特開 2024-56586 Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄｒｉｖｉｎｇ １０ ｆｉｎｇｅｒ

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024056586

(43)【公開日】2024-04-23

(54)【発明の名称】Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄｒｉｖｉｎｇ １０ ｆｉｎｇｅｒ

(51)【国際特許分類】

   G06F 3/01 20060101AFI20240416BHJP

   B25J 11/00 20060101ALI20240416BHJP

   A63H 11/00 20060101ALI20240416BHJP

【ＦＩ】

G06F3/01 510

B25J11/00 Z

A63H11/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022163597

(22)【出願日】2022-10-11

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】孫 正義

【テーマコード（参考）】

2C150

3C707

5E555

【Ｆターム（参考）】

2C150CA01

2C150EF16

2C150EF28

3C707AS38

3C707ES06

3C707ES07

3C707ES10

3C707HS27

3C707JS03

3C707KS36

3C707KT01

3C707KT05

5E555AA41

5E555BA22

5E555BA23

5E555BB08

5E555BC01

5E555BE07

5E555CA31

5E555EA06

5E555FA00

(57)【要約】      （修正有）

【課題】超高性能情報取得部を実装する十指を有するスマートロボット並びにコンピュータを制御装置として機能させるためのプログラムを提供する。
【解決手段】物体を動かす作動部と、複数の情報を取得する情報取得部と、情報取得部が取得した情報とＡＩを用いて、作動部を制御する制御部とを備える制御装置１００であって、制御部は、情報取得部が取得した情報とＡＩを用いて、１０億分の１秒単位で作動部を制御し、人間に装着され、作動部に、車両を運転する人間の動きを補助させる。制御部は、情報取得部が取得した情報とＡＩを用いて作動部を制御し、作動部に料理を再現させたり、手術を行わせたり、工場の作業を行わせたりしてよい。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

物体を動かす作動部と、
複数の情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した情報とＡＩを用いて、前記作動部を制御する制御部と
を備える制御装置。

【請求項2】

前記制御部は、前記情報とＡＩを用いて、１０億分の１秒単位で前記作動部を制御し、前記作動部が車両を運転する、請求項１に記載の制御装置。

【請求項3】

前記作動部は人間に装着されるよう構成され、
前記制御部は、前記作動部に、車両を運転する前記人間の動きを補助させる、請求項２に記載の制御装置。

【請求項4】

前記情報取得部は、料理人の動作、料理の熱、形状、色、肌触り、及び匂いのうちの少なくとも１つを情報として取得し、
前記制御部は、前記情報とＡＩを用いて前記作動部を制御し、前記作動部に料理を再現させる、請求項１に記載の制御装置。

【請求項5】

前記作動部は人間に装着されるよう構成され、
前記制御部は、前記作動部に、料理をする前記人間の動きを補助させる、請求項４に記載の制御装置。

【請求項6】

前記情報取得部は、医師の手術の動作を取得し、
前記制御部は、前記情報とＡＩを用いて前記作動部を制御し、前記作動部に手術を行わせる、請求項１に記載の制御装置。

【請求項7】

前記作動部は人間に装着されるよう構成され、
前記制御部は、前記作動部に、手術をする前記人間の動きを補助させる、請求項６に記載の制御装置。

【請求項8】

前記情報取得部は、工場の作業員の動作を取得し、
前記制御部は、前記情報とＡＩを用いて前記作動部を制御し、前記作動部に工場の作業を行わせる、請求項１に記載の制御装置。

【請求項9】

前記作動部は人間に装着されるよう構成され、
前記制御部は、前記作動部に、工場の作業をする前記人間の動きを補助させる、請求項８に記載の制御装置。

【請求項10】

コンピュータを、請求項１から９のいずれか一項に記載の制御装置として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄｒｉｖｉｎｇ １０ ｆｉｎｇｅｒ、超高性能情報取得部を実装する十指を有するスマートロボットに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、自動運転機能を有する車両について記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０２２－０３５１９８号公報

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

本発明の一実施態様によれば、制御装置が提供される。前記制御装置は、物体を動かす作動部を備えてよい。前記制御装置は、複数の情報を取得する情報取得部を備えてよい。前記制御装置は、前記情報取得部が取得した情報とＡＩを用いて、前記作動部を制御する制御部を備えてよい。

【0004】

前記制御部は、前記情報とＡＩを用いて、１０億分の１秒単位で前記作動部を制御し、前記作動部が車両を運転してよい。前記作動部は人間に装着されるよう構成されてよく、前記制御部は、前記作動部に、車両を運転する前記人間の動きを補助させてよい。

【0005】

前記いずれか制御装置において、前記情報取得部は、料理人の動作、料理の熱、形状、色、肌触り、及び匂いのうちの少なくとも１つを情報として取得してよく、前記制御部は、前記情報とＡＩを用いて前記作動部を制御し、前記作動部に料理を再現させてよい。前記作動部は人間に装着されるよう構成されてよく、前記制御部は、前記作動部に、料理をする前記人間の動きを補助させてよい。

【0006】

前記いずれかの制御装置において、前記情報取得部は、医師の手術の動作を取得してよく、前記制御部は、前記情報とＡＩを用いて前記作動部を制御し、前記作動部に手術を行わせてよい。前記作動部は人間に装着されるよう構成されてよく、前記制御部は、前記作動部に、手術をする前記人間の動きを補助させてよい。

【0007】

前記いずれかの制御装置において、前記情報取得部は、工場の作業員の動作を取得してよく、前記制御部は、前記情報とＡＩを用いて前記作動部を制御し、前記作動部に工場の作業を行わせてよい。前記作動部は人間に装着されるよう構成されてよく、前記制御部は、前記作動部に、工場の作業をする前記人間の動きを補助させてよい。

【0008】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、前記制御装置として機能させるためのプログラムが提供される。

【0009】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】制御装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。

【図2】本実施形態に係るネットワーク構成の一例を概略的に示す。

【図3】ロボットの指の第１関節及び第２関節に取り付けられたセンサの一例を概略的に示す。

【図4】制御装置１００によって制御されるＡＩロボットの一例を概略的に示す。

【図5】本実施形態に係る超高性能情報取得について概略的に示す。

【図6】本実施形態に係るＡＩロボットによって実現される超高性能自動運転について概略的に示す。

【図7】本実施形態に係る制御装置１００による制御によって実現されるＰｅｒｆｅｃｔ Ｓｐｅｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌについて概略的に示す。

【図8】Ｐｅｒｆｅｃｔ Ｂｅｌｌ Ｃｕｒｖｅｓについて概略的に示す。

【図9】パーフェクトクルージングの概要図である。

【図10】パーフェクトクルージングの概要図である。

【図11】パーフェクトクルージングの概要図である。

【図12】パーフェクトクルージングの概要図である。

【図13】パーフェクトクルージングの概要図である。

【図14】パーフェクトクルージングの概要図である。

【図15】パーフェクトクルージングの概要図である。

【図16】制御装置１００、又はＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ ＳｏＣとして機能するコンピュータ１２００のハードウェア構の一例を概略的に示す。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0012】

本実施形態において、ＡＩロボットが、超高性能情報取得部により取得した情報をもとに、超高性能自動運転を実現したり、一流シェフや、一流医師に変わる働きをする。ＡＩロボットは、ＡＩロボット自身が作動してもよいし、ＡＩロボットを人間に装着し、人間の動作の補助となってもよい。

【0013】

図１は、本実施形態に係る制御装置１００の一例を概略的に示す。制御装置１００は、ＡＩロボットの制御装置の一例である。制御装置１００は、作動部１１０、情報取得部１２０、及び制御部１３０を備える。

【0014】

作動部１１０は、物体を動かす部材であってよい。作動部１１０は、ロボットであってよい。作動部１１０は、ロボットアームであってよい。作動部１１０は、物体を動かすことができれば、任意の部材であってよい。作動部１１０は、人間に装着されて、人間の動きを補助する部材であってもよい。

【0015】

情報取得部１２０は、超高性能情報取得部の一例であってよい。情報取得部１２０は、ロボットの指先や目、頭等、ロボットのあらゆる部位に搭載されているセンサ類によって情報を取得してよい。情報取得部１２０は、ロボットの１０本の指の指先の先端に取り付けられたセンサから情報を取得してよい。情報取得部１２０は、ロボットの指部の第１関節に取り付けられたセンサから情報を取得してよい。情報取得部１２０は、ロボットの指部の第２関節に取り付けられたセンサから情報を取得してよい。情報取得部１２０は、ロボットの指部の第１関節及び第２関節に取り付けられたセンサから情報を取得してよい。

【0016】

センサの例として、カメラ、最高性能のカメラ、ソリッドステートＬｉＤＡＲ、及びマルチカラーレーザ同軸変位計等が挙げられるが、これらに限らず、その他様々なセンサを用いてよい。例えば、集音器、匂い探知機、振動計、サーモカメラ、硬度計、レーダー、ＬｉＤＡＲ、高画素・望遠・超広角・３６０度・高性能カメラ、ビジョン認識、微細音、超音波、振動、赤外線、紫外線、電磁波、温度、湿度、スポットＡＩ天気予報、高精度マルチチャネルＧＰＳ、低高度衛星情報、ロングテールインシデントＡＩ ｄａｔａ等が挙げられる。ロングテールインシデントＡＩ ｄａｔａとはレベル５の実装した自動車のＴｒｉｐデータであっても良い。

【0017】

複数種類のセンサから取得するセンサ情報の例として、画像、距離、振動、熱、匂い、色、音、超音波、紫外線、赤外線等が挙げられる。他の例として、料理の味、匂い、形状、温かさ、色、硬さ、柔らかさ等が挙げられる。他の例として、医師が執刀する手術の動き、使用する手術器具の種類、患者情報、薬情報等が挙げられる。他の例として、工場の工員の動き、使用する工具、職人のノウハウ、匠の技、組み立て順序、物品の作り方等が挙げられる。他の例として、体重の重心移動、道路の材質の検知、外気温度の検知、外気湿度の検知、坂道の上下横斜め傾き角度の検知、道路の凍り方、水分量の検知、それぞれのタイヤの材質、摩耗状況、空気圧の検知、道路幅、追い越し禁止有無、対向車、前後車両の車種情報、それらの車のクルージング状態、周囲の状況（鳥、動物、サッカーボール、事故車、地震、家事、風、台風、大雨、小雨、吹雪、霧、など）等が挙げられる。本実施形態では、各種センサこれらの検知をナノ秒毎に実施し、情報取得部１２０は、ナノ秒毎にこれらの情報を取得する。

【0018】

制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報を用いて、作動部１１０を制御する。制御部１３０は、情報取得部１２０が複数のセンサから取得した複数のセンサ情報を用いて、作動部１１０を制御してよい。制御部１３０は、情報取得部１２０から目的に応じた情報を取得して、目的に応じて作動部１１０を制御してよい。制御部１３０は、情報取得部１２０から各種情報を取得して、取得した情報のうち、目的に応じた情報を用いて、作動部１１０を制御してもよい。

【0019】

制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて、作動部１１０を制御してよい。制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて、１０憶分の１秒単位で作動部１１０を制御してよい。

【0020】

情報取得部１２０及び制御部１３０は、ナノ秒毎に、正確な画像認識、距離認識、振動認識、熱認識、匂い認識、色認識、音認識、超音波認識、紫外線認識、赤外線認識等を実行してよい。

【0021】

例えば、制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて作動部１１０を制御し、作動部１１０が車両を運転する。例えば、作動部１１０が人間に装着され、制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて、作動部１１０に、車両を運転する人間の動きを補助させる。

【0022】

情報取得部１２０は、上述したように、少なくとも料理の熱、形状、色、肌触り、及び匂いのうちの少なくとも１つを情報として取得してよい。制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて作動部１１０を制御し、作動部１１０に料理を再現させてよい。また、作動部１１０が人間に装着され、制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて、作動部１１０に、料理をする人間の動きを補助させてよい。制御装置１００において、一度、最高の腕を有するシェフの最高のパフォーマンスを超高精細分析・認識することによって、当該シェフ本人以上に本人の味を正確に何度でも再現することが可能となり得る。

【0023】

情報取得部１２０は、上述したように、医師の手術の動作を情報として取得してよい。制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて作動部１１０を制御し、作動部１１０に手術を行わせてよい。また、作動部１１０が人間に装着され、制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて、作動部１１０に、手術をする人間の動きを補助させてよい。

【0024】

情報取得部１２０は、上述したように、向上の作業員の動作を情報として取得してよい。制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて作動部１１０を制御し、作動部１１０に工場の作業を行わせてよい。また、作動部１１０が人間に装着され、制御部１３０は、情報取得部１２０が取得した情報とＡＩを用いて、作動部１１０に、工場の作業をする人間の動きを補助させてよい。

【0025】

本実施形態に係る制御装置１００によって実現されるＡＩロボットは、どの人類よりも１００００倍スマートであり得る。作動部１１０は、多軸アクチュエータ、高性能モーターなどで、人間の指や腕と同じ多彩な動きを再現可能であってよい。作動部１１０は、人間より超高性能なスピードコントロールと正確性を実現してよい。制御装置１００は、超高性能のＡＩ ｃｏｍｐｕｔｅ能力で、多軸の各モータスピン数のパーフェクトなコントロール、パーフェクトなコースナビゲーション、パーフェクトなステアリングの数値を計算し、１０本指と腕がａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇを実現する。ＡＩロボットの素材は、シリコン樹脂等で、耐熱、耐水、耐光、耐薬品、絶縁等の柔軟素材でグリップがよい素材であってよい。ＡＩロボットは、オペレーションの対象物の形状、距離等のデータを正確に取得し、ＡＩで学習してよい。

【0026】

本実施形態に係る制御装置１００によって実現されるＡＩロボットによれば、人類史上初の超高性能で人間の叡智と能力を１００００倍超えて、人間がコントロールするのではなく、ＡＩが自ら動かすスマートな指と腕とが実現される。

【0027】

図２は、本実施形態に係るネットワーク構成の一例を概略的に示す。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎは、制御装置１００の一例であってよい。

【0028】

図３は、ロボットの指の第１関節及び第２関節に取り付けられたセンサの一例を概略的に示す。ロボットの指は、シリコン樹脂等で耐熱、耐水、耐光、耐薬品、絶縁等の柔軟素材でグリップもよい素材によって構成されてよい。第１関節及び第２関節のセンサは、カメラ、ソリッドステートＬｉＤＡＲ、及び他のセンサ群であってよい。また、ロボットの指は、人間のように１０本あってもよく、１本以上の指の関節にセンサーが取り付けられてもよい。

【0029】

図４は、制御装置１００によって制御されるＡＩロボットの一例を概略的に示す。本例において、ＡＩロボットは、制御装置１００の一例である超高性能Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ Ｂｏｘと大容量電池とを搭載したバッテリースマートカー上に配置される。ＡＩロボットと、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ Ｂｏｘ及び大容量電池とは、ＡＩロボットのつま先で接続されていてよく、これにより、ＡＩロボットはかかとも自由に動くことができる。ＡＩロボットは、超高性能Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ Ｂｏｘによる制御を受け、大容量電池の電力を利用して動作する。ＡＩロボットは、超高度手術、超高度料理、及び超高度工場生産等を実現し得る。

【0030】

図５は、本実施形態に係る超高性能情報取得について概略的に示す。本実施形態においては、複数種類のセンサ情報をＡＩデータ化してクラウドに蓄積してよい。制御装置１００は、クラウドのデータを利用してよい。

【0031】

図６、本実施形態に係るＡＩロボットによって実現される超高性能自動運転について概略的に示す。本実施形態に係るＡＩロボットは、車両に搭載されるＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ ＳｏＣに、ネットワークを介して接続されてよく、また、直接接続されてもよい。

【0032】

本実施形態における制御装置１００は、取得した情報から、道路全体＋ＡＩによる最小スポット毎の最も正解率の高い天気予報とのマッチングを実行してよい。また、制御装置１００は、取得した情報から、他の車の位置情報とのマッチングを実行してよい。また、制御装置１００は、取得した情報から、ベスト推定車種とのマッチング（その道程での残量、スピードのナノ秒毎のマッチング）を実行してよい。また、制御装置１００は、取得した情報から、乗客が聞いている音楽等のムードとのマッチングを実行してよい。また、制御装置１００は、取得した情報から、要望の気分を変更した瞬時の条件組み直しを実行してよい。

【0033】

Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ ＳｏＣは、例えば、車両充電時にＡＩデータをクラウドにアップロードしてよい。Ｄａｔａ Ｌａｋｅを形成し、ＡＩが分析して常に最新状態にアップロードする。

【0034】

制御装置１００は、車両の通行を最適化する方法として、ソフト面とハード面の両方を用いてよい。ソフト面では、制御装置１００は、クラウド蓄積情報と、自動車のセンサ情報の全てをAIでベストミックスさせ、ナノセカンド毎にAIが判断し、乗客の要望にあった自動運転を実現する。ハード面では、車両が、１／１ ｂｉｌｌｉｏｎ ｓｅｃｏｎｄ（ナノセカンド）毎にモーターの回転出力をマイクロコントロールする。車両は、ナノセカンドで通信しコントロールする事の可能な電気とモータを備える。制御装置１００によれば、ＡＩが危機を予知するため、ブレーキ不要でコップの水をこぼすこともなくパーフェクトストップが可能になる。また、消費電力も低く、ブレーキ摩擦も生じない。

【0035】

図７は、本実施形態に係る制御装置１００による制御によって実現されるＰｅｒｆｅｃｔ Ｓｐｅｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌについて概略的に示す。図７に示す原理は、車両の制動距離を算出する指標となるが、この基本的な方程式で制御する。本実施形態に係るシステムにおいては、超高性能入力データがあるので、きれいなベルカーブで計算することができる。

【0036】

図８は、本実施形態に係る制御装置１００による制御によって実現されるＰｅｒｆｅｃｔ Ｂｅｌｌ Ｃｕｒｖｅｓについて概略的に示す。

【0037】

超高性能自動運転を実現するときの演算速度として、１Ｍｉｌｌｉｏｎ ＴＯＰＳで実現できる。

【0038】

上述したように、本実施形態において、制御装置１００は、Ｐｅｒｆｅｃｔ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌを実現してよい。制御装置１００のｂｒａｉｎは、車両に乗車している乗員の希望に応じた制御を実行してよい。乗員の希望の例として、「ｓｈｏｒｔｅｓｔ時間」、「ｌｏｎｇｅｓｔ バッテリー持ち残量」、「車酔いを最も避けたい」、「最もＧを感じたい（安全に）」、「上記等のミックスで最も景観を感じたい」、「前回とは異なった景観を感じたい」、「たとえば、何年前に誰かと来た道の思い出をたどりたい」、「最も事故の確率を避けたい」、等があり、その他さまざまな条件を乗客にｂｒａｉｎが相談して、ｂｒａｉｎが、乗客の人数、重さ、位置、体重の重心移動（ナノ秒毎の計算）、ナノ秒毎の道路の材質の検知、ナノ秒毎の外気の湿度の検知、ナノ秒毎の外気の湿度の検知、ナノ秒毎のトータルの上記の条件選択による車両とのパーフェクトミックスを実行する。

【0039】

ｂｒａｉｎは、「道路の坂道の上、下、横、斜め傾き角度」、「道程全体＋ＡＩによる最小スポット毎の最も正解率の高い天気予報とのマッチング」、「ナノ秒毎の他の車の位置情報とのマッチング」、「それらのベスト推定車種とのマッチング（その道程での残量、スピードのナノ秒毎のマッチング」、「乗客が聞いている音楽等のムードとのマッチング」、「要望の気分を変更した瞬時の条件組み直し」、「そのナノ秒毎の道路の凍り方、水分量、４本、２本、８本、１６本等のそれぞれのタイヤの材質の摩耗、空気圧、と道路の残りの最適ミックスの推定」、「その時々の道路の車線幅、角度、追い越し禁止車線かどうか？」、「対向車線、前後車線の車種とその車のクルージング状態（ナノ秒毎の）」、［その他全ての条件のベストミックス］といったものを、考慮、実行してよい。

【0040】

それぞれの車線の巾の中で真ん中ではなく取るべき場所は、全て異る。その時のスピードや角度や道路情報によって異る。たとえば、飛んで来る鳥や、動物や、対向車や、飛び込んで来るサッカーボールや子供や事故車や地震、火事、風、台風、大雨、小雨、吹雪、霧、その他のナノ秒毎の影響のベストな確率の推論のマッチングを実行する。

【0041】

それらをその時点のｂｒａｉｎのバージョンの能力と、その時点までに蓄積されたｂｒａｉｎ ｃｌｏｕｄの最新ｕｐｄａｔｅされたパーフェクトマッチングを実行する。

【0042】

これを超高性能自動運転のパーフェクトクルージングと定義してよい。その為に超高性能自動運転には、１ｍｉｌｌｉｏｎ ＴＯＰＳがその時点のベストなバッテリーのパワーマネジメントと温度のＡＩ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄバースト チリング機能が必要となる。

【0043】

図９、図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、図１５は、パーフェクトクルージングの概要図である。

【0044】

図１６は、制御装置１００、又はＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ ＳｏＣとして機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0045】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0046】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0047】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0048】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0049】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0050】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0051】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0052】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0053】

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0054】

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0055】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0056】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0057】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0058】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0059】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【0060】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0061】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0062】

１００ 制御装置、１１０ 作動部、１２０ 情報取得部、１３０ 制御部、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【手続補正書】

【提出日】2024-02-16

【手続補正1】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図４

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図4】

【手続補正2】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２９

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0029】

図４は、制御装置１００によって制御されるＡＩロボットの一例を概略的に示す。本例において、ＡＩロボットは、制御装置１００の一例である超高性能Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ Ｂｏｘと大容量電池とを搭載したバッテリースマートカー上に配置される。ＡＩロボットと、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ Ｂｏｘ及び大容量電池とは、ＡＩロボットのつま先で接続されていてよく、これにより、ＡＩロボットはかかとも自由に動くことができる。ＡＩロボットは、超高性能Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ Ｂｏｘによる制御を受け、大容量電池の電力を利用して動作する。ＡＩロボットは、超高精細手術、超高度料理、及び超高性能工場生産等を実現し得る。