特表2023-523692オペレータと機械との間の相互作用を制御するためのシステムおよび方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-06-07
(54)【発明の名称】オペレータと機械との間の相互作用を制御するためのシステムおよび方法
(51)【国際特許分類】
G06F 3/01 20060101AFI20230531BHJP
A61B 5/00 20060101ALI20230531BHJP
A61B 5/256 20210101ALI20230531BHJP
A61B 5/397 20210101ALI20230531BHJP
A61B 5/0533 20210101ALI20230531BHJP
A61B 5/1455 20060101ALI20230531BHJP
G05B 23/02 20060101ALN20230531BHJP
【ＦＩ】
G06F3/01 515
A61B5/00 102A
A61B5/00 G
A61B5/256 200
A61B5/397
A61B5/0533
A61B5/1455
G05B23/02 T
【審査請求】未請求
【予備審査請求】有
(21)【出願番号】P 2022557784
(86)(22)【出願日】2021-03-23
(85)【翻訳文提出日】2022-11-11
(86)【国際出願番号】 IB2021052385
(87)【国際公開番号】W WO2021191784
(87)【国際公開日】2021-09-30
(31)【優先権主張番号】102020000006238
(32)【優先日】2020-03-24
(33)【優先権主張国・地域又は機関】IT
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】522374043
【氏名又は名称】エルダブリューティー３ エス．アール．エル．
(74)【代理人】
【識別番号】100166338
【弁理士】
【氏名又は名称】関口 正夫
(72)【発明者】
【氏名】ベッルコ パオロ
【テーマコード（参考）】
3C223
4C038
4C117
4C127
5E555
【Ｆターム（参考）】
3C223AA12
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4C038KK10
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5E555AA64
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(57)【要約】
オペレータ１００と機械２００との間の少なくとも１つの相互作用を制御するためのシステムであり、オペレータが装着するのに適していて、１つまたは複数の表面筋電図センサ１１０を含む１つまたは複数のセンサ１１０、１１１が設けられている、少なくとも１つのウェアラブルデバイス１０１を含み、ウェアラブルデバイスは、センサから受信したデータを受信し、集約するのに適した少なくとも１つのデータ収集システム１２０と、センサから受信したデータを処理するのに適した少なくとも１つのデータ処理システム１７０と、センサから受信したデータおよび／またはデータ処理システムによって処理されたデータを格納するのに適した少なくとも１つのデータ格納システム１６０と、センサによって受信されたデータおよび／またはデータ処理システムによって処理されたデータを表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム１８０とを含み、システムは、機械のパラメータまたは動作を検出するのに適した１つまたは複数のセンサ２０３と、ウェアラブルデバイスおよび機械のセンサから受信したデータを管理するのに適した少なくとも１つの制御サブシステム２２０とをさらに備え、制御サブシステムは、受信したデータを取得し、集約するに適した少なくとも１つのデータハブモジュール２５１と、オペレータと機械との間の少なくとも１つの相互作用パターンに従って制御データを生成するためにデータハブモジュールによって取得し、集約したデータを分析するのに適した少なくとも１つのエキスパートシステム２５０とを含み、制御サブシステムはまた、受信したデータおよびこれらのデータの処理の結果を格納するに適した少なくとも１つのデータ格納システム２１５も含み、制御データは、オペレータおよび／または機械の動作を制御するために制御サブシステムからウェアラブルデバイスおよび／または機械に送信可能である。
【選択図】図２
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
オペレータ（１００）と機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用を制御するためのシステムであり、前記システムは、オペレータ（１００）が装着するのに適していて、１つまたは複数の表面筋電図センサ（１１０）を含む１つまたは複数のセンサ（１１０、１１１）が設けられている、少なくとも１つのウェアラブルデバイス（１０１）を含み、前記ウェアラブルデバイス（１０１）は、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータを受信し、集約するのに適した少なくとも１つのデータ収集システム（１２０）と、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータを処理するのに適した少なくとも１つのデータ処理システム（１７０）と、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータおよび／または前記データ処理システム（１７０）によって処理されたデータを格納するのに適した少なくとも１つのデータ格納システム（１６０）と、前記センサ（１１０、１１１）によって受信されたデータおよび／または前記データ処理システム（１７０）によって処理されたデータを表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム（１８０）とを含む、システムであって、前記システムは、機械（２００）のパラメータまたは動作を検出するのに適した１つまたは複数のセンサ（２０３）と、前記ウェアラブルデバイス（１０１）のおよび前記機械（２００）のセンサ（１１０、１１１、２０３）から受信したデータを管理するのに適した少なくとも１つの制御サブシステム（２２０）とをさらに備え、前記制御サブシステム（２２０）は、前記受信したデータを取得し、集約するに適した少なくとも１つのデータハブモジュール（２５１）と、オペレータ（１００）と機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用パターンに従って制御データを生成するために前記データハブモジュール（２５１）によって取得し、集約したデータを分析するのに適した少なくとも１つのエキスパートシステム（２５０）とを含み、前記制御サブシステム（２２０）は、前記受信したデータおよびこれらのデータの処理の結果を格納するに適した少なくとも１つのデータ格納システム（２１５）も含み、前記制御データは、前記オペレータ（１００）および／または前記機械（２００）の動作を制御するために前記制御サブシステム（２２０）から前記ウェアラブルデバイス（１０１）および／または前記機械（２００）に送信可能であることを特徴とする、システム。
【請求項2】
前記ウェアラブルデバイス（１０１）は、前記オペレータ（１００）のパラメータまたは動作を測定するのに適した１つまたは複数のセンサ（１１１）を含み、前記１つまたは複数のセンサ（１１１）は、慣性測定センサ（ＩＭＵ）、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光ファイバ、アクティブまたはパッシブマーカと構造化された光または飛行時間カメラとの両方に基づくモーショントラッキングシステム、サーモグラフィーカメラ、温度、湿度、音の周波数および強度、電磁放射の強度のセンサ、心拍数、電気皮膚反応、水分補給、血糖、乳酸のバイオメトリックセンサおよびその他のバイオセンサ、ステップカウンタおよび／またはＧＰＳベースの地理位置情報システム、セルラーネットワーク（３Ｇ、４Ｇ、５Ｇおよび任意の後続のもの）無線周波数（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、ＮＦＣ、ＬｏＲａＷａｎまたはその他のもの）および／または光学系の中から選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記制御サブシステム（２２０）は、前記データおよび／または前記結果を表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム（２８０）も含む、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項4】
前記ウェアラブルデバイス（１０１）のおよび／または前記制御サブシステム（２２０）の前記データ表示システム（１８０、２８０）は、テキスト、表、グラフ、図、画像、音および／または振動の形式でデータを出力するのに適した１つまたは複数のデバイスを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項5】
前記エキスパートシステム（２５０）は、リアルタイム分析コンポーネント（２３０）および／またはバッチ分析コンポーネント（２２５）を含む、請求項１～４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項6】
前記バッチ分析コンポーネント（２２５）は、前記ウェアラブルデバイス（１０１）および／または前記機械（２００）についての制御データを生成するために、受信したデータおよび前記制御サブシステム（２２０）に格納されたオペレータ（１００）と機械（２００）との間の相互作用パターンを人工知能技術により処理するのに適している、請求項５に記載のシステム。
【請求項7】
前記制御サブシステム（２２０）は、オペレータ（１００）と機械（２００）との間の相互作用パターンを格納するに適したナレッジベース（２９０）も含み、前記ナレッジベース（２９０）は、前記制御データを生成するために前記エキスパートシステム（２５０）によって生成され、使用される、請求項１～６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項8】
前記システムは、前記ウェアラブルデバイス（１０１）により、前記機械（２００）によりおよび／または前記制御サブシステム（２２０）により取得されたデータのアクセス、読み取りおよび修正を管理するのに適した少なくとも１つのアクセス管理サブシステム（４００）を含み、前記アクセス管理サブシステム（４００）は、送信および受信されるデータにアクセスし、それを読み取りまたは修正する１または複数のオペレータ（１００）および１または複数の機械（２００）のブロックチェーンレジスタ（４０１）と、前記ブロックチェーンレジスタ（４０１）に従ってシステムへのアクセスを管理するためのアクセス管理コンポーネント（４０２）とを含む、請求項１～７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項9】
前記システムは、前記オペレータ（１００）、前記機械（２００）の動き、および／または前記機械（２００）の外部の環境（１６０）の条件を検出するために前記環境（１６０）中に配置されるのに適した１つまたは複数の外部センサ（１５０）を含み、前記制御サブシステム（２２０）は、前記ウェアラブルデバイス（１０１）および／または前記機械（２００）についての前記制御データを生成するための前記外部センサ（１５０）から受信されたデータも管理するのに適している、請求項１～８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項10】
オペレータ（１００）と機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用を制御するための方法であって、前記方法は、以下のステップ：－ 前記機械（２００）のパラメータまたは動作を検出するのに適した１つまたは複数のセンサ（２０３）を前記機械（２００）に適用する、ステップ、
－ 前記オペレータ（１００）が、１つまたは複数の表面筋電図センサ（１１０）を含む１つまたは複数のセンサ（１１０、１１１）が設けられているウェアラブルデバイス（１０１）を装着するステップであって、前記ウェアラブルデバイス（１０１）は、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータを受信し、集約するのに適した少なくとも１つのデータ収集システム（１２０）、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータを処理するのに適した少なくとも１つのデータ処理システム（１７０）、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータおよび／または前記データ処理システム（１７０）によって処理されたデータを格納するのに適した少なくとも１つのデータ格納システム（１６０）、ならびに前記センサ（１１０、１１１）から受信されたデータおよび／または前記データ処理システム（１７０）によって処理されたデータを表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム（１８０）を含む、ステップ、
－ 前記ウェアラブルデバイス（１０１）のおよび前記機械（２００）の前記センサ（１１０、１１１、２０３）が、このデータを受信し、管理する制御サブシステム（２２０）にデータを送信するステップであって、前記制御サブシステム（２２０）は、受信されたデータを取得し、集約するのに適したデータハブモジュール（２５１）、少なくとも受信されたデータを格納するのに適したデータ格納システム（２１５）、および前記データハブモジュール（２５１）によって取得され、集約されたデータを分析するのに適した少なくとも１つのエキスパートシステム（２５０）を含む、ステップ、
－ 前記制御サブシステム（２２０）が、オペレータ（１００）と機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用パターンに従って制御データを生成するステップ、
－ 前記制御サブシステム（２２０）が、前記オペレータ（１００）および／または前記機械（２００）の動作を制御するために前記制御データを前記ウェアラブルデバイス（１０１）および／または前記機械（２００）に送信するステップ、
を含む、方法。
【請求項11】
前記エキスパートシステム（２５０）は、前記ウェアラブルデバイス（１０１）および／または前記機械（２００）についての前記制御データを生成するために、受信されたデータおよび前記制御サブシステム（２２０）に格納されたオペレータ（１００）と機械（２００）との間の相互作用パターンを人工知能技術により処理する、請求項１０に記載の方法。
【請求項12】
以下のさらなるステップ：－ １つまたは複数の外部センサ（１５０）が、前記オペレータ（１００）、前記機械（２００）の動き、および／または前記機械（２００）の外部の環境（１６０）の条件を検出するために前記環境（１６０）中に配置されるステップ、
－ 前記制御サブシステム（２２０）が、前記外部センサ（１５０）から受信されたデータも管理するステップ、
－ 前記制御サブシステム（２２０）が、前記外部センサ（１５０）から受信されたデータにも従って前記制御データを生成するステップ、
を含む、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項13】
少なくとも１つのアクセス管理サブシステム（４００）が、前記ウェアラブルデバイス（１０１）により、前記機械（２００）によりおよび／または前記制御サブシステム（２２０）により取得されたデータのアクセス、読み取りおよび修正を管理し、前記アクセス管理サブシステム（４００）が、送信および受信されるデータにアクセスし、それを読み取りまたは修正する１または複数のオペレータ（１００）および１つまたは複数の機械（２００）の少なくとも１つのブロックチェーンレジスタ（４０１）、ならびに前記ブロックチェーンレジスタ（４０１）に従ってシステムへのアクセスを管理するための少なくとも１つのアクセス管理コンポーネント（４０２）を含む、請求項１０～１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項14】
前記表面筋電図センサ（１１０）のデータの分析が、以下のステップ：－ 前記センサ（１１０）の生データ（Ｄ１、Ｄ１’、Ｄ１’’）が、周波数ドメインでフィルタリングされて、フィルタリングされたデータ（Ｄ２、Ｄ２’、Ｄ２’’）を得るステップ、
－ 前記フィルタリングされたデータ（Ｄ２、Ｄ２’、Ｄ２’’）が平滑化されるステップ、
－ 前記平滑化されたデータ（Ｄ３、Ｄ３’、Ｄ３’’）が処理されて、前記データの二乗平均平方根値（Ｄ４、Ｄ４’、Ｄ４’’）を得るステップ、
を含む、請求項１０～１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項15】
前記ステップが、請求項１～９のいずれか一項に記載のシステムによって実行される、請求項１０～１４のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、オペレータと機械との間の相互作用を制御するためのシステムに関する。本明細書はまた、前記システムによって実行され得る方法にも関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４、および特許文献５は、身体の動作および運動を捕捉するための加速度計（accelerometer）、ジャイロスコープ（gyroscope）、筋電図検査（electromyography）、または視覚センサなどの、異なる種類のセンサによって人の行為および動きに関するデータを取得するためにウェアラブルデバイスを利用するシステムおよび方法を記載している。
【0003】
しかしながら、これらの公知のシステムおよび方法において、ウェアラブルデバイスから取得したデータでは、オペレータと機械との間の相互作用を制御することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】欧州特許第１５３１７２６号明細書
【特許文献2】米国特許出願公開第２０１５／０１４８６１９ Ａ１号明細書
【特許文献3】米国特許第６００２９５７号明細書
【特許文献4】米国特許出願公開第２０１９／０２２４８４１ Ａ１号明細書
【特許文献5】国際公開第２０１８／０４２４０７ Ａ１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
したがって、本明細書の目的は、前記欠点のないシステムおよび方法を提供することである。前記目的は、システムおよび方法によって達成され、その主な特徴は、添付の特許請求の範囲に明記されており、本明細書の不可欠な部分とみなされる。
【0006】
それらの特定のアーキテクチャのおかげで、本明細書によるシステムおよび方法は、オペレータの行為および動きと、そのオペレータが実施するタスクとの間でリンクされ、次いでまた、オペレータが使用する少なくとも１つの機械からも発生するデータ、例えば、可動要素の位置、アクチュエータによって生成されたトルク、速度、温度、および機械の状態を測定する他の物理量にも関連するデータを自動的に提供するようにして、先行技術の限界を克服する。
【課題を解決するための手段】
【0007】
したがって、このシステムおよび方法は、特定のバッチ分析のおかげで、リアルタイムでおよび／または長期的にオペレータの健康に対する起こり得る危険性をオペレータに警告し、また、幾人かのオペレータといくつかの機械との間の相互作用における補完的な動きでさえも改善するように、使用される機械のアクチュエータまたは存在する他のオペレータに制御データを送信することを可能にする。
【0008】
特定の制御サブシステムのおかげで、このシステムおよび方法は、データの取得、受信したデータの分析の実行、オペレータのウェアラブルデバイスおよび接続された機械への制御データ、例えば、アクチュエータの速度および／またはトルクの送信、また、リアルタイムでのデータ処理の結果の表示、ならびにデータおよび処理の結果の両方の格納を可能にする。制御サブシステムは、データに関する推論を実行し、オペレータの特定の作業タスクの間、および特定の機械との相互作用の間、個々のオペレータに合わせても使用される行為、動き、および姿勢の最適化に関するパターンを作成および更新するための人工知能技術を好ましくは使用する。
【0009】
また、システムの構造により、オペレータの生活の質およびオペレータが機械と相互作用する生産プロセスの質をさらに改善するように、ユーザ、機械、および好ましくはまた、それらが存在する環境に関するデータの取得、分析、および表示も可能になる。
【0010】
また、システムコンポーネントにより、身体的ストレス、例えば、反復作業および／または重い組立ライン作業、商品の取り扱い、病院でのケアなどを伴う様々なタスクの間の人間工学、安全性およびコラボレーションの改善を導くために自動学習パターンの収集および保存が可能になる。
【0011】
このシステムおよび方法は、好ましくは、ブロックチェーン技術に基づくアクセス管理サブシステムを利用し、これにより、全てのシステムコンポーネントによって交換されたデータにアクセスし、それを読み取りまたは修正するエンティティ（機械およびオペレータ）のレジスタの作成および安全な管理が可能になる。
【0012】
特に、制御サブシステムは、オペレータの健康を維持するために最適なタイプの動きに関して特定のオペレータに警告およびアドバイスすること、ならびに特定のオペレータおよびオペレータの特定の状態に従ってそのときに機械の挙動を最適化するために機械に制御データ、例えば、ウェアラブルデバイスまたは外部センサによって取得された姿勢、疲労、筋肉ストレス、心拍数および他のパラメータを送信することを可能にする。
【0013】
例えば、組立タスクにおいてオペレータと相互作用するロボットは、ジョイントにおけるアクチュエータの速度もしくはトルクを変更させることができるか、または危険な状況を回避するためもしくはオペレータの正確な姿勢およびオペレータのウェアラブルデバイスによるその動きで検出されたオペレータのパラメータに従って組み立てられたコンポーネントの正確な位置を示すためにオペレータと相互作用する環境の空間内でその構成、位置および方向を変更させることができる。
【0014】
ウェアラブルデバイスは表面筋電図センサ（surface electromyographic sensor）を備え、この方法は、ウェアラブルデバイスから得られたデータの質を改善するために、周波数ドメインで分析する、これらの特定のセンサから得られたデータを処理する特定のステップを含む。
【0015】
本明細書によるシステムおよび方法のさらなる利点および特徴は、添付の図面を参照して、特許請求の範囲の非限定的な例とみなされるいくつかの実施形態の以下の詳細な説明から当業者に明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【発明を実施するための形態】
【0017】
図１および図２に示すように、少なくとも１人のオペレータ１００、例えば、人は、少なくとも１つのウェアラブルデバイス１０１、例えばスーツを着用することができ、このスーツには、少なくとも１つの機械２００、例えばロボットとのオペレータ１００の相互作用の間、オペレータ１００の筋肉活動を測定するのに適した１つまたは複数の表面筋電図センサ（surface electromyographic sensor）１１０が設けられている。機械２００には、１つまたは複数のアクチュエータ２０１、例えば、電気または油圧モータ、および１つまたは複数の可動要素２０２、例えばアクチュエータ２０１によって駆動されるロボットの作業ヘッドおよび／またはアーム部分を設けることができる。機械２００は、アクチュエータ２０１および／または可動要素２０２のパラメータまたは動作を検出するのに適した１つまたは複数のセンサ２０３をさらに備える。センサ２０３は、機械２００、特にアクチュエータ２０１および可動要素２０２の位置、トルク、速度、温度、または他の物理量のセンサを備えることができる。
【0018】
ウェアラブルデバイス１０１は、オペレータ１００のさらなるパラメータまたは動作、例えば、心拍数（heart rate）、体温（body temperature）、血圧（blood pressure）、呼吸（respiration）、発汗（sweating）、ならびにオペレータ１００の身体または手足の姿勢、速度および／または加速度を測定するのに適した１つまたは複数のさらなるセンサ１１１を備えることができる。さらなるセンサ１１１は、特に、慣性測定センサ（inertial measurement sensor）（ＩＭＵ）、加速度計（accelerometer）、ジャイロスコープ（gyroscope）、磁力計（magnetometer）、光ファイバ（optical fibre）、アクティブまたはパッシブマーカと構造化された光または飛行時間カメラ（structured light or flight-time camera）との両方に基づくモーショントラッキングシステム（motion-tracking system）、サーモグラフィーカメラ（thermographic camera）、温度、湿度、音の周波数および強度、電磁放射（electromagnetic radiation）の強度のセンサ、心拍数（heart rate）、電気皮膚反応（galvanic skin response）、水分補給（hydration）、血糖（blood glucose）、乳酸（lactic acid）のバイオメトリックセンサ（biometric sensor）およびその他のバイオセンサ、ステップカウンタおよび／またはＧＰＳベースの地理位置情報システム（geolocation system）、セルラーネットワーク（３Ｇ、４Ｇ、５Ｇおよび任意の後続のもの）無線周波数（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、ＮＦＣ、ＬｏＲａＷａｎまたはその他のもの）および／または光学系（optical system）を含むことができる。
【0019】
ウェアラブルデバイス１０１は、センサ１１０、１１１から受信したデータを受信して集約する（receive and aggregate the data received from the sensors）のに適した少なくとも１つのデータ収集システム１２０と、センサ１１０、１１１から受信したデータを処理するのに適した少なくとも１つのデータ処理システム１７０と、センサ１１０、１１１から受信したデータおよび／またはデータ処理システム１７０によって処理されたデータを格納するのに適した少なくとも１つのデータ格納システム１６０と、センサ１１０、１１１から受信したデータおよび／またはデータ処理システム１７０によって処理されたデータを表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム１８０とをさらに備えることができる。
【0020】
例えば、圧力、音、光、温度、または動きセンサなどの１つまたは複数の外部センサ１５０を、機械２００の外部の環境１６０に配置して、オペレータ１００、機械２００の動き、または例えば、環境１６０内の環境ノイズ、振動、気温もしくは照明のような環境条件を検出することができる。
【0021】
さらなるウェアラブルデバイス１０１を備えたさらなるオペレータ１００が、第１のオペレータ１００および機械２００が存在する同じ環境１６０に存在することができる。アクチュエータ２０１およびセンサ２０３を備えたさらなる機械２００も、環境１６０に存在することができる。
【0022】
このシステムは、少なくとも１つのウェアラブルデバイス１０１によって、および少なくとも１つの機械２００のセンサ２０３によって、ならびに存在する場合、さらなるウェアラブルデバイス１０１、さらなるセンサ２０３および／または外部センサ１５０によって受信または送信されたデータを管理するのに適した少なくとも１つの制御サブシステム２２０を備える。制御サブシステム２２０は、特に、ウェアラブルデバイス１０１によって、機械２００のセンサ２０３によって、および／または外部センサ１５０によって送信されたデータを取得し、集約するのに適したデータハブモジュール２５１、ならびにデータハブモジュール２５１によって、特に、リアルタイム分析コンポーネント２３０および／またはバッチ分析コンポーネント２２５によって取得されたデータを分析するのに適した少なくとも１つのエキスパートシステム２５０を備える。
【0023】
エキスパートシステム２５０のリアルタイム分析コンポーネント２３０は、受信したデータをリアルタイムで分析し、以前に詳しく述べたオペレータと機械との間の少なくとも１つの相互作用パターンに基づいて、リアルタイム制御データ、特に、警告、警報、情報、命令および／またはコマンドを生成する。制御データは、制御サブシステム２２０のエキスパートシステム２５０によってウェアラブルデバイス１０１に送られて、オペレータ１００および／または機械２００の動作を制御するために、データ表示システム１８０を介してオペレータ１００に、機械２００のアクチュエータ２０３に、および／または環境１６０を監視する外部センサ１５０にアラートおよび信号を送ることができる。
【0024】
特に、バッチ分析コンポーネント２２５は、人工知能技術（ディープ人工ニューラルネットワーク、パターン認識技術、および教師あり学習、教師なし学習、または混合学習の他の公知の方法などの機械学習ツール）を採用し、受信したデータ、および制御サブシステム２２０に格納されたオペレータと機械との間の相互作用パターンを使用することによって、ウェアラブルデバイス１０１および／または機械２００についての制御データを処理することが可能になる。
【0025】
エキスパートシステム２５０はまた、データハブモジュール２５１を介してウェアラブルデバイス１０１および／または機械２００に前記制御データを送信するのに適した送信システム２３１を含むことができる。
【0026】
制御サブシステム２２０はまた、受信したデータおよびこれらのデータの処理結果を格納することができる少なくとも１つのデータ格納システム２１５、ならびに／または前記データおよび／もしくは結果を表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム２８０も備えることができる。
【0027】
ウェアラブルデバイス１０１および／または制御サブシステム２２０のデータ表示システム１８０、２８０は、テキスト、表、チャート、図、画像、音および／または振動の形式でデータを出力するのに適しており、例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タブレット、ハンドヘルドＰＣ、スマートフォン、スマートウォッチ、スマートグラス、ウェアラブルコンピュータ、組み込みシステム、または出力手段を含む他の同様の電子デバイスなどの、これらの形式を表すのに適した１つまたは複数のデバイスを含む。
【0028】
制御サブシステム２２０はまた、制御データを生成するためにエキスパートシステム２５０によって生成および使用された、オペレータと機械との間の相互作用パターンを格納するのに適したナレッジベース２９０も備えることができる。
【0029】
このシステムは、ウェアラブルデバイス１０１、機械２００、および／または制御サブシステム２２０によって取得されたデータのアクセス、読み取り、および修正を管理するのに適した少なくとも１つのアクセス管理サブシステム４００を備えることができる。アクセス管理サブシステム４００は、環境１６０内の様々なポイントに、また、ウェアラブルデバイス１０１上もしくは機械２００上に、または他の場所に配置することができ、ならびに／または好ましくは、送信および受信されたデータにアクセスし、それを読み取り、もしくは修正する、オペレータ１００および機械２００のブロックチェーンレジスタ４０１、ならびに／またはブロックチェーンレジスタ４０１に基づいてシステムへのアクセスを管理するためのアクセス管理コンポーネント４０２を備えるブロックチェーン技術を利用する。ブロックチェーンレジスタ４０１は、特に、ブロックチェーン技術に基づく分散型レジスタであり、共有された不変のデータ構造を含み、レジスタデータはブロックにグループ化され、時系列で連結される。前記連結およびブロックチェーンレジスタ４０１の完全性は、暗号アルゴリズムによって保証される。
【0030】
このシステムは、ウェアラブルデバイス１０１、外部センサ１５０、機械２００、制御サブシステム２２０、および／またはアクセス管理サブシステム４００に、および／またはそれらから、データを送信するのに適した１つまたは複数の装置３００を備える。装置３００は、有線または無線接続、特にローカルデータネットワーク、地理的データネットワーク、またはクラウドプラットフォームを備えることができる。
【0031】
図３は、オペレータ１００が機械２００と相互作用する、一実施形態による方法の第１のステップＳ１と、オペレータ１００のウェアラブルデバイス１０１のセンサ１１０および１１１が、制御サブシステム２２０にデータを送信する、第２のステップＳ２とを示す。その間、機械２００は、ステップＳ３において、アクチュエータ２０１および可動要素２０２を伴って動作し、その結果、ステップＳ４において、機械２００のセンサ２０３および環境１６０内の任意の外部センサ１５０が、制御サブシステム２２０にデータを送信する。
【0032】
ステップＳ５において、データハブモジュール２５１は、ウェアラブルデバイス１０１、機械２００、および／または外部センサ１５０によって送信されたデータを捕捉し、集約し、その後、ステップＳ６において、リアルタイム分析コンポーネント２３０が、受信したデータを分析し、ステップＳ７において送信システム２３１およびデータハブモジュール２５１を介してウェアラブルデバイス１０１に、ならびに／またはステップＳ８において機械２００のアクチュエータ２０１にリアルタイムで送信される制御データを生成する。この制御データに対応する情報および／またはリアルタイム分析コンポーネント２３０によって得られた他の結果は、ステップＳ９においてデータ表示システム２８０によって表示され得る。
【0033】
データハブモジュール２５１によって管理されるデータは、ステップＳ１０においてデータ格納システム２１５に格納することができ、その結果、次に、それらは、ステップＳ１１においてバッチ分析コンポーネント２２５によって分析され、ステップＳ１２においてナレッジベース２９０を更新することができ、および／またはステップＳ１３においてレポートを作成することができる。
【0034】
図４は、上述の実施形態の変形による方法の第１のステップＳ１および第２のステップＳ２を示し、これらのステップは上記のものに対応する。しかしながら、ステップＳ２０において、センサ１１０、１１１によって得られたデータは、データ処理システム１７０によって処理され、このデータ処理システム１７０は、ステップＳ２１においてデータ表示システム１８０によってオペレータ１００に制御データを送る。ステップＳ２２において、センサ１１０、１１１によって得られたデータは、ウェアラブルデバイス１０１のデータストレージシステム１６０に格納され得る。ステップＳ２３において、センサ１１０、１１１によって得られたデータは、データハブモジュール２５１に送られて、ステップＳ５から開始する、上記の方法のステップを実行することができる。
【0035】
図５は、オペレータ１００の３つの異なる筋肉群の３つの筋電図センサ１１０によって得られたデータ分析ステップの結果を示す。
【0036】
ミリ秒単位で示された時間Ｔの期間に実行される第１のステップＳ１００において、特に上述のステップＳ６の間、３つのセンサ１１０の生データＤ１（明るい灰色）、Ｄ１’（暗い灰色）、およびＤ１’’（中程度の灰色）は、リアルタイム分析コンポーネント２３０によって同時に取得される。これらの生データＤ１、Ｄ１’、Ｄ１’’の値Ｖ１は、例えば、各センサ１１０によって生成される電気信号のｍＶ単位の電圧またはｍＡ単位の電流に対応し得る。
【0037】
第２のステップＳ１０１において、生データＤ１、Ｄ１’およびＤ１’’は、リアルタイム分析コンポーネント２３０によってフィルタリングされ、値Ｖ２を有するフィルタリングされたデータＤ２、Ｄ２’およびＤ２’’が得られる。フィルタリングは、例えば、バンドパスフィルタ、特に三次バターワース（Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ）フィルタ（ローカット４０、ハイカット１３４，９）を使用して得られる。
【0038】
第３のステップＳ１０２において、フィルタリングされたデータＤ２、Ｄ２’およびＤ２’’は、リアルタイム分析コンポーネント２３０によって、例えば、Ｓａｖｉｔｚｋｙ－Ｇｏｌａｙフィルタによって平滑化されて、値Ｖ３を有する平滑化されたデータＤ３、Ｄ３’およびＤ３’’が得られる。
【0039】
第４のステップＳ１０３において、平滑化されたデータＤ３、Ｄ３’およびＤ３’’は、リアルタイム分析コンポーネント２３０によって処理されて、値Ｖ４を有する二乗平均平方根値（root mean square value）Ｄ４、Ｄ４’およびＤ４’’が得られ、これらはその後、本明細書によるシステムおよび方法のさらなるデータ処理のために使用される。
【0040】
当業者は、添付の特許請求の範囲内に留まりながら、本明細書で説明および図示した実施形態に変更または追加を行うことができる。特に、さらなる実施形態は、添付の請求項のうちの１つの技術的特徴を、個別にまたは任意の相互の組み合わせで、本文に記載されているかまたは図面に例示されている１つまたは複数の技術的特徴と共に追加して含むことができる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【手続補正書】
【提出日】2022-04-12
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも１つのウェアラブルデバイス（１０１）を含むシステムであって、前記ウェアラブルデバイス（１０１）は、ａ．オペレータ（１００）が装着するのに適していて、
ｂ．１つまたは複数の表面筋電図センサ（１１０）を含む１つまたは複数のセンサ（１１０、１１１）が設けられ、
ｃ．前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータを受信し、集約するのに適した少なくとも１つのデータ収集システム（１２０）を備え、
ｄ．前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータを処理するのに適した少なくとも１つのデータ処理システム（１７０）を備え、
ｅ．前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータおよび／または前記データ処理システム（１７０）によって処理されたデータを格納するのに適した少なくとも１つのデータ格納システム（１６０）を備え、
ｆ．前記センサ（１１０、１１１）によって受信されたデータおよび／または前記データ処理システム（１７０）によって処理されたデータを表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム（１８０）を備え、
前記システムは、
ｇ．少なくとも１つの機械（２００）の１つまたは複数のアクチュエータ（２０１）のおよび／または前記アクチュエータ（２０１）によって駆動される１つまたは複数の可動要素（２０２）のパラメータまたは動作を検出するのに適した１つまたは複数のセンサ（２０３）と、
ｈ．前記ウェアラブルデバイス（１０１）のおよび前記機械（２００）のセンサ（１１０、１１１、２０３）から受信したデータを管理するのに適した少なくとも１つの制御サブシステム（２２０）であって、前記制御サブシステム（２２０）は、前記受信したデータを取得し、集約するに適した少なくとも１つのデータハブモジュール（２５１）を備える、少なくとも１つの制御サブシステム（２２０）と、
ｉ．前記受信したデータおよびこれらのデータの処理の結果を格納するのに適した少なくとも１つのデータ格納システム（２１５）とをさらに備え、
前記制御サブシステム（２２０）は、オペレータ（１００）と機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用パターンに従って制御データを生成するために前記データハブモジュール（２５１）によって取得し、集約したデータを分析するのに適した少なくとも１つのエキスパートシステム（２５０）をさらに備え、前記制御サブシステム（２２０）は、前記オペレータ（１００）と前記機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用を制御するために、前記制御データを前記ウェアラブルデバイス（１０１）におよび前記機械（２００）の前記アクチュエータ（２０３）に送信するのに適していることを特徴とする、システム。
【請求項2】
前記ウェアラブルデバイス（１０１）は、前記オペレータ（１００）のパラメータまたは動作を測定するのに適した１つまたは複数のセンサ（１１１）を含み、前記１つまたは複数のセンサ（１１１）は、慣性測定センサ（ＩＭＵ）、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光ファイバ、アクティブまたはパッシブマーカと構造化された光または飛行時間カメラとの両方に基づくモーショントラッキングシステム、サーモグラフィーカメラ、温度、湿度、音の周波数および強度、電磁放射の強度のセンサ、心拍数、電気皮膚反応、水分補給、血糖、乳酸のバイオメトリックセンサおよびその他のバイオセンサ、ステップカウンタおよび／またはＧＰＳベースの地理位置情報システム、セルラーネットワーク（３Ｇ、４Ｇ、５Ｇおよび任意の後続のもの）無線周波数（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、ＮＦＣ、ＬｏＲａＷａｎまたはその他のもの）および／または光学系の中から選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記制御サブシステム（２２０）は、前記データおよび／または前記結果を表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム（２８０）も含む、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項4】
前記ウェアラブルデバイス（１０１）のおよび／または前記制御サブシステム（２２０）の前記データ表示システム（１８０、２８０）は、テキスト、表、グラフ、図、画像、音および／または振動の形式でデータを出力するのに適した１つまたは複数のデバイスを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項5】
前記エキスパートシステム（２５０）は、リアルタイム分析コンポーネント（２３０）および／またはバッチ分析コンポーネント（２２５）を含む、請求項１～４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項6】
前記バッチ分析コンポーネント（２２５）は、前記ウェアラブルデバイス（１０１）および／または前記機械（２００）についての制御データを生成するために、受信したデータおよび前記制御サブシステム（２２０）に格納されたオペレータ（１００）と機械（２００）との間の相互作用パターンを人工知能技術により処理するのに適している、請求項５に記載のシステム。
【請求項7】
前記制御サブシステム（２２０）は、オペレータ（１００）と機械（２００）との間の相互作用パターンを格納するに適したナレッジベース（２９０）も含み、前記ナレッジベース（２９０）は、前記制御データを生成するために前記エキスパートシステム（２５０）によって生成され、使用される、請求項１～６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項8】
前記システムは、前記ウェアラブルデバイス（１０１）により、前記機械（２００）によりおよび／または前記制御サブシステム（２２０）により取得されたデータのアクセス、読み取りおよび修正を管理するのに適した少なくとも１つのアクセス管理サブシステム（４００）を含み、前記アクセス管理サブシステム（４００）は、送信および受信されるデータにアクセスし、それを読み取りまたは修正する１または複数のオペレータ（１００）および１または複数の機械（２００）のブロックチェーンレジスタ（４０１）と、前記ブロックチェーンレジスタ（４０１）に従ってシステムへのアクセスを管理するためのアクセス管理コンポーネント（４０２）とを含む、請求項１～７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項9】
前記システムは、前記オペレータ（１００）、前記機械（２００）の動き、および／または前記機械（２００）の外部の環境（１６０）の条件を検出するために前記環境（１６０）中に配置されるのに適した１つまたは複数の外部センサ（１５０）を含み、前記制御サブシステム（２２０）は、前記ウェアラブルデバイス（１０１）および／または前記機械（２００）についての前記制御データを生成するための前記外部センサ（１５０）から受信されたデータも管理するのに適している、請求項１～８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項10】
少なくとも１のオペレータ（１００）と少なくとも１つの機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用を制御するための方法であって、前記方法は、以下のステップ：－ 前記機械（２００）の１つまたは複数のアクチュエータ（２０１）のおよび／または前記アクチュエータ（２０１）によって駆動される１つまたは複数の可動要素（２０２）のパラメータまたは動作を検出するのに適した１つまたは複数のセンサ（２０３）を前記機械（２００）に適用する、ステップ、
－ 前記オペレータ（１００）が、１つまたは複数の表面筋電図センサ（１１０）を含む１つまたは複数のセンサ（１１０、１１１）が設けられているウェアラブルデバイス（１０１）を装着するステップであって、前記ウェアラブルデバイス（１０１）は、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータを受信し、集約するのに適した少なくとも１つのデータ収集システム（１２０）、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータを処理するのに適した少なくとも１つのデータ処理システム（１７０）、前記センサ（１１０、１１１）から受信したデータおよび／または前記データ処理システム（１７０）によって処理されたデータを格納するのに適した少なくとも１つのデータ格納システム（１６０）、ならびに前記センサ（１１０、１１１）から受信されたデータおよび／または前記データ処理システム（１７０）によって処理されたデータを表示するのに適した少なくとも１つのデータ表示システム（１８０）を含む、ステップ、
－ 前記ウェアラブルデバイス（１０１）のおよび前記機械（２００）の前記センサ（１１０、１１１、２０３）が、このデータを受信し、管理する制御サブシステム（２２０）にデータを送信するステップであって、前記制御サブシステム（２２０）は、受信されたデータを取得し、集約するのに適したデータハブモジュール（２５１）、少なくとも受信されたデータを格納するのに適したデータ格納システム（２１５）、および前記データハブモジュール（２５１）によって取得され、集約されたデータを分析するのに適した少なくとも１つのエキスパートシステム（２５０）を含む、ステップ、
－ 前記制御サブシステム（２２０）が、オペレータ（１００）と機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用パターンに従って制御データを生成するステップ、
－ 前記制御サブシステム（２２０）が、前記オペレータ（１００）と前記機械（２００）との間の少なくとも１つの相互作用を制御するために、前記制御データを前記ウェアラブルデバイス（１０１）におよび前記機械（２００）の前記アクチュエータ（２０３）に送信するステップ、
を含む、方法。
【請求項11】
前記エキスパートシステム（２５０）は、前記ウェアラブルデバイス（１０１）および／または前記機械（２００）についての前記制御データを生成するために、受信されたデータおよび前記制御サブシステム（２２０）に格納されたオペレータ（１００）と機械（２００）との間の相互作用パターンを人工知能技術により処理する、請求項１０に記載の方法。
【請求項12】
以下のさらなるステップ：－ １つまたは複数の外部センサ（１５０）が、前記オペレータ（１００）、前記機械（２００）の動き、および／または前記機械（２００）の外部の環境（１６０）の条件を検出するために前記環境（１６０）中に配置されるステップ、
－ 前記制御サブシステム（２２０）が、前記外部センサ（１５０）から受信されたデータも管理するステップ、
－ 前記制御サブシステム（２２０）が、前記外部センサ（１５０）から受信されたデータにも従って前記制御データを生成するステップ、
を含む、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項13】
少なくとも１つのアクセス管理サブシステム（４００）が、前記ウェアラブルデバイス（１０１）により、前記機械（２００）によりおよび／または前記制御サブシステム（２２０）により取得されたデータのアクセス、読み取りおよび修正を管理し、前記アクセス管理サブシステム（４００）が、送信および受信されるデータにアクセスし、それを読み取りまたは修正する１または複数のオペレータ（１００）および１つまたは複数の機械（２００）の少なくとも１つのブロックチェーンレジスタ（４０１）、ならびに前記ブロックチェーンレジスタ（４０１）に従ってシステムへのアクセスを管理するための少なくとも１つのアクセス管理コンポーネント（４０２）を含む、請求項１０～１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項14】
前記表面筋電図センサ（１１０）のデータの分析が、以下のステップ：－ 前記センサ（１１０）の生データ（Ｄ１、Ｄ１’、Ｄ１’’）が、周波数ドメインでフィルタリングされて、フィルタリングされたデータ（Ｄ２、Ｄ２’、Ｄ２’’）を得るステップ、
－ 前記フィルタリングされたデータ（Ｄ２、Ｄ２’、Ｄ２’’）が平滑化されるステップ、
－ 前記平滑化されたデータ（Ｄ３、Ｄ３’、Ｄ３’’）が処理されて、前記データの二乗平均平方根値（Ｄ４、Ｄ４’、Ｄ４’’）を得るステップ、
を含む、請求項１０～１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項15】
前記ステップが、請求項１～９のいずれか一項に記載のシステムによって実行される、請求項１０～１４のいずれか一項に記載の方法。
【国際調査報告】