KR20240070553A - 특수 기능 로봇들을 설계하기 위한 방법 - Google Patents

Abstract

지정된 기능을 수행하기 위해 맞춤형 로봇을 설계하는 방법은 처음에 로봇 어셈블리용 모듈 및 액세서리에 대한 데이터의 전자 라이브러리를 생성하는 것부터 시작된다. 라이브러리는 각 모듈 및 액세서리에 대해 적어도 동작을 위한 펌웨어 및 치수들을 저장한다. 로봇별로 본 방법은 맞춤형 로봇의 기능들 및 요구사항들의 세트를 수신하는 단계, 전자 라이브러리의 정보에 기초하여, 상기 기능들 및 요구사항들의 세트 중 적어도 하나와 매칭되는 모듈들 또는 액세서리들의 세트를 찾아냄으로써 상기 맞춤형 로봇에 대한 설계(들)을 생성하는 단계, 일련의 기준에 대해 각각의 설계에 대한 검증 테스트들의 세트를 수행하는 단계, 상기 검증 테스트들의 세트를 통과한 설계(들)을 식별하는 단계, 선택된 설계의 모듈들 및 액세서리들의 목록과 상기 맞춤형 로봇을 형성하기 위해 상기 모듈들 및 액세서리들이 어떻게 함께 연결되는지를 나타내는 상기 선택된 설계에 대한 연결 맵을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

특수 기능 로봇들을 설계하기 위한 방법

관련 출원에 대한 상호 참조

본 출원은 2021년 9월 1일에 출원된 미국 가특허 출원 63/239,428호의 우선권을 주장하며, 상기 미국 가특허 출원은 본 명세서에 참조로 포함된다.

본 발명은 로봇공학에 관한 것으로, 특히 특수 기능 로봇을 효율적이고 신속하게 설계하는 방법에 관한 것이다.

로봇은 이제 어디에나 존재하며 다양한 산업 분야에서 다양한 목적으로 사용되고 있다. 현재 서비스 및 개인용 로봇 산업은 다양한 장벽들에 직면하고 있다. 이러한 장벽들 중에는 다음이 포함된다:

a) 서비스 로봇의 비용으로 인해 대부분의 기업에서는 이를 감당할 수 없다.

b) 모바일, 자율 서비스 로봇을 개발하는데 평균 3.5년과 3,500만 달러가 소요된다.

c) 서비스 로봇은 특정 용도로 설계되었으며 설정가능하지 않다.

d) 로봇은 인터넷에 연결되어 있을 때만 제대로 작동할 수 있다.

e) 대부분의 로봇은 반응적이어서 적용가능성이 제한된다.

현재, 로봇은 특정 배치를 위해 처음부터 한 번에 하나의 모델로 개발되는 것이 일반적이다. 새로운 배포가 있을 때마다 새로운 하드웨어와 소프트웨어가 개발된다. 이러한 방법은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 비효율적인 것으로 입증되었다.

비용에 민감하고 광범위하게 다양화된 소셜 로봇 시장에 대한 수요를 충족시키기 위해, 출원인은 2020년 6월 26일에 출원된 미국 특허 출원 17/849,645에 설명된 독점 기술을 개발했으며(출원인의 소유이며 참조로서 본 명세서에 포함된다), 이는 기존에 설계된 로봇에 비해 훨씬 짧은 시간과 비용으로 임의의 요구에 맞는 맞춤형 소셜 로봇을 개발하는데 필요한 로봇의 핵심 "4개 기둥(pillars)" 아키텍처의 일반적으로 80%를 재배치할 수 있다.

이제 US 17/849,645의 도 1의 사본인 도 1a를 간략하게 참조한다. 도 1은 지능형 로봇을 생성하는 모듈형 키트(10)의 기본 아키텍처를 보여준다. 키트(10)는 베이스 모듈들(12), 복수의 기능 모듈들(14), 복수의 액세서리들(16) 및 스마트 lync 허브(11)를 포함한다. 각 베이스 모듈(12) 및 각 기능 모듈(14)은 허브에 연결하는 스마트 커넥터(미도시)를 포함할 수 있으며, 스마트 커넥터는 베이스 모듈(12)과 기능 모듈(14) 사이에서 물리적 연결과 통신을 둘다 제공할 수 있다. US 17/849,645에 설명된 모듈 키트는 유연하고 모듈식이며 확장가능하다.

기능 모듈(14)은 예를 들어 팔(arm), 몸통 요소(상부, 중간 및 하부), 발톱, 유지관리(maintenance) 디바이스, 청소 디바이스, 의료 디바이스, 요리 디바이스, 개인 보조(personal aid) 디바이스, 피트니스 디바이스, 캐비넷, 드로우(draw), 트레이 세트, 등을 포함할 수 있으며, 이들 중 일부가 도 1a에 도시된다. 액세서리(16)는 트레이, 컵 홀더 또는 키보드를 포함할 수 있으며, 이들은 전용 또는 표준 인터페이스를 통해 연결되며, 스마트 커넥터는 갖지 않는다.

베이스 모듈들(12)은 베이스 하우징 내에 함께 수용될 수 있으며, 따라서 로봇의 동작 및 기능을 제어하는 베이스를 형성할 수 있다. 베이스 모듈(12)은 로봇을 작동하고 제어하는데 필요한 모든 구성요소를 포함할 수 있다. 휠, LiDAR 디바이스, 키보드, 디스플레이 및 USB 커넥터와 같은 액세서리들도 또한 베이스 하우징에 부착될 수 있다. 임의의 기능, 액세서리 및 임의의 기능 모듈은 생성된 로봇 내의 임의의 위치에 그리고 임의의 방향으로 배치될 수 있다는 점이 이해될 것이다.

이제 참조되는 도 1b는 모듈식 키트(10)를 사용하여 생산된 예시적인 소셜 로봇(20)을 도시한다. 소셜 로봇(20)은 머리(22), 상부 몸통(24), 하부 몸통(26) 및 바퀴(30)가 있는 베이스(28)를 갖는다. 이러한 일례에서 소셜 로봇(20)은 팔을 갖지 않는다. 다른 소셜 로봇에는 팔이 있을 수도 있다.

이러한 목적들 및 다른 목적들을 달성하기 위해, 본 발명의 디바이스는 특수한 기능 및 동작들을 위한 로봇의 설계를 용이하게 한다. 따라서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 지정된 기능을 수행하기 위한 맞춤형 로봇을 설계하기 위한 컴퓨터 지원 방법이 제공된다.

본 방법은 설계될 상기 맞춤형 로봇의 기능들 및 요구사항들의 세트를 고객으로부터 수신하는 단계, 및 로봇 어셈블리용 모듈들 및 액세서리들에 관한 데이터의 전자 라이브러리의 정보에 기초하여, 상기 기능들 및 요구사항들의 세트 중 적어도 하나와 매칭되는 모듈들 또는 액세서리들의 세트를 찾아냄으로써 상기 맞춤형 로봇에 대한 적어도 하나의 설계를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 전자 라이브러리는 적어도 각 모듈 및 액세서리의 동작을 위한 펌웨어와 각 모듈 및 액세서리의 치수들을 저장한다.

본 방법은 또한 상기 전자 라이브러리의 정보에 기초하여, 일련의 기준에 대해 상기 적어도 하나의 설계별로 검증 테스트들의 세트를 수행하는 단계, 상기 검증 테스트들의 세트를 통과하여 상기 고객에 의해 선택될 적어도 하나의 설계를 식별하는 단계, 및 선택된 설계의 모듈들 및 액세서리들의 목록과 상기 맞춤형 로봇을 형성하기 위해 상기 모듈들 및 액세서리들이 어떻게 함께 연결되는지를 나타내는 상기 선택된 설계에 대한 연결 맵을 생성하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 모듈들 또는 액세서리들의 세트를 이용하여 로봇 어셈블리에 대한 가능한 모든 설계들을 식별하고 그리고 지정된 기준에 따라 상기 가능한 설계들에 대한 순서를 제공하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 검증 테스트들의 세트 중 하나는 베이스 모듈의 안정성 영역에 대한 질량 중심 계산이다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 맞춤형 로봇은 서있는 사람과 상호작용하여 높은 질량 중심을 야기할 수 있을 만큼 무게가 바닥보다 충분히 높은 소셜 로봇이다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 검증 테스트들의 세트는 연결 정확도, 전체적인 디자인, 무게 분포, 복잡도, 필요한 연결들 및 연결 포트들의 개수 중 적어도 하나를 포함한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 전자 라이브러리는 또한 각 모듈 및 액세서리에 대한 고유 코드를 저장한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 맞춤형 로봇을 조립하기 위해 상기 목록 및 연결 맵을 빌더(builder)에게 제공하는 단계를 더 포함한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 모듈들 및 액세서리들의 초기 연결 이후에 초기화를 수행하기 위해 상기 맞춤형 로봇을 활성화하도록 상기 빌더에게 지침들을 제공하는 단계를 더 포함한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 모듈들 및 액세서리들 각각은, 상기 모듈들 및 액세서리들 중 다른 것들과의 물리적 연결 및 통신을 위한 적어도 하나의 스마트 커넥터를 포함한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 지정된 기능을 수행하기 위해 맞춤형 로봇을 설계하기 위한 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 로봇 어셈블리용 모듈들 및 액세서리들에 관한 데이터의 전자 라이브러리 및 로봇 설계 서버를 포함한다. 상기 전자 라이브러리는 적어도 각 모듈 및 액세서리의 동작을 위한 펌웨어와 각 모듈 및 액세서리의 치수들을 저장한다. 상기 로봇 설계 서버는 설계될 상기 맞춤형 로봇의 기능들 및 요구사항들의 세트를 고객으로부터 수신하고, 상기 기능들 및 요구사항들의 세트 중 적어도 하나와 매칭되는 모듈들 또는 액세서리들의 세트를 찾아냄으로써 상기 맞춤형 로봇에 대한 적어도 하나의 설계를 생성하고, 상기 전자 라이브러리의 정보에 기초하여 일련의 기준에 대해 상기 적어도 하나의 설계별로 검증 테스트들의 세트를 수행하고, 상기 검증 테스트들의 세트를 통과하여 상기 고객에 의해 선택될 적어도 하나의 설계를 식별하고, 선택된 설계의 모듈들 및 액세서리들의 목록과 상기 맞춤형 로봇을 형성하기 위해 상기 모듈들 및 액세서리들이 어떻게 함께 연결되는지를 나타내는 상기 선택된 설계에 대한 연결 맵을 생성한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 시스템은 조립 및 초기화 이후에 모듈 데이터를 상기 맞춤형 로봇에 다운로드하는 로봇 데이터 서버를 포함한다.

본 발명으로 간주되는 주제는 명세서의 결론 부분에서 특히 지적되고 명확하게 청구된다. 그러나 본 발명은 목적, 특징 및 장점과 함께 구성 및 작동 방법에 관해 첨부 도면과 함께 읽을 때 다음의 상세한 설명을 참조하여 가장 잘 이해될 수 있을 것이다.
도 1a는 로봇을 생산하기 위한 모듈식 키트의 개략도이다.
도 1b는 도 1a의 모듈식 키트로부터 생산된 예시적인 로봇의 개략도이다.
도 2a는 본 발명의 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 2b는 도 2a의 방법을 구현하기 위한 시스템의 개략도이다.
도 3은 특히 로봇을 설계하는 최종 단계를 도시하는 상세한 흐름도이다.
도 4는 도 2a의 방법에 유용한 질량 중심 계산의 개략도이다.
예시의 단순성과 명확성을 위해, 도면에 도시된 요소는 반드시 일정한 비율로 그려질 필요는 없다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 일부 요소의 치수는 명확성을 위해 다른 요소에 비해 과장될 수 있다. 또한, 적절하다고 생각되는 경우, 대응하거나 유사한 요소를 나타내기 위해 도면 사이에 참조 번호가 반복될 수 있다.

다음의 상세한 설명에서, 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 특정한 다양한 세부사항들이 설명된다. 그러나, 당업자는 이러한 특정 세부사항 없이도 본 발명이 실시될 수 있다는 점을 이해할 것이다. 다른 경우, 공지된 방법들, 절차들 및 구성요소들은 본 발명을 모호하게 하지 않기 위해 자세히 설명되지 않았다.

본 출원인은 특수화된 기능 또는 동작을 수행하기 위해 로봇을 효율적이고 효과적으로 설계하기 위한 방법 및 시스템이 필요하다는 것을 깨달았다. 또한, 본 출원인은 합리적인 비용으로 다양한 소셜 로봇에 대한 수요를 충족시키기 위해 소셜 로봇을 모듈 방식으로 설계해야 한다는 점을 깨달았다. 이를 통해 기존에 설계된 로봇보다 훨씬 적은 시간과 비용으로 모든 요구에 맞는 맞춤형 소셜 로봇을 제작할 수 있다.

본 출원인은 출원인은 각 로봇의 아키텍처 중 가령, 80%와 같은 큰 퍼센티지가 모듈식이고 재사용가능하며 나머지 로봇은 맞춤형으로 설계되어야 하는 것으로 충분할 수 있다는 것을 깨달았다.

본 출원인은 US 17/849,645의 모듈식 키트가 유연하고 모듈식이며 확장가능하며 그리고 적절한 센서 패키지들을 통합하고 임무별 외부 형태들을 설계함으로써 고객 배치 목표를 만족시키기 위한 사실상 무제한 구성들을 구축하는데 사용될 수 있다는 점을 깨달았다.

본 출원인은 또한, 특별한 기능이나 동작을 수행하기 위해 로봇을 효율적이고 효과적으로 설계하기 위해 이러한 모듈식 키트를 활용할 수 있는 방법 또는 시스템에 대한 필요성이 있다는 점을 깨달았다.

이제 도 2a를 참조하면, 도 2a는 구매자에 의해 지정된 것과 같은 특별한 기능들 및 동작들을 수행하기 위한 로봇의 신속하고 효율적인 설계를 용이하게 하는 방법을 예시하며, 도 2b는 도 2a의 방법을 구현하기 위한 시스템을 예시한다. 지정된/요구되는 기능들 및 피처들을 갖고 있으며, 지정된 필요성(needs)/요구(wants)/소망(desires)/예산(budgets)에 맞는 바람직한 로봇은 현재의 관행 및 기술과 비교할 때 짧은 시간 프레임 내에 준비되고 작동할 수 있다.

짧은 시간 프레임의 일례는 며칠 이내, 몇 시간 이내, 몇 분 이내일 수 있다. 또 다른 시간 및 비용 절약 방법은 소셜 로봇의 제조에 적용될 수 있다. 각각의 로봇을 전체적으로 구축하고 개발할 필요 없이 개별 모듈들 자체만을 구축 및 개발하면 제조 시간과 비용을 줄일 수 있다. 또한, 로봇 생산의 분산을 허용할 수도 있는바, 예컨대, 모듈 A는 J 국가의 X 시설에서 제조될 수 있고, 모듈 B는 I 국가의 시설 Y에서 동시에 제조될 수도 있다.

이러한 방법은 로봇 설계 설비(30)(도 2b)에 의해 구현될 수 있는바, 이는 전자 라이브러리(34)를 저장하는 로봇 설계 서버(32), 및 모듈 데이터 라이브러리(38)를 저장하는 로봇 데이터 서버(36)를 포함할 수 있다.

도 2a의 방법은 초기에 각 모듈 및 액세서리에 대한 고유 코드, 각 모듈 및 액세서리의 동작을 위한 펌웨어, 및 각 모듈 및 액세서리의 치수를 포함하여, 로봇 어셈블리를 위한 모듈들(14) 및 액세서리들(16)에 관한 데이터의 전자 라이브러리(34)를 생성(단계 101)함으로써 시작할 수 있다. 달리 말하면, 로봇 설계 서버(32)는 로봇에 구현될 수 있는 다양한 모듈들 및 액세서리들을 카탈로그화할 수 있다. 또한, 로봇 서버(32)는 모듈(14) 및 액세서리(16)에 대한 모든 동작적(operational) 및 전기적(biographic) 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 데이터를 적절한 모듈 또는 액세서리와 연관시킬 수 있다.

로봇에 배치될 수 있는 일부 가능한 모듈들(14) 또는 액세서리들(16)은 예를 들어, 약물 분배기(medication dispenser), 내부 프린터, 공기 청정기, 바닥 청소기 또는 그리핑 암(gripping arm)이다. 가능한 모듈들 또는 액세서리들의 다른 일례들은, 단지 설명을 위한 목적으로 그리고 비제한적인 일례로서, 다음을 포함할 수 있다: 의료 디바이스 또는 장비, 위생 디바이스 또는 장비, 운송 디바이스 또는 장비, 요리 디바이스 또는 장비, 엔터테인먼트 디바이스 또는 장비, 개인 건강 및 보조 디바이스 또는 장비, 또는 지능형 로봇에 부착함으로써 이점을 얻을 수 있는 모든 디바이스 또는 장비.

코어 및 액세서리 모듈들에 대한 선택은 다양할 수 있다. 일부 모듈들은 서로 유사한 목적을 수행할 수 있으며 일부 모듈들은 서로 다른 목적을 수행할 수 있다. 코어 모듈들의 일례는 머리(head), 머리 확장(head extension), 몸통(torso)(이는 상부 몸통, 중간 몸통, 하부 몸통으로 분류될 수 있음) 및 베이스 모듈(12)을 포함할 수 있다. 이러한 코어 유닛들 각각은 하나의 유닛 또는 선택할 수 있는 여러 유닛들을 가질 수도 있다. 이러한 코어 유닛들은 상이한 선택 방향들을 가질 수도 있다(예컨대, 머리가 가로방향 또는 세로방향으로 배치된 몸통, 커넥터가 왼쪽 대 오른쪽 또는 앞면 대 뒷면에 배치된 몸통, 기타 등등).

각각의 액세서리 모듈(16)은 하나의 유닛 또는 선택할 수 있는 다수의 유닛들을 가질 수 있으며, 이들 코어 유닛들 각각은 선택할 방향이 다를 수도 있다. 액세서리 모듈들(16)은 예를 들어 팔(arm), 발톱(claw), 유지관리 디바이스, 청소 디바이스, 의료 디바이스, 조리 디바이스, 개인 보조 디바이스, 피트니스 디바이스, 캐비닛, 드로우(draw), 트레이 세트 등을 포함할 수 있다. 코어 모듈들과 액세서리 모듈들 각각은 인-하우스(in-house)에서 제작되거나 또는 외부에서, 제3자 개인 또는 기타 회사들(라이센싱 또는 기타 금전적 또는 비금전적 거래를 통해)에 의해 독점적으로 개인 회사 사용을 위해 위탁될 수 있다.

전자 라이브러리(34)에 저장된 데이터는 모듈 이름 및 번호, 썸네일 이미지, 개정 번호(revision number), 설명, 품질 수준, OTS(기성품)인지 여부, 제조업체, 제조업체 부품 번호, 공급업체(vendor), 제품 링크, 비용, 최소 주문 수량, 공급업체 견적(vendor quote), 리드 타임(lead time), 측정 단위(UOM), 보유 수량(quantity on hand), 재고 위치(inventory location), 재료, 마감(finish), 유형, 제조 공정, 일반 공차, CAD 링크(3D 모델링용 이미지) 표면적, 질량, 부피, 구성, 프로젝트, X 방향 크기, Y 방향 크기, Z 방향 크기일 수 있다. 모듈 레벨 카테고리들은 연결 포인트(connection points), 커넥터 유형, 질량, 질량 중심 위치, 배터리 소비, 기능 목록, 특징, 카테고리, 가격, 안전 및 일반 표준 및 규정 준수, 색상 등일 수 있다.

각각의 모듈과 관련된 고유 코드는 각 부품(part)의 데이터와 메타데이터를 통합한 심플 코드일 수 있다. 예를 들어, 이것은 모듈 부품 번호, 제조 부품 번호 또는 관련 BOM 설명을 포함할 수 있다. 고유 코드는 최종 로봇을 초기화하는 동안 로봇 레벨에서 사용될 수 있다.

각각의 로봇의 설계는 단계 102에서 시작될 수 있으며, 단계 102에서 로봇 설계 서버(32)는 설계될 로봇 어셈블리의 특정 기능들을 식별할 수 있다.

단계 103에서, 로봇 설계 서버(32)는 로봇 어셈블리를 위한 하나 이상의 모듈들 또는 액세서리들을 선택할 수 있다. 이 지점에서(at this junction), 서버(32)는 식별된 기능들 및 동작들을 수행할 수 있는 특정 모듈들 및 액세서리들을 식별하기 위해 전자 라이브러리(34)를 검색할 수 있다.

단계 104에서, 로봇 설계 서버(32)는 로봇(최종 버전이 로봇(40)으로서 도 2b에 도시되어 있음)을 설계할 수 있다. 여기서 로봇 설계 서버(32)는 전자 라이브러리(34)의 정보와 선택된 모듈들 및 액세서리들에 기초하여, 선택된 동작들과 기능들을 수행하기 위한 최적의 로봇 어셈블리를 설계할 수 있다.

단계 106에서, 로봇 설계 서버(32)는 제작자(builder)(42)에게 모듈 목록(module list)을 제공할 수 있으며, 제작자(builder)(42)는 선택된 모듈들 및 액세서리들을 설계된 로봇(40)으로 조립할 수 있다.

마지막으로, 단계 108에서, 빌더(42)는 설계된 로봇(40)을 활성화하여 초기화를 시작할 수 있다. 미국 특허 출원 17/849,645에 설명된 바와 같이, 초기화 동안, 선택된 각각의 모듈은 스마트 커넥터를 통해 베이스에 연결되고, 일반적으로 베이스(여기서는 44로 표시됨)에 자신의 고유 ID를 제공한다. 베이스(44)는 로봇 데이터 서버(36)에 연결될 수 있으며, 모듈의 각각의 고유 ID를 로봇 데이터 서버(36)에 제공하고, 로봇 데이터 서버(36)가 모듈 데이터 라이브러리(38)로부터 모듈의 모든 데이터 및 메타데이터를 다운로드하도록 요청할 수 있다.

도 3은 상기 방법의 보다 상세한 방법론을 예시하며, 특히 실제 로봇을 설계하는 최종 단계를 도시한다. 방법을 서술하고 설명하기 위해 수학적 모델이 사용된다.

단계 201에는 기능들{F}의 세트와 모듈{M} 세트의 라이브러리 [반드시 액세서리도 포함함]가 있으며, 여기서 각각의 모듈은 수행할 수 있는 가능한 기능들 {f}의 서브세트를 가질 수 있다. 여기서 {f} ⊆ {F}이므로, 각 기능을 수행할 수 있는 모듈 세트 {M_{f}} 및/또는 각 모듈에서 수행할 수 있는 기능 세트 {F_{m}}이 생성된다.

단계 202에서, 방법은 사용자 입력에 기초하여 사용자 선택 세트{S}를 생성할 수 있으며, 여기서 상기 세트 {S}는 다음 중 적어도 하나를 포함하지만 이에 국한되지는 않는다: 전체 로봇 기능 S_Fo (요리사, 청소부, 간호사, 텔레프레즌스, 웨이터 등), 로봇이 작동할 전반적인 환경 S_Eno (가정, 병원, 레스토랑, 쇼핑몰, 사무실 등), 전체 예산 또는 개별 모듈 예산 S_Bo, 외관 또는 디자인 S_Do, 특정 기능들 S_SFo, 특정 모듈들 S_Mo, 보안 피처들 S_Seco, 전기적 연결들 및 포트 S_Eleco, 유선 또는 무선 연결 옵션 S_Wo, 충전 및 배터리 옵션 S_Bato, 무게, 크기 S_Szo 또는 고객이 매칭을 찾아는데 도움이 될 임의의 요청들 또는 요구들, 필요성 또는 소망들.

사용자 요구사항들 {S} 중 임의의 선택된 요구사항이, 현재 세트 {F}, {M} 또는 {M_{f}} 또는 이들의 조합에 적합하지 않은 경우, 예를 들어, 요구사항/요청/필요성/예산/소망/기타 등등이 주어진 기존 모듈 세트를 만족시키는 것이 불가능하거나 아닌 것 같은 경우, 상기 방법은 단계 202a로 이동할 수 있고, 단계 202a에서 상기 방법은 가장 근접한 대안을 선택하거나, 요청을 무시하거나, 또는 위탁된(commissioned) 로봇, 기능, 모듈 또는 이들의 조합을 제안할 수 있다.

예를 들어, 고객이 로봇에 대한 양질의 스펙(qualty specs)을 요망지만 저렴한 가격을 원하는 경우, 양질의 스펙은 비용이 많이 들기 때문에 이를 만족시키지 못할 수 있다. 또는, 가볍고 민첩하며 강한 초대형 로봇을 고객이 원하는 경우, 이는 로봇 스킨이 탄소 섬유로 만들어진 경우에만 가능할 수도 있다. 이용가능한 것이 플라스틱이나 금속인 경우, 이러한 요구 사항은 충족되지 못할 수 있다. 하지만, 이러한 경우들에서, 가격 매칭 또는 스펙 매칭 등과 같이 요구사항/필요성/요망들 중 적어도 하나와 일치하는 대안을 선택하는 등의 절충을 통해 근접한 대안(들)이 가능할 수 있다.

요건들을 충족하는 선택된 요구사항들의 세트가 존재하지 않는 상황을 수학적으로 작성하면 다음과 같다:

SFo | Fo ∈ {F}

이러한 경우, 상기 방법은 단계 202a로 이동하여 가장 가까운 대안을 선택하거나, 요청을 무시하거나, 위탁된 기능 C_Fo 을 제안할 수 있다. 수학적으로 말하면 다음과 같이 쓸 수 있다: 만일, if SMo | M o ∈ {M} 이면, 가장 가까운 대안을 선택하거나, 무시하거나, 위탁된 기능 C_Mo를 제안한다. 대안적으로, SMo ∃ | Mo ∈{M} 및 SFo ∃ | Fo ∈ {F}이지만 SMo | MFo ∈ {MF} 인 경우, 가장 가까운 대안을 선택하거나, 무시하거나 모듈 CMfo 에 대해 위탁된 기능을 제안한다.

단계 203에서, 방법은 요구사항 세트 {S}의 각각의 요구사항을 각각의 모듈 {M}과 연관된 데이터 및/또는 메타데이터와 비교하여 단계 101 및 102로부터 데이터의 전자 라이브러리를 검색할 수 있다. 이러한 방법은 사용자 요구사항 {S}에 맞지 않거나 매칭되지 않는 모든 모듈들이나 기능들 또는 둘 다를 제거할 수 있다. 예를 들어, S_Fo가 의료 분야인 경우, 요리 분야에서만 기능하는 모듈들은 관련이 없다. 다른 일례로서, S_Bo의 비용 레벨이 X인 경우, 비용이 100X인 모듈은 관련이 없다. 결과는 사용자 요구사항들 {S}에 들어맞는, 모듈들 {M_{f}} 중에서의 매칭된 모듈 서브세트 {M_{f}o} 또는 기능들 {F_{m}} 중에서의 매칭된 기능 서브세트 {F_{m}o} 중 어느 하나 또는 이들 둘다일 수 있다.

단계 204에서, 매칭된 모듈 서브세트 {M_{f}o} 및/또는 매칭된 기능 서브세트 {F_{m}o} 로부터, 상기 방법은 사용자 요구사항 {S}에 적합한 모듈들 및 기능들로 이루어진 로봇 설계들의 세트 {R}를 생성할 수 있다.

이후, 단계 205에서, 방법은 로봇 설계들의 세트 {R}에 대한 기준 세트에 대해서 검증 테스트를 수행한다. 기준 세트는 연결 정확도, 전체적인 디자인, 무게 배분, 복잡성, 필요한 연결들 및 연결 포트들의 개수, 및 각각의 로봇 설계로부터 생성되는 로봇이 동작할 것인지를 체크하는데 필요한 임의의 다른 수단들을 포함할 수 있다. 또한, 각각의 설계는 적어도 하나의 코어 모듈(베이스 모듈 또는 임의의 다른 유형의 코어 모듈일 수 있음)을 가져야만 한다. 단계 205의 출력은 검증 테스트를 통과한 로봇 설계들의 세트이다.

예를 들어, 테스트는 테스트가 계속됨에 따라 복잡도를 증가시킬 수 있는 일련의 검사들을 포함할 수 있다. 각 검사가 끝나면, 상기 방법은 테스트를 통과한 로봇 설계들 {R}의 "통과된" 서브세트 {R_passed}를 생성할 수 있으며, 통과된 서브세트 {R_passed}에 대해서만 후속 검사를 수행할 수 있다. 이러한 것은 모든 검사가 하나씩 완료될 때까지 계속될 수 있다. 이는 계산 시간과 노력을 절약하는데 도움이 될 수 있는바, 더 복잡한 검사는 로봇 설계들 {R}의 더 작은 서브세트에서만 발생할 수 있기 때문이다.

초기 검사는 기본적인 연결 요구사항들과 같은 간단한 것일 수 있다. 예를 들어, 손이 연결될 팔이 로봇에 연결되기 전에 손이 로봇에 부착되지 않을 수 있다(즉, 연결 순서의 문제). 후속 검사는 더 복잡한 기준에 대해 더 복잡한 계산을 실행할 수 있다(예를 들어, 아래에 더 자세히 설명되는 바와 같이, 로봇의 질량 중심에 대한 추정된 무게 분포가 허용가능한 영역 내에 있는지를 검사하는 것). 다른 검사에서는 로봇의 케이스, 몰딩 및 골격이 체크될할 수 있다(예컨대, 모듈에 슬림한 케이스가 필요한 경우, 비정상적인 형상이거나 부피가 큰 모듈은 낮은 점수를 받을 수 있다). 또 다른 검사에서는 표준 디자인에 대한 바이어스를 고려할 수 있다. 예를 들어, 몸통 꼭대기에 연결된 목에 연결된 머리 및 오른쪽 팔의 발톱(claw)은 오른쪽 팔에 연결된 목에 연결된 머리 및 몸통 꼭대기에 연결된 발톱 보다 더 가능성이 높을 것이다. 단계 205의 출력은 검증 테스트를 통과한 로봇 설계들의 세트 {R_V}일 수 있으며, 여기서 {R_V} ⊆ {R}이다.

단계 205는 단계 204에 부분적으로 통합될 수 있다. 예를 들어, 단계 204에서 로봇 설계의 초기 세트 {R}를 생성하기 위해 초기 저복잡도 검사가 수행될 수 있으며, 그 후에는 단계 205에서 검증된 로봇 설계{R_V} 를 생성하기 위해 로봇 설계의 높은 복잡도 검사가 수행될 수 있다. 이러한 의미에서, 단계 204 및 단계 205는 단일 단계의 2개의 부분으로 간주될 수 있다.

다음을 유의해야 하는바, 질량 중심 계산은 소셜 로봇에 특히 중요한데, 왜냐하면 소셜 로봇은 사람과 상호작용하고, 따라서 스크린 및/또는 터치 패드와 같은 로봇의 소정 부분은 사람들과 적절히 상호작용할 수 있도록 평균적인 인간 키에 가까이 위치하는 것이 일반적이기 때문이다. 이러한 결과는, 질량 중심이 높은 로봇이다(즉, 서있는 사람과 상호작용하기 위해 무게가 바닥보다 훨씬 높은 로봇).

높은 질량 중심은 일반적으로 베이스 및 지면과의 접촉시 큰 토크를 유발한다. 토크가 높을수록 회전 운동에 미치는 충격력이 커지며, 이로 인해 로봇이 넘어질 수도 있다. 따라서, 본 방법은 질량 중심과 베이스의 안정성 영역을 최대한 크게 유지하려고 시도할 수 있다. 이것은 더 무거운 베이스를 선택함으로써 도움이 될 수 있다.

이는 고객이 로봇에 대해 비정상적인 높이를 요청하는 경우에 특히 중요하다. 예를 들어, 고객은 농구 선수를 위한 소셜 로봇을 요청할 수 있으며, 로봇이 이러한 선수를 수용할 수 있도록 높은 스크린을 갖기를 원할 수 있다. 질량 중심 계산을 통해 본 방법에서는 더 큰 무게(질량 중심을 낮추기 위해), 넓은 안정성 영역, 및 일반적으로 상기 안정성 영역 위에 수직으로 질량 중심이 있는 베이스를 선택할 수 있다.

이제 로봇 설계별로 수행되는 예시적인 중량 분포 계산을 도시하는 도 4를 참조한다. 도 4는 XZ 평면에서 2차원으로 도시된 베이스(50), 몸통(52) 및 팔(54)의 3개의 모듈을 갖는 로봇 어셈블리를 도시한다. 베이스(50)는 거리 S만큼 분리된 두 개의 바퀴(56)를 갖는다. 각 모듈은 바퀴(56) 사이의 중앙에 위치한 원점(0,0)으로부터 질량 Mi 및 질량 중심까지의 반경 ri 를 가지며, 여기서 i =1 인 경우는 베이스 50이고, i=2는 몸통 52이고, i=3은 팔 54이다.

도 4의 로봇 어셈블리의 질량 중심을 결정하기 위해, 본 방법은 XZ 평면에서 로봇 질량 중심(RCM)을 결정하기 위해 다음 계산을 수행할 수 있다.

(1)

본 방법은 XZ, XY 및 YZ 평면 각각에 대해 이러한 계산을 수행할 수 있거나 또는 대안적으로는 이러한 계산을 3-D 벡터 계산으로 구현할 수 있다.

베이스(50)는 안정성 영역과 자신이 지지할 수 있는 중량에 대한 데이터도 가질 수 있다. 본 방법은 계산된 질량 중심(RCM)의 위치가 베이스 모듈의 안정성 영역 내에 있는지를 확인할 수 있다. 그렇지 않으면, 로봇 설계가 실행가능하지 않을 수도 있다. 도 4의 예에서, X 방향의 안정성 영역은 바퀴들(56) 사이(즉, S 내)에 있을 수 있다. 이는 임의의 다른 휠(56)의 배치에 따라 Y 방향에서도 마찬가지일 수 있다.

Z 방향에서, 계산된 질량 중심 RCMz 은 안정성 영역 위에 있을 수 있다. 계산된 질량 중심 RCMz 가 높을수록 로봇이 넘어지기 쉽다. 여기서, 요망되는 것은 질량 중심이 일반적으로 안정성 영역의 중심 위(즉, 원점(0,0) 위)의 수직 방향에 최대한 가깝다는 것이다.

스테빌라이저, 자이로스코프, 제어 시스템, 기타 등등을 사용하면, 바퀴들 사이의 영역을 넘어서 안정성 영역을 확장할 수 있다.

단계 206에서, 방법은 검증된 세트 {R_V}의 각각의 로봇 설계가 사용자 요구사항 {S}과 얼마나 근접하게 매칭되는지를 측정할 수 있고, 매칭에 기초하여 상기 세트 내의 설계를 구성할 수 있다. 이러한 측정은 가중 측정과 같은 임의의 적절한 측정일 수 있다. 본 방법은 총 측정값을 합산할 수 있고, 각각의 가중 측정값에 총 측정값의 백분율인 점수를 부여할 수 있다. 본 방법은 점수 값에 따라 검증된 로봇 설계들 {R_V0, R_V1, R_V2,…}을 순서화할 수 있으며, 일반적으로 가장 높은 점수를 가진 로봇 설계가 세트의 첫 번째 설계이다.

본 방법은 도달하지 못한 요청들/요망들/기타 등등의 개수와 비교하여 도달한 요청들/요망들/기타 등등의 개수를 결정함으로써 근접도를 계산할 수 있다. 또한, 본 방법은 가령, 실패한 요청들/요망들/기타 등등에 더 적은 가중치를 부여하는 것 vs 다른 것들에게는 더 많은 가중치를 부여하는 것을 수행함으로써 각각의 요청/요망/기타 등등이 얼마나 실패했는지를 계산할 수 있다.

또한, 본 방법은 각각의 요청/요망/기타 등등이 얼마나 잘 충족되었는지에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 중량 요청이 25kg 미만인 경우, 이러한 특정 분야에서 20kg의 로봇은 24.5kg의 로봇보다 더 높은 점수를 얻을 것이다. 또는 대안적으로는, 중량 요청이 25kg인 경우, 20kg의 로봇은 24.5kg의 로봇보다 더 낮은 점수를 받을 수 있는데, 왜냐하면, 24.5kg의 로봇이 요청한 목표에 더 가깝기 때문이다. 일반적으로, 요청이 값들의 범위를 갖는 경우, 범위의 중앙에 더 가까운 결과가 범위의 중앙에서 더 멀리 있는 결과보다 높은 점수를 받을 수 있다. 비용의 경우, 결과가 낮을수록 더 높은 점수를 받을 수 있으며, 스펙의 경우 값이 높을수록 가중치가 높아질 것이다.

본 방법은 각각의 요청/요망/기타 등등에 대한 점수를 생성할 수 있으며, 그리고 본 방법은 총점을 생성할 수 있는바, 이는 모든 점수들의 평균 또는 가중 평균으로부터 로봇 설계가 전체 요청과 얼마나 잘 비교되는지를 나타낼 수 있다. 본 방법은 이러한 점수들를 고객에게 제공할 수 있는바, 목록으로서 제공하거나, 잘린 목록으로서 제공하거나(예컨대, 상위 1위, 상위 3위, 상위 10위), 또는 점수 범위가 등급(tier)으로 분류될 수 있는 등급 목록으로서 고객에게 제공할 수 있다(예를 들어, 100점 중 95~100점은 S 등급, 90~95점은 A 등급 등).

가중 측정값은 고객에 의해 수동으로 가중될 수 있고, 로봇 제조업체나 판매자에 의해 수동으로 가중될 수 있으며, 또는 과거 고객 경험을 기반으로 시스템 자체에 의해 수동으로 가중될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 선택된 기능에 가중치를 부여하면 더 많은 마감 판매, 고객 만족, 참여, 공유 등이 발생한다고 결정할 수 있으며; 또는 선택된 예산에 가중치를 부여하면 더 많은 마감 판매, 고객 만족, 참여, 공유 등이 발생한다고 결정할 수 있으며; 또는 시스템은 머신 러닝을 사용하여 여러 요인들의 조합을 고려할 수 있다.

이제, 검증된 로봇 설계들의 순서화된 세트 {RV}는 가령, 최상의 매칭부터 최악의 매칭까지의 목록, 최악의 매칭으부터 최상의 매칭까지의 목록, 최상에서 최악까지의 매칭 등급들, 최악에서 최상까지의 매칭 등급들, 또는 고객에게 주문한 정보를 표시하는 임의의 일반적이거나 알려진 수단들과 같이, 임의의 적절한 순서대로 고객에게 디스플레이될 수 있다(단계 207).

단계 208에서, 본 방법은 주문, 구매, 임대 등을 위해 검증된 로봇 설계들의 순서화된 세트 {R_V}로부터 고객 선택을 수신할 수 있고; 또는 요구 사항에 따라 선택에 대한 수동 편집을 수신할 수도 있으며; 또는 결과가 만족스럽지 않으면 단계 202로 돌아가 기능적 또는 작동적 요구사항을 재입력할 수 있으며; 또는 결과가 만족스럽지 않으면 단계 202a로 돌아가서 원하는 로봇이나 모듈을 의뢰(commission)할 수 있다.

고객이 단계 202로 돌아가기로 결정한 경우, 이는 단계 207에서 고객에게 원하는 결과를 더 잘 제공하기 위해 단계 206에서 요소들에게 가중치를 부여할 때 다음 이터레이션에서 고려될 수 있다.

단계 210에서, 방법은 모듈들이 어떻게 연결될 것인지를 나타내는 연결 맵과 함께, 선택된 로봇에 대한 로봇 모듈들의 목록을 생성할 수 있다. 또한, 본 방법은 빌더(42)(도 2b)에 대한 시각적 보조 수단으로서 로봇 어셈블리의 시각적 표현을 생성할 수 있다. 또한, 본 방법은 선택하는데 도움을 주기 위해 고객 시각 도움(customer visual aid)을 생성할 수 있는바, 이는 제작된 로봇의 미적 아름다움에 초점을 맞출 수도 있다.

로봇 모듈 목록은 빌더(42)에 대한 지침들을 포함할 수 있는데, 이는 가령, 미국 특허 출원 17/849,645에 설명된 스마트 커넥터 등을 통해 모듈들을 어떻게 서로 연결하는지에 대한 것이다. 로봇 모듈 목록은 또한 빌더(42)가 모듈들을 함께 연결한 이후에 로봇(40)이 초기화를 수행할 수 있도록 로봇(40)을 시작하라는 빌더(42)에 대한 지침들을 포함할 수 있다. 초기화 프로세스는 일반적으로 스마트 커넥터 등을 통해 다양한 모듈들을 연결하고, 그로부터 연결 맵을 구축하는 작업을 포함한다. 또한, 적어도 일부 모듈로부터 베이스로 데이터를 전송하는 작업이 포함될 수도 있다.

또한, 미국 특허 출원 63/310,120에 설명된 바와 같이, 로봇(40)이 처음 시동할 때 로봇은 그 안에 저장된 고유 ID를 가질 수 있다. 로봇(40)이 처음으로 시동되면, 로봇은 자신의 고유 ID를 판독하고 그리고 해당 ID를 로봇 데이터 서버(36)에 전송할 수 있다. 이에 기초하여, 로봇 데이터 서버(36)는 로봇(40)이 기능하는데 필요로 하는 모든 데이터를 로봇(40)에 다운로드할 수 있다.

초기화는 베이스 모듈의 저장 디바이스로의 데이터 다운로드를 추가로 포함할 수도 있고 포함하지 않을 수도 있다. 이것은 일반 데이터, 분야별 데이터, 피처별 데이터 또는 기능별 데이터 등을 포함할 수 있다. 또한, 로봇이 특정 회사 또는 고객과 연관되어 있는 경우, 해당 특정 또는 고유 데이터가 다운로드될 수 있다.

도 2a 및 도 3의 방법에서 사용되는 데이터의 일례는 다음과 같다:

단계 101 : 모듈들, 모듈들의 고유 코드, 모듈들의 데이터 및 메타데이터를 열거하는 모듈들의 라이브러리. 예시적인 라이브러리는 아래 표 1에 나열된 것과 유사할 수 있다.

단계 102: 모듈들에 대한 상태 코드들

{M_{f}}: 예시적인 모듈들 및 이들의 기능들

대안적으로, {F_{M}}: 예시적인 기능들 및 이를 구현하는 모듈들

단계 201: 단계 101 및 단계 102의 라이브러리들을 사용한다

단계 202:

● 예산은 얼마입니까?

○ 예컨대, X 달러.

● 로봇의 작동 분야는 무엇입니까?

○ 예컨대, 의료 분야

● 로봇이 무엇을 하길 원하시나요?

○ 예컨대, 간단한 작업으로 환자에게 서비스 제공

● 로봇의 필수 기능은 무엇입니까?

○ 예컨대, 물품을 운반하고 환자와 의사소통 [그리고 즐겁게]하는 능력

● 있으면 좋은 기능은 무엇인가요?

○ 예컨대, 엔터테인먼트를 위한 대화형 스크린 및 물품 소독 기능

● 로봇이 절대 갖지 말아야 할 것은 무엇입니까?

○ 예컨대, 터치 스크린

● 헤드 전경(head landscape)을 원하십니까? 초상화?

○ 예컨대, 선호사항 없음

● 트레이 또는 선반?

○ 예컨대, 트레이

● 측정치 요건들이 있습니까? 무게는?

○ 예컨대, 120-180cm 사이, 무게 > 30kg

단계 202a:

본 방법의 응답은 다음과 같을 수 있다: 우리는 엔터테인먼트 옵션이 없습니다; 이러한 기능이 포함된 모듈을 의뢰하시겠습니까(commission)?

단계 203: 모듈들 {Ms}의 선택된 서브세트

단계 204: 가능한 로봇 설계들 R1 - R4

단계 205: 검증된 로봇 설계들 -- R3 및 R4

단계 206: 스코어링

단계 207: 점수들의 순서

R3, R4 (순서화됨)

단계 208: 고객은 R3을 선택함

이로부터 알 수 있는 바와 같이, 본 발명은 사용자 요구사항들의 세트 및 검증 기준을 충족시키기 위해 모듈형 키트로부터 특수 기능 로봇을 설계하는 방법 및 시스템을 제공할 수 있다. 다음이 명백할 것인바, 본 발명에 따른 로봇 설계 방법은 맞춤형 로봇의 제조 시간을 상당히 단축시킬 수 있다.

달리 구체적으로 언급하지 않는 한, 이전의 논의로부터 명백한 바와 같이, 명세서 전반에 걸쳐 "프로세싱" , "컴퓨팅", "계산", "결정" 등과 같은 용어를 사용하는 논의는 가령, 서버, 클라이언트/서버 시스템, 모바일 컴퓨팅 디바이스, 스마트 기기, 클라우드 컴퓨팅 유닛 또는 컴퓨팅 시스템의 레지스터 및/또는 메모리 내의 데이터를 컴퓨팅 시스템의 메모리, 레지스터 또는 기타 정보 저장, 전송 또는 디스플레이 디바이스 내의 다른 데이터로 조작 및/또는 변환하는 유사한 전자 컴퓨팅 디바이스와 같은 임의 유형의 범용 컴퓨터의 액션 및/또는 프로세스를 참조한다는 것이 이해된다.

본 발명의 실시예는 본 명세서의 동작들을 수행하기 위한 장치를 포함할 수 있다. 이러한 장치는 원하는 목적을 위해 특별히 구성될 수 있거나, 또는 일반적으로 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되거나 재구성되는 적어도 하나의 프로세서와 적어도 하나의 메모리를 갖는 컴퓨팅 디바이스 또는 시스템을 포함할 수 있다. 소프트웨어에 의해 지시될 때 결과적인 장치는 범용 컴퓨터를 본 명세서에 논의된 바와 같은 독창적인 요소로 바꿀 수 있다. 명령들은 원하는 컴퓨터 플랫폼과 함께 작동하는 본 발명의 디바이스를 정의할 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 광 디스크, 자기 광 디스크를 포함하는 임의 유형의 디스크, 판독 전용 메모리(ROM), 휘발성 및 비휘발성 메모리, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 전기적으로 프로그래밍가능한 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거 및 프로그래밍가능한 판독 전용 메모리(EEPROM), 자기 또는 광학 카드, 플래시 메모리, 디스크 온 키 또는 전자 명령을 저장하고 컴퓨터 시스템 버스에 연결될 수 있는 기타 유형의 매체를 포함하지만 이에 국한되지 않는 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장매체는 클라우드 스토리지로도 구현될 수 있다.

일부 범용 컴퓨터는 데이터 네트워크 및/또는 모바일 통신 네트워크와의 통신을 가능하게 하는 적어도 하나의 통신 요소를 포함할 수 있다.

여기에 제시된 프로세스들 및 디스플레이들은 본질적으로 임의의 특정 컴퓨터 또는 다른 디바이스와 관련되지 않는다. 다양한 범용 시스템이 본 명세서의 교시에 따라 프로그램과 함께 사용될 수 있거나, 원하는 방법을 수행하기 위해 보다 전문화된 디바이스를 구성하는 것이 편리할 수 있음이 입증될 수 있다. 이러한 다양한 시스템에 대해 원하는 구조는 아래 설명에서 나타난다. 또한, 본 발명의 실시예는 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명되지 않는다. 본 명세서에 설명된 바와 같이 본 발명의 교시를 구현하기 위해 다양한 프로그래밍 언어가 사용될 수 있다는 점이 이해될 것이다.

비록 본 발명의 특정한 피처들이 본 명세서에 도시 및 설명되었지만, 이제 당업자는 많은 수정예들, 대안예들, 변경예들 및 균등물들을 떠올릴 수 있을 것이다. 그러므로, 첨부된 청구범위는 본 발명의 진정한 정신 내에 속하는 모든 수정예들 및 변형예들 포괄하도록 의도된 것임을 이해해야 한다.

Claims (15)

1. 지정된 기능을 수행하기 위한 맞춤형 로봇을 설계하기 위한 컴퓨터 지원 방법으로서,
   설계될 상기 맞춤형 로봇의 기능들 및 요구사항들의 세트를 고객으로부터 수신하는 단계;
   로봇 어셈블리용 모듈들 및 액세서리들에 관한 데이터의 전자 라이브러리의 정보에 기초하여, 상기 기능들 및 요구사항들의 세트 중 적어도 하나와 매칭되는 모듈들 또는 액세서리들의 세트를 찾아냄으로써 상기 맞춤형 로봇에 대한 적어도 하나의 설계를 생성하는 단계, 상기 전자 라이브러리는 적어도 각 모듈 및 액세서리의 동작을 위한 펌웨어와 각 모듈 및 액세서리의 치수들을 저장하고;
   상기 전자 라이브러리의 정보에 기초하여, 일련의 기준에 대해 상기 적어도 하나의 설계별로 검증 테스트들의 세트를 수행하는 단계;
   상기 검증 테스트들의 세트를 통과하여 상기 고객에 의해 선택될 적어도 하나의 설계를 식별하는 단계; 및
   선택된 설계의 모듈들 및 액세서리들의 목록과, 상기 맞춤형 로봇을 형성하기 위해 상기 모듈들 및 액세서리들이 어떻게 함께 연결되는지를 나타내는 상기 선택된 설계에 대한 연결 맵을 생성하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 모듈들 또는 액세서리들의 세트를 이용하여 로봇 어셈블리에 대한 가능한 모든 설계들을 식별하고 그리고 지정된 기준에 따라 상기 가능한 설계들에 대한 순서를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 검증 테스트들의 세트 중 하나는 베이스 모듈의 안정성 영역에 대한 질량 중심 계산인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 맞춤형 로봇은 서있는 사람과 상호작용하여 높은 질량 중심을 야기할 수 있을 만큼 무게가 바닥보다 충분히 높은 소셜 로봇인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 검증 테스트들의 세트는 연결 정확도, 전체적인 디자인, 무게 분포, 복잡도, 필요한 연결들 및 연결 포트들의 개수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 전자 라이브러리는 또한 각 모듈 및 액세서리에 대한 고유 코드를 저장하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 맞춤형 로봇을 조립하기 위해 상기 목록 및 연결 맵을 빌더(builder)에게 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 모듈들 및 액세서리들의 초기 연결 이후에 초기화를 수행하기 위해 상기 맞춤형 로봇을 활성화하도록 상기 빌더에게 지침들을 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 모듈들 및 액세서리들 각각은, 상기 모듈들 및 액세서리들 중 다른 것들과의 물리적 연결 및 통신을 위한 적어도 하나의 스마트 커넥터를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 지원 방법.
10. 지정된 기능을 수행하기 위해 맞춤형 로봇을 설계하기 위한 시스템으로서,
    로봇 어셈블리용 모듈들 및 액세서리들에 관한 데이터의 전자 라이브러리, 상기 전자 라이브러리는 적어도 각 모듈 및 액세서리의 동작을 위한 펌웨어와 각 모듈 및 액세서리의 치수들을 저장하고; 및
    설계될 상기 맞춤형 로봇의 기능들 및 요구사항들의 세트를 고객으로부터 수신하고, 상기 기능들 및 요구사항들의 세트 중 적어도 하나와 매칭되는 모듈들 또는 액세서리들의 세트를 찾아냄으로써 상기 맞춤형 로봇에 대한 적어도 하나의 설계를 생성하고, 상기 전자 라이브러리의 정보에 기초하여 일련의 기준에 대해 상기 적어도 하나의 설계별로 검증 테스트들의 세트를 수행하고, 상기 검증 테스트들의 세트를 통과하여 상기 고객에 의해 선택될 적어도 하나의 설계를 식별하고, 선택된 설계의 모듈들 및 액세서리들의 목록과 상기 맞춤형 로봇을 형성하기 위해 상기 모듈들 및 액세서리들이 어떻게 함께 연결되는지를 나타내는 상기 선택된 설계에 대한 연결 맵을 생성하는 로봇 설계 서버
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
11. 제10항에 있어서,
    조립 및 초기화 이후에 모듈 데이터를 상기 맞춤형 로봇에 다운로드하는 로봇 데이터 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
12. 제10항에 있어서,
    상기 맞춤형 로봇은 서있는 사람과 상호작용하여 높은 질량 중심을 야기할 수 있을 만큼 무게가 바닥보다 충분히 높은 소셜 로봇인 것을 특징으로 하는 시스템.
13. 제10항에 있어서,
    상기 검증 테스트들의 세트는 연결 정확도, 전체적인 디자인, 무게 분포, 복잡도, 필요한 연결들 및 연결 포트들의 개수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
14. 제10항에 있어서,
    상기 전자 라이브러리는 또한 각 모듈 및 액세서리에 대한 고유 코드를 저장하는 것을 특징으로 하는 시스템.
15. 제10항에 있어서,
    상기 모듈들 및 액세서리들 각각은, 상기 모듈들 및 액세서리들 중 다른 것들과의 물리적 연결 및 통신을 위한 적어도 하나의 스마트 커넥터를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.