(57)【要約】本発明は、ダイナミックに入力される被検出信号が所望のパターンの信号に変化したことを検出するセンサ等に関し、単時間に構築でき、したがって低コストなセンサを提供することを目的とし、入力をＶ０、出力をＶ１、遅れをε１としたとき、基本的に、2004104917.tif 000033の式に従って出力Ｖ１を生成するニューロンを含む複数のニューロンを有し信号の流れのループが存在するリカレントニューラルネットワークにより構築されたパターンジェネレータを構築しておき、被検出信号を取り込み、該被検出信号が所望のパターンの信号に変化したときに、該被検出信号が該所望のパターン以外のパターンの信号であったときとは異なる出力を生成する。
2004104917.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ダイナミックに入力される被検出信号が所望のパターンの信号に変化したことを検出するセンサにおいて、
前記被検出信号を入力する信号入力部と、
入力に基づいてアナログ的な遅れを伴う出力を生成するニューロンを少なくとも１つ含む複数のニューロンを有し信号の流れのループが存在するリカレントニューラルネットワークにより構築されたパターンジェネレータとを備え、
前記パターンジェネレータが、前記信号入力部から入力された被検出信号を取り込み、該被検出信号が所望のパターンの信号に変化したときに、該被検出信号が該所望のパターン以外のパターンの信号であったときとは異なる出力を生成するものであることを特徴とするセンサ。
【請求項２】
前記パターンジェネレータは、入力をＶ０、出力をＶ１、遅れをε１としたとき、基本的に、
2004104917.tif 000031
の式に従って出力Ｖ１を生成するニューロンを含むものであることを特徴とする請求項１記載のセンサ。
【請求項３】
前記パターンジェネレータは、該パターンジェネレータ内部で生成した信号と前記被検出信号との内積を用いるものであることを特徴とする請求項１記載のセンサ。
【請求項４】
前記パターンジェネレータは、係数励振を用いるものであることを特徴とする請求項１記載のセンサ。
【請求項５】
前記パターンジェネレータは、該パターンジェネレータ内部で周期関数を生成するものであることを特徴とする請求項１記載のセンサ。
【請求項６】
前記パターンジェネレータは、該パターンジェネレータ内部で多項式で表わされる非周期関数を生成するものであることを特徴とする請求項１記載のセンサ。
【請求項７】
プログラムを実行する情報処理装置内で実行され、該情報処理装置を、ダイナミックに入力される被検出信号が所望のパターンの信号であるか否かを検出するセンサとして動作させるセンサプログラムであって、
前記情報処理装置を、
前記被検出信号を入力する信号入力部と、
入力に基づいてアナログ的な遅れを伴う出力を生成するニューロンを少なくとも１つ含む複数のニューロンを有し信号の流れのループが存在するリカレントニューラルネットワークにより構築されたパターンジェネレータとを備え、
前記パターンジェネレータが、前記信号入力部から入力された被検出信号を取り込み、該被検出信号が所望のパターンの信号に変化したときに、該被検出信号が該所望のパターン以外のパターンの信号であったときとは異なる出力を生成するものであるセンサとして動作させることを特徴とするセンサプログラム。
【請求項８】
前記パターンジェネレータは、入力をＶ０、出力をＶ１、遅れをε１としたとき、基本的に、
2004104917.tif 000032
の式に従って出力Ｖ１を生成するニューロンを含むものであることを特徴とする請求項７記載のセンサプログラム。
【請求項９】
前記パターンジェネレータは、該パターンジェネレータ内部で生成した信号と前記被検出信号との内積を用いるものであることを特徴とする請求項７記載のセンサプログラム。
【請求項１０】
前記パターンジェネレータは、係数励振を用いるものであることを特徴とする請求項７記載のセンサプログラム。
【請求項１１】
前記パターンジェネレータは、該パターンジェネレータ内部で周期関数を生成するものであることを特徴とする請求項７記載のセンサプログラム。
【請求項１２】
前記パターンジェネレータは、該パターンジェネレータ内部で多項式で表わされる非周期関数を生成するものであることを特徴とする請求項７記載のセンサプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、ダイナミックに入力される被検出信号が所望のパターンの信号に変化したことを検出するセンサ、およびプログラムを実行する情報処理装置内で実行され、その情報処理装置をそのようなセンサとして動作させるセンサプログラムに関する。
【背景技術】  従来よりセンサの処理として様々な処理形態が用いられてきているが、そのうちの１種としてニューラルネットワークをセンサの処理に用いる処理形態が用いられている（例えば特許文献１〜３参照）。ここでいうニューラルネットワークは、人間等の神経網をモデル化した人工ニューラルネットワークをいい、信号の流れの上流と下流の区別が存在し信号の流れのループが存在しない階層化ニューラルネットワークと、信号の流れのループが存在するリカレントニューラルネットワークに大別される。
図１は、階層化ニューラルネットワーク（ＬＮＮ：Ｌａｙｅｒｅｄ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）のモデルを示した図である。
ここでは、入力層、中間層、出力層の各層にニューロンが配置されており、このＬＮＮへの入力は全て入力層のニューロンで受け取られ、入力層の各ニューロンの出力が中間層の各ニューロンに伝えられ、中間層の各ニューロンの出力が出力層のニューロンに伝えられ、その出力層のニューロンからの出力がこのＬＮＮの出力となる。
図２は、図１に示すＬＮＮを構成する各ニューロンのモデルを示す図、図３は、そのニューロンの入出力の関係を規定するシグモイド関数を示す図である。
図２に示すように、前段側から複数の入力Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，…，Ｘｉがあると、各結合強度をＷ１，Ｗ２，Ｗ３，…，Ｗｉとし、このニューロンは、
2004104917.tif 000003
を全体としての入力として受け取り、このニューロンでは、図４のシグモイド関数
2004104917.tif 000004
に従う出力Ｙ＝ｆ（Ｘ）が生成される。
このＬＮＮに関しては、結合強度Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，…，Ｗｉと呼ばれる各係数の値を決定する必要がある。この係数の決定方法としてＢＰ法（Ｂａｃｋ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ法）が知られており、いわゆる教師付き、教師なし学習など様々な学習法が存在する。
このＬＮＮは、基本的に入力にフィルタをかけて出力するものであり、ＢＰ法によってフィルタの係数（上記の結合係数Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，…，Ｗｉ）を定めることができる。
ニューラルネットワークのもう１つのモデルとしてリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）が知られている。
図４は、ＲＮＮのモデルを示す図である。
図１のＬＮＮは、入力側から出力側に向かって整然と信号が流れて行くのに対し、図４のＲＮＮは、入力側のニューロンから出力側のニューロンに向かって信号が伝えられるだけでなく、出力側のニューロンから入力側のニューロンに向かって信号が伝えられることにより、信号の流れのループが存在する。
このＲＮＮは盛んに研究されており、上述のＬＮＮにおけるＢＰ法のような、ＲＮＮの学習方法についてもいくつか提案されている（特許文献１〜３参照）。
特許文献１〜３に代表されるような、従来、センサの処理に用いられてきたニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの非線形効果を利用するものであり、学習に極めて長時間を要するという欠点があり、実用性に欠けている。学習に要する時間を短縮化する試みもあるが（特許文献４参照）、学習時間を飛躍的に短縮化することは不可能である。
【特許文献１】      特開平４−１５６６１０号公報
【特許文献２】      特開平８−１２３４８６号公報
【特許文献３】      特開平９−１６０５９０号公報
【特許文献４】      特開平９−２４４６９６号公報
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記事情に鑑み、長時間の学習が不要であって、単時間に構築でき、したがって低コストなセンサ、および開発コストの低いセンサプログラムを提供することを目的とする。
【発明の開示】
上記目的を達成する本発明のセンサは、ダイナミックに入力される被検出信号が所望のパターンの信号に変化したことを検出するセンサにおいて、被検出信号を入力する信号入力部と、入力に基づいてアナログ的な遅れを伴う出力を生成するニューロンを少なくとも１つ含む複数のニューロンを有し信号の流れのループが存在するリカレントニューラルネットワークにより構築されたパターンジェネレータとを備え、上記パターンジェネレータが、信号入力部から入力された被検出信号を取り込み、被検出信号が所望のパターンの信号に変化したときに、その被検出信号が所望のパターン以外のパターンの信号であったときとは異なる出力を生成するものであることを特徴とする。
ここで、上記のアナログ的な遅れ」とは、入力の値変化に対して出力の値が滑らかに遅れて変化するという現象を伴う遅れをいう。
本発明のセンサは、図５を参照して説明した、信号のループを有するリカレントニューラルネットワークを採用したパターンジェネレータを備えたものであるが、このリカレントニューラルネットワークを構成するニューロンの中に、入力に基づいて上記の定義におけるアナログ的な遅れを伴う出力を生成する遅れニューロンを含ませることにより、例えば様々な周期の三角関数を実現して任意の波形の周期信号を生成したり、多項式を実現して様々な波形の非周期信号を生成することができ、ダイナミックに入力される被検出信号がそのような周期信号もしくは非周期信号に一致した周期信号もしくは非周期信号に変化したか否かを検出することができる。
本発明にいうパターンジェネレータは、被検出信号が所望の周期信号もしくは非周期信号に一致したときに不一致のときとは異なる出力を生成するように組み立てられていればよく、所望の周期関数もしくは非周期関数が分かっているときは、そこに、従来のニューラルネットワークにいう‘学習’に相当するような学習は不要である。
あるいは、本発明のセンサの場合、上記の遅れニューロンを使って様々な周期の三角関数を実現したり様々な次数の多項式で表わされる関数を実現したりすることができるため、どの程度の精度の周期関数あるいは非周期関数を必要とするか不明の場合であっても、より低次の項（周期関数の場合は長周期の三角関数、多項式の場合は次数の低い項）から順次に係数を決定していき、必要な精度の周期関数あるいは非周期関数を実現できた段階で、それより高次の項は無視する（パターンジェネレータに組み入れない）ようにすればよく、所望の周期関数あるいは非周期関数の必要精度を‘学習’するにあたっても、全ての係数を同時に決定しようとするような従来のニューラルネットワークにいう‘学習’と比べ、後述する例では、１０５７倍程度もの天文学的な数字で表わされるほどの学習時間の短縮化が実現でき、したがって単時間に構築され、開発コストを極めて低く押さえたセンサを実現することができる。
ここで、本発明のセンサにおいて、上記パターンジェネレータは、入力をＶ０、出力をＶ１、遅れをε１としたとき、基本的に、
2004104917.tif 000005
の式に従って出力Ｖ１を生成するニューロンを含むものであることが好ましい。
ここでのニューロンは、基本的には例えば上記（３）式のように表現されるが、以下のような変形を許容するものであることが好ましい。すなわち、
（ａ）複数の入力を受けそれら複数の入力の総和に基づいてアナログ的な遅れを伴う出力を生成する。
（ｂ）入力に重みを付し重みを付した入力に基づいてアナログ的な遅れを伴う出力を生成する。
（ｃ）上記の、入力に重みを付するニューロンの場合に、その重みを別のニューロンの出力に応じて変更する。
（ｄ）ニューロンの遅れを別のニューロンの出力に応じて変更する。
（ｅ）入力が閾値を越える場合に入力に代えて閾値を採用する。
上記の定義における「アナログ的な遅れ」をできるだけ単純な数式で表現すると、上記（３）式のように表現することができ、上記の定義における「アナログ的な遅れ」を表現するにあたり、上記（３）式よりも複雑な式を採用する必要性も見あたらないことから、「アナログ的な遅れ」を伴う出力を生成するニューロンの定義として上記（３）式を採用することが好ましい。
ここで、「入力が閾値を越える場合」には、複数の態様がある。すなわち、ここには、入力が閾値よりも小さい値のときに入力が有効となり、入力が閾値を小さい値から大きい値の方に越えると閾値が有効になるという、閾値が上限値となる態様や、これとは逆に、入力が閾値よりも大きい値のときに入力が有効となり、入力が閾値を大きい値から小さい値の方に越えると閾値が有効になるという、閾値が下限値となる態様がある。
以上のような変形を許容することにより、より広範な周期関数あるいは非周期関数を自在に構築することができる。
ここで、上記本発明のセンサにおいて、上記パターンジェネレータは、そのパターンジェネレータ内部で生成した信号と被検出信号との内積を用いることにより、被検出信号が所望のパターンの信号であるか否かを区別する出力を生成するものであってもよく、あるいは、上記パターンジェネレータは、係数励振を用いることにより、被検出信号が所望のパターンの信号であるか否かを区別する出力を生成するものであってもよい。
また、上記本発明のセンサにおいて、上記パターンジェネレータは、被検出信号の性質（検出しようとしている所望のパターンの信号が周期信号であるか非周期信号であるかなど）によってそのパターンジェネレータ内部で周期関数を生成するものであってもよく、あるいはそのパターンジェネレータ内部で多項式で表わされる非周期関数を生成するものであってもよい。
また、上記目的を達成する本発明のセンサプログラムは、プログラムを実行する情報処理装置内で実行され、その情報処理装置を、ダイナミックに入力される被検出信号が所望のパターンの信号であるか否かを検出するセンサとして動作させるセンサプログラムであって、上記情報処理装置を、被検出信号を入力する信号入力部と、入力に基づいてアナログ的な遅れを伴う出力を生成するニューロンを少なくとも１つ含む複数のニューロンを有し信号の流れのループが存在するリカレントニューラルネットワークにより構築されたパターンジェネレータとを備え、上記パターンジェネレータが、信号入力部から入力された被検出信号を取り込み、被検出信号が所望のパターンの信号に変化したときに、その被検出信号が所望のパターン以外のパターンの信号であったときとは異なる出力を生成するものであるセンサとして動作させることを特徴とする。
ここで、上記本発明のセンサプログラムにおいて、上記パターンジェネレータは、入力をＶ０、出力をＶ１、遅れをε１としたとき、基本的に、
2004104917.tif 000006
の式に従って出力Ｖ１を生成するニューロンを含むものであることが好ましい。
また、本発明のセンサプログラムにおいて、上記パターンジェネレータは、そのパターンジェネレータ内部で生成した信号と被検出信号との内積を用いるものであってもよく、あるいは上記パターンジェネレータは、係数励振を用いるものであってもよい。
さらに、本発明のセンサプログラムにおいて、上記パターンジェネレータは、そのパターンジェネレータ内部で周期関数を生成するものであってもよく、あるいは、上記パターンジェネレータは、そのパターンジェネレータ内部で多項式で表わされる非周期関数を生成するものであってもよい。
【図面の簡単な説明】  図１は、階層化ニューラルネットワーク（ＬＮＮ：Ｌａｙｅｒｅｄ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）のモデルを示した図である。
図２は、図１に示すＬＮＮを構成する各ニューロンのモデルを示す図である。
図３は、そのニューロンの入出力の関係を規定するシグモイド関数を示す図である。
図４は、ＲＮＮのモデルを示す図である。
図５は、コンピュータと、そのコンピュータとの間で通信を行なうロボットの外観図である。
図６は、ＺＭＰ法の原理説明図である。
図７は、図５に示したコンピュータのハードウェア構成図である。
図８は、本発明のセンサプログラムの一実施形態の概要を示す模式図である。
図９は、本発明のセンサの一実施形態を示すブロック図である。
図１０は、ニューロンの表記を示した図である。
図１１は、ニューロンどうしの接続の表記を示す図である。
図１２は、時間遅れのないニューロンを示す図である。
図１３は、その時間遅れのないニューロンの入出力の時間変化を示す図である。
図１４は、ε１≠０の遅れε１を有するニューロンを示す図である。
図１５は、その遅れε１を有するニューロンの入出力の時間変化を示す図である。
図１６は、複数入力のニューロンを示す図である。
図１７は、上限閾値を持つニューロンを示す図である。
図１８は、下限閾値を持つニューロンを示す図である。
図１９は、図１６を参照して説明した重み付けと、図１７，図１８を参照して説明した閾値との双方を含む一般的なニューロンを示した図である。
図２０は、スイッチを示す図である。
図２１は、ニューロンによる遅れの変更を示す図である。
図２２は、ニューロンによる結線の重みの変更を示す図である。
図２３は、２つのニューロンの組合せの一例を示す図である。
図２４は、図２３に示す組合せの２ニューロンの入出力を示す図である。
図２５は、三角関数生成器の一例を示す図である。
図２６は、図２５に示す三角関数生成器を複数組み合わせたネットワークを示す図である。
図２７は、三角関数発生器のもう１つの例を示す図である。
図２８は、ｎ次多項式生成器を示す図である。
図２９は、パターンジェネレータの基本的な一例を示す図である。
図３０は、パターンジェネレータの基本的なもう１つの例を示す図である。
図３１は、パターンジェネレータの、さらに異なる基本的な例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、本発明の実施形態について説明する。
以下に説明する本発明の実施形態としてのセンサは、一台のコンピュータと、そのコンピュータ内で動作する、本発明の実施形態としてのセンサプログラムとの組合せにより構成されたものである。
以下では先ず、本発明の実施形態としてのセンサを構成するコンピュータのハードウェアについて説明する。
図５は、コンピュータと、そのコンピュータとの間で通信を行なうロボットの外観図である。
ＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ハードディスク、通信ボード等が内蔵された本体部１０１、本体部１０１からの指示により表示画面１０２ａ上に画像や文字列を表示する表示装置１０２、コンピュータ１００に操作者の指示を入力するためのキーボード１０３、表示画面１０２ａ上の任意の位置を指定することにより、その指定時にその位置に表示されていたアイコン等に応じた指示を入力するマウス１０４、およびロボット２００との間で通信を行なうためのアンテナ１０５を備えている。
本体部１０１は、さらに外観上、フレキシブルディスク（図示せず）、ＣＤ−ＲＯＭ３００がそれぞれ装填されるＦＤ装填口１０１ａ、ＣＤ−ＲＯＭ装填口１０１ｂを有しており、それらの内部には、それらの装填口１０１ａ，１０１ｂから装填されたフレキシブルディスク（ＦＤ）やＣＤ−ＲＯＭ３００をドライブしてアクセスするＦＤドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブも内蔵されている。
一方、ロボット２００は、人体に似せた形状を有し、人間の躰の関節に相当する部分に２つの部材どうしの間の角度の調節が自在な関節を有し、さらに人間の目に対応する部分にカメラ、人間の耳に対応する部分にマイクロホン、人間の手先に相当する部分に接触センサを備えるなど、このロボットには各種の検出部が備えられている。また、このロボットには通信設備が内蔵されており、コンピュータ１００との間で通信を行ない、コンピュータ１００に向けて各種の検出部の信号を送信し、コンピュータ１００からは制御信号を受信してその制御信号に基づいて二足歩行などの動作を行なうように構成されている。
このコンピュータ１００には、ロボット２００に相当する、アルゴリズム上で構築したロボットが内蔵されており、このコンピュータ１００を用いて構築されたロボット２００の動作を制御するための制御アルゴリズムは、直ちにロボット２００の動作制御に用いるのではなく、先ずは、コンピュータ１００内に構築されたアルゴリズムとしてのロボットをその制御アルゴリズムで動作させることにより動作シミュレーションが行なわれ、意図した通りの動作を行なうことが確認された後、その制御アルゴリズムが、ハードウェア的に製作されたロボット２００に適用される。
ロボット２００の制御に関しては、一例として、従来から採用されているＺＭＰ法（Ｚｅｒｏ  Ｍｏｍｅｍｔｕｍ  Ｐｏｉｎｔ  ｍｅｔｈｏｄ）を採用することができる。
図６は、ＺＭＰ法の原理説明図である。
ロボットが静止しているときは、そのロボットの重心がちょうど足裏の真上に来るように上体を起こすことによって立ったままの姿勢を保つことができる。
これに対し、そのロボットが例えば前進しようとしたとき、重心が足裏の真上にあるままの状態では、後ろに倒れることになる。
これは、ＺＭＰ（動的重心点）が後ろに位置してしまうためである。前進するときに倒れないようにするには、上体を前方に傾けて上体を加速するとそれに対し復元力が働き、また床からの反力やそのロボットの重心点も考慮し、目標点にＺＭＰが位置するように、上体の傾きの程度等が調節される。このようにして、ＺＰＭ（動的重心点）が常に目標位置に来るように制御することにより、二足歩行ロボットは前進することができる。
あるいは、ロボット２００の制御に関しては、本出願人により提案された制御方式を採用することがより好ましい（ＰＣＴ／ＪＰ０２／１０６２２参照）。この制御方式は、前述した（３）式の遅れニューロンを核とし様々な周期信号や非周期信号を生成してそれらの信号に基づいてロボット２００を制御する方式であり、以下に説明するセンサとの共通点を多く含み、有用な制御方式である。
尚、ロボット２００の制御アルゴリズムについては本発明の主題ではなく、本発明の、ここで説明する実施形態としての主題は、ロボット２００に備えられた各種の検出部により得られた検出信号を通信設備を介して受信した後の、その検出信号が所望のパターンの信号に合致しているか否かを検出する処理（本発明ではこの処理をセンサと称している）にあり、したがって、ロボットの制御方式へのこれ以上の言及は避け、以下では信号の検出処理について説明する。
図７は、図５に示したコンピュータのハードウェア構成図である。
このハードウェア構成図には、ＣＰＵ１１１、ＲＡＭ１１２、ハードディスクコントローラ１１３、ＦＤドライブ１１４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１５、マウスコントローラ１１６、キーボードコントローラ１１７、ディスプレイコントローラ１１８、およびロボット２００（図５参照）との間で通信を行なうための通信ボード１１９が示されており、それらはバス１１０で相互に接続されている。
ＦＤドライブ１１４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１５は、図５を参照して説明したように、それぞれＦＤ装填口１０１ａおよびＣＤ−ＲＯＭ装填口１０１ｂから装填されたＦＤ３１０、ＣＤ−ＲＯＭ３００をアクセスするものである。通信ボード１１９は、アンテナ１０５を介して、ロボット２００と通信を行なう。
また、図７には、ハードディスクコントローラ１１３によりアクセスされるハードディスク１２０、マウスコントローラ１１６により制御されるマウス１０４、キーボードコントローラ１１７により制御されるキーボード１０３、およびディスプレイコントローラ１１８により制御される表示装置１０２も示されている。
図８は、本発明のセンサプログラムの一実施形態の概要を示す模式図である。
ここでは、このセンサプログラム４００はＣＤ−ＲＯＭ３００に記憶されており、このＣＤ−ＲＯＭ３００が図５に示すＣＤ−ＲＯＭ装填口１０１ｂから装填され図７のＣＤ−ＲＯＭドライブ１１５によりアクセスされて、そのＣＤ−ＲＯＭ３００に記憶されているセンサプログラム４００が、図５，図７に示すコンピュータ１００にインストールされる。そのコンピュータ１００内にインストールされたセンサプログラムがそのコンピュータ１００内で実行されると、そのコンピュータ１００は、本発明のセンサの一実施形態として動作する。
尚、このセンサプログラム４００は、ここではＣＤ−ＲＯＭ３００に記憶されている例を示したが、ＣＤ−ＲＯＭに記憶されている必要はなく、例えばＦＤ等他の可搬型記憶媒体に記憶されてコンピュータ１００にインストールされてもよく、あるいは、他の装置等から通信網（図示せず）を介してコンピュータ１００にインストールされてもよく、あるいは、そのコンピュータ１００のハードディスク（図７参照）等にはじめから記憶されていてもよく、最終的にコンピュータで実行可能となるものであればどのように保存あるいは記憶されていてもよい。
図８に示すセンサプログラム４００は、信号入力部４０１と、パターンジェネレータ４０２とからなる。このセンサプログラム４００の各部４０１〜４０２の作用は、図９の説明と合わせて説明する。
図９は、本発明のセンサの一実施形態を示すブロック図である。
このセンサ４１０は、図５，図７に示すコンピュータ１００内で図８に示すセンサプログラム４００が実行されることにより、図５，図７に示すコンピュータ１００内に実現するものである。
この図９のセンサ４１０は、信号入力部４１１とパターンジェネレータ４１２とから構成されている。これら信号入力部４１１およびパターンジェネレータ４１２は、それぞれ、図８に示すセンサプログラム４００の、信号入力部４０１およびパターンジェネレータ４０２に対応するが、図８のセンサ４１０の各部４１１〜４１２は図５，図７のコンピュータ１００のハードウェアおよびそのコンピュータ１００内で実行されるオペレーティングシステム（ＯＳ）と、そのＯＳ上で動作する、図８に示すセンサプログラム４００の各部４０１〜４０２との結合で構成されているのに対し、図８に示すセンサプログラム４００の各部４０１〜４０２は、それらの複合のうちのアプリケーションプログラムの部分のみで構成されている。図８に示すセンサプログラム４００を構成する各部４０１〜４０２の、このセンサプログラム４００が図５，図７のコンピュータ１００内で実行されたときの作用は、図９に示すセンサ４１０を構成する各部４１１〜４１２の作用そのものであり、以下、図９のセンサ４１０の各部４１１〜４１２の作用を説明することで、図８のセンサプログラム４００の各部４０１〜４０２の作用の説明を兼ねるものとする。
図９に示すセンサ４１０は、ダイナミックに入力される被検出信号が所望のパターンの信号に変化したことを検出するセンサである。
ここで図９のセンサ４１０を構成する信号入力部４１１は、ロボット２００の検出部により得られた信号を通信設備を介して受信する役割りを担っており、ハードウェア上は、図７に示すコンピュータのアンテナ１０５や通信ボード１１９等がその役割りを担っている。
また、図９のセンサ４１０を構成するパターンジェネレータ４１２は、入力に基づいてアナログ的な遅れを伴う出力を生成するニューロンを少なくとも１つ含む複数のニューロンを有し信号の流れのループが存在するリカレントニューラルネットワークにより構築されたものである。このパターンジェネレータ４１２は、信号入力部４１１から入力された信号が所望のパターンの信号に変化したときにその旨を表わす出力を生成するものであり、ハードウェア上は、図７に示す、このパターンジェネレータ４１２のアルゴリズムを記憶しておくハードディスク１２０、そのハードディスク１２０をアクセスするハードディスクコントローラ１１３、そのアルゴリズムを実行するＣＰＵ１１１等の複合により構成されている。
このパターンジェネレータに含まれるアナログ的な遅れを伴う出力を生成するニューロンは、本実施形態では、基本的には、入力をＶ０、出力をＶ１、遅れをε１としたとき、
2004104917.tif 000007
の式に従って出力Ｖ１を生成するニューロンとして定義される。
この（３）式は、この（３）式を積分することにより、
2004104917.tif 000008
と表現することもできる。
このニューロンは上記（３）式（あるいはその（３）式と等価の（４）式）を満足するように記述されたプログラム部品で構成されている。
パターンジェネレータ４１２には、上記（３）式（あるいは（３）式と等価な（４）式）で表わされるニューロンのほか、そのニューロンの各種の変形やその他を含ませることができる。本実施形態においてパターンジェネレータ４１２に含ませることのできるニューロン等は以下のとおりである。
（ａ）上記（３）式（あるいは（４）式）に従う基本的なニューロン
（ｂ）複数の入力を受けそれら複数の入力の総和に基づいて、遅れゼロを含むアナログ的な遅れを伴う出力を生成するニューロン
（ｃ）入力に重みを付し重みを付した入力に基づいてアナログ的な遅れを伴う出力を生成するニューロン
（ｄ）上記の重みが別のニューロンの出力に応じて変更されるニューロン
（ｅ）ニューロンの遅れが別のニューロンの出力に応じて変更されるニューロン
（ｆ）入力が閾値を越える場合に入力に代えて閾値を採用するニューロン
（ｇ）２つのニューロン間の結合を別のニューロンの出力に応じて接断するスイッチ
これらのニューロン等は、（３）式あるいは（４）式の説明の際に説明したとおり、プログラム部品からなる。図９のパターンジェネレータ４１２は、上記の（ａ）〜（ｇ）の定義に従うプログラム部品が駆使されて、それらのプログラム部品が組み合わされたＲＮＮによるパターンジェネレータである。
ここで、以下の説明のために、ニューロンとその結線の図面上の表記について説明しておく。
図１０は、ニューロンの表記を示した図である。
図１０（Ａ）〜図１０（Ｅ）は、いずれもニューロンを表わしており、そのうちの図１０（Ａ）には、丸印と二重丸印が示されている。それらは、いずれも、単にそこにニューロンが存在することを表わしている。ニューロンには遅れと初期値が定義されることがあるが、図１０（Ａ）の表記にはそれらの定義は含まれていない。
図１０（Ｂ）には、二重丸のうちの外側の丸の中（内側の丸の外）にＶ、内側の丸の中にεが記入されているニューロンが示されており、これは、遅れε、初期値Ｖのニューロンであることを表わしている。
図１０（Ｃ）には、丸印の中にＶが記入されたニューロン、および二重丸印であって、外側の丸の中かつ内側の丸の外にＶが記入されたニューロンが示されている。これらの表記は、いずれも、初期値Ｖのニューロンであることを示している。ここでは遅れは定義されていない。
図１０（Ｄ）には、二重丸印のうちの内側の丸の中にεが記入されたニューロンが示されている。このニューロンは、遅れεのニューロンであることを表わしている。初期値は定義されていない。
図１０（Ｅ）は、図１０（Ｄ）の特別な場合として遅れゼロのニューロンを表わしている。遅れゼロのニューロンは、複数の入力があった場合、それら複数の入力の総和を求めるニューロンとなり、このため二重丸印の内側の丸の中に数字のゼロを記入する記号に代えて、丸印の中に加算を表わす‘＋’を記入した記号を用いることもある。
図１１は、ニューロンどうしの接続の表記を示す図である。
図１１（Ａ）は、左側のニューロンから右側のニューロンに向かって信号が流れ、左側のニューロンの出力がそのまま右側のニューロンの入力となることを表わしている。
また図１１（Ｂ）は、左側のニューロンの出力が右側のニューロンの入力となる点では図１１（Ａ）のニューロンと同じであるが、図１１（Ｂ）の右側のニューロンでは、その入力に重みＣが付され、その重みが付された入力を基に前述の（３）式（あるいは（４）式）に従う演算が行なわれることを示している。
図１１（Ｃ）は、右側のニューロンに、左側の複数のニューロンの複数の出力が入力されて重みＣ１，Ｃ２，Ｃ３，…でそれぞれ重み付けされ、かつ自分自身の出力も再度入力されて重みＣ０で重み付けされ、右側のニューロンは、それら重み付けされた複数の入力の総和を基に、前述の（３）式（あるいは（４）式）に従う演算が行なわれることを示している。
次に、図１０および図１１に示した表記法を使いながら、ニューロンの定義とそのニューロンの振舞い（入力と出力との関係、実現される関数等）について説明する。
図１２は、時間遅れのないニューロンを示しており、図１３は、その時間遅れのないニューロンの入出力の時間変化を示している。
前述の（３）式を再度示すと、
2004104917.tif 000009
である。
ここで遅れε１をゼロとすると、上記（３）式は、
2004104917.tif 000010
となる。すなわち、遅れε１＝０のときは、図１３に示すように出力Ｖ１は入力Ｖ０そのものとなる。
図１４は、ε１≠０の遅れε１を有するニューロンを示す図、図１５は、その遅れε１を有するニューロンの入出力の時間変化を示す図である。
この場合、上記（３）式の遅れε１をε１≠０として取り扱い、その（３）式を積分すると、前述の（４）式となる。（４）式をここに再度示しておく。
2004104917.tif 000011
ここで、この（４）式中の積分定数Ｃは、初期値Ｖ１０に依存しており、
2004104917.tif 000012
の関係にある。
上記（４）式の第１項は、図１５に示すように出力Ｖ１が時間的に遅れて徐々に変化することを示している。
図１６は、複数入力のニューロンを示す図である。
この場合、複数の入力Ｖｊ（ｊ＝０，１，…，ｎ）を各入力に対応する各重みＣｉｊ（ｊ＝０，１，…，ｎ）で重み付けし、それらの重み付けされた各入力の総和が、上記（３）式の入力Ｖ０に相当するものとして取り扱われる。すなわち、図１６に示す記号を用いて表現すると、
2004104917.tif 000013
となる。
図１７は、上限閾値を持つニューロンを示している。
ここではニューロン１の出力が閾値θに満たない値のときはそのニューロン１の出力がそのままニューロン２に入力され、ニューロン１の入力が閾値θより大きいときは、ニューロン２では、ニューロン１の出力に代えてその閾値θが入力として取り扱われる。
ニューロン２では、ニューロン１の出力の値に応じては閾値θを入力として取り扱った上で、上述の（３）式（あるいは（４）式）に従う演算が行なわれる。
図１８は、下限閾値を持つニューロンを示している。
ここでは、ニューロン１の出力が閾値θより大きいときはそのニューロン１の出力がそのままニューロン２に入力され、ニューロン１の出力が閾値θより小さいときはニューロン２はその閾値θを入力として取り扱う。
ここでも、図１７の場合と同様、ニューロン２は、ニューロン１の出力の値に応じて閾値を入力として取り扱うこと以外は基本のニューロンと同様であり、上述の（３）式（あるいは（４）式）に従う演算を行なう。
図１９は、図１６を参照して説明した重み付けと、図１７，図１８を参照して説明した閾値との双方を含む一般的なニューロンを示した図である。
この図１９に示すニューロンｉの入出力の関係を記述する式は、
2004104917.tif 000014
となる。ここで、Ｖｊ（ｊ＝１，２，…，ｎ，…，ｍ，…，Ｎ）は、ニューロンｊの出力、Ｃｉｊはニューロンｊからニューロンｉに向かう結線に対応する重み、θｍａｘｊはニューロンｊからニューロンｉに向かう結線に対応する、最大値を決める閾値、θｍｉｎｊは、ニューロンｊからニューロンｉに向かう結線に対応する、最小値を決める閾値、ｍｉｎ（ｘ，ｙ）はｘとｙとのうちの小さい方の値をとる関数、ｍａｘ（ｘ，ｙ）はｘとｙとのうちの大きい方の値をとる関数である。
ニューロンｉはニューロン１〜ニューロンＮのうちのいずれか１つのニューロンであってもよく（この場合は、図１１（ｃ）に示すように、ニューロンｉの出力がその同じニューロンｉに戻るように記述することもできる）、あるいは、ニューロンｉは、ニューロン１〜ニューロンＮのいずれとも異なるニューロンであってもよい。
図２０は、スイッチを示す図である。
ニューロン１とニューロン２はスイッチを介して結合されており、そのスイッチの接断（接続および切断）は、別のニューロン３の出力に応じて行なわれる。ここでは、ニューロン３の出力が閾値θ未満のときはスイッチが接続されてニューロン１の出力がニューロン２の入力となり、ニューロン３の出力がちょうど閾値θと等しいときを含め閾値θ以上のときはスイッチが切断され、ニューロン１の出力はニューロン２に入力されない。ここで、図２０中には「＜θ」の記号が示されているが、これを「≦θ」に変更すると、ニューロン３の出力がちょうど閾値θに等しいときはスイッチが接続された状態にあることを意味している。
また、図２０中の「＜θ」の記号を「＞θ」に変更すると、ニューロン３の出力が閾値θを越えているときにスイッチが接続されており、ニューロン３の出力が閾値θを含む閾値以下になるとスイッチが切断され、ニューロン１の出力がニューロン２に伝わらなくなる。記号「＞θ」を記号「≧θ」に変更すると、ニューロン３の出力が閾値にちょうど等しいときはスイッチは接続状態にあることを意味している。
図２１は、ニューロンによる遅れの変更を示す図である。
図２１（Ａ）と図２（Ｂ）は、異なる向きに描かれているだけであって、いずれも同じことを意味している。ここでは、ニューロン１から、ニューロン２を表わす二重丸のうちの内側の丸に矢印が引かれており、これは、ニューロン１の出力がそのままニューロン２の遅れεとなる（ニューロン１によってニューロン２の遅れが設定、変更される）ことを表わしている。このように、ここでは、あるニューロン（図２１の例ではニューロン２）の遅れが別のニューロン（図２１の例ではニューロン１）の出力によって変更することができるようにニューロンが定義されている。
図２２は、ニューロンによる結線の重みの変更を示す図である。
図２１の場合と同様、図２２（Ａ）と図２２（Ｂ）は異なる向きに描かれているだけであり、いずれも同じ内容を意味している。ここでは、ニューロン１の出力がニューロン２に入力されてその入力に重みが付されるが、ニューロン３の出力をその重みとすることを表わしている。このように、ここでは、あるニューロン（ここではニューロン３）の出力を重みとすることにより、その重みを変化させることができるように、ニューロンが定義されている。
尚、図９に示すセンサ４１０を構成するパターンジェネレータ４１２は、基本的には、これまで説明した様々なニューロン等がそのニューロン等の入出力の関係を記述したプログラム部品の集合で構築されたものであるが、パターンジェネレータの構築をさらに容易にするために、これまで説明してきたニューロン等を記述したプログラム部品のほか、以下に説明するような、高い頻度で利用される複数のニューロンの組合せを１つのプログラム部品として定義しておき、パターンジェネレー構築の際には複数のニューロンの組合せとしてのプログラム部品を利用できるようにしてもよい。
以下では、複数のニューロンを組み合わせたときに生成される関数について説明する。
図２３は、２つのニューロンの組合せの一例を示す図である。
２つのニューロンを図２３のように組み合わせると、上側のニューロンに関し、
2004104917.tif 000015
が成立し、下側のニューロンに関しては、
2004104917.tif 000016
が成立する。但し、Ｖ２は下側のニューロンの出力を表わす。
上記の（９）式と（１０）式を組み合わせると、
2004104917.tif 000017
なる２階線形定係数微分方程式となる。
この２階線形定係数微分方程式の一般解は、
2004104917.tif 000018
である。
図２４は、図２３に示す組合せの２ニューロンの入出力を示す図である。
入力Ｖ０がステップ関数的に立ち上がったとき、その出力Ｖ１は、１＜Ｃ１２Ｃ２１，Ｃ１２Ｃ２１＝１，０＜Ｃ１２Ｃ２１＜１，Ｃ１２Ｃ２１＜０に応じて、それぞれ、図２４（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）のように変化する。ここで注目すべき点は、入力Ｖ０が定数であっても重みＣ１２，Ｃ２１の値によっては、出力Ｖ１が振動する（図２４（ｄ）参照）ことと、ちょうど積分と遅れを重ね合わせた出力が存在する（図２４（ｂ）参照）ことである。
図２５は、三角関数生成器の一例を示す図である。
ここには、図２３の２ニューロンの結合と同様に結合された２ニューロンが示されているが、図２３の２ニューロンの結合と異なる点は、入力Ｖ０が存在しないことと、重みＣ２１，Ｃ１２が、絶対値が同一であってかつ正負が異なるＣ，−Ｃである点である。
図２５の出力Ｖ１は、
2004104917.tif 000019
で表わされる。
上記（１３）式を積分すると、
2004104917.tif 000020
となる。
すなわち上記（１３）式あるいは（１４）式は、角周波数ωの三角関数を表わしており、正弦的に変化する出力Ｖ１が得られる。
この（１３）式および（１４）式から分かることは、重みＣや遅れεの値を変えるとその正弦波出力Ｖ１の角周波数を変化させることができるとともに、重みＣ、遅れε、および初期値Ｖ１０，Ｖ２０を変えると（１４）式中の係数ｃ１，ｓ１が変化し、これによりその正弦波の位相や振幅を変化させることができるという点である。
図２６は、図２５に示す三角関数生成器を複数組み合わせたネットワークを示す図である。
この図２６の、一番右側に示された、１つだけのニューロンは、その初期値（ここでは、下記の（１５）式との対応でｃ０とする）を出力し続けるニューロンである。
この図２６に示すネットワークにより実現される関数は、
2004104917.tif 000021
である。定数項ｃ０およびｃ１，ｓ１，ｃ２，ｓ２，……等は、図２６を参照して説明したようにして（（１３）式および（１４）式参照）、各ニューロンの遅れε，重みＣ，２Ｃ，３Ｃ，…，初期値（図２６には不図示）により決定される。
（１５）式はフーリエ級数を表わしている。任意の周期関数はフーリエ級数に展開することができ、したがって図２５のように組み合わされた２ニューロンを図２６のように複数組み合わせることによって、任意の周期関数を構築することができる。
図２７は、三角関数発生器のもう１つの例を示す図である。
この図２７に示す３ニューロンの組合せにより生成される出力Ｖ１を式で表わすと、
2004104917.tif 000022
となる。
2004104917.tif 000023
のときに、（１６）式を解くと、
2004104917.tif 000024
となる。ここで、Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３はニューロンの初期値（図示せず）等により定まる積分定数である。
この（１８）式中のＶ１の式を見ると、第１項は急速に減衰する項であり、第２項と第３項は正弦振動の項である。
したがって、図２７のニューロンの組合せは、例えば、ある位置もしくは姿勢に静止していた関節が、その静止位置あるいは静止姿勢とは異なる位置もしくは姿勢（角度）に移動して、その移動後の位置もしくは姿勢を中心して正弦的に振動したことを検出するのに利用することができる。
図２８は、ｎ次多項式生成器を示す図である。
この図２８には、この図２８に示すように接続された、ｎ次多項式の各項を生成するｎ＋１個のニューロンとそれらの出力を重み付け加算するための加算ニューロン（遅れゼロのニューロン；図１０（Ｅ）参照）との、合計ｎ＋２個のニューロンが示されている。
この加算ニューロンの出力Ｖ１は、
2004104917.tif 000025
となる。
三角関数生成器を図２６に示すように、複数組み合わせると、任意の周期信号を作り出すことができるが、この図２８の多項式を用いると、非周期信号を作り出すことができる。
尚、前述のスイッチは、生成した２種類の信号を切り換えるために用いられる。これは、図９のパターンジェネレータで、あるタイミングまでは信号パターンＡを生成し、そのタイミング以降は信号パターンＡに代えて信号パターンＢを生成するといった場合に用いられる。
これまでは、上記のニューロンの定義により、実用上ほとんど全ての周期信号および非周期信号を生成することができることを示したが、次に、これを適用した信号検出、すなわち図９のパターンジェネレータ４１２について説明する。既に、上記のニューロンの定義に従うことにより、ほとんど全てのパターンの信号を生成することができることについて説明済であるため、ここでは、信号検出の基本的なアルゴリズムを示せば十分であり、説明の煩雑さを避けるため、ここでは基本的な数例について説明する。
図２９は、図９のパターンジェネレータ４１２の基本的な一例を示す図である。
信号ｆ（ｔ）は、図９の信号入力部４１１から受け取った信号である。
図２９に示す３つのニューロンのうちの左側と中央の２つのニューロンでは正弦波信号Ｖ１が生成される（図２５、（１４）式参照）。
図２９の右側の１つのニューロンは積分器であり、このニューロンには、正弦波信号Ｖ１が、図９の信号入力部４１１から受け取った信号ｆ（ｔ）で重み付けされて、すなわちＶ１・ｆ（ｔ）が入力され、
2004104917.tif 000026
が生成される。ここでＴは、角周波数ωにより決定される周期と比べ十分に長い時間である。
この（１９）式は、正弦波信号Ｖ１と図９の信号入力部４１１から受け取った信号ｆ（ｔ）との内積を表わしている。
ｆ（ｔ）がＶ１と同一の正弦波信号のときは、（１９）式で表わされる出力信号Ｖ２は大きな値となり、ｆ（ｔ）が、例えばＶ１とは異なる周波数の周期信号であったり、あるいは、非周期信号であったときは、出力信号Ｖ２は小さな値となる。
したがって、図２９に示す構成のパターンジェネレータによれば、信号ｆ（ｔ）にＶ１と同じ信号成分が強く含まれているか否かを検出することができる。
図３０は、図９のパターンジェネレータ４１２の基本的なもう１つの例を示す図である。
信号ｆ（ｔ）は、図２９の場合と同様、図９の信号入力部４１１から受け取った信号である。
図３０の出力Ｖ１は、
2004104917.tif 000027
と表わすことができる。この（２０）式は、ω２（１＋ｆ（ｔ））の項が入っており、これはバネ定数が変化したことに対応する。すなわちこれは係数励振を表わす式であり、ｆ（ｔ）が、このパターンジェネレータで生成される基本的な正弦波（角周波数ωの正弦波）の２倍の角周波数（半分の周期）の正弦波であったときに大きな出力Ｖ１を生成する。
このような図３０に示す構成のパターンジェネレータによっても、信号に所望の周波数（このパターンジェネレータで生成される基本的な正弦波の周波数の２倍の周波数）成分が強く含まれているか否かを検出することができる。
ここでは単一周波数の正弦波に関し説明したが、異なる周波数の正弦波を生成するパターンを組み合わせることにより任意の周期関数を生成できることは前述のとおりであり、したがって、信号ｆ（ｔ）が任意の周期信号のときに大きな出力を得るパターンジェネレータを構築することができる。
図３１は、図９のパターンジェネレータ４１２の、さらに異なる基本的な例を示す図である。
ここでも、図９の信号入力部４１１から受け取った信号をｆ（ｔ）とする。
図３１には、多項式を生成する部分パターンが２つ示されており、上側の部分パターンでは、
2004104917.tif 000028
が生成され、
下側の部分パターンでは、
2004104917.tif 000029
が生成される。したがって、出力Ｖ３は、
2004104917.tif 000030
となる。
すなわち、この図３１に示すパターンジェネレータでは、
ｆ（ｔ）の積分値がＣ０
ｔ・ｆ（ｔ）の積分値がｔ・Ｃ１
ｔ２・ｆ（ｔ）の積分値がｔ２・Ｃ２
となる信号ｆ（ｔ）が入力されたときに出力Ｖ３がゼロに近づくことになり、出力Ｖ３がゼロに近づいたことを持って所望のパターンの信号が検出されたことを意味する。
ここでは、３つの項のみからなる多項式を示したが、さらに高次の多項式であってもよい。何次の多項式とすると必要な精度で検出できるが不明のときは、最低次の項を動かすとともに信号ｆ（ｔ）として検出すべき信号を入力しながら出力Ｖ３を評価して係数Ｃ０等を決定し、その後所望の評価が得られるまで高次の項を順次追加しながら係数Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２等を決定していく。こうすることにより、順次に精度の高い検出を行なうことができるようになり多項式の必要な次数を決定するとともに係数Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２等の値を決定することができる。
これらの係数Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２等の値を決定する過程を、従来のニューラルネットワークの‘学習’になぞらえて‘学習’と呼んだ場合、本発明でもパターンジェネレータ４１２を構築するにあたり‘学習’を必要とする場合があることになるが、ここでの‘学習’は、低次の項から高次の項に向けて各項を順次に追加しながら係数を１つずつ決定していけばよいのに対し、従来のニューラルネットワークの‘学習’は、多数の係数を同時に少しずつ調整していくことになり、この点が極めて大きな差異である。ここでは多項式の例で示したが、周期関数の場合も同様であり、本発明では、周波数の低い項から周波数の高い項へと順次に項を追加しながら係数を順次に決定していくという手法を採用することができる。
次に、ここで説明したパターンジェネレータの係数を低次から高次に向かって順次に求めていく方法（「本発明方法」と称する）と、そのパターンジェネレータの係数を、いわゆる遺伝的アルゴリズムを用いて一度に求める方法（「従来法」と称する）との比較結果を説明する。ここで、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）とは、係数に少しずつ異なる値を代入して評価したり、突然変異のように全く異なる値を代入して評価したり、あるいは、遺伝子が子供に遺伝するかのように、ある程度良好な評価が得られた２つの値の中間的な値を代入して評価したりなど、生物の遺伝をモデルにして係数の値を様々に変化させて評価し、最終的に適切な値を決定する手法をいう。
従来法では、すべての係数が同時に求められる。そのため、すべての係数が相互に関係を持つ。動きを少しだけ変更したい場合でも、すべての係数が影響を受け変更に時間がかかることが予想される。ここではもっとも差が出ると考えられる場合として、解の全サーチを行った場合について簡単に考察する。ニューロン値の解像度および結合重みの解像度を共にｎ、最終的なニューロン数とニューロン間の結合数の和をｍとすると、全サーチを行った場合の計算量は、ｎｍ回の試行が必要である。仮に、本発明方法においてｊ次に分割して求めたとすると、計算量は、およそｊ×ｎｍ／ｊである。具体的にｎ＝１６，ｍ＝６０，ｊ＝５とすると、ｎｍ＝１．１５×１０７３，ｊ×ｎｍ／ｊ＝１．４×１０１６と、およそ１０５７倍程度の差が出る。
このように、本発明方法の場合、従来法と比べ天文学的な桁数ほど違うレベルで極めて短時間に係数を決定することができる。
したがって、本発明方法を適用して生成したパターンジェネレータは、開発期間や開発コストが極めて大幅に低減されたものとなる。
尚、ここでは、図１に示すように、汎用のコンピュータ１００内に構築したセンサについて説明したが、検出対象が確定した場合には確定的な構成のパターンジェネレータを持った専用のセンサを構築し、例えば図５に示すロボットに組み込んでもよい。
【図１】
2004104917.tif 000034
【図２】
2004104917.tif 000035
【図３】
2004104917.tif 000036
【図４】
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【図５】
2004104917.tif 000038
【図６】
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【図７】
2004104917.tif 000040
【図８】
2004104917.tif 000041
【図９】
2004104917.tif 000042
【図１０】
2004104917.tif 000043
【図１１】
2004104917.tif 000044
【図１２】
2004104917.tif 000045
【図１３】
2004104917.tif 000046
【図１４】
2004104917.tif 000047
【図１５】
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【図１６】
2004104917.tif 000049
【図１７】
2004104917.tif 000050
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
2004104917.tif 000054
【図２２】
2004104917.tif 000055
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
2004104917.tif 000062
【図３０】
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【図３１】
2004104917.tif 000064
【国際調査報告】
2004104917.tif 000065
2004104917.tif 000066
2004104917.tif 000067
2004104917.tif 000068