(57)【要約】  身体の少なくとも第１および第２の部分のトポグラフィを推定する方法であって、少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも一部分の変形に対する少なくとも一つの測定結果を表す少なくとも一つの信号を受信させることと、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の相対位置に前記変形を関連付けさせることと、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す少なくとも一つの出力信号を生成させることと、を含む方法が開示される。また、システムも開示される。
2021522623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体の少なくとも第１および第２の部分のトポグラフィを推定する方法であって、
少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも一部分の変形に対する少なくとも一つの測定結果を表す少なくとも一つの信号を受信させることと、
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の相対位置に前記変形を関連付けさせることと、
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す少なくとも一つの出力信号を生成させることと、
を備える方法。
【請求項２】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に前記少なくとも一つの信号を受信させることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に前記身体に置かれた複数の変形センサから前記少なくとも一つの信号を受信させることを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の変形センサがそれぞれ、
複数の細長い繊維を含む繊維メッシュであって、前記複数の繊維の各繊維が導電性外面を含む電気導体を含み、前記導電性外面が第１の複数の繊維のうちの近接する繊維の導電性外面に対して導電的に接触および非接触になるように可逆的に置くことが可能である、繊維メッシュと、
前記繊維メッシュをカプセル化する少なくとも一つの弾性変形可能なカプセル化フィルムであって、前記複数の繊維のうちの繊維を動かし、前記第１の複数の繊維のうちの近接する繊維の外面間の導電的接触を可逆的に制御し、第１の繊維メッシュの電気抵抗を変化させる、ということによって弾性変形可能なカプセル化フィルムと、
を備える、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の変形センサが互いから隔置される、
請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の変形センサが少なくとも二つの方向に互いから隔置される、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の変形センサがセンサのテキスタイル内に位置する、
請求項２、３、４、または５に記載の方法。
【請求項７】
前記センサのテキスタイルに通気性がある、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記センサのテキスタイルが前記身体に装着される、
請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
衣料品が前記センサのテキスタイルを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記センサのテキスタイルが弾性変形可能材料を含む、
請求項６、７、８、または９に記載の方法。
【請求項１１】
前記弾性変形可能材料が、前記身体の少なくとも一部分に対して前記複数の変形センサを保持する、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記センサが、前記身体の少なくとも一部分を取り囲む、
請求項６から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記センサのテキスタイルが、前記身体に装着されない、
請求項６または７に記載の方法。
【請求項１４】
家具カバーが前記センサのテキスタイルを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
寝具が前記センサのテキスタイルを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けさせることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に前記複数の変形センサの下に横たわる少なくとも一つの身体部分のそれぞれの位置に前記変形を関連付けさせることを含む、
請求項２から１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数の変形センサの下に横たわる前記少なくとも一つの身体部分が、少なくとも一つの筋肉を含む、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の変形センサの下に横たわる前記少なくとも一つの身体部分が、少なくとも一つの骨を含む、
請求項１６または１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の変形センサの下に横たわる前記少なくとも一つの身体部分が、少なくとも一つの腱を含む、
請求項１６、１７、または１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記身体の前記第１の部分が、前記身体の前記一部分を含む、
請求項１から１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記身体の前記第２の部分が、前記身体の前記一部分から隔置され、前記身体の前記一部分に対して相対的に可動できる、
請求項１から２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けさせることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の三つ以上の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けさせることを含む、請求項１から２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けさせることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記身体の前記一部分の変形を関連付けるように訓練された統計的学習アルゴリズムに従って、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けさせることを含む、請求項１から２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けさせることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、少なくとも一つの関節角に前記変形を関連付けさせることを含む、請求項１から２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
前記少なくとも一つの関節角が、前記身体の前記第１および第２の部分の間の屈曲または伸展の少なくとも一つの角度を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記少なくとも一つの関節角が、前記身体の前記第１および第２の部分の間の回旋の少なくとも一つの角度を含む、請求項２４または２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記少なくとも一つの関節角に前記変形を関連付けさせることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記複数の変形センサの下に横たわる前記少なくとも一つの身体部分のそれぞれの位置に応答して、前記少なくとも一つの関節角に前記変形を関連付けさせることを含む、
請求項１６に直接または間接的に従属する請求項２４、２５、または２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けさせることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の少なくとも一つの解剖学的位置に前記変形を関連付けさせることを含む、
請求項１から２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記少なくとも一つの解剖学的位置に前記変形を関連付けさせることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記少なくとも一つの関節角に応答して、前記身体の前記第１および第２の部分の前記少なくとも一つの解剖学的位置に前記変形を関連付けさせることを含む、
請求項２４に直接または間接的に従属する請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けさせることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、複数の異なる時点で、前記身体の前記第１および第２の部分のそれぞれの相対位置に前記変形を関連付けさせることを含む、
請求項１から２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記複数の異なる時点で、前記身体の前記第１および第２の部分の前記それぞれの相対位置を少なくとも一つのジェスチャに関連付けさせることをさらに含む、
請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記複数の異なる時点で、前記身体の前記第１および第２の部分の前記それぞれの相対位置を少なくとも一つのユーザ入力に関連付けさせることをさらに含む、
請求項３０または３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置を少なくとも一つの解剖学的位置に関連付けさせることをさらに含む、
請求項１から３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
前記身体の前記一部分が、前記身体の腕の前腕を含む、
請求項１から３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記身体の前記第２の部分が、前記身体の前記腕の指骨を含む、
請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記身体の前記一部分が、前記身体の下腿を含む、
請求項１から３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記身体の前記第２の部分が、前記下腿の足を含む、
請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記身体の前記一部分が、前記身体の胴を含む、
請求項１から３７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３９】
前記身体の前記第２の部分が、前記身体の少なくとも腕を含む、
請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す前記少なくとも一つの出力信号を生成させることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に応答して、少なくとも一つのディスプレイを制御させることを含む、
請求項１から３９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４１】
前記少なくとも一つのディスプレイが、仮想現実ディスプレイを含む、
請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記少なくとも一つのディスプレイが、複合現実ディスプレイを含む、
請求項４０または４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記少なくとも一つのディスプレイが、拡張現実ディスプレイを含む、
請求項４０、４１、または４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記少なくとも一つのディスプレイが、ゲーミングシステムディスプレイを含む、
請求項４０、４１、４２、または４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に応答して、前記少なくとも一つのディスプレイを制御させることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置の少なくとも一つの表現を、前記少なくとも一つのディスプレイに表示させることを含む、
請求項４０から４４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４６】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す前記少なくとも一つの出力信号を生成させることが、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に応答して、少なくとも一つのロボットデバイスを制御させることを含む、
請求項１から４５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４７】
前記身体が人間の身体である、
請求項１から４６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４８】
前記身体が人間以外の動物の身体である、
請求項１から４６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４９】
身体の少なくとも第１および第２の部分のトポグラフィを推定するシステムであって、
前記身体の少なくとも一部分の変形に対する少なくとも一つの測定結果を表す少なくとも一つの信号を受信する手段と、
前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の相対位置に前記変形を関連付ける手段と、
前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す少なくとも一つの出力信号を生成する手段と、
を備えるシステム。
【請求項５０】
身体の少なくとも第１および第２の部分のトポグラフィを推定するシステムであって、
前記身体の少なくとも一部分の変形に対する少なくとも一つの測定結果を表す少なくとも一つの信号を受信することと、
前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の相対位置に前記変形を関連付けることと、
前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す少なくとも一つの出力信号を生成することと、
を少なくとも行うように構成された少なくとも一つのプロセッサ回路
を備えるシステム。
【請求項５１】
前記身体に置くことが可能な複数の変形センサをさらに備え、
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、少なくとも、前記複数の変形センサから前記少なくとも一つの信号を受信するように構成される、
請求項５０に記載のシステム。
【請求項５２】
前記複数の変形センサがそれぞれ、
複数の細長い繊維を含む繊維メッシュであって、前記複数の繊維の各繊維が、導電性外面を含む電気導体を含み、前記導電性外面が、第１の複数の繊維のうちの近接する繊維の導電性外面に対して導電的に接触および非接触になるように可逆的に置くことが可能である、繊維メッシュと、
前記繊維メッシュをカプセル化する少なくとも一つの弾性変形可能なカプセル化フィルムであって、前記複数の繊維のうちの繊維を動かし、前記第１の複数の繊維のうちの近接する繊維の外面間の導電的接触を可逆的に制御し、第１の繊維メッシュの電気抵抗を変化させる、ということによって弾性変形可能なカプセル化フィルムと、
を備える、
請求項５１に記載のシステム。
【請求項５３】
前記複数の変形センサが互いから隔置される、
請求項５１または５２に記載のシステム。
【請求項５４】
前記複数の変形センサが少なくとも二つの方向に互いから隔置される、
請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
前記複数の変形センサを備えるセンサのテキスタイルをさらに含む、
請求項５１、５２、５３、または５４に記載のシステム。
【請求項５６】
前記センサのテキスタイルに通気性がある、
請求項５５に記載のシステム。
【請求項５７】
前記センサのテキスタイルが前記身体に装着可能である、
請求項５５または５６に記載のシステム。
【請求項５８】
前記センサのテキスタイルを含む衣料品
をさらに備える請求項５７に記載のシステム。
【請求項５９】
前記センサのテキスタイルが弾性変形可能材料を含む、
請求項５５、５６、５７、または５８に記載のシステム。
【請求項６０】
前記弾性変形可能材料が、前記身体の少なくとも前記一部分に対して前記複数の変形センサを保持するように構成される、
請求項５９に記載のシステム。
【請求項６１】
前記センサが、前記身体の少なくとも前記一部分を取り囲むように構成される、
請求項５５から６０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６２】
前記センサのテキスタイルが、前記身体に装着されないように構成される、
請求項５５または５６に記載のシステム。
【請求項６３】
前記センサのテキスタイルを含む家具カバー
をさらに備える請求項６２に記載のシステム。
【請求項６４】
前記センサのテキスタイルを含む寝具
をさらに備える請求項６２に記載のシステム。
【請求項６５】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、少なくとも前記複数の変形センサの下に横たわる少なくとも一つの身体部分のそれぞれの位置に前記変形を関連付けることによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けるように構成される、
請求項５１から６４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６６】
前記複数の変形センサの下に横たわる前記少なくとも一つの身体部分が、少なくとも一つの筋肉を含む、
請求項６５に記載のシステム。
【請求項６７】
前記複数の変形センサの下に横たわる前記少なくとも一つの身体部分が、少なくとも一つの骨を含む、
請求項６５または６６に記載のシステム。
【請求項６８】
前記複数の変形センサの下に横たわる前記少なくとも一つの身体部分が、少なくとも一つの腱を含む、
請求項６５、６６、または６７に記載のシステム。
【請求項６９】
前記身体の前記第１の部分が、前記身体の前記一部分を含む、
請求項５０から６８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７０】
前記身体の前記第２の部分が、前記身体の前記一部分から隔置され、前記身体の前記一部分に対して相対的に可動できる、
請求項５０から６９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７１】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、少なくとも前記身体の三つ以上の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けることによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けるように構成される、
請求項５０から７０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７２】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記身体の前記一部分の変形を関連付けるように訓練された統計的学習アルゴリズムに従って、少なくとも前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けることによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けるように構成される、
請求項５０から７１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７３】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、少なくとも、少なくとも一つの関節角に前記変形を関連付けることによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けるように構成される、
請求項５０から７２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７４】
前記少なくとも一つの関節角が、前記身体の前記第１および第２の部分の間の屈曲または伸展の少なくとも一つの角度を含む、
請求項７３に記載のシステム。
【請求項７５】
前記少なくとも一つの関節角が、前記身体の前記第１および第２の部分の間の回旋の少なくとも一つの角度を含む、
請求項７３または７４に記載のシステム。
【請求項７６】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、前記複数の変形センサの下に横たわる前記少なくとも一つの身体部分のそれぞれの位置に応答して、少なくとも、前記少なくとも一つの関節角に前記変形を関連付けることによって、前記少なくとも一つの関節角に前記変形を関連付けるように構成される、
請求項６５に直接または間接的に従属する請求項７３、７４、または７５に記載のシステム。
【請求項７７】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、少なくとも前記身体の前記第１および第２の部分の少なくとも一つの解剖学的位置に前記変形を関連付けることによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けるように構成される、
請求項５０から７６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７８】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、前記少なくとも一つの関節角に応答して、少なくとも前記身体の前記第１および第２の部分の前記少なくとも一つの解剖学的位置に前記変形を関連付けることによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記少なくとも一つの解剖学的位置に前記変形を関連付けるように構成される、
請求項７３に直接または間接的に従属する請求項７７に記載のシステム。
【請求項７９】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、複数の異なる時点で、少なくとも前記身体の前記第１および第２の部分のそれぞれの相対位置に前記変形を関連付けることによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に前記変形を関連付けるように構成される、
請求項５０から７８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８０】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記複数の異なる時点で、前記身体の前記第１および第２の部分の前記それぞれの相対位置を少なくとも一つのジェスチャに関連付けさせることをさらに含む、
請求項７９に記載のシステム。
【請求項８１】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記複数の異なる時点で、前記身体の前記第１および第２の部分の前記それぞれの相対位置を少なくとも一つのユーザ入力に関連付けさせることをさらに含む、
請求項７９または８０に記載のシステム。
【請求項８２】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置を少なくとも一つの解剖学的位置に関連付けさせることをさらに含む、
請求項５０から８１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８３】
前記身体の前記一部分が、前記身体の腕の前腕を含む、
請求項５０から８２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８４】
前記身体の前記第２の部分が、前記身体の前記腕の指骨を含む、
請求項８３に記載のシステム。
【請求項８５】
前記身体の前記一部分が、前記身体の下腿を含む、
請求項５０から８４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８６】
前記身体の前記第２の部分が、前記下腿の足を含む、
請求項８５に記載のシステム。
【請求項８７】
前記身体の前記一部分が、前記身体の胴を含む、
請求項５０から８６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８８】
前記身体の前記第２の部分が、前記身体の少なくとも腕を含む、
請求項８７に記載のシステム。
【請求項８９】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、少なくとも、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に応答して、少なくとも一つのディスプレイを制御することによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す前記少なくとも一つの出力信号を生成するように構成される、
請求項５０から８８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９０】
前記少なくとも一つのディスプレイが、仮想現実ディスプレイを含む、
請求項８９に記載のシステム。
【請求項９１】
前記少なくとも一つのディスプレイが、複合現実ディスプレイを含む、
請求項８９または９０に記載のシステム。
【請求項９２】
前記少なくとも一つのディスプレイが、拡張現実ディスプレイを含む、
請求項８９、９０、または９１に記載のシステム。
【請求項９３】
前記少なくとも一つのディスプレイが、ゲーミングシステムディスプレイを含む、
請求項８９、９０、９１、または９２に記載のシステム。
【請求項９４】
前記少なくとも一つのディスプレイをさらに備える、
請求項８９から９３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９５】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、少なくとも、前記少なくとも一つのディスプレイに、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置の少なくとも一つの表現を表示させることによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に応答して前記少なくとも一つのディスプレイを制御するように構成される、
請求項８９から９４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９６】
前記少なくとも一つのプロセッサ回路が、少なくとも、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置に応答して少なくとも一つのロボットデバイスを制御することによって、前記身体の前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す前記少なくとも一つの出力信号を生成するように構成される、
請求項５０から９５のいずれか一項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、身体の少なくとも二つの部分のトポグラフィを推定する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
いくつかのアプリケーションは、身体の部分のトポグラフィを監視することを伴い得る。しかし、身体の部分のトポグラフィを監視するいくつかの方法は、大きい電力消費を必要とすることがあり、制限された視野を有することがあり、着用するのに不快なことがあり、低い精度を有することがあり、または複雑なアルゴリズムに依存することがある。
【発明の概要】
【０００３】
身体の少なくとも第１および第２の部分のトポグラフィを推定する方法であって、少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも一部分の変形に対する少なくとも一つの測定結果を表す少なくとも一つの信号を受信させることと、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の相対位置に前記変形を関連付けさせることと、前記少なくとも一つのプロセッサ回路に、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す少なくとも一つの出力信号を生成させることと、を含む方法が開示される。
【０００４】
少なくとも一つの実施形態によれば、  身体の少なくとも第１および第２の部分のトポグラフィを推定するシステムであって、前記身体の少なくとも一部分の変形に対する少なくとも一つの測定結果を表す少なくとも一つの信号を受信する手段と、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の相対位置に前記変形を関連付ける手段と、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す少なくとも一つの出力信号を生成する手段と、を備えるシステムが開示される。
【０００５】
少なくとも一つの実施形態によれば、
身体の少なくとも第１および第２の部分のトポグラフィを推定するシステムであって、前記身体の少なくとも一部分の変形に対する少なくとも一つの測定結果を表す少なくとも一つの信号を受信することと、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の相対位置に前記変形を関連付けることと、前記身体の少なくとも前記第１および第２の部分の前記相対位置を表す少なくとも一つの出力信号を生成することと、を少なくとも行うように構成された少なくとも一つのプロセッサ回路を備えるシステムが開示される。
【０００６】
他の態様および特徴は、添付の図とともに以下の例示的な実施形態の説明を読めば、当業者には明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】一実施形態による身体の少なくとも二つの部分のトポグラフィを推定するためのシステムの斜視図である。
【図２】図１のシステムのセンサの斜視図である。
【図３】図２のセンサの変形センサの斜視図である。
【図４】図３の変形センサの拡大図である。
【図５】別の実施形態による変形センサの斜視図である。
【図６】図１のシステムのコンピューティングデバイスのプロセッサ回路の概略図である。
【図７】図６のプロセッサ回路のプログラムメモリ内のプログラムコードの概略図である。
【図８】前腕の手の指が開いている位置にあるときの、図２のセンサによる、変形に対する１以上の測定結果の一例の概略図である。
【図９】指が拳の中に置かれているときの、図２のセンサによる、変形に対する１以上の測定結果の別の例の概略図である。
【図１０】手の人差し指が指差し位置にあるときの、図２のセンサによる、変形に対する１以上の測定結果の別の例の概略図である。
【図１１】図６のプロセッサ回路の記憶メモリ内に記憶された筋骨格モデルの身体部分の概略図である。
【図１２−１３】図６のプロセッサ回路の記憶メモリ内に記憶された筋骨格モデルの身体部分の他の概略図である。
【図１４】手の一連の解剖学的位置の概略図である。
【図１５−１７】別の実施形態によるセンサを示す図である。
【図１８−１９】別の実施形態によるセンサを示す図である。
【図２０】別の実施形態による身体の少なくとも二つの部分のトポグラフィを推定するためのシステムの斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１を参照すると、身体の少なくとも二つの部分のトポグラフィを推定するシステムが全体として１００で示されており、センサ１０２、コンピューティングデバイス１０３、および表示デバイス１０５を含む。本明細書において、「身体」は、概して、人間の身体、人間以外の動物の身体、または別の身体を指してもよい。
【０００９】
・表示デバイス
図示の実施形態において、表示デバイス１０５はテレビジョン画面である。しかし、代替実施形態の表示デバイスは異なってよい。例えば、代替実施形態の表示デバイスは、仮想現実ゴーグル、拡張現実ゴーグル、複合現実ゴーグル、モバイルフォン、スマートフォン、タブレット、スクリーン上の投影された画像、または視覚的対話システムの任意の表示デバイスであってよい。
【００１０】
・センサ
図２を参照すると、センサ１０２は、弾性変形可能材料１０４を含む。そのような弾性変形可能材料は、スパンデックス、軟質ゴム、シリコーン、天然繊維、ポリマー、綿、ナイロン、その他の糸、布、スマートテキスタイル、衣類、またはその他の関係するテキスタイルなどの、１以上の材料を含んでいてもよいし、これらは、通気性があってもよいし、さもなくば、快適さまたはその他の理由で選択されてもよい。さらに、センサ１０２の１以上の材料は、テキスタイルの布構造、繊維組成、機械的特性、手の特性、快適さ特性、センサ配置のための適切な方向、またはその他の要因が、例えば本明細書に記載されているものなどの正確な測定を容易にするように選択されてよい。
【００１１】
さらに、弾性変形可能材料１０４は、身体の前腕１０６にぴったりと受けとめられる（または適合する）ようなサイズとされており、前腕１０６を取り囲むように構成される。したがって、センサ１０２は、センサのテキスタイルと呼ばれてよい。センサ１０２は、例えば、変形センサ１０８および１１０などの複数の変形センサを含む。センサ１０２が前腕１０６に装着されるとき、センサ１０２の変形センサは、前腕１０６の外面に置かれ、前腕１０６内の筋肉、骨、腱、または他の組織の動きによって引き起こされうる前腕１０６の変形を測定するように置かれる。
【００１２】
図示の実施形態において、センサ１０２の変形センサは、全体として１１２で示されている変形センサの行、全体として１１４で示されている変形センサの行、全体として１１６で示されている変形センサの行、および全体として１１８で示されている変形センサの行を含む２次元のアレイで、センサ１０２内に置かれる。変形センサ１１２、１１４、１１６、および１１８の行は、互いから隔置されており、したがってセンサ１０２が前腕１０６に装着されるとき、変形センサ１１２、１１４、１１６、および１１８の行は、前腕１０６に沿った方向に互いから隔置され、変形センサ１１２、１１４、１１６、および１１８の各行は、前腕１０６に装着されたときに前後方向に互いから隔置される複数の変形センサを含む。したがって、センサ１０２の変形センサは、少なくとも二つの方向に互いから隔置され、したがって格子または２次元のアレイを形成する。センサ１０２はほんの一例であり、代替実施形態は異なってよい。例えば、代替実施形態において、変形センサは、解剖学的特徴に対応しそうな二つの方向に対する不規則なパターンなど、別の形で置かれてよい。例えば、橈骨動脈の拍動を検出するために、センサの高密度アレイが、橈骨動脈の近くに配置され得るし、前腕上の、動き検出のための他のセンサの近くに配置され得る。
【００１３】
また、センサ１０２はセンサ１０２の変形センサと通信するデータ処理ユニット１２０を含む。変形センサの各行は、変形センサ１１２の行に示されている伸縮性ワイア線１２２などのそれぞれの複数の伸縮性ワイア線を含んでいてもよく、伸縮性バス線１２４が、伸縮性のワイア線（例えば、伸縮性ワイア線１２２など）をデータ処理ユニット１２０に接続してもよい。
【００１４】
図示の実施形態において、データ処理ユニット１２０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）、ＷｉＦｉ、Ｚｉｇｂｅｅ（商標）、近距離通信（「ＮＦＣ」）、もしくは５Ｇプロトコル、または無線通信のための別のプロトコルに従って、コンピューティングデバイス１０３と無線で通信するように構成される。しかし、代替実施形態において、データ処理ユニット１２０は、１以上のワイアを使用して、または別の形で、コンピューティングデバイス１０３と通信してもよい。加えて、データ処理ユニット１２０は、それだけに限定されるものではないが、アナログ信号の調整および増幅、アナログ−デジタル変換、信号のフィルタリングおよび処理、信号の分類および認識、機械学習、ならびに無線データ転送を含む機能を実施してもよい。また、データ処理ユニット１２０は、電池および記憶デバイスを含んでいてもよいし、または、無線充電もしくは他のエネルギーをハーベスティングする構成要素、例えば、動きもしくは環境光からのエネルギー生成、を含んでいてもよい。
【００１５】
概して、情報（例えば、センサ１０２による変形に対する測定結果を表す情報など）は、無線または別の形でコンピューティングデバイス１０３へ実時間で転送されてよい。代替として、そのような情報は、データ処理ユニット１２０または他の場所に記憶され得るし、後にコンピューティングデバイス１０３へ転送され得る。
【００１６】
さらに、処理ユニット１２０とコンピューティングデバイス１０３との間の通信レートは、例えば、エネルギー使用要件または特定のアプリケーションで必要とされ得るデータの精度もしくはリフレッシュ速度に応じて、毎秒約数メガバイト、毎秒約数千バイト、毎秒約数バイト、毎時約数バイト、または毎日約数バイトとしてもよい。そのような通信レートは、例えばゲーミングおよびスポーツの応用例では速くてもよいし、他の応用例でははるかに遅くてもよい。そのような通信レートは、エネルギーを節約するように、例えば、需要が高いときは増大し、データに対する必要がほとんどまたは全くないときは減少するようにして、適宜、修正され得る。
【００１７】
また、データ処理ユニット１２０は、１以上の慣性測定ユニット（「ＩＭＵ」）、例えば、１以上の加速度計、１以上のジャイロスコープ、１以上の磁力計、またはこれらの二つ以上の組合せを含んでいてもよく、これらが、例えば、組織に対する空間基準点として動きの向きおよび角度を検出してもよい。処理ユニット１２０は、変形に対する測定結果（またはトポグラフィデータ）と、そのような１以上のＩＭＵからのデータと、を融合させてもよいし、それにより精度および機能を改善してもよい。データ処理ユニット１２０は、１以上の全地球測位システム（ＧＰＳ）能力（またはその他の１以上の位置決定デバイス）を含んでいてもよいし、それによりセンサ１０２の１以上の位置またはセンサ１０２の長距離の動きを識別することを容易にしてもよい。
【００１８】
また、データ処理ユニット１２０またはセンサ１０２は１以上の触覚デバイス、または、センサ１０２を装着している人物に触感もしくは他のフィードバックを印加しそうな他のデバイスを含んでいてもよい。
【００１９】
本明細書に記載されているものなどの変形センサは、米国特許第９，４９４，４７４号に記載されているセンサに類似していてもよい。例えば、図３を参照すると、変形センサ１０８がより詳細に示されており、電極１２６、電極１２８、および繊維メッシュ１３０を含み、繊維メッシュ１３０は、電極１２６および１２８間に延び、電極１２６および１２８に導電的に接触している。図４を参照すると、変形センサ１０８は、繊維メッシュ１３０をカプセル化する弾性変形可能なカプセル化フィルム１３２および１３４も含む。図４に示されているように、繊維メッシュ１３０は、例えば繊維１３６および１３８などの複数の細長い繊維を含み、各繊維は、導電性外面を有する電気導体を含む。また図３に示されているように、電気リード１４０が、電極１２６に導電的に接触していてもよく、電気リード１４２が、電気リード１２８に導電的に接触していてもよく、その結果、繊維メッシュ１３０の電気抵抗が測定されてもよい。例えば、米国特許第９，４９４，４７４号に記載されているように、繊維メッシュ１３０の電気抵抗は、繊維メッシュ１３０の歪みまたは変形を示していてもよい。
【００２０】
図５を参照すると、別の実施形態による変形センサが全体として１４４で示されており、変形センサ１４６および変形センサ１４８を含む。変形センサ１４６および１４８は、上述されている変形センサ１０８に類似していてもよいが、変形センサ１４６および１４８は、互いに対して略垂直に置かれてもよく、変形センサとしてともに機能してもよい。
【００２１】
上述されている変形センサはほんの例であり、代替実施形態は異なってよい。例えば、他の実施形態による変形センサは、１以上のカーボンブラックがベースの力感知および歪み感知のセンサ、１以上の容量性変形センサ、１以上のその他のタイプの力もしくは変形センサ、これらの二つ以上の組合せ、または身体のトポグラフィの変形および位置を抽出するためのその他の方法を含んでいてもよい。
【００２２】
センサ１０２はほんの一例であり、代替実施形態のセンサは異なってよい。例えば、代替実施形態のセンサは、身体に装着されなくてもよく、そのようなセンサは、例えば家具カバーまたは寝具としてもよい。
【００２３】
さらに、図示の実施形態は、一つのセンサ１０２を含むが、代替実施形態は、一つの身体上、または（例えば、図２０に示されているように）二つ以上の身体上の、二つ以上のセンサを含んでいてもよい。また図２０に示されているように、そのような複数のセンサは、１以上のコンピューティングネットワークを使用して相互通信下であってもよい。
【００２４】
・コンピューティングデバイス
概して、コンピューティングデバイス１０３は、仮想現実ゴーグル、拡張現実ゴーグル、複合現実ゴーグル、モバイルフォン、スマートフォン、テレビジョン画面、ゲーミングデバイス、画面に画像を投影するためのプロジェクタ、または視覚的対話システムの任意の表示デバイスのための、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレット、独立型コンピューティングデバイス、または任意のコンピューティングハードウェアを含んでいてもよい。
【００２５】
また、図１は、コンピューティングデバイス１０３とは分離されたセンサ１０２と、表示デバイス１０５とは分離されたコンピューティングデバイス１０３と、を示すが、いくつかの実施形態においては、センサ１０２がコンピューティングデバイス１０３と組み合わされてもよく、またはいくつかの実施形態においては、コンピューティングデバイス１０３が表示デバイス１０５と組み合わされてよい。さらに他の実施形態は、異なる形で分離されても組み合わされてもよい、１以上の異なる要素を含んでいてもよい。
【００２６】
図６を参照すると、コンピューティングデバイス１０３は、全体として１５０で示されていて、マイクロプロセッサ１５２を含む、プロセッサ回路を含む。また、プロセッサ回路１５０は、記憶メモリ１５４、プログラムメモリ１５６、および入出力（「Ｉ／Ｏ」）モジュール１５８を含み、これらは全て、マイクロプロセッサ１５２との通信下にある。
【００２７】
概して、記憶メモリ１５４は、例えば、本明細書に記載されている記憶コードを記憶するためのストアを含む。概して、プログラムメモリ１５６は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、例えば、本明細書に記載されているものなどのコンピューティングデバイス１０３の機能を実施させるプログラムコードを記憶する。記憶メモリ１５４およびプログラムメモリ１５６は、同じまたは異なるコンピュータ可読記憶媒体のうちの１以上で実現されてよく、様々な実施形態において、コンピュータ可読記憶媒体には、読取り専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、ハードディスクドライブ（「ＨＤＤ」）、ソリッドステートドライブ（「ＳＳＤ」）、１以上のクラウドまたはエッジクラウド記憶デバイスなどの遠隔メモリ、ならびに他のコンピュータ可読および／またはコンピュータ書込み可能記憶媒体のうちの１以上が含まれてよい。
【００２８】
Ｉ／Ｏモジュール１５８は、例えば本明細書に記載されている信号を受信、生成、および伝送するために、様々な信号インターフェース、アナログ−デジタル変換器（「ＡＤＣ」）、受信器、伝送器、および／または他の回路を含んでいてもよい。図示の実施形態において、Ｉ／Ｏモジュール１５８は、センサ１０２のデータ処理ユニット１２０から信号を（例えば、上述されているものなどの１以上のプロトコルに従って）受信するための入力信号インターフェース１６０と、１以上の出力信号を生成し、１以上の出力信号をディスプレイ１０５へ伝送してディスプレイ１０５を制御するための出力信号インターフェース１６２と、を含む。
【００２９】
Ｉ／Ｏモジュール１５８はほんの一例であり、代替実施形態では異なってよい。例えば、代替実施形態は、より多い、より少ない、または異なるインターフェースを含んでいてもよい。さらに、Ｉ／Ｏモジュール１５８は、コンピューティングデバイス１０３をコンピュータネットワーク（例えば、インターネットクラウドまたはエッジクラウドなど）に接続してもよく、そのようなコンピュータネットワークは、他のコンピューティングデバイスとのリアルタイム通信を容易にし得る。そのような他のコンピューティングデバイスは、例えば、遠隔対話を許可するため、コンピューティングデバイス１０３と対話し得る。
【００３０】
より概略的には、プロセッサ回路１５０はほんの一例であり、代替実施形態は異なってよい。例えば、代替実施形態において、コンピューティングデバイス１０３は、異なるハードウェア、異なるソフトウェア、または両方を含んでいてもよい。そのような異なるハードウェアは、例えば、二つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロプロセッサ１５２に対する１以上の代替物、個別論理回路、もしくは特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、またはこれらの１以上の組合せを含んでいてもよい。さらなる例として、代替実施形態において、記憶メモリ１５４、プログラムメモリ１５６、または両方のいくつかまたは全ては、クラウドストレージまたはさらに他のストレージとしてもよい。
【００３１】
記憶メモリ１５４は、筋骨格モデルストア１６４を含み、それは、身体の１以上の筋骨格モデルを表すコードを記憶するストア。例えば、そのような筋骨格モデルは、筋肉または他の組織の位置（また、それらの動き、収縮、および回旋）が、身体部分の相対位置、または身体の関節の屈曲、伸展、もしくは回旋の角度にどのように関連付けられ得るかの表現を含めて、骨、筋肉（例えば、浅指屈筋の筋束など）、腱、筋膜、動脈、および他の組織を表してもよい。いくつかの実施形態において、センサ１０２の変形センサは、筋骨格モデルの特に重要な身体部分の変形を測定するように置かれてよい。
【００３２】
・プログラムメモリ
概して、プログラムメモリ１５６は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、例えばディープニューラルネットワーク、ディープラーニング、またはサポートベクターマシンなどの機械学習または人工知能アルゴリズムを実施させるプログラムコードを含んでいてもよい。さらに、プログラムメモリ１５６は、プロセッサ回路１５０に、クラウド仮想マシンを実施させることをしてもよい。
【００３３】
プログラムメモリ１５６は、図７に概略的に示されているプログラムコード１６６を含む。図６および図７を参照すると、プログラムコード１６６は、ブロック１６８で始まり、マイクロプロセッサ１５２によって実行されると、プロセッサ回路１５０に対して、前腕１０６の少なくとも一部分の変形に対する、センサ１０２による１以上の測定結果を表す１以上の信号を、入力信号インターフェース１６０で受信させ、変形に対する１以上の測定結果を表すコードを記憶メモリ１５４内の入力バッファ１７０内に記憶させるようにするコードを含む。
【００３４】
図８は、入力バッファ１７０内のコードによって表されうる変形に対する１以上の測定結果の一例の概略図である。図８は、全体として１７２および１７４で示されている行などの複数の行と、全体として１７６、１８０、１８２、および１８４で示されている列などの複数の列と、を含むトポグラフィを示す。図２および図８を参照すると、図示の実施形態において、変形センサ１０８によって測定された変形の測定結果は、図８で行１７２および列１７６内に示され得る。同様に、変形センサ１０８と位置合わせされているが他の行（例えば、行１１４、１１６、および１１８など）内に位置する他の変形センサによる変形の測定結果は、図８で行１７２内に位置するが、他の列内に示され得る（例えば、それぞれ行１１４、１１６、および１１８内に位置する変形センサに対する列１８０、１８２、および１８４など）。同様に、変形センサ１１０によって測定された変形の測定結果は、図８で行１７４および列１７６内に示され、行１１４内の変形センサの変形の測定結果は、列１８０内に示され、行１１６内の変形センサの変形の測定結果は、列１８２内に示され、行１１８内の変形センサによる変形の測定結果は、列１８４内に示され得る。言い換えれば、図８は、前腕１０６の少なくとも一部分の位置の変形の測定結果に対応するトポグラフィを示し、それらの変形の測定結果は、前腕１０６のそのような位置でそれぞれの変形センサによって測定される。
【００３５】
図８は、一実施形態による、前腕１０６の手１８６の指が開いているときの変形の測定結果を示す。図９は、手１８６の指が拳の中に置かれているときの前腕１０６の変形の測定結果を示す。図１０は、手１８６の人差し指１８８が指差し位置にあるときの前腕１０６の変形の測定結果を示す。
【００３６】
変形センサ１１０によって測定された変形の測定結果は、例えば、前腕１０６の異なる位置で変形センサによって生成される１以上の信号における相対的な変化を（例えば、百分率で）提供し得る運動組織動的トポグラフィ（ＭＴＤＴ）マップで表されてもよい。図８から図１０に示されているトポグラフィの例は、前腕１０６の前側（または屈筋）および後側（または伸筋）において前腕１０６の肘から手首までで感知されたＭＴＤＴに対するものである。図８から図１０に示されているトポグラフィの例は、この実施形態における変形センサによって測定され得る。
【００３７】
図２および図６を再び参照すると、筋骨格モデルストア１６４内のコードによって表される筋骨格モデルは、解剖学的特徴を含んでいてもよく、センサ１０２の変形センサは、時間とともに、そのような解剖学的特徴に対し、様々な位置を取ってもよい。したがって、概して、センサ１０２の変形センサの位置は、筋骨格モデルストア１６４内のコードによって表される筋骨格モデル内の解剖学的特徴の位置に較正されてよい。したがって、図６および図７を再び参照すると、ブロック１６８の後、プログラムコード１６６は、ブロック１９０へ進むことができ、ブロック１９０は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、センサ１０２の変形センサの位置が筋骨格モデルの解剖学的特徴に対して較正されているかどうかを判定させるコードを含む。較正されていない場合、プログラムコード１６６は、ブロック１９２へ進み、ブロック１９２は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、解剖学的特徴に対する変形センサの位置を較正させるコードを含む。ブロック１９２の後、プログラムコード１６６は、ブロック１９４へ進み、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、位置較正を表すコードを、記憶メモリ１５４内の位置較正ストア１９６内に記憶させるコードを含む。概して、そのような位置較正を表すコードは、センサ１０２内、位置較正ストア１９６内、プロセッサ回路１５０内の他の場所、クラウドストレージ内、または他の場所において、事前に記憶され得る較正データから、検索または補正され得る。
【００３８】
ブロック１９４の後、またはブロック１９０で変形センサの位置が解剖学的特徴に対して較正されている場合、プログラムコード１６６は、ブロック１９８へ進み、ブロック１９８は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、ブロック１６８で受信されて入力バッファ１７０内に記憶された変形の測定結果に従って、センサ１０２の変形センサの下に横たわる１以上の身体部分の位置を推定させるコードを含む。概して、そのような横たわる身体部分は、１以上の筋肉、１以上の骨、１以上の腱、１以上の他の身体部分、またはこれらの二つ以上の組合せを含んでいてもよい。ブロック１９８のコードは、身体の一部分の変形を１以上の筋肉の位置に関連付けるように訓練された統計的学習アルゴリズムを伴ってもよい。次いでプログラムコード１６６は、ブロック２００へ進み、ブロック２００は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、推定された筋肉位置を表すコードを、記憶メモリ１５４内の、横たわる身体部分位置ストア２０２内に記憶させるコードを含む。そのような身体部分に関するそのような情報は、後の検索のために、記憶メモリ１５４内、クラウドストレージ内、または他の場所に記憶されてよい。そのような身体部分に関するそのような情報は、例えば、筋肉のサイズもしくは活動、筋肉の形状もしくはフィットネス、身体部分のサイズ、身体部分の周りのセンサの適合性および伸張、または、これらの二つ以上の組合せを示してもよい。
【００３９】
図１１を参照すると、解剖学的モデルは、前腕１０６内の、第１の前筋２０４のモデル表現、第２の前筋２０６のモデル表現、および後筋２０８のモデル表現を含んでいてもよい。前筋２０４は、方向２１０に可動できてもよいし、前筋２０６は、方向２１２に可動できてもよいし、後筋２０８は、方向２１４に可動できてもよい。センサ１０２の変形センサによる前腕１０６の変形に対する測定結果は、例えば、筋肉２０４、２０６、および２０８などの筋肉の位置をそれぞれの運動方向２１０、２１２、および２１４に沿って示し得るし、ブロック１９８のコードは、そのような運動方向に沿ってそのような筋肉のそれぞれの位置を推定してもよい。
【００４０】
別の例として、図１２および図１３を参照すると、前腕１０６は、尺骨２１６および橈骨２１８を含む。図１２に示されている位置から図１３に示されている位置への尺骨２１６および橈骨２１８の回旋は、前腕１０６の変形を引き起こし、そのような変形に対する測定結果は、尺骨２１６および橈骨２１８のそのような動きを示す。ブロック１９８のコードは、前腕１０６のそのような変形から、尺骨２１６および橈骨２１８のそのような位置を推定してもよい。
【００４１】
図６および図７を再び参照すると、ブロック２００後、プログラムコード１６６は、ブロック２２０へ進むことができ、ブロック２２０は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、横たわる身体部分ストア２０２の位置に記憶されている横たわる部分の位置から１以上の関節角を推定させるコードを含む。いくつかの実施形態において、例えば、ブロック２２０のコードは、特定の筋束（例えば、橈側手根屈筋、浅指屈筋、または総指伸筋など）の位置を、前腕１０６、手１８６、手１８６の指、前腕１０６に近接する肘、または前腕１０６と同じ腕の肩の１以上の骨同士の間の角度に関連付けてもよい。プログラムコード１６６は、ブロック２２２へ進み、ブロック２２２は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、ブロック２２０で推定された１以上の関節角を表すコードを、記憶メモリ１５４内の関節角ストア２２４内に記憶させるコードを含む。図１１を参照すると、例えば、ブロック２２０のコードは、プロセッサ回路１５０に、手１８６と前腕１０６の長手方向軸２２８との間の角度２２６を推定させてもよい。別の例として、ブロック２２０のコードは、プロセッサ１５０に、手１８６と人差し指１８８との間の角度２３０を推定させてもよい。別の例として、図１２および図１３を参照すると、ブロック２２０のコードは、プロセッサ回路１５０に、基準平面２３４からの角度２３２を推定させてもよい。
【００４２】
図示の実施形態が示すように、本明細書に記載されているものなどの実施形態は、身体の一部分（図示の実施形態では、前腕１０６）の変形から、変形が測定された身体の第１の部分（図示の実施形態では、前腕１０６）と、センサ（図示の実施形態では、センサ１０２）内ではなく、変形が測定された身体の部分（図示の実施形態では、前腕１０６）の外側に位置し（またはそこから隔置され）、変形が測定された身体の部分に対して相対的に可動できる身体の第２の部分（手１８６または手１８６の１以上の指など）との間の１以上の関節角を推定してもよい。
【００４３】
図６および図７を再び参照すると、ブロック２２２の後、プログラムコード１６６は、ブロック２３６へ進むことができ、ブロック２３６は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、関節角ストア２２４内に記憶された１以上の関節角から、１以上の解剖学的位置（または姿勢）を推定させるコードを含む。プログラムコード１６６は、ブロック２３８へ進み、ブロック２３８は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、ブロック２３６で推定された１以上の解剖学的位置を表すコードを、記憶メモリ１５４内の解剖学的位置ストア２４０内に記憶させるコードを含む。そのような解剖学的位置または姿勢は、拳、指差している指、またはその他の解剖学的位置もしくは姿勢を含んでいてもよい。
【００４４】
身体部分の間のそのような関節角または身体部分の解剖学的位置は、より概略的には、そのような身体部分のトポグラフィと呼ばれ得る。概して、身体部分のトポグラフィは、身体部分の相対的な位置または向きを指してもよい。さらに、図示の実施形態が示すように、本明細書に記載されているものなどの実施形態は、身体の一部分（図示の実施形態では、前腕１０６）の変形から、センサ（図示の実施形態では、センサ１０２）内ではなく、変形が測定された身体の部分（図示の実施形態では、前腕１０６）の外側に位置し（またはそこから隔置され）、変形が測定された身体の部分に対して相対的に可動できる１以上の関節角、１以上の解剖学的位置、または（より概略的に）１以上の身体部分（手１８６および手１８６の指）のトポグラフィを推定してもよい。
【００４５】
別の例として、前腕１０６に近接する肘、手１８６の１以上の指、前腕１０６と同じ腕の肩、または、さらに他の身体部分、における動きは、前腕１０６の変形に対する測定から推定されてよい。
【００４６】
解剖学的位置ストア２４０内に記憶されている一つの解剖学的位置、またはそれぞれの異なる時間における一連の解剖学的位置は、ジェスチャまたはユーザ入力を表してもよい。したがって、ブロック２３８後、プログラムコード１６６は、ブロック２４２へ進み、ブロック２４２は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、解剖学的位置ストア２４０内に記憶されている一つの解剖学的位置、またはそれぞれの異なる時間における一連の解剖学的位置が、ジェスチャまたはユーザ入力を表してもよいかどうかを判定させるコードを含む。
【００４７】
それぞれの異なる時間における一連の解剖学的位置の一例が、図１４に示されており、図１４は、拳の解剖学的位置内の手１８６に関連付けられた変形の測定結果２４６、人差し指１８８が指差し位置にある解剖学的位置内の手１８６に関連付けられた変形の測定結果２４８、および開いている解剖学的位置内の手１８６に関連付けられた変形の測定結果２５０を含む変形の測定結果２４４の時系列を概略的に示す。
【００４８】
ブロック２４２で、解剖学的位置ストア２４０内に記憶されている解剖学的位置、またはそれぞれの異なる時間における一連の解剖学的位置が、ジェスチャまたはユーザ入力を表すことをしてもよい場合、プログラムコード１６６は、ブロック２５２へ進み、ブロック２５２は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、ブロック２４２で識別されたジェスチャまたはユーザ入力を表す１以上のコードを、記憶メモリ１５４内のジェスチャまたはユーザ入力ストア２５４内に記憶させるコードを含む。
【００４９】
ブロック２５２後、またはブロック２４２でジェスチャまたはユーザ入力が識別されなかった場合、プログラムコード１６６は、ブロック２５６へ進み、ブロック２５６は、マイクロプロセッサ１５２によって実行されたとき、プロセッサ回路１５０に、横たわる身体部分ストア２０２の位置内に記憶されている１以上の横たわる身体部分のそれぞれの位置、関節角ストア２２４内に記憶されている１以上の関節角、解剖学的位置ストア２４０内に記憶されている１以上の解剖学的位置、ジェスチャまたはユーザ入力ストア２５４内に記憶されている１以上のジェスチャもしくはユーザ入力、またはこれらの二つ以上の組合せに応答して、１以上の出力信号を、出力信号インターフェース１６２に生成させるコードを含む。
【００５０】
ブロック２５６後、プログラムコード１６６は、上述されているブロック１６８に戻ることができ、したがって測定および推定は、一定期間にわたって反復的に処理されてよい。
【００５１】
他の推定が行われてもよい。例えば、動きの速度、力、または両方は、例えば筋肉がどれだけ強力にまたはどれだけ急速に収縮するかの１以上の測定または推定から、検出または推定されてよい。センサ１０２（または別の装着物または他の衣類）の適合性および特有のユーザに対する筋肉の体積もまた、測定および推定されてよい。そのような測定または推定は、一定期間にわたって筋肉のサイズが変化したかどうかを示し得る。
【００５２】
概して、１以上の出力信号は、異なる応用例において、上述されているものような推定またはセンサ１０２によって測定された変形に基づく計算に応じて、表示デバイス１０５または１以上のその他の表示デバイスを制御してもよい。例えば、１以上の出力信号は、ゲーミングアプリケーションで表示デバイス１０５を制御することができ、あるいは１以上の出力信号は、仮想現実、拡張現実、または複合現実ディスプレイを制御してもよい。別の例として、１以上の出力信号は、１以上のロボットデバイスを制御してもよい。別の例として、１以上の出力信号は、表示デバイス１０５に、１以上の異なる時点で、解剖学的位置ストア２４０内に記憶されている１以上の解剖学的位置を表示させるようにしてもよく、そのようなディスプレイは、スポーツパフォーマンスの分析、医療診断、またはその他の目的のために、身体の動きの分析を容易にし得る。代替実施形態において、プログラムコードは、プロセッサ回路１５０に、特有の筋束または骨または腱の動きに基づいて、ジェスチャまたはユーザ入力を予測させてもよい。
【００５３】
また概して、表示デバイス１０５のそのような制御は、リアルタイムであってもよいし、遅延していてもよい。例えば、センサ１０２による変形に対する測定結果に応答した表示デバイス１０５の制御は、ゲーミングアプリケーション、仮想現実、拡張現実、もしくは複合現実ディスプレイ、または１以上のロボットデバイスをリアルタイムで制御することを伴い得るし、あるいは、センサ１０２による変形に対する測定から推定された解剖学的位置をリアルタイムで表示してもよい。代替として、表示デバイス１０５のそのような制御は遅延していてもよい。例えば、センサ１０２による変形に対する測定結果から推定された解剖学的位置は、経時的に記憶および蓄積されてよく、後に表示されてよい。
【００５４】
要約すると、上述されている実施形態において、ユーザが手１８６の指、手１８６、または前腕１０６を動かしたとき、前腕１０６の時間依存ＭＴＤＴを形成するために、変形センサによる変形の測定結果が使用されてよく、時間依存ＭＴＤＴは、前腕１０６内の特有の筋束、骨、腱、またはこれらの二つ以上の動き（例えば、漸進的な動きなど）を表すものであってもよいし、そのような動きは、ジェスチャ間の遷移を含む手１８６または手１８６の１以上の指の動き（例えば、漸進的な動きなど）に（例えば、リアルタイムで）関係付けられてもよい。
【００５５】
図１５から図１７を参照すると、別の実施形態によるセンサ２５８が、身体の下腿２６０にぴったりと受けとめられるようなサイズであり、下腿２６０を取り囲むように構成された弾性変形可能材料を含む。センサ２５８はまた、例えば、変形センサ２６２および２６４などの複数の変形センサを含み、センサ２５８の変形センサは、２次元のアレイでセンサ２５８内に置かれ、互いから隔置されており、したがってセンサ２５８が下腿２６０に装着されたとき、センサ２５８の変形センサは、少なくとも二つの方向に互いから隔置され、したがって格子または２次元のアレイを形成する。センサ２５８はまた、上述されているデータ処理ユニット１２０と同様に機能してもよいデータ処理ユニット２６６を含む。
【００５６】
この実施形態において、センサ２５８は、歩行パターン、足取り、または走りの癖の正確な検出および監視のためにＭＴＤＴ監視を提供してもよい。図１５から図１７を参照すると、センサ２５８の複数の変形センサは、ふくらはぎの筋肉（例えば、腓腹筋、長指伸筋、または前脛骨筋）、腱、および筋膜を範囲に含むことができ、それにより例えば、爪先離れ段階（図１５に示されている）、遊脚期（図１６に示されている）、および踵接地（図１７に示されている）を含む、歩行および走りの異なる段階中の下腿の動きから、正確でリアルタイムのＭＴＤＴを測定することを容易にしてもよい。
【００５７】
センサ２５８は下腿２６０上に示されているが、他の実施形態のセンサは、大腿、腰、１以上の臀部、またはこれらの二つ以上の組合せなどの身体部分の動きを感知してもよい。
【００５８】
図１８および図１９を参照すると、別の実施形態によるセンサ２６８が、身体の胴２７０にぴったりと受けとめられるようなサイズであり、胴２７０を取り囲むように構成された弾性変形可能材料を含む。センサ２６８はまた、例えば、変形センサ２７２および２７４などの複数の変形センサを含み、センサ２６８の変形センサは、２次元のアレイでセンサ２６８内に置かれ、互いから隔置されており、したがってセンサ２６８が胴２７０に装着されたとき、センサ２６８の変形センサは、少なくとも二つの方向に互いから隔置され、したがって格子または２次元のアレイを形成する。また、センサ２６８は、上述されているデータ処理ユニット１２０と同様に機能し得るデータ処理ユニット２７６を含む。
【００５９】
胴２７０の前側および後側の両方（例えば、胸部、腹部、および背中）における変形センサ２７２および２７４などの複数の変形センサの正確な配置は、上半身の一部または全てからＭＴＤＴデータを測定することを可能にし得る。加えて、胴２７０（または例えば、胸部および上腹部）に配置された変形センサは、呼吸速度、呼吸パターン、心拍数、心拍変動、またはその他の生命徴候を測定してもよい。複数の変形センサは、胴２７０の前側および後側の両方からＭＴＤＴを測定することができ、これは、肩の伸張および／または胴２７０の回旋運動などの身体の動きに関連付けられ得る。
【００６０】
他の実施形態のセンサは、シャツ、トップス、ベスト、または他の上半身の衣服もしくは装着物としてもよい。
【００６１】
・代替実施形態
システム１００はほんの一例であり、代替実施形態は異なってよい。
【００６２】
例えば、図２０を参照すると、身体の少なくとも二つの部分のトポグラフィを推定するシステムが、全体として２７８で示されており、第１の身体上のセンサ２８０および２８２と、第１の身体とは異なる第２の身体上のセンサ２８４および２８６と、コンピューティングデバイス２８８と、表示デバイス（テレビジョンなど）２９０と、第１の身体上の表示デバイス（仮想現実、拡張現実、または複合現実ゴーグルなど）２９２と、第２の身体上の表示デバイス（仮想現実、拡張現実、または複合現実ゴーグルなど）２９４と、を含む。
【００６３】
図２０に示されているように、センサ２８０および２８２ならびに表示デバイス２９２は、例えば無線プロトコルを使用して互いに通信してもよく、センサ２８４および２８６ならびに表示デバイス２９４は、例えば無線プロトコルを使用して互いに通信してもよい。また、図２０に示されているように、コンピューティングデバイス２８８およびセンサ２８６は、コンピュータネットワーク（インターネットなど）２９６を使用して互いに通信してもよい。
【００６４】
概して、異なる実施形態は、同じ身体に複数のセンサを含むことができ、これらの複数のセンサは、互いに通信してもよく、単一のセンサより正確または包括的に測定を容易にし得る。さらに、複数の身体上の１以上のセンサ（例えば、図２０に示されている）は、共同作業、ゲームプレー、または他の対話を容易にし得る。そのような複数の身体は、互いに近くても（例えば、同じ室内）互いから遠くてもよい。
【００６５】
さらに、本明細書に記載されているものなどの複数のコンピューティングデバイスは、同じまたは相補形のプログラムを実行してもよく、コンピュータネットワーク（例えば、インターネットなど）を使用して互いに対話してもよい。
【００６６】
・結び
要約すると、本明細書に記載されているものなどのセンサは、身体の１以上の部分に装着されてよく、身体の１以上の他の部分の動きに関連付けられ得る変形を測定し得る。そのような関連付けは、例えば、仮想現実、拡張現実、複合現実、ロボット制御、他の人間とコンピュータとの対話、健康管理、リハビリテーション、スポーツおよびウェルネス、またはゲーミングなどのアプリケーションに対する入力を提供し得る。
【００６７】
特有の実施形態が記載および例示されているが、そのような実施形態は、添付の特許請求の範囲に従って解釈される本発明を限定するものではなく、例示のみを目的とすることを解釈されたい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【国際調査報告】
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