기 인간의 골격 위치들로부터 선택된 관절점들을 무시하여 상기 인간의 하나 또는 그보다 많은 부속물(appendage)들만이 프로세싱되도록 추가로 구성되고, 상기 센서 시스템(1404)은 상기 하나 또는 그보다 많은 부속물들의 감지된 위치들에만 기초하여 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)이 존재하는지 여부를 결정하도록 추가로 구성됨 ―; 및
컴퓨터(1310, 1406)를 포함하며,
상기 컴퓨터(1310, 1406)는,
상기 미리 결정된 영역에 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정(false positive) 결과가 발생했는지 여부를 결정하고 ― 상기 허위 긍정은 어떠한 인간도 실제로 존재하지 않을 때 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)이 존재한다는 첫 번째 결정을 포함함 ―; 그리고
상기 허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 경보 발생, 상기 기계류(1402)의 정지, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하도록 구성되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 컴퓨터(1310, 1406)는 상기 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)이 존재하는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우에,
상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 상기 센서 시스템(1404)을 사용하고;
상기 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하고; 그리고
상기 추적된 관절점들이 상기 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 상기 미리 결정된 영역에 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)만이 존재한다고 결정하도록 추가로 구성되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
제 2 항에 있어서,
상기 컴퓨터(1310, 1406)는,
상기 추적된 관절점들이 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)의 금지된 골격 위치에 대응한다는 상기 컴퓨터(1310, 1406)에 의한 두 번째 결정에 응답하여 상기 경보를 변경하도록 추가로 구성되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
제 3 항에 있어서,
상기 금지된 골격 위치는 모바일 통신기 상에서 말하는 것에 대응하는 제 1 위치, 달리기에 대응하는 제 2 세트의 위치들, 상기 기계류(1402)에 대해 특정 방향으로 이동하는 것에 대응하는 제 3 세트의 위치들, 및 상기 기계류(1402)의 작동에 관련된 허가 받지 않은 모션에 대응하는 제 4 세트의 위치들로 구성된 그룹으로부터 선택되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 컴퓨터(1310, 1406)는 상기 경보를 변경하도록 구성되는 경우에, 가청 경보의 피치 변경, 가청 경보의 볼륨 변경, 가시 경보의 색상 변경, 가시 경보의 강도 변경, 및 이들의 결합들 중 하나를 수행하도록 구성되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 컴퓨터(1310, 1406)는,
상기 허위 긍정이 발생하지 않았다고 결정하기 전에, 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)의 골격 위치들의 복수의 관절점들의 움직임을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 상기 센서 시스템(1404)을 사용하고;
상기 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하고; 그리고
상기 추적된 관절점들이 상기 기계류(1402)에 대한 상기 인간의 허가된 움직임에 대응하는 관절점들의 허가된 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 상기 허위 긍정 결과가 발생했다고 결정하도록 추가로 구성되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 컴퓨터(1310, 1406)는,
상기 센서 시스템(1404)을 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성되고,
상기 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 상기 컴퓨터(1310, 1406)는 상기 객체가 정적인지 여부를 결정하도록 추가로 구성되며,
상기 객체가 정적이라면, 상기 컴퓨터(1310, 1406)는 상기 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 컴퓨터(1310, 1406)는,
상기 센서 시스템(1404)을 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성되고,
상기 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 상기 컴퓨터(1310, 1406)는 상기 객체가 상기 기계류(1402)로부터 미리 결정된 거리를 벗어 났는지 여부를 결정하도록 추가로 구성되며,
상기 객체가 상기 미리 결정된 거리를 벗어난다면, 상기 컴퓨터(1310, 1406)는 상기 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 컴퓨터(1310, 1406)는,
상기 센서 시스템(1404)을 사용하여 객체를 탐지하도록 추가로 구성되고,
상기 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 결정하도록 구성되는 경우, 상기 컴퓨터(1310, 1406)는 상기 객체가 허가된 움직임에 관여하고 있는지 여부를 결정하도록 추가로 구성되며,
상기 객체가 상기 허가된 움직임에 관여하고 있다면, 상기 컴퓨터(1310, 1406)는 상기 허위 긍정이 발생했다고 결정하도록 추가로 구성되는,
기계류(1402)를 포함하는 제조 환경에서 기계류(1402)를 작동시키기 위한 시스템.
기계류(1402)를 작동시키는 방법으로서,
기계류(1402)를 작동시키는 동안, 상기 기계류(1402)의 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)이 존재하는지 여부를 결정하는 단계 ― 상기 결정은 인간의 골격 위치들을 비인간 객체 위치들과 구별하도록 구성된 센서 시스템(1404)에 의해 수행되고(1502), 상기 결정하는 단계는 상기 인간의 하나 또는 그보다 많은 부속물들만이 감지되도록 상기 인간의 골격 위치들로부터 선택된 관절점들을 무시하는 단계를 더 포함하고, 상기 결정하는 단계는 상기 하나 또는 그보다 많은 부속물들의 감지된 위치들에만 추가적으로 기초함 ―;
상기 미리 결정된 영역에 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)만이 있다는 결정에 응답하여, 허위 긍정 결과가 발생했는지 여부를 컴퓨터(1310, 1406)에 의해 결정하는 단계 ― 상기 허위 긍정은 어떠한 인간도 실제로 존재하지 않을 때 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)이 존재한다는 첫 번째 결정을 포함함 ―; 및
상기 허위 긍정 결과가 발생하지 않았다는 결정에 응답하여, 상기 컴퓨터(1310, 1406)가 경보 발생, 상기 기계류(1402)의 정지, 또는 이들의 결합으로 구성된 그룹으로부터 선택된 조치를 취하는 단계를 포함하는,
기계류(1402)를 작동시키는 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 미리 결정된 영역에 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)이 존재하는지 여부를 결정하는 단계는,
상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)의 골격 위치들의 복수의 관절점들을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하는 단계, 상기 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하는 단계, 및 상기 추적된 관절점들이 상기 관절점들의 알려진 세트들 중 적어도 한 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 상기 미리 결정된 영역에 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)만이 존재한다고 결정하는 단계를 포함하는,
기계류(1402)를 작동시키는 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 추적된 관절점들이 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)의 금지된 골격 위치에 대응한다는 두 번째 결정에 응답하여 상기 경보를 변경하는 단계를 더 포함하는,
기계류(1402)를 작동시키는 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 금지된 골격 위치는 모바일 통신기 상에서 말하는 것에 대응하는 제 1 위치, 달리기에 대응하는 제 2 세트의 위치들, 상기 기계류(1402)에 대해 특정 방향으로 이동하는 것에 대응하는 제 3 세트의 위치들, 및 상기 기계류(1402)의 작동에 관련된 허가 받지 않은 모션에 대응하는 제 4 세트의 위치들로 구성된 그룹으로부터 선택되는,
기계류(1402)를 작동시키는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 경보를 변경하는 단계는 가청 경보의 피치 변경, 가청 경보의 볼륨 변경, 가시 경보의 색상 변경, 가시 경보의 강도 변경, 및 이들의 결합들로 구성된 그룹으로부터 선택되는,
기계류(1402)를 작동시키는 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 허위 긍정이 발생하지 않았다고 결정하기 전에, 상기 하나 또는 그보다 많은 인간들(702)의 골격 위치들의 복수의 관절점들의 움직임을 추적하여 추적된 관절점들을 생성하기 위해 상기 컴퓨터(1310, 1406) 및 상기 센서 시스템(1404)을 사용하는 단계;
상기 컴퓨터(1310, 1406)에 의해, 상기 추적된 관절점들을 관절점들의 알려진 세트들과 비교하는 단계; 및
상기 추적된 관절점들이 상기 기계류(1402)에 대한 상기 인간의 허가된 움직임에 대응하는 관절점들의 허가된 세트와 매칭한다는 것에 응답하여, 상기 컴퓨터(1310, 1406)가 상기 허위 긍정 결과가 발생했다고 결정하는 단계를 더 포함하는,
기계류(1402)를 작동시키는 방법.