WO2023135902A1 - 人間拡張プラットフォーム装置及び身体能力拡張方法 - Google Patents

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WO2023135902A1
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NTT Docomo Inc
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    • A61H2230/605—Muscle strain, i.e. measured on the user, e.g. Electromyography [EMG] used as a control parameter for the apparatus

Definitions

  • the present invention relates to a human augmentation platform device and a method for augmenting human physical abilities.
  • the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) has specified the 5th generation mobile communication system (also called 5G, New Radio (NR) or Next Generation (NG)), and the next generation specification called Beyond 5G, 5G Evolution or 6G We are also proceeding with 5G, 5G Evolution or 6G We are also proceeding with 5G, 5G Evolution or 6G We are also proceeding with 5G, 5G Evolution or 6G We are also proceeding with 5G, 5G Evolution or 6G We are also proceeding with 5G, 5G Evolution or 6G
  • Human augmentation is one of the technologies that should be noted in the 6G era. Human augmentation is roughly divided into “extension of physical ability”, “extension of existence”, “extension of perception” and “extension of cognitive ability”.
  • Non-Patent Document 1 Non-Patent Document 1
  • the following disclosure is made in view of this situation, and provides a human augmentation platform device and a physical ability augmentation method that can enhance mutual cooperation between the sensing side and the augmentation side (controlled side). aim.
  • One aspect of the present disclosure includes a physical information acquisition unit (physical information acquisition unit 110) that acquires physical information indicating the physical abilities of the sensing side and the controlled side, and a motion data acquisition unit that acquires motion data on the sensing side ( Control for generating control data for the controlled side based on the motion data acquisition unit 120), the physical information acquired by the physical information acquisition unit, and the motion data acquired by the motion data acquisition unit A data generation unit (control data generation unit 150) and an actuation unit (actuation unit 160) that operates the body of the controlled side based on the control data, the control data generation unit A human augmented platform device (human augmented platform device 100) that generates the control data within the range of physical ability of the human side.
  • a step of acquiring physical information indicating physical abilities of a sensing side and a controlled side a step of acquiring motion data of the sensing side, and based on the physical information and the motion data, generating control data of the controlled side; and actuating the body of the controlled side based on the control data.
  • a physical performance enhancement method for generating said control data within a range a physical performance enhancement method for generating said control data within a range.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of a human augmentation system 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a functional block configuration diagram of the human augmentation platform device 100 according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a physical information DB according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an action DB according to the first embodiment;
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing an operation example of the human augmentation platform device 100 according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing a schematic operation flow of the human augmentation platform device 100 according to the first embodiment.
  • 7A and 7B are diagrams showing an example of a physical ability extension operation between the sensing side (body A) and the controlled side (body B) according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing a system configuration example including the human augmentation platform device 100 according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a designated pattern of sensing/actuation according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing a sequence example regarding account registration and service subscription according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing a sequence example (Part 1) relating to body data registration according to the second embodiment.
  • FIG. 12A is a diagram showing a sequence example (part 2) relating to body data registration according to the second embodiment.
  • FIG. 12B is a diagram showing a sequence example (part 3) relating to body data registration according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a real-time data transmission/reception sequence by the service management function and data linkage control function according to the second embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram showing a sequence example of skill data accumulation according to the second embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a sequence example of service registration according to the second embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram showing a configuration example of data conversion elements by the data linkage control function according to the second embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of option mapping according to the second embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the human augmentation platform device 100. As shown in FIG.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of a human augmentation system 10 according to the present embodiment.
  • the human augmentation system 10 has a sensing side composed of a plurality of sensor groups with different measurement targets, and an extension side (controlled side or actuation side) in which robots or humans (humans) are controlled objects. may be called) and
  • the human augmentation platform device 100 is connected to the sensing side and the augmentation side.
  • the human augmented platform device 100 may also be connected with the communication network 20 .
  • the human augmentation platform device 100 is connected to the myoelectric sensor 40 and the electroencephalogram sensor 50.
  • the human augmented platform device 100 is also connected to the robot 60 and myoelectric actuators 70 . Additionally, the human augmented platform device 100 may be connected with a tactile sensor 55 .
  • the communication network 20 may include wired networks and wireless networks. Human augmented platform device 100 may be accessible to other systems, databases, application services, etc. via communications network 20 .
  • the myoelectric sensor 40 is configured to be attached to at least one of the human limbs. Typically, the myoelectric sensor 40 can be attached to a human upper limb (arm) or lower limb (leg). However, the subject to which the myoelectric sensor 40 is worn is not necessarily limited to humans.
  • the myoelectric sensor 40 is a sensor that detects electrical signals generated during muscle contraction, and a general myoelectric (myoelectric potential) sensor can be used.
  • the electroencephalogram sensor 50 is worn on the human head.
  • the electroencephalogram sensor 50 is a sensor that detects potential fluctuations generated from the human brain, and a general electroencephalogram sensor can be used.
  • the tactile sensor 55 is a sensor that can digitize the tactile sensation of a contacting object that humans feel. Typically, the tactile sensor 55 can digitize the tactile sensation of a human hand or foot in contact with a target object.
  • the robot 60 is a humanoid mechanical device that operates based on prescribed electrical signals.
  • the robot 60 has at least one of upper limbs (arms) and lower limbs (legs), like humans. Also, the robot 60 is not limited to arms (legs), and may include parts such as fingers.
  • the myoelectric actuator 70 is configured to be attached to at least one of the human limbs. Typically, the myoelectric actuator 70 can be attached to a human upper extremity (arm) or lower extremity (leg). However, similarly to the myoelectric sensor 40, the subject to which the myoelectric actuator 70 is attached need not necessarily be limited to humans.
  • the myoelectric actuator 70 can generate electrical signals and contract muscles of a human finger, arm, or the like.
  • the human augmentation platform device 100 is connected to the sensing side and the augmentation side (controlled side) to realize human augmentation. Specifically, the human augmentation platform device 100 achieves augmentation of physical capabilities.
  • Physical ability expansion is an approach that mainly senses motion data such as electroencephalograms and myoelectrics from the human brain and muscles, and actuates the actual muscles and exoskeleton.
  • the human augmentation platform device 100 acquires motion data of the body on the sensing side (referred to as body A) via the above-described sensor group.
  • the human augmentation platform device 100 converts the acquired motion data into control data using a conversion algorithm.
  • the human augmented platform device 100 actuates the body of the controlled side (referred to as body B) based on control data generated by transforming motion data.
  • the motion of the body A can be reflected in the body B by the human augmented platform device 100 executing such processing.
  • body B or body A is not limited to humans, and may include robots.
  • the data (range) handled by the human augmentation platform device 100 is mainly myoelectric (myoelectric potential), but may also include electroencephalograms, biological sound waves, motion (images), and the like. Myoelectricity will be described below as an example.
  • FIG. 2 is a functional block configuration diagram of the human augmentation platform device 100.
  • the human augmentation platform device 100 includes a physical information acquisition unit 110, a motion data acquisition unit 120, a physical information DB 130, a motion DB 140, a control data generation unit 150, and an actuation unit 160.
  • FIG. 2 shows only main functional blocks related to the description of the embodiment, and that the human augmentation platform device 100 has other functional blocks (for example, power supply section, etc.). Also, FIG. 2 shows the functional block configuration of the human augmentation platform device 100, and please refer to FIG. 8 for the hardware configuration.
  • the physical information acquisition unit 110 acquires physical information indicating the physical abilities of the sensing side and the controlled side.
  • the physical information acquisition unit 110 can acquire the movable range of the arm of the sensing side and the controlled side of the human (or robot) as the physical ability.
  • the physical ability is not limited to arms, and fingers, legs, and the like may be targeted.
  • the movable range may be controlled by the myoelectric actuator 70, and may be a range in which the joint can be bent and stretched or a range in which the joint can be twisted.
  • the physical information acquisition unit 110 may acquire physical information via the communication network 20, or may acquire physical information directly input to the human augmentation platform device 100.
  • the acquired physical information is stored in the physical information DB 130. FIG.
  • the motion data acquisition unit 120 acquires motion data on the sensing side. Specifically, the motion data acquisition unit 120 acquires body motion on the sensing side via the myoelectric sensor 40 (the electroencephalogram sensor 50 may be used; the same shall apply hereinafter).
  • the motion data acquisition unit 120 can acquire motion data of a human arm to which the myoelectric sensor 40 is attached (such as the bending and stretching range based on the joint). Specifically, the motion data acquisition unit 120 can generate motion data of the body part to which the myoelectric sensor 40 is attached, based on the electrical signal output from the myoelectric sensor 40 . The acquired motion data is stored in the motion DB 140 .
  • the motion data acquisition unit 120 may use motion (image) instead of the myoelectric sensor 40 to generate motion data.
  • the physical information DB 130 stores the physical information acquired by the physical information acquisition unit 110. Specifically, the physical information DB 130 can store physical information for each human (or robot) to be augmented.
  • Fig. 3 shows a configuration example of the physical information DB.
  • the ID is identification information for each human (or robot).
  • the body information DB may be composed of parts of the body, range of motion, and the like. Note that FIG. 3 shows an example of the physical information DB, and physical abilities other than the range of motion, such as the weight that can be handled, may be included.
  • the action DB 140 stores the action data acquired by the action data acquisition unit 120.
  • the motion DB 140 can store motion data in which motions of humans (or robots) are digitized in time series.
  • Fig. 4 shows a configuration example of the operation DB.
  • the ID is identification information for each human (or robot), similar to the physical information DB.
  • the motion DB may be composed of a body part, a motion range indicating the range of actual movement, and the like. Note that FIG. 4 shows an example of the motion DB, and information other than the motion range, such as motion speed, may be included.
  • the control data generation unit 150 generates control data for the controlled side based on the physical information acquired by the physical information acquisition unit 110 and the motion data acquired by the motion data acquisition unit 120. Specifically, the control data generation unit 150 generates motion data based on the physical information of the sensing side and controlled side humans (or robots) and the motion data generated from the electrical signals acquired via the myoelectric sensor 40. Generate control data.
  • control data generator 150 acquires the physical information of the body A on the sensing side and the body B on the controlled side from the physical information DB 130. In addition, the control data generator 150 acquires motion data of the body A from the motion DB 140 . The control data generation unit 150 can determine a conversion algorithm for generating control data based on the acquired physical information and motion data.
  • control data generation unit 150 can generate control data within the range of physical ability of the controlled side (body B).
  • proportional interpolation is performed between the range of movement of the body or the minimum and maximum values of the ability of the myoelectric actuator 70, etc., and control is performed within the range of allowable values (stopping at the maximum value). ), etc.
  • control data generation unit 150 compares the physical ability range of the sensing side (body A) and the physical ability range of the controlled side (body B) to determine Control data proportional to the physical ability of the controlled side may be generated.
  • Control data proportional to the physical ability of the controlled side may be generated.
  • control data generation unit 150 may generate control data based on the allowable value of physical ability of the controlled side (body B).
  • the maximum value of the movable range of the arm of body B may be defined as an allowable value, and control data that is equal to or less than the allowable value may be generated.
  • the control data generation unit 150 converts the motion data of the part on the sensing side to the part on the controlled side. can be converted into motion data.
  • the control data generation unit 150 can generate control data based on the physical information of the body A and the body B and the converted motion data.
  • the human augmentation platform device 100 not only operates (actuates) the same body part, but also actuates a different body part (for example, an arm on the sensing side and a leg on the controlled side). control data may be generated that translates into motion of
  • the control data generation unit 150 When the sensing side (body A) is a robot and the controlled side (body B) is a human, the control data generation unit 150 generates control data in which the movement speed goes through an acceleration state, a constant state, and a deceleration state. good too. Since the movements of robots (motors) are different from those of humans, the movement speed is changed according to the movements of humans.
  • control data generation unit 150 assumes that the upper or lower limb of the sensing side (body A) is one of the left and right (for example, the right arm), and the upper or lower limb of the controlled side (body B) is the other of the left and right (for example, , left arm), the control data may be generated by converting the movable range on the sensing side into the movable range on the controlled side.
  • control data for both arms of body B may be generated.
  • the control data generation unit 150 determines that the left arm and the right arm It may be determined whether to contact or not. Further, when determining that the left arm and the right arm are in contact with each other, the control data generating section 150 may generate control data for avoiding the contact. The avoidance control data may simply stop the movement before contact, or may change the movement range or movement timing so as not to contact.
  • the movable area on the controlled side may use the stored information, or may use the information on one arm (sensing side).
  • the movable area and the movable area of the other arm (controlled side) may be regarded as the same and converted into control data for the other arm. Note that the same processing may be applied to both legs as well as arms.
  • control data generation unit 150 execute real-time processing instead of retransmission control in order to deal with differences in resolution due to the capabilities of devices (robots, myoelectric actuators, etc.) or data loss due to communication errors.
  • control data generation unit 150 acquires the base data of the device, determines a conversion algorithm for the device based on the acquired physical information, Control data for the device may be generated.
  • the actuation unit 160 actuates the body of the controlled side (body B) based on the control data generated by the control data generation unit 150. Specifically, the actuation unit 160 controls the robot 60 or myoelectric actuator 70 (in the case of humans) based on the control data.
  • the displacement, force, velocity, etc. indicated by the motion data acquired by the motion data acquisition unit 120 may be converted by applying arbitrary coefficients (such as multiples).
  • actuation section 160 may perform calibration for each combination of a sensor device (eg, myoelectric sensor) and an actuation device (myoelectric actuator).
  • a sensor device eg, myoelectric sensor
  • an actuation device myoelectric actuator
  • FIG. 5 schematically shows an operation example of the human augmented platform device 100.
  • the sensing side (body A) is a human right arm
  • the controlled side (body B) is a human right arm or a robot.
  • FIG. 6 shows a schematic operation flow of the human augmented platform device 100.
  • FIG. FIG. 7 shows an example of a physical ability extension operation between the sensing side (body A) and the controlled side (body B).
  • the human augmented platform device 100 acquires physical information on the sensing side and the controlled side (S10). Specifically, the human augmented platform device 100 acquires body information of body A and body B.
  • FIG. it is assumed that body A is given an ID of "001" and body B is given an ID of "002" (see FIG. 7).
  • the human augmentation platform device 100 acquires the body information of body A and body B stored in the body information DB 130 (see FIG. 3).
  • the human augmentation platform device 100 compares the physical information of body A (ID: 001) with the physical information of body B (ID: 002) (S20).
  • the right arm of body A (ID: 001) can move from 0° to 90° (see Figure 3).
  • the right arm of body B (ID: 002) can move in the range of 10° to 80° (see Figure 3).
  • the human augmented platform device 100 compares such bodily information on the sensing side and bodily information on the controlled side.
  • the human augmentation platform device 100 acquires motion data associated with body A (right arm) moving (S30). Specifically, the human augmentation platform device 100 acquires motion data indicating that the right arm of the body A to which the myoelectric sensor 40 is attached has moved within a range of 60° to 90° (see FIG. 7). Note that 0° may be the horizontal direction, and 90° may be the vertical (vertical) direction. Also, the process of S30 may be executed prior to the process of S20.
  • the human augmented platform device 100 executes processing for manipulating body B on the controlled side (S40). Specifically, the human augmentation platform device 100 generates control data for manipulating the body B based on the result of comparison between the body information on the sensing side and the body information on the controlled side, and the motion data of the body A. Generate.
  • the human augmentation platform device 100 collects the physical information of body A (movable in the range of 0° to 90°), the physical information of body B (movable in the range of 10° to 80°), and the physical information of body A (movable in the range of 10° to 80°). Generate control data for body B based on motion data indicating that the right arm has moved in the range of 60° to 90° (ie, 30°).
  • control data for the body B may be control data for the myoelectric actuator 70 that moves the right arm of a human by 30°, or control data for a robot that moves the right arm of a robot by 30°.
  • control data proportional to the physical ability of the controlled side may be generated. For example, since the motion range/movement range of body A is (90-60)/(90-0) ⁇ 0.33, the control data is generated to set the motion range of body B to (80-10)*0.33 ⁇ 23°. (see FIG. 7).
  • the human augmented platform device 100 can generate the control data of the body B based on the body information of the sensing side (body A) and the controlled side (body B) and the movement data of the body A. At this time, the human augmented platform device 100 can generate control data within the range of the body B's physical capabilities.
  • the extension side may be overloaded, and the extension side may not be able to handle the physical ability of the extension side. It is possible to greatly suppress the occurrence of problems such as not being able to fully utilize In other words, according to the human augmented platform device 100, it is possible to enhance mutual cooperation between the sensing side and the augmented side (controlled side).
  • body B For example, if the movement data of body A is directly reflected in body B, there is a possibility that movements that exceed the allowable values of body B may be reflected due to differences in range of motion or ability, which may cause a large burden on body B. be. There may also be differences in the capabilities (performance) of the devices used for sensing and augmentation (control). According to the human augmentation platform device 100, even if there is such a difference in physical ability or a difference in device ability, appropriate control data can be generated, and smooth and appropriate physical ability augmentation can be realized.
  • the human augmentation platform device 100 determines the physical ability range of the sensing side (body A) based on the result of comparison between the physical ability range of the sensing side (body A) and the physical ability range of the controlled side (body B). It is possible to generate control data in which the physical ability of the controlled side is proportional to . Therefore, even if there is a difference in physical ability between the sensing side and the controlled side, it is possible to realize a smooth and appropriate extension of physical ability.
  • the human augmented platform device 100 can generate control data based on the allowable value of physical ability of the controlled side. Therefore, it is possible to expand the physical ability without imposing an unreasonable burden on the controlled side.
  • the movement data of the part on the sensing side can be converted into the movement data of the part on the controlled side. For this reason, it is possible to achieve more flexible expansion of physical ability.
  • the human augmented platform device 100 can generate control data in which the motion speed goes through an acceleration state, a constant state, and a deceleration state. For this reason, it is possible to realize extension of physical ability in accordance with human's actual movement.
  • the functions of the basic human augmentation platform device 100 according to the first embodiment are further expanded, and the operation panel (user interface (UI)) is integrated with the human augmentation platform device 100 (human augmentation base server).
  • the operation panel may be interpreted as a set of hardware and software for the user to specify sensing/actuation for data transmission and to start/stop data transmission.
  • multiple data transmissions from sensing to actuation can be executed independently and simultaneously. You can also change the icon (device) displayed on the operation panel.
  • service management and data linkage control functions are particularly enhanced.
  • FIG. 8 shows a system configuration example including the human augmented platform device 100 according to this embodiment.
  • the human augmentation platform device 100 is roughly divided into a service management function and a data linkage control function.
  • the human augmentation platform device 100 is also connected with user A and user B corresponding service user interface (UI) and body applications.
  • UI service user interface
  • (1.1) Data linkage control function This is a part that handles human ubiquitous data. It has an interface with sensing/actuation, and can receive body data, receive sensor data from sensing devices, transmit to actuation devices, and so on. It also has the functions of storing and reproducing skill data, comparing bodies, and converting data.
  • Body comparison In order to fill in the difference between the body on the sensing side and the body on the actuation side (controlled side), two body data are compared.
  • a comparison method for example, calculation of the actuation side/sensing side ratio (B/A), or setting of an upper limit value that does not exceed the movable range of the body on the actuation side.
  • the comparison method is provided with a mechanism that can be set according to the use case.
  • Such body comparison can provide a fail-safe mechanism that considers the actuation side.
  • the sensor data transmitted from the sensing side is subjected to magnification conversion, target part conversion (for example, from right hand to left hand), and the like.
  • Data conversion processing is executed in the human augmented platform device 100, and the converted result is sent to the actuation side.
  • the conversion method is provided with a mechanism that can be set according to the use case. As a result, it is possible to provide a mechanism in which the service provider can specify the magnification and conversion method of the information to be transmitted in consideration of the actuation side.
  • Option Mapping In order to perform alternative selection (for example, 4 options or 8 options) by electroencephalogram, a mechanism is provided for mapping options and actions for the options. Along with presenting information (icon images, texts, etc.) related to the action of the sensing side, it converts the options (numbers) received from the sensing side into relevant skill data and sends it to the actuation side. This may provide a mechanism for mapping actions, for example, by selection by image.
  • Service management function Apart from the data linkage control function, a service that can mutually combine, compare, and convert data, and its management function are provided. As a result, data handling and conversion specifications can be set for each service. In addition, services can handle data as mutually exclusive and independent services.
  • the human augmentation platform device 100 can accumulate data for each user.
  • a user identifier (account) is provided.
  • Accounts belong to one of the categories of (1) platform administrator, (2) service administrator, and (3) general user, and access rights are managed.
  • an account management function for creating, editing, and deleting accounts is provided.
  • a device management function is provided to manage the types of devices permitted to connect to the human augmented platform apparatus 100 .
  • a mechanism is provided to control whether or not to connect to the human augmentation platform apparatus 100 for each type of device. This allows only authorized devices to be connected to the human augmented platform apparatus 100 .
  • each service has a UI and functions such as specifying sensing/actuation, setting body comparison method and data conversion method, setting skill data accumulation/playback, and instructing start/end of data transmission. be done. Thereby, the content of sensing/actuation can be set for each service to be provided.
  • the human augmentation platform device 100 handles the following human-related data. Such data may be interpreted as the type of human data that can be communicated to the actuator.
  • ⁇ Joint angles and lengths of each part of the body data of joint angles and lengths of each part
  • the joint angles of the upper limbs, the joint angles of the trunk and lower limbs, and the length data of the upper and lower limbs may be expanded.
  • ⁇ Grip force data of grip force when gripping hands and feet
  • a definition of grip force of the foot may be added (used for walking, etc.).
  • Haptic data definitions of hand and foot haptics may be provided to enable human haptics to be digitized and handled.
  • SDKs An SDK (development kit) capable of reducing the difficulty of connection with the human augmentation platform device 100 is provided for device vendors. It is preferable that the SDK is obfuscated (encrypted) to increase the difficulty of analyzing the program contents in order to prevent diversion for other purposes or tampering.
  • Test suite A test suite is provided as a test environment (verification of test scenarios and test results) in the development of device control applications.
  • test sending the sensor data to the actuator by preparing sensor data in text format (JSON) in advance, it is possible to test sending the sensor data to the actuator. Testing for normal, quasi-normal, maxima, minima, outliers, etc. can be automated by sequentially testing different data sets. Evidence of the test results is output as a log, and by aggregating the logs, it is possible to determine the suitability of the developed device control application for the human augmented platform apparatus 100 .
  • JSON text format
  • the data linkage control function includes functions for receiving data from sensing devices, transmitting data to actuation devices, accumulating data received from sensing devices, and actuating devices for the accumulated data. may be provided with a playback function to
  • the data linkage control function has a function to perform body comparison and data conversion on the data to be sent to the actuation device.
  • the data linkage control function may send and receive (transmit) data according to instructions from the service. Instructions from the service may include specification of sensing/actuation required for data transmission, setting of body comparison method and data conversion method, setting of skill data accumulation/playback, and the like.
  • the following methods may be provided as data transmission methods.
  • Body comparison Two body data may be compared in order to fill in the body difference (physical difference) between the sensing side and the actuation side.
  • the data comparison method may be configurable according to the use case.
  • comparison method for example, you can select from “ratio calculation (B/A)" or "upper limit setting (does not exceed B)".
  • A body data on the sensing side
  • B body data on the actuation side.
  • A body data on the sensing side
  • B body data on the actuation side.
  • Other body data comparison methods may be applied. Which comparison method to apply may be designated by the service.
  • control data generation unit 150 of the human augmented platform device 100 can generate control data based on the ratio of physical information on the sensing side and physical information on the actuation side (controlled side). .
  • the conversion of operation data (motion data) based on body comparison data may be performed in the human augmented platform device 100.
  • An application program interface may be provided for registering the body data required for body comparison.
  • Methods of inputting body data on the application side include numerical input by the user and input of data obtained from a sensing device.
  • the entered body data is managed in the body DB for each user.
  • the body DB can manage body IDs, users, body data, registration dates, etc.
  • Table 1 shows an example of body DB configuration.
  • ⁇ Scalar conversion Multiplier calculation for single element data
  • ⁇ Matrix conversion Part conversion and multiplication calculation for multi-element data such as joint angle
  • ⁇ Frequency characteristics conversion Fast Fourier transform for waveform data
  • the service may be able to specify which transformation method to apply, which performs an emphasis calculation for a specific frequency band using transform (FFT), enhancement transform, and inverse fast Fourier transform (IFFT).
  • FFT transform
  • IFFT inverse fast Fourier transform
  • Data transmitted from the sensing side may be accumulated, and skill data selected from the accumulated skill data may be transmitted to the actuation side.
  • Data transmitted from the sensing side is managed in an operation DB 140 (which may also be called an operation DB) for each user.
  • the action DB 140 may manage history IDs, body IDs, dates and times, and sensor data.
  • a skill DB 180 is provided to manage the content of accumulated data (user, date, action content, device, etc.) as skill data.
  • Table 2 shows an example of an action DB configuration.
  • the skill DB 180 may manage skill IDs, users, dates and times, device IDs, operation details, body IDs, history IDs, etc. good), stored in the action DB 140, and IDs for data reference are managed in the skill DB 180).
  • Table 3 shows an example of a skill DB configuration.
  • Screens for registering, editing, and deleting skill data may be provided as functions on the service side.
  • a method of inputting and registering the contents of the skill for accumulated sensor data and a method of obtaining the sensor data after inputting the contents of the skill may be provided.
  • the human augmentation platform device 100 acquires skill data obtained by organizing motion data acquired by a motion data acquisition unit (a body application, a sensor device, or the like) based on predetermined characteristics.
  • the control data generation unit 150 can generate control data for reproduction based on the skill data.
  • Option Mapping In order to perform alternative selection (for example, 4 options or 8 options) by electroencephalogram, a mechanism is provided for mapping options and actions for the options. The action for the option may correspond to playing skill data and transitioning to another alternative.
  • the information about mapping may include an alternative selection (number), action details corresponding to the option, and an image (icon) indicating the action details.
  • Option mapping information may be returned in response to a request from the sensing side.
  • an action according to the option may be executed. If the action is to play skill data, the corresponding sensor data is sent to the actuation side. If the action is a transition to another mapping, new mapping information may be sent back to the sensing side.
  • the human augmented platform device 100 includes the option mapping unit 170 that presents options of control data to the user. Data can be identified. Also, the control data generation unit 150 can generate control data for reproduction based on the specified skill data.
  • Service management/use case setting In service management, registration, editing, and deletion of services can be performed. Information about services is managed in the service DB. Table 4 shows an example of service DB configuration.
  • Information about services may include service IDs, service names, information on users (service subscribers) who can use services, connectable device body applications, body comparison methods, and data conversion methods. Services may have independent UIs.
  • each service On the UI of the service, functions such as specifying sensing/actuation, body comparison method, data conversion method and skill data accumulation/playback setting, and data transmission start/end may be provided. Also, each service can manage users who are connected to the service. When data transmission start is selected on the UI, the service instructs the data linkage control function according to the set use case (sensing/actuation, body comparison method, data conversion method, etc.).
  • (2.7) Account Management In order to identify users when accessing the human augmented platform device 100, it is possible to register/edit/delete accounts.
  • the account types may include (1) platform administrator, (2) service administrator, and (3) general user.
  • Information about accounts is managed in the account DB.
  • Information about accounts may include user IDs, user names, and account types.
  • Table 5 shows an example of account DB configuration.
  • Platform administrator and service administrator accounts can be registered, edited, and deleted by existing platform administrators on the administrator registration screen.
  • General user accounts can be registered, edited, and deleted by the user himself/herself on the screen for general users. It can also be edited and deleted on the registration screen for administrators.
  • accessing the human augmentation platform device 100 it is necessary to specify a registered account and log in.
  • Device Management Device information can be registered/edited/deleted in order to identify devices that are permitted to access the human augmented platform device 100 (platform).
  • a combination of device (hardware) and body app (software) may be registered. This is because there are multiple body applications with different functions even for the same device.
  • Table 6 shows an example of device DB configuration.
  • Device-related data may include device ID, device name, body application name, type (sensing or actuation), and API key.
  • Device management may only be allowed for platform administrators.
  • An API key may be issued when registering device information.
  • the body app sets an API key when accessing the platform, and the platform recognizes that the device has been granted access by the API key.
  • the platform administrator notifies the issued API key to the body application developer, and the body application developer sets the notified API key in the body application.
  • Body data may be interpreted as data relating to the user's body that needs to be compared with other bodies.
  • Sensor data may be interpreted as data for communicating the state of the user's body.
  • the following human-related data may be defined as body data and sensor data.
  • an SDK (development kit) that can reduce the difficulty of connecting with the human augmented platform device 100 may be provided.
  • the SDK includes an API for accessing (connection, status notification, data transmission, data acquisition, etc.) from the body application to the human augmented platform device 100 .
  • the SDK may provide a callback mechanism for the body app to receive notifications from the human augmented platform device 100.
  • FIG. 9 shows examples of sensing/actuation designation patterns. As shown in FIG. 9, it may be assumed that the initiator of the actuation is the sensing side, the actuation side, or another operator.
  • the sensing side may specify the delivery destination.
  • the upper part of FIG. 9 is a use case of a piano classroom, showing a pattern in which the teacher selects student B who is in the classroom.
  • FIG. 9 shows a use case of live distribution of skills or distribution of accumulated skill data, and shows a pattern in which user B selects data A.
  • FIG. 9 shows a use case of the operation panel for demonstration, and shows a pattern in which the presenter starts data transfer by operating the panel.
  • FIGS. 10 to 15 show sequence examples relating to the data linkage control function and service management function of the human augmented platform device 100 according to this embodiment.
  • FIG. 10 shows a sequence example regarding account registration and service subscription.
  • the service management function uses an account registration API to register account information in the account DB, and registers services used by the account in the service DB.
  • FIG. 11 shows a sequence example (part 1) regarding body data registration.
  • FIG. 12A shows a sequence example (part 2) relating to body data registration.
  • FIG. 12B shows a sequence example (part 3) relating to body data registration.
  • the service management function and data linkage control function acquire the general user's body data (physical information) via the WebUI and the control application, and register the acquired body data in the body DB.
  • the service management function and data linkage control function allow the user to edit body data registered in the body data DB. As a result, the correspondence between the user's body data and the user ID (account DB) is performed.
  • FIG. 13 shows an example of a real-time data transmission/reception sequence by the service management function and data linkage control function.
  • the service management function and the data linkage control function can transfer real-time sensor data between the sensing side and the actuation side based on the service selected by the general user.
  • FIG. 14 shows a sequence example of skill data accumulation.
  • the service management function and the data linkage control function store sensor data acquired via the control application in the operation DB.
  • the service management function can register sensor data as skill data in the skill DB.
  • FIG. 15 shows a sequence example of service registration.
  • the service management function registers account information in an account DB, and registers service information in a service DB.
  • the service management function can also register updated service information (comparison method, conversion method, etc.) in the service DB.
  • FIG. 16 shows a configuration example of data conversion elements by the data linkage control function.
  • the human augmentation platform device 100 (control data generator 150) executes conversion processing of the sensor data and transmits it to the actuation side.
  • any of the following conversion methods for sensor data may be applied depending on the use case or the format of the data to be handled.
  • ⁇ Scalar conversion Magnification calculation for single element data
  • ⁇ Matrix conversion Part conversion (right hand to left hand, etc.) or magnification calculation for multiple element data such as joint angle
  • ⁇ Frequency characteristics conversion Tactile sensation
  • For waveform data such as (speech data), FFT, enhancement transform, and IFFT are used to perform enhancement calculation of a specific frequency band.
  • FIG. 17 shows an example of option mapping.
  • the human augmentation platform device 100 performs mapping of options and actions for the options in order to perform alternative selection by electroencephalogram.
  • a large classification may be presented at first, and more detailed content may be displayed according to the selected classification. Also, it may be possible to present hierarchical options.
  • a mechanism may be provided to register the contents (table) of the option mapping via the service setting screen.
  • body comparison and data conversion are executed by the data linkage control function and the service management function. It is possible to achieve a higher degree of interoperability between the sensing side and the actuation side (controlled side).
  • past sensor data can be managed in the operation DB, so past data can be selected and played back along with the UI for selecting data from the operation DB. It can provide diverse and advanced human augmentation-related services.
  • mapping options and actions for the options in order to perform alternative selection (for example, 4 options or 8 options) by electroencephalograms, a mechanism is provided for mapping options and actions for the options. For this reason, it is possible to convert the options (numbers) received from the sensing side into corresponding skill data and send it to the actuation side, enabling the provision of more diverse and advanced services related to human augmentation.
  • the human augmentation platform device 100 is connected to the myoelectric sensor 40 and the electroencephalogram sensor 50, but the types of sensors are not limited to these, and sound waves (acoustic), images (video ), sensors, devices, etc. that detect (acquire) specific actions such as sports.
  • the robot 60 and the myoelectric actuator 70 are connected to the human augmentation platform device 100, but the target of actuation is not limited to these, and is worn on a human to simulate specific actions such as sports. It may be a device or the like.
  • each functional block may be implemented using one device physically or logically coupled, or directly or indirectly using two or more physically or logically separate devices (e.g. , wired, wireless, etc.) and may be implemented using these multiple devices.
  • a functional block may be implemented by combining software in the one device or the plurality of devices.
  • Functions include judging, determining, determining, calculating, calculating, processing, deriving, examining, searching, checking, receiving, transmitting, outputting, accessing, resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, assuming, expecting, assuming, Broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, assigning, etc.
  • a functional block (component) that performs transmission is called a transmitting unit or transmitter. In either case, as described above, the implementation method is not particularly limited.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the human augmentation platform device 100.
  • human augmented platform device 100 may be configured as a computing device including processor 1001, memory 1002, storage 1003, communication device 1004, input device 1005, output device 1006, bus 1007, and the like.
  • the term "apparatus” can be read as a circuit, device, unit, or the like.
  • the hardware configuration of the device may be configured to include one or more of each device shown in the figure, or may be configured without some of the devices.
  • Each functional block of the device (see FIGS. 2 and 8) is realized by any hardware element of the computer device or a combination of the hardware elements.
  • each function of the device is implemented by causing the processor 1001 to perform calculations, controlling communication by the communication device 1004, and controlling the It is realized by controlling at least one of data reading and writing in 1002 and storage 1003 .
  • a processor 1001 operates an operating system and controls the entire computer.
  • the processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) including interfaces with peripheral devices, a control unit, an arithmetic unit, registers, and the like.
  • CPU central processing unit
  • the processor 1001 reads programs (program codes), software modules, data, etc. from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 to the memory 1002, and executes various processes according to them.
  • programs program codes
  • software modules software modules
  • data etc.
  • the various processes described above may be executed by one processor 1001, or may be executed by two or more processors 1001 simultaneously or sequentially.
  • Processor 1001 may be implemented by one or more chips. Note that the program may be transmitted from a network via an electric communication line.
  • the memory 1002 is a computer-readable recording medium, and is composed of at least one of Read Only Memory (ROM), Erasable Programmable ROM (EPROM), Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM), Random Access Memory (RAM), etc. may be
  • ROM Read Only Memory
  • EPROM Erasable Programmable ROM
  • EEPROM Electrically Erasable Programmable ROM
  • RAM Random Access Memory
  • the memory 1002 may also be called a register, cache, main memory (main storage device), or the like.
  • the memory 1002 can store programs (program code), software modules, etc. capable of executing a method according to an embodiment of the present disclosure.
  • the storage 1003 is a computer-readable recording medium, for example, an optical disc such as a Compact Disc ROM (CD-ROM), a hard disk drive, a flexible disc, a magneto-optical disc (for example, a compact disc, a digital versatile disc, a Blu-ray disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy disk, magnetic strip, and/or the like.
  • Storage 1003 may also be called an auxiliary storage device.
  • the recording medium described above may be, for example, a database, server, or other suitable medium including at least one of memory 1002 and storage 1003 .
  • the communication device 1004 is hardware (transmitting/receiving device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also called a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like.
  • the communication device 1004 includes a high-frequency switch, duplexer, filter, frequency synthesizer, etc., for realizing at least one of frequency division duplex (FDD) and time division duplex (TDD).
  • FDD frequency division duplex
  • TDD time division duplex
  • the input device 1005 is an input device (for example, keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that receives input from the outside.
  • the output device 1006 is an output device (eg, display, speaker, LED lamp, etc.) that outputs to the outside. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may be integrated (for example, a touch panel).
  • each device such as the processor 1001 and the memory 1002 is connected by a bus 1007 for communicating information.
  • the bus 1007 may be configured using a single bus, or may be configured using different buses between devices.
  • the device includes hardware such as a microprocessor, digital signal processor (DSP), application specific integrated circuit (ASIC), programmable logic device (PLD), field programmable gate array (FPGA), etc.
  • DSP digital signal processor
  • ASIC application specific integrated circuit
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-A LTE-Advanced
  • SUPER 3G IMT-Advanced
  • 4G 4th generation mobile communication system
  • 5G 5th generation mobile communication system
  • Future Radio Access FAA
  • New Radio NR
  • W-CDMA registered trademark
  • GSM registered trademark
  • CDMA2000 Code Division Multiple Access 2000
  • UMB Ultra Mobile Broadband
  • IEEE 802.11 Wi-Fi (registered trademark)
  • IEEE 802.16 WiMAX®
  • IEEE 802.20 Ultra-WideBand (UWB), Bluetooth®, other suitable systems, and/or next-generation systems enhanced therefrom.
  • a plurality of systems may be applied in combination (for example, a combination of at least one of LTE and LTE-A and 5G).
  • notification of predetermined information is not limited to being performed explicitly, but may be performed implicitly (for example, not notifying the predetermined information). good too.
  • Software whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language or otherwise, includes instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, and software modules. , applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executables, threads of execution, procedures, functions, and the like.
  • software, instructions, information, etc. may be transmitted and received via a transmission medium.
  • the Software uses wired technology (coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.) and/or wireless technology (infrared, microwave, etc.) to access websites, Wired and/or wireless technologies are included within the definition of transmission medium when sent from a server or other remote source.
  • wired technology coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.
  • wireless technology infrared, microwave, etc.
  • data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. may refer to voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, light fields or photons, or any of these. may be represented by a combination of
  • the channel and/or symbols may be signaling.
  • a signal may also be a message.
  • a component carrier may also be called a carrier frequency, a cell, a frequency carrier, or the like.
  • system and “network” used in this disclosure are used interchangeably.
  • information, parameters, etc. described in the present disclosure may be expressed using absolute values, may be expressed using relative values from a predetermined value, or may be expressed using other corresponding information.
  • radio resources may be indexed.
  • base station BS
  • radio base station fixed station
  • NodeB NodeB
  • eNodeB eNodeB
  • gNodeB gNodeB
  • a base station may also be referred to by terms such as macrocell, small cell, femtocell, picocell, and the like.
  • a base station can accommodate one or more (eg, three) cells (also called sectors). When a base station accommodates multiple cells, the overall coverage area of the base station can be partitioned into multiple smaller areas, each smaller area corresponding to a base station subsystem (e.g., a small indoor base station (Remote Radio)). Head: RRH) can also provide communication services.
  • a base station subsystem e.g., a small indoor base station (Remote Radio)
  • Head: RRH can also provide communication services.
  • cell refers to part or all of the coverage area of at least one of a base station and base station subsystem that provides communication services in this coverage.
  • MS Mobile Station
  • UE User Equipment
  • a mobile station is defined by those skilled in the art as subscriber station, mobile unit, subscriber unit, wireless unit, remote unit, mobile device, wireless device, wireless communication device, remote device, mobile subscriber station, access terminal, mobile terminal, wireless It may also be called a terminal, remote terminal, handset, user agent, mobile client, client, or some other suitable term.
  • At least one of the base station and mobile station may be called a transmitting device, a receiving device, a communication device, or the like.
  • At least one of the base station and the mobile station may be a device mounted on a mobile object, the mobile object itself, or the like.
  • the mobile body may be a vehicle (e.g., car, airplane, etc.), an unmanned mobile body (e.g., drone, self-driving car, etc.), or a robot (manned or unmanned ).
  • at least one of the base station and the mobile station includes devices that do not necessarily move during communication operations.
  • at least one of the base station and mobile station may be an Internet of Things (IoT) device such as a sensor.
  • IoT Internet of Things
  • the base station in the present disclosure may be read as a mobile station (user terminal, hereinafter the same).
  • communication between a base station and a mobile station is replaced with communication between multiple mobile stations (for example, Device-to-Device (D2D), Vehicle-to-Everything (V2X), etc.)
  • the mobile station may have the functions that the base station has.
  • words such as "up” and “down” may be replaced with words corresponding to inter-terminal communication (for example, "side”).
  • uplink channel, downlink channel, etc. may be read as side channel (or side link).
  • a mobile station in the present disclosure may be read as a base station.
  • the base station may have the functions that the mobile station has.
  • connection means any direct or indirect connection or coupling between two or more elements, It can include the presence of one or more intermediate elements between two elements being “connected” or “coupled.” Couplings or connections between elements may be physical, logical, or a combination thereof. For example, “connection” may be read as "access”.
  • two elements are defined using at least one of one or more wires, cables and printed electrical connections and, as some non-limiting and non-exhaustive examples, in the radio frequency domain. , electromagnetic energy having wavelengths in the microwave and light (both visible and invisible) regions, and the like.
  • the reference signal can also be abbreviated as Reference Signal (RS), and may also be called Pilot depending on the applicable standard.
  • RS Reference Signal
  • any reference to elements using the "first,” “second,” etc. designations used in this disclosure does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used in this disclosure as a convenient method of distinguishing between two or more elements. Thus, reference to a first and second element does not imply that only two elements can be employed therein or that the first element must precede the second element in any way.
  • determining and “determining” used in this disclosure may encompass a wide variety of actions.
  • “Judgement” and “determination” are, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up, searching, inquiring (eg, lookup in a table, database, or other data structure);
  • "judgment” and “determination” are used for receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., transmitting information), input, output, access (accessing) (for example, accessing data in memory) may include deeming that a "judgment” or “decision” has been made.
  • judgment and “decision” are considered to be “judgment” and “decision” by resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, etc. can contain.
  • judgment and “decision” may include considering that some action is “judgment” and “decision”.
  • judgment (decision) may be read as “assuming”, “expecting”, “considering”, or the like.
  • a and B are different may mean “A and B are different from each other.”
  • the term may also mean that "A and B are different from C”.
  • Terms such as “separate,” “coupled,” etc. may also be interpreted in the same manner as “different.”
  • a first feature is obtained by a physical information acquisition unit that acquires physical information indicating physical abilities of a sensing side and a controlled side, a motion data acquisition unit that acquires motion data on the sensing side, and the physical information acquisition unit.
  • a control data generation unit for generating control data for the controlled side based on the physical information obtained by the motion data acquisition unit and the motion data acquired by the motion data acquisition unit; and the controlled side based on the control data.
  • the control data generator is a human augmented platform device that generates the control data within the physical ability of the controlled side.
  • a second feature is based on the first feature, wherein the control data generation unit determines the physical ability range of the sensing side based on a comparison result between the range of physical ability of the sensing side and the range of physical ability of the controlled side.
  • the control data is generated in which the physical ability of the controlled side is proportional to the physical ability.
  • a third feature is that in the first or second feature, the control data generation unit generates the control data based on the allowable value of physical ability of the controlled side.
  • a fourth feature is that in any one of the first to third features, the control data generator generates the control data based on a ratio of the physical information on the sensing side and the physical information on the controlled side. Generate.
  • a fifth feature is that, in any one of the first to fourth features, the control data generating unit, when the part of the limb on the sensing side is different from the part of the limb on the controlled side, The motion data is converted into motion data of the part on the controlled side, and the control data is generated based on the physical information and the converted motion data.
  • a sixth feature is, in any one of the first to fifth features, further comprising a skill data accumulation section for accumulating the action data acquired by the action data acquisition section as skill data arranged based on predetermined features,
  • the data generator generates the control data for reproduction based on the skill data.
  • a seventh feature is, in the first to sixth features, further comprising an option mapping unit for presenting options of the control data to the user, wherein the option mapping unit is associated with the option selected by the user.
  • the skill data is specified, and the control data generation unit generates the control data for reproduction based on the specified skill data.
  • An eighth feature is that in any one of the first to seventh features, when there are a plurality of parts of the limb on the controlled side, the control data generator overlaps the motion range based on the motion data of each of the parts. In this case, it is determined whether or not any of the parts will come into contact with the other parts, and if it is determined that they will come into contact, the control data for avoiding the contact is generated.

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Abstract

人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側及び被制御側の身体能力を示す身体情報を取得する身体情報取得部110と、センシング側の動作データを取得する動作データ取得部120と、身体情報取得部110によって取得された身体情報と、動作データ取得部120によって取得された動作データとに基づいて、被制御側の制御データを生成する制御データ生成部150と、制御データに基づいて被制御側の身体を作動させるアクチュエーション部160とを備える。制御データ生成部150は、被制御側の身体能力の範囲内となる制御データを生成する。

Description

人間拡張プラットフォーム装置及び身体能力拡張方法
　本発明は、ヒトの身体能力の拡張をサポートする人間拡張プラットフォーム装置及び身体能力拡張方法に関する。
　3rd Generation Partnership Project（3GPP）は、5th generation mobile communication system（5G、New Radio（NR）またはNext Generation（NG）とも呼ばれる）を仕様化し、さらに、Beyond 5G、5G Evolution或いは6Gと呼ばれる次世代の仕様化も進めている。
　6G時代に注目すべき技術の１つとして、人間拡張が挙げられる。人間拡張には、大きく分けて、「身体能力の拡張」、「存在の拡張」、「知覚の拡張」及び「認知能力の拡張」である。
　このうち、身体能力の拡張は、主にヒトの脳及び筋肉から脳波及び筋電などの動作データをセンシングし、実際の筋肉や外骨格をアクチュエートするアプローチである。これにより、失われた身体能力の補綴、既存の能力の向上、新たな能力獲得などを実現し得る。パワーアシストスーツ、義手・義足、第３の腕（ロボットアーム）などが考えられている（非特許文献１）。
ＮＴＴドコモ、「ドコモ６Ｇホワイトペーパー　４．０版」、[online]、2021年11月,インターネット<URL:https://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/corporate/technology/whitepaper_6g/DOCOMO_6G_White_PaperJP_20211108.pdf>
　上述した身体能力の拡張には、次のような課題がある。具体的には、センシング側と拡張側（被制御側）とでは、身体能力、例えば、可動範囲などに差異が生じる可能性がある。また、センシング及び拡張（制御）に用いられるデバイスの能力（性能）差もある。
　このため、センシング側の身体の動作データをそのまま拡張側のヒトまたはロボットなどに反映すると、拡張側に無理な負担が掛かったり、拡張側の身体能力を十分に活用できなかったりする問題がある。
　そこで、以下の開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、センシング側と拡張側（被制御側）との相互連携性を高め得る人間拡張プラットフォーム装置及び身体能力拡張方法の提供を目的とする。
　本開示の一態様は、センシング側及び被制御側の身体能力を示す身体情報を取得する身体情報取得部（身体情報取得部110）と、前記センシング側の動作データを取得する動作データ取得部（動作データ取得部120）と、前記身体情報取得部によって取得された前記身体情報と、前記動作データ取得部によって取得された前記動作データとに基づいて、前記被制御側の制御データを生成する制御データ生成部（制御データ生成部150）と、前記制御データに基づいて前記被制御側の身体を作動させるアクチュエーション部（アクチュエーション部160）とを備え、前記制御データ生成部は、前記被制御側の身体能力の範囲内となる前記制御データを生成する人間拡張プラットフォーム装置（人間拡張プラットフォーム装置100）である。
　本開示の一態様は、センシング側及び被制御側の身体能力を示す身体情報を取得するステップと、前記センシング側の動作データを取得するステップと、前記身体情報と前記動作データとに基づいて、前記被制御側の制御データを生成するステップと、前記制御データに基づいて前記被制御側の身体を作動させるステップとを含み、前記制御データを生成するステップでは、前記被制御側の身体能力の範囲内となる前記制御データを生成する身体能力拡張方法である。
図１は、第１実施形態に係る人間拡張システム10の全体概略構成図である。 図２は、第１実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100の機能ブロック構成図である。 図３は、第１実施形態に係る身体情報DBの構成例を示す図である。 図４は、第１実施形態に係る動作DBの構成例を示す図である。 図５は、第１実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100の動作例を模式的に示す図である。 図６は、第１実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100の概略動作フローを示す図である。 図７は、第１実施形態に係るセンシング側（身体A）～被制御側（身体B）との間における身体能力の拡張動作例を示す図である。 図８は、第２実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100を含むシステム構成例を示す図である。 図９は、第２実施形態に係るセンシング／アクチュエーションの指定パターンの例を示す図である。 図１０は、第２実施形態に係るアカウント登録及びサービス加入に関するシーケンス例を示す図である。 図１１は、第２実施形態に係るボディデータ登録に関するシーケンス例（その１）を示す図である。 図１２Ａは、第２実施形態に係るボディデータ登録に関するシーケンス例（その２）を示す図である。 図１２Ｂは、第２実施形態に係るボディデータ登録に関するシーケンス例（その３）を示す図である。 図１３は、第２実施形態に係るサービス管理機能及びデータ連携制御機能によるリアルタイムのデータ送受信シーケンスの例を示す図である。 図１４は、第２実施形態に係るスキルデータ蓄積のシーケンス例を示す図である。 図１５は、第２実施形態に係るサービス登録のシーケンス例を示す図である。 図１６は、第２実施形態に係るデータ連携制御機能によるデータ変換要素の構成例を示す図である。 図１７は、第２実施形態に係る選択肢マッピングの一例を示す図である。 図１８は、人間拡張プラットフォーム装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。
　以下、実施形態を図面に基づいて説明する。なお、同一の機能や構成には、同一または類似の符号を付して、その説明を適宜省略する。
　［第１実施形態］
　（１）人間拡張プラットフォーム装置の全体概略構成
　図１は、本実施形態に係る人間拡張システム10の全体概略構成図である。図１に示すように、人間拡張システム10は、測定対象が異なる複数のセンサ群によって構成されるセンシング側と、ロボットまたは人間（ヒト）が制御対象となる拡張側（被制御側またはアクチュエーション側と呼ばれてもよい）とを含む。
　人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側及び拡張側と接続される。また、人間拡張プラットフォーム装置100は、通信ネットワーク20と接続されてよい。
　本実施形態では、人間拡張プラットフォーム装置100は、筋電センサ40及び脳波センサ50と接続される。また、人間拡張プラットフォーム装置100は、ロボット60及び筋電アクチュエータ70と接続される。さらに、人間拡張プラットフォーム装置100は、触覚センサ55と接続されてもよい。
　通信ネットワーク20は、有線ネットワーク及び無線ネットワークが含まれてよい。人間拡張プラットフォーム装置100は、通信ネットワーク20を介して、他のシステム、データベース、アプリケーションサービスなどにアクセス可能としてよい。
　筋電センサ40は、ヒトの四肢の少なくとも何れかに装着できるように構成される。典型的には、筋電センサ40は、ヒトの上肢（腕）または下肢（脚）に装着できる。但し、筋電センサ40の装着対象は、必ずしもヒトに限定されなくてもよい。筋電センサ40は、筋肉収縮時に発生する電気信号を検出するセンサであり、一般的な筋電（筋電位）センサを用い得る。
　脳波センサ50は、ヒトの頭部に装着される。脳波センサ50は、ヒトの脳から発生する電位変動を検出するセンサであり、一般的な脳波センサを用い得る。
　触覚センサ55は、ヒトが感じる接触した物体の触覚をデータ化できるセンサである。典型的には、触覚センサ55は、対象の物体と接触したヒトの手、足の触覚をデータ化できる。
　ロボット60は、規定された電気信号に基づいて動作する人間型の機械装置である。ロボット60は、ヒトと同様に、上肢（腕）及び下肢（脚）の少なくとも何れかを備える。また、ロボット60は、腕（脚）に限らず、指などの部位が含まれてもよい。
　筋電アクチュエータ70は、ヒトの四肢の少なくとも何れかに装着できるように構成される。型的には、筋電アクチュエータ70は、ヒトの上肢（腕）または下肢（脚）に装着できる。但し、筋電アクチュエータ70の装着対象も、筋電センサ40と同様に、必ずしもヒトに限定されなくてもよい。筋電アクチュエータ70は、電気信号を発生でき、ヒトの指、腕などの筋肉を収縮させることができる。
　人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側及び拡張側（被制御側）と接続され、人間拡張を実現する。具体的には、人間拡張プラットフォーム装置100は、身体能力の拡張を実現する。
　身体能力の拡張とは、主にヒトの脳及び筋肉から脳波及び筋電などの動作データをセンシングし、実際の筋肉や外骨格をアクチュエートするアプローチである。人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側の身体（身体Aとする）の動作データを上述したセンサ群を介して取得する。
　人間拡張プラットフォーム装置100は、変換アルゴリズムを用いて、取得した動作データを制御データに変換する。人間拡張プラットフォーム装置100は、動作データを変換することによって生成された制御データに基づいて被制御側の身体（身体Bとする）を作動（アクチュエート）する。このような処理を人間拡張プラットフォーム装置100が実行することによって、身体Aの動作が身体Bに反映できる。なお、身体B（または身体A）は、ヒトに限らず、ロボットが含まれてよい。
　人間拡張プラットフォーム装置100が取り扱うデータ（範囲）は、主に筋電（筋電位）であるが、脳波、生態音波、モーション（画像）などが含まれてもよい。以下では、筋電を例として説明する。
　（２）人間拡張プラットフォーム装置の機能ブロック構成
　図２は、人間拡張プラットフォーム装置100の機能ブロック構成図である。図２に示すように、人間拡張プラットフォーム装置100は、身体情報取得部110、動作データ取得部120、身体情報DB130、動作DB140、制御データ生成部150及びアクチュエーション部160を備える。
　なお、図２では、実施形態の説明に関連する主な機能ブロックのみが示されており、人間拡張プラットフォーム装置100は、他の機能ブロック（例えば、電源部など）を有することに留意されたい。また、図２は、人間拡張プラットフォーム装置100の機能的なブロック構成について示しており、ハードウェア構成については、図８を参照されたい。
　身体情報取得部110は、センシング側及び被制御側の身体能力を示す身体情報を取得する。例えば、身体情報取得部110は、センシング側及び被制御側のヒト（またはロボット）の腕の可動範囲を身体能力として取得できる。なお、身体能力は、腕に限らず、指、脚などが対象とされてもよい。また、可動範囲は、筋電アクチュエータ70によって制御できればよく、関節を基準とした屈伸できる範囲、或いは捻転できる範囲などとしてよい。
　身体情報取得部110は、通信ネットワーク20を介して身体情報を取得してもよいし、人間拡張プラットフォーム装置100に直接入力された身体情報を取得してもよい。取得した身体情報は、身体情報DB130に格納される。
　動作データ取得部120は、センシング側の動作データを取得する。具体的には、動作データ取得部120は、筋電センサ40（脳波センサ50が用いられてもよい、以下同）を介して、センシング側の身体の動きを取得する。
　例えば、動作データ取得部120は、筋電センサ40が装着されたヒトの腕の動作データ（関節を基準とした屈伸範囲など）を取得できる。具体的には、動作データ取得部120は、筋電センサ40から出力される電気信号に基づいて、筋電センサ40が装着された身体部位の動作データを生成できる。取得した動作データは、動作DB140に格納される。
　なお、センシング側がロボットの場合、動作データ取得部120は、筋電センサ40に代えて、モーション（画像）を利用し、動作データを生成してもよい。
　身体情報DB130は、身体情報取得部110によって取得された身体情報を格納する。具体的には、身体情報DB130は、人間拡張の対象となるヒト（またはロボット）毎の身体情報を格納できる。
　図３は、身体情報DBの構成例を示す。IDは、ヒト（またはロボット）毎の識別情報である。図３に示すように、身体情報DBは、身体の部位、可動範囲などによって構成されてよい。なお、図３は、身体情報DBの一例を示しており、可動範囲以外の身体能力、例えば、取り扱える重量などが含まれてもよい。
　動作DB140は、動作データ取得部120によって取得された動作データを格納する。具体的には、動作DB140は、ヒト（またはロボット）の動きが数値化された動作データを時系列に格納できる。
　図４は、動作DBの構成例を示す。IDは、身体情報DBと同様に、ヒト（またはロボット）毎の識別情報である。図４に示すように、動作DBは、身体の部位、実際に動いた範囲を示す動作範囲などによって構成されてよい。なお、図４は、動作DBの一例を示しており、動作範囲以外の情報、例えば、動作速度などが含まれてもよい。
　制御データ生成部150は、身体情報取得部110によって取得された身体情報と、動作データ取得部120によって取得された動作データとに基づいて、被制御側の制御データを生成する。具体的には、制御データ生成部150は、センシング側及び被制御側のヒト（またはロボット）の身体情報と、筋電センサ40を介して取得した電気信号から生成された動作データとに基づいて制御データを生成する。
　より具体的には、制御データ生成部150は、センシング側の身体A及び被制御側の身体Bの身体情報を身体情報DB130から取得する。また、制御データ生成部150は、身体Aの動作データを動作DB140から取得する。制御データ生成部150は、取得した身体情報及び動作データに基づいて制御データを生成するための変換アルゴリズムを決定できる。
　ここで、制御データ生成部150は、被制御側（身体B）の身体能力の範囲内となる制御データを生成できる。動作データから制御データへの変換の仕組みとして、身体の可動範囲、或いは筋電アクチュエータ70などの能力の最小値と最大値とを比例補間すること、許容値の範囲で制御する（最大値で止める）ことなどが挙げられる。
　例えば、制御データ生成部150は、センシング側（身体A）の身体能力の範囲と、被制御側（身体B）の身体能力の範囲との比較結果に基づいて、センシング側の身体能力に対して被制御側の身体能力が比例する制御データを生成してもよい。つまり、身体Aと身体Bとの身体能力（例えば、可動範囲）に差異がある場合でも、身体Bの身体能力の範囲を超えないようにしつつ、身体Aの動作データに比例した身体Bの制御データが生成されてよい。なお、具体的な制御例については、後述する。
　或いは、制御データ生成部150は、被制御側（身体B）の身体能力の許容値に基づいて、制御データを生成してもよい。例えば、身体Bの腕の可動範囲の最大値が許容値として規定され、当該許容値以下となる制御データが生成されてよい。
　また、制御データ生成部150は、センシング側（身体A）の肢体の部位と、被制御側（身体B）の肢体の部位とが異なる場合、センシング側の部位の動作データを被制御側の部位の動作データに変換できる。制御データ生成部150は、身体A及び身体Bの身体情報と、変換した動作データとに基づいて制御データを生成できる。つまり、人間拡張プラットフォーム装置100では、同じ身体の部位を作動（アクチュエーション）するだけでなく、異なる身体の部位（例えば、センシング側が腕、被制御側が脚など）をアクチュエーションするために、当該部位の動きに変換した制御データが生成されてよい。
　制御データ生成部150は、センシング側（身体A）がロボットであり、被制御側（身体B）がヒトである場合、動作速度が加速状態、一定状態、減速状態を経る制御データを生成してもよい。ロボット（モータ）の動きと人間の動きとは異なるため、ヒトの動きに合わせて動作速度を変化させる。
　また、制御データ生成部150は、センシング側（身体A）の上肢または下肢が左右の何れか一方（例えば、右腕）であり、被制御側（身体B）の上肢または下肢が左右の他方（例えば、左腕）である場合、センシング側の可動範囲を被制御側の可動範囲に変換し、制御データを生成してもよい。
　例えば、２つの筋電センサ40が、身体Aの左腕と、身体Aと異なる身体A'とに装着され、２つ筋電アクチュエータ70が、身体Bの左腕と右腕とに装着される場合、身体A及び身体A'の身体情報、身体A及び身体A'の動作データ、及び身体Bの身体情報に基づいて、身体Bの両腕の制御データを生成してよい。
　ここで、身体Bの左腕と右腕との可動領域、つまり、それぞれの身体の部位（左腕と右腕）の動作データに基づく動作範囲が重複する場合、制御データ生成部150は、左腕と右腕とが接触するか否かを判定してよい。また、制御データ生成部150は、左腕と右腕とが接触すると判定した場合、接触を回避する制御データを生成してよい。回避する制御データは、単に接触前に動作を停止するものでもよいし、接触しないように、動作範囲または動作タイミングを変更するものであってもよい。
　また、被制御側の可動領域は、身体情報DB130に同一身体の両腕の情報が格納されている場合には、格納されている情報を用いてもよいし、一方の腕（センシング側）の可動領域と、他方の腕（被制御側）の可動領域とは同様と見なし、他方の腕用の制御データに変換されてもよい。なお、腕に限らず、両脚などに同様の処理が適用されてもよい。
　制御データ生成部150は、デバイス（ロボット、筋電アクチュエータなど）の能力による分解能の違い、或いは通信エラーによるデータ欠損に対応するため、再送制御ではなく、リアルタイム処理を実行することが望ましい。
　また、制御データ生成部150は、人間拡張プラットフォーム装置100に新たなデバイスが接続される場合、当該デバイスのベースデータを取得し、取得済みの身体情報を基づく当該デバイス用の変換アルゴリズムを決定し、当該デバイス用の制御データを生成してもよい。
　アクチュエーション部160は、制御データ生成部150によって生成された制御データに基づいて被制御側（身体B）の身体を作動させる。具体的には、アクチュエーション部160は、制御データに基づいて、ロボット60または筋電アクチュエータ70（ヒトの場合）を制御する。
　なお、筋電アクチュエータ70の能力に応じて、動作データ取得部120によって取得された動作データによって示される変位、力、速度などに任意の係数（倍数など）を適用して変換してもよい。
　また、アクチュエーション部160は、センサデバイス（例えば、筋電センサ）とアクチュエーションデバイス（筋電アクチュエータ）との組合せ毎にキャリブレーションを実行してもよい。
　（３）人間拡張プラットフォーム装置の動作
　次に、人間拡張プラットフォーム装置100の動作例について説明する。図５は、人間拡張プラットフォーム装置100の動作例を模式的に示す。図５に示す動作例では、センシング側（身体A）は、ヒトの右腕であり、被制御側（身体B）は、ヒトの右腕またはロボットである。
　図６は、人間拡張プラットフォーム装置100の概略動作フローを示す。図７は、センシング側（身体A）～被制御側（身体B）との間における身体能力の拡張動作例を示す。
　図６に示すように、人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側及び被制御側の身体情報を取得する（S10）。具体的には、人間拡張プラットフォーム装置100は、身体A及び身体Bの身体情報を取得する。ここでは、身体Aには「001」のIDが付与され、身体Bには、「002」のIDが付与されているものとする（図７参照）。
　より具体的には、人間拡張プラットフォーム装置100は、身体情報DB130に格納されている身体A及び身体Bの身体情報（図３参照）を取得する。
　次に、人間拡張プラットフォーム装置100は、身体A（ID：001）の身体情報と、身体B（ID：002）の身体情報とを比較する（S20）。身体A（ID：001）の右腕は、0°～90°の範囲で動くことができる（図３参照）。また、身体B（ID：002）の右腕は、10°～80°の範囲で動くことができる（図３参照）。人間拡張プラットフォーム装置100は、このようなセンシング側の身体情報と被制御側の身体情報とを比較する。
　人間拡張プラットフォーム装置100は、身体A（右腕）が動いたことに伴う動作データを取得する（S30）。具体的には、人間拡張プラットフォーム装置100は、筋電センサ40が装着された身体Aの右腕が60°～90°の範囲で動いたことを示す動作データを取得する（図７参照）。なお、0°は、水平方向、90°は垂直（鉛直）方向としてよい。また、S30の処理は、S20の処理よりも先に実行されてもよい。
　人間拡張プラットフォーム装置100は、被制御側の身体Bを操作するための処理を実行する（S40）。具体的には、人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側の身体情報と被制御側の身体情報との比較結果と、身体Aの動作データとに基づいて、身体Bを操作するための制御データを生成する。
　具体的には、人間拡張プラットフォーム装置100は、身体Aの身体情報（0°～90°の範囲で可動）、身体Bの身体情報（10°～80°の範囲で可動）、及び身体Aの右腕が60°～90°の範囲（つまり、30°）で動いたことを示す動作データに基づいて、身体Bの制御データを生成する。
　本動作例の場合、身体Bの制御データは、ヒトの右腕を30°移動させる筋電アクチュエータ70の制御データであってもよいし、ロボットの右腕を30°移動させるロボット用の制御データであってもよい。
　或いは、センシング側の身体情報と被制御側の身体情報との比較結果に基づいて、被制御側の身体能力が比例する制御データが生成されてもよい。例えば、身体Aの動作範囲／可動範囲が(90-60)/(90-0)≒0.33であるため、身体Bの動作範囲を(80-10)*0.33≒23°とする制御データが生成されてもよい（図７参照）。
　（４）作用・効果
　上述した実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。具体的には、人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側（身体A）及び被制御側（身体B）の身体情報と、身体Aの動作データとに基づいて、身体Bの制御データを生成できる。この際、人間拡張プラットフォーム装置100は、身体Bの身体能力の範囲内となる制御データを生成できる。
　このため、センシング側（身体A）と被制御側（身体B）とにおいて、腕の可動範囲など、身体能力に差異がある場合でも、拡張側に無理な負担が掛かったり、拡張側の身体能力を十分に活用できなかったりする問題の発生を大幅に抑制し得る。すなわち、人間拡張プラットフォーム装置100によれば、センシング側と拡張側（被制御側）との相互連携性を高め得る。
　例えば、身体Aの動作データをそのまま身体Bに反映すると、可動範囲または能力の違いによって、身体Bの許容値を超える動きが反映される可能性があるため、身体Bに大きな負担が生じる恐れがある。また、センシング及び拡張（制御）に用いられるデバイスの能力（性能）差もあり得る。人間拡張プラットフォーム装置100によれば、このような身体能力の差またはデバイスの能力差がある場合でも、適切な制御データを生成でき、円滑かつ妥当な身体能力の拡張を実現し得る。
　本実施形態では、人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側（身体A）の身体能力の範囲と、被制御側（身体B）の身体能力の範囲との比較結果に基づいて、センシング側の身体能力に対して被制御側の身体能力が比例する制御データを生成できる。このため、センシング側と被制御側とにおいて身体能力差がある場合でも、円滑かつ妥当な身体能力の拡張を実現し得る。
　また、人間拡張プラットフォーム装置100は、被制御側の身体能力の許容値に基づいて、制御データを生成できる。このため、被制御側に無理な負担を掛けることなく身体能力の拡張を実現し得る。
　本実施形態では、センシング側の肢体の部位と、被制御側の肢体の部位とが異なる場合、センシング側の部位の動作データを被制御側の部位の動作データに変換できる。このため、より柔軟な身体能力の拡張を実現し得る。
　本実施形態では、人間拡張プラットフォーム装置100は、センシング側がロボットであり、被制御側がヒトである場合、動作速度が加速状態、一定状態、減速状態を経る制御データを生成できる。このため、ヒトの実際の動きに合わせた身体能力の拡張を実現し得る。
　［第２実施形態］
　本実施形態では、第１実施形態に係る基本的な人間拡張プラットフォーム装置100の機能をさらに拡張し、操作パネル（ユーザインターフェイス（UI））を人間拡張プラットフォーム装置100（人間拡張基盤サーバ）により融合させる。ここで、操作パネルとは、ユーザがデータ伝送を行うセンシング／アクチュエーションの指定、及びデータ伝送の開始／停止の操作を行うハードウェア及びソフトウェアの集合と解釈されてよい。
　本実施形態では、センシングからアクチュエーションへのデータ伝送を独立して複数同時に実行できるようにする。操作パネルに表示されるアイコン（デバイス）も変更できる。また、本実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100では、特に、サービス管理及びデータ連携制御機能が強化されている。
　（１）システム構成
　図８は、本実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100を含むシステム構成例を示す。図８に示すように、人間拡張プラットフォーム装置100は、サービス管理機能とデータ連携制御機能とに大別される。また、人間拡張プラットフォーム装置100は、ユーザA及びユーザBと対応するサービスユーザインタフェース（UI）及びボディアプリケーションと接続される。
　以下、本実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100によって提供される機能、及び当該機能の構成要素の概要について説明する。
　（１．１）データ連携制御機能
　人間（ヒト）のユビキタス化されたデータを扱う部分である。センシング／アクチュエーションとのインタフェースを有し、ボディデータの受信、センシングデバイスからのセンサデータの受信、アクチュエーションデバイスへの送信などを実行できる。また、スキルデータの蓄積再生、ボディ比較及びデータ変換の機能を有する。
　（１．２）ボディ比較
　センシング側のボディと、アクチュエーション側（被制御側）のボディとの差を埋めるため、２つのボディデータを比較する。比較方法としては、例えば、アクチュエーション側／センシング側の比率計算（B/A）、或いはアクチュエーション側のボディの可動範囲を超えないような上限値の設定が挙げられる。比較方法は、ユースケースに合わせて設定できる仕組みが設けられる。このようなボディ比較により、アクチュエーション側を考慮したフェイルセーフな仕組みを提供し得る。
　（１．３）データ変換
　センシング側から送信されたセンサデータに対して、倍率変換、対象部位の変換（例えば、右手から左手）などを実行する。データ変換処理は、人間拡張プラットフォーム装置100において実行し、変換した結果をアクチュエーション側に送出する。変換方法は、ユースケースに合わせて設定できる仕組みが設けられる。これにより、サービス提供者が、アクチュエーション側を考慮して伝える情報の倍率・変換方法を指定できる仕組みを提供し得る。
　（１．４）スキルデータ蓄積再生
　ユーザ毎のデータ管理によって、センサデータの蓄積・再生を取り扱えるようにする。過去のセンサデータを動作データベースにおいて管理し、データベースからデータを選択するUIとともに過去データを選択し再生できる機能を提供できるようにする。これにより、蓄積されたスキルの中から何れかを指定し、再生できる仕組みを提供し得る。
　（１．５）選択肢マッピング（脳波）
　脳波による択一選択（例えば、４択または８択）を行うため、選択肢と、当該選択肢に対する動作のマッピングを行う仕組みが設けられる。センシング側の動作に関する情報（動作内容を示すアイコン画像、テキストなど）を提示するとともに、センシング側から受信した選択肢（番号）に基づいて該当するスキルデータに変換し、アクチュエーション側に送出する。これにより、例えば、画像による選択によって、動作をマッピングする仕組みを提供し得る。
　（１．６）サービス管理機能
　データ連携制御機能とは別に、データを相互に結合、比較、変換できるサービスと、その管理機能が設けられる。これにより、サービス個々にデータの取り扱い、及び変換仕様を設定できる。また、サービス同士は、個々に排他、独立なものとして、データを取り扱うことができる。
　（１．７）アカウント管理
　人間拡張プラットフォーム装置100では、ユーザ毎にデータを蓄積できる。このため、ユーザの識別子（アカウント）が設けられる。アカウントは、（１）プラットフォーム管理者、（２）サービス管理者、（３）一般ユーザの何れかのカテゴリに属し、アクセス権が管理される。また、アカウントの作成、編集、削除を行うアカウント管理機能が設けられる。
　（１．８）デバイス管理
　人間拡張プラットフォーム装置100への接続を許可するデバイスの種類を管理するため、デバイス管理機能が設けられる。本機能では、デバイスの種類毎に人間拡張プラットフォーム装置100への接続可否を制御する仕組みが設けられる。これにより、許可したデバイスのみ人間拡張プラットフォーム装置100に接続させることが可能となる。
　（１．９）ユースケース設定
　サービス毎にデータ転送方法（センシング／アクチュエーションの指定）、ボディ比較方法、及びデータ変換方法を設定する仕組みが設けられる。これにより、サービス毎に独立したデータ連携制御が可能となる。
　（１．１０）サービス管理
　サービスを利用できるユーザ、接続可能なデバイス、ボディアプリケーション（以下、アプリと適宜省略する）、ボディ比較方法、及びデータ変換方法について、サービス個別の設定を可能する。また、各サービスは、UIを有し、センシング／アクチュエーションの指定、ボディ比較方法、及びデータ変換方法の設定、スキルデータの蓄積再生の設定、データ伝送の開始／終了の指示などの機能が設けられる。これにより、提供したいサービス毎に、センシング／アクチュエーションの内容が設定できる。
　（１．１１）ボディデータ・センサデータ
　人間拡張プラットフォーム装置100では、次のような人間に関するデータが取り扱われる。このようなデータは、アクチュエータに伝えることができる人間に関するデータの種類と解釈されてよい。
　　・身体の各部位の関節角度・長さ：各部位の関節角度及び長さのデータ
　上肢の関節角度、体幹・下肢の関節角度、及び上肢・下肢の長さのデータが拡充されてよい。
　　・グリップ力：手足を握る際のグリップ力のデータ
　足のグリップ力の定義が追加されてよい（歩行などで活用）。
　　・触覚：人間の触覚をデータ化し、取り扱えるようにする
　手及び足の触覚のデータ定義が設けられてよい。
　　・感情：人間の感情をデータ化し。取り扱えるようにする。情動（緊張度）をデータ化し取り扱えるようにする。
　（１，１２）SDK
　デバイスベンダ向けに人間拡張プラットフォーム装置100との接続の難易度を下げることが可能なSDK（開発キット）を提供する。SDKは、他目的への転用または改ざんを防止する目的ため、難読化（暗号化）され、プログラム内容の解析難易度が高められることが好ましい。
　（１．１３）デバイス制御アプリ・リファレンスコード
　デバイスベンダにおけるデバイス制御アプリ開発の容易性を高めるため、SDKと結合するアプリの雛形をリファレンスコードとして同時に提供されてよい。デバイスベンダは、通常、当該リファレンスコードをベースにデバイスとのデータ送受信部分を追加することでデバイス制御アプリを作成できる。
　（１．１４）テストスィート
　デバイス制御アプリの開発におけるテスト環境（テストシナリオ及びテスト結果の検証）としてテストスイートが提供される。
　シナリオ作成は、センサデータをテキスト形式（JSON）であらかじめ用意することによって、当該センサデータをアクチュエータに送り込むテストが可能になる。種々のデータセットを順次テストすることによって、正常系、準正常系、最大値、最小値、異常値などの試験を自動化できる。試験結果のエビデンスは、ログとして出力され、ログを集計することによって開発したデバイス制御アプリの人間拡張プラットフォーム装置100への適合度を判定できる。
　（２）データ連携制御機能及びサービス管理機能の詳細
　次に、上述したデータ連携制御機能及びサービス管理機能（構成要素を含む）の詳細について説明する。
　（２．１）データ連携制御機能
　データ連携制御機能は、センシングデバイスからのデータの受信、及びアクチュエーションデバイスへのデータの送信機能、センシングデバイスから受信したデータの蓄積、蓄積したデータのアクチュエーションデバイスへの再生機能を備えてよい。
　また、データ連携制御機能は、アクチュエーションデバイスに送信するデータに対して、ボディ比較及びデータ変換を実行する機能を備える。データ連携制御機能は、サービスからの指示に従ってデータを送受信（伝送）してよい。データの伝送に必要なセンシング／アクチュエーションの指定、ボディ比較方法及びデータ変換方法の設定、スキルデータの蓄積再生の設定などはサービスからの指示に含まれてよい。
　データの伝送方式としては、次の方式が設けられてよい。
　　・リアルタイム伝送（センシング側から受信したデータをアクチュエーションへ送信）
　　・スキルデータの蓄積（センシング側からデータを受信し保存）
　　・スキルデータの再生（蓄積済みデータを読み出してアクチュエーションへ送信）
　データ連携制御機能では、複数のサービスが、同時に独立してデータの伝送を行える。サービス提供者は、アクチュエーション側を考慮して伝える情報の倍率、変換方法などを指定できる。
　（２．２）ボディ比較
　センシング側とアクチュエーション側のボディ差（体格差）を埋めるため、２つのボディデータが比較されてよい。データの比較方法は、ユースケースに合わせて設定可能とされてよい。
　比較方法としては、例えば、「比率計算(B/A)」または「上限値設定（Bを超えない）」の中から選択できる。ここで、A：センシング側のボディデータ、B：アクチュエーション側のボディデータである。なお、これ以外のボディデータの比較方法が適用されてもよい。何れの比較方法を適用するかについては、サービスから指定可能としてよい。
　つまり、本実施形態では、人間拡張プラットフォーム装置100の制御データ生成部150は、センシング側の身体情報と、アクチュエーション側（被制御側）の身体情報との比率に基づいて、制御データを生成できる。
　ボディ比較データに基づく操作データ（動作データ）の変換は、人間拡張プラットフォーム装置100において実行されてよい。
　ボディ比較に必要なボディデータを登録するためのアプリケーション・プログラム・インタフェース（API）が設けられてよい。アプリ側でのボディデータの入力方法としては、ユーザによる数値入力、またはセンシングデバイスから取得したデータの入力が挙げられる。
　入力されたボディデータは、ユーザ毎にボディDBにおいて管理される。
　ボディDBでは、ボディID、ユーザ、ボディデータ、登録日時などを管理できる。表１は、ボディDB構成の一例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　（２．３）データ変換
　センサデータをアクチュエーション側に送信する前に、ユースケースに応じて変換処理が行われてよい。ユースケースまたは取り扱うデータの形式に応じて、次のような変換方法が設けられてよい。
　　・スカラ変換：１要素のデータに対して倍率演算を行う
　　・行列変換：関節角度など複数要素データに対して、部位の変換、倍率演算を行う
　　・周波数特性変換：波形データに対して、高速フーリエ変換（FFT）、強調変換、及び逆高速フーリエ変換（IFFT）を利用した特定周波数帯の強調演算を行う
　何れの変換方法を適用するかについては、サービスから指定可能としてよい。
　（２．４）スキルデータ蓄積再生
　センシング側から送信されたデータを蓄積し、蓄積されたスキルデータの中から選択されたスキルデータがアクチュエーション側に送信されてよい。センシング側から送信されたデータは、ユーザ毎に動作DB140（操作DBとよばれてもよい）において管理される。
　動作DB140では、履歴ID、ボディID、日時、センサデータが管理されてよい。動作DB140とは別に、蓄積されたデータの内容（ユーザ、日時、動作の内容、デバイスなど）をスキルデータとして管理するスキルDB180が設けられる。表２は、動作DB構成の一例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　スキルDB180では、スキルID、ユーザ、日時、デバイスID、動作内容、ボディID、履歴IDなどが管理されてよい（ボディデータ、センサデータの実体は、それぞれ身体情報DB130（ボディDBと呼ばれてもよい）、動作DB140に蓄積され、スキルDB180ではデータ参照するためのIDが管理される）。表３は、スキルDB構成の一例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　スキルデータを登録・編集・削除するための画面、及び登録済みのスキルデータを一覧表示、選択し再生するための画面がサービス側の機能として設けられてよい。スキルデータ登録では、蓄積済みのセンサデータに対して、スキル内容を入力して登録する方法と、スキル内容を入力後にセンサデータ取得を行う方法とが設けられてよい。
　このように、本実施形態では、人間拡張プラットフォーム装置100は、動作データ取得部（ボディアプリ、センサデバイスなどが該当してよい）によって取得された動作データを所定の特徴に基づいて整理したスキルデータとして蓄積するスキルDB180（スキルデータ蓄積部）を備え、制御データ生成部150は、スキルデータに基づいて、再生用の制御データを生成することができる。
　（２．５）選択肢マッピング（脳波）
　脳波による択一選択（例えば、４択または８択）を行うため、選択肢と、当該選択肢に対する動作のマッピングを行う仕組みが設けられる。選択肢に対する動作としては、スキルデータの再生と、別の択一選択への遷移とに対応してよい。
　マッピングに関する情報には、択一選択の選択肢（番号）、当該選択肢に対応する動作内容、及び当該動作内容を示す画像（アイコン）が含まれてよい。センシング側からの要求に対して選択肢のマッピングの情報が返送されてよい。
　センシング側から送信されるセンサデータが脳波の選択肢である場合、選択肢に応じた動作が実行されてよい。動作がスキルデータの再生の場合、アクチュエーション側に該当のセンサデータが送信される。動作が別のマッピングへの遷移の場合、センシング側に新たなマッピング情報が返送されてよい。
　このように、本実施形態では、人間拡張プラットフォーム装置100は、制御データの選択肢をユーザに提示する選択肢マッピング部170を備え、選択肢マッピング部170は、ユーザによって選択された選択肢と対応付けられたスキルデータを特定できる。また、制御データ生成部150は、特定されたスキルデータに基づいて、再生用の制御データを生成できる。
　（２．６）サービス管理・ユースケース設定
　サービス管理では、サービスの登録・編集・削除が行える。サービスに関する情報は、サービスDBにおいて管理される。表４は、サービスDB構成の一例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
　サービスに関する情報には、サービスID、サービス名、サービスを利用可能なユーザ（サービス加入者）の情報、接続可能なデバイスボディアプリ、ボディ比較方法、及びデータ変換方法が含まれてよい。サービスは、個々に独立したUIを有してよい。
　サービスのUI上では、センシング／アクチュエーションの指定、ボディ比較方法、データ変換方法及びスキルデータの蓄積再生の設定、データ伝送の開始／終了などの機能が提供されてよい。また、各サービスは、当該サービスに接続中のユーザを管理できる。サービスは、UI上においてデータ伝送の開始が選択された場合、設定されたユースケース（センシング／アクチュエーション、ボディ比較方法またはデータ変換方法など）に従って、データ連携制御機能に指示する。
　（２．７）アカウント管理
　人間拡張プラットフォーム装置100にアクセスする際にユーザを識別するため、アカウントの登録・編集・削除が可能である。上述したように、アカウントの種別としては、（１）プラットフォーム管理者、（２）サービス管理者、（３）一般ユーザが設けられてよい。
　アカウントに関する情報はアカウントDBにおいて管理される。アカウントに関する情報には、ユーザID、ユーザ名、アカウント種別が含まれてよい。表５は、アカウントDB構成の一例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000005
　プラットフォーム管理者及びサービス管理者のアカウントは、管理者用の登録画面において、既存のプラットフォーム管理者が登録・編集・削除できる。一般ユーザのアカウントは、一般ユーザ向けの画面において、ユーザ自身が登録・編集・削除できる。また、管理者向けの登録画面でも編集・削除できる。人間拡張プラットフォーム装置100にアクセスする場合、登録済みのアカウントを指定してログインする必要がある。
　（２．８）デバイス管理
　人間拡張プラットフォーム装置100（プラットフォーム）へのアクセスを許可するデバイスの識別を行うため、デバイス情報の登録・編集・削除が可能である。デバイス（ハードウェア）とボディアプリ（ソフトウェア）との組み合わせで登録されてよい。同じデバイスであっても機能の異なるボディアプリが複数存在するためである。
　デバイスに関する情報は、デバイスDBで管理する。表６は、デバイスDB構成の一例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000006
　デバイスに関するデータには、デバイスID、デバイス名、ボディアプリ名、種別（センシングまたはアクチュエーション）及びAPIキーが含まれてよい。デバイス管理は、プラットフォーム管理者のみに許可されてよい。デバイス情報の登録時にAPIキーが払い出されてよい。
　ボディアプリは、プラットフォームへのアクセス時にAPIキーを設定し、プラットフォーム側は、APIキーによりアクセス許可されたデバイスであることを認識する。プラットフォーム管理者は、払い出されたAPIキーをボディアプリの開発者に通知し、ボディアプリの開発者は、通知されたAPIキーをボディアプリに設定する。
　（２．９）ボディデータ・センサデータ
　ボディデータとは、他のボディと比較が必要なユーザの身体に関するデータと解釈されてよい。センサデータとは、ユーザの身体の状態を伝達するためのデータと解釈されてよい。ボディデータ及びセンサデータとして、次のような人間に関するデータが定義されてよい。
　　・身長・年齢
　　・上肢・下肢の関節角度、上肢・下肢の部位の長さ
　　・手・足のグリップ力
　　・手、足の触覚
　　・感情（緊張度）
　このようなデータは、アクチュエータに伝えることができる人間に関するデータの種類と解釈されてよい。
　（２．１０）SDK機能
　デバイス開発者向けとして、人間拡張プラットフォーム装置100との接続の難易度を下げることが可能なSDK（開発キット）が提供されてよい。SDKは、ボディアプリから人間拡張プラットフォーム装置100へのアクセス（接続、状態通知、データ送信、及びデータ取得など）するためのAPIを備える。SDKは、ボディアプリが人間拡張プラットフォーム装置100からの通知を受信するためのコールバックの仕組みを備えてもよい。
　（３）センシング／アクチュエーションの指定パターン
　図９は、センシング／アクチュエーションの指定パターンの例を示す。図９に示すように、アクチュエーションの開始者が、センシング側、アクチュエーション側或いは別の操作者となるケースが想定されてよい。
　例えば、センシング側が配信先を指定してもよい。図９の上段は、ピアノ教室のユースケースであり、先生が教室に入っている生徒Bを選択するパターンを示す。
　また、アクチュエーション側が、自身が利用するデータを指定してもよい。図９の中段は、スキルのライブ配信または蓄積済スキルデータ配信のユースケースであり、ユーザBがデータAを選択するパターンを示す。
　また、センシング側、アクチュエーション側以外の操作者が指定してもよい。図９の下段は、デモンストレーション向け操作パネルのユースケースであり、説明者がパネル操作でデータ転送を開始するパターンを示す。
　（４）シーケンス例
　図１０～１５は、本実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100のデータ連携制御機能及びサービス管理機能に関するシーケンス例を示す。
　図１０は、アカウント登録及びサービス加入に関するシーケンス例を示す。図１０に示すように、サービス管理機能は、アカウント登録APIを利用してアカウント情報をアカウントDBに登録し、当該アカウントが利用するサービスをサービスDBに登録する。
　図１１は、ボディデータ登録に関するシーケンス例（その１）を示す。図１２Ａは、ボディデータ登録に関するシーケンス例（その２）を示す。図１２Ｂは、ボディデータ登録に関するシーケンス例（その３）を示す。
　図１１に示すように、サービス管理機能及びデータ連携制御機能は、WebUI及び制御アプリを介して、一般ユーザのボディデータ（身体情報）を取得し、取得したボディデータをボディDBに登録する。
　図１２Ａ及び図１２Ｂに示すように、サービス管理機能及びデータ連携制御機能は、ボディデータDBに登録されているボディデータの当該ユーザによる編集を実行できる。これにより、ユーザのボディデータと、ユーザID（アカウントDB）との対応付けなどが行われる。
　図１３は、サービス管理機能及びデータ連携制御機能によるリアルタイムのデータ送受信シーケンスの例を示す。図１３に示すように、サービス管理機能及びデータ連携制御機能は、一般ユーザによって選択されたサービスに基づいて、センシング側とアクチュエーション側との間においてリアルタイムのセンサデータの転送を実行できる。
　図１４は、スキルデータ蓄積のシーケンス例を示す。図１４に示すように、サービス管理機能及びデータ連携制御機能は、制御アプリを介して取得したセンサデータを動作DBに蓄積する。また、サービス管理機能は、センサデータをスキルデータとしてスキルDBに登録できる。
　図１５は、サービス登録のシーケンス例を示す。図１５に示すように、サービス管理機能は、アカウント情報をアカウントDBに登録し、サービス情報をサービスDBに登録する。また、サービス管理機能は、更新されたサービス情報（比較方法または変換方法など）をサービスDBに登録できる。
　（５）データ変換の詳細
　図１６は、データ連携制御機能によるデータ変換要素の構成例を示す。人間拡張プラットフォーム装置100（制御データ生成部150）は、センサデータの変換処理を実行し、アクチュエーション側に送信する。図１６に示すように、センサデータの変換方法は、ユースケースまたは取り扱うデータの形式に応じて、次の何れかが適用されてよい。
　　・スカラ変換：１要素のデータに対して倍率演算を行う
　　・行列変換：関節角度など複数要素データに対して、部位の変換（右手から左手など）、または倍率演算を行う
　　・周波数特性変換：触覚（音声データ）など波形データに対して、FFT、強調変換、IFFTを利用した特定周波数帯の強調演算を行う
　なお、取り扱うデータ種別が増えた場合、既存の変換方法から選択可能としてもよい。
　（６）選択肢マッピング（脳波）
　図１７は、選択肢マッピングの一例を示す。人間拡張プラットフォーム装置100は、脳波による択一選択を行うため、選択肢と、当該選択肢に対する動作のマッピングを行う。
　図１７に示すように、最初は大きな分類が提示され、選択された分類に応じて、より詳細な内容がされてよい。また、階層的な選択肢提示ができてもよい。
　選択肢マッピングの内容（テーブル）は、サービス設定画面を介して登録する仕組みが設けられてよい。
　（７）作用・効果
　本実施形態に係る人間拡張プラットフォーム装置100によれば、データ連携制御機能及びサービス管理機能によって、ボディ比較及びデータ変換（スカラ変換、行列変換・周波数特性変換）の処理を実行でき、センシング側とアクチュエーション側（被制御側）とのさらに高度な相互連携性を実現し得る。
　また、データ連携制御機能及びサービス管理機能によれば、過去のセンサデータ（スキルデータ）を動作DBにおいて管理できるため、動作DBからデータを選択するUIとともに過去データを選択して再生できるため、より多様かつ高度な人間拡張関連のサービスを提供できる。
　さらに、データ連携制御機能及びサービス管理機能によれば、脳波による択一選択（例えば、４択または８択）を行うため、選択肢と、当該選択肢に対する動作のマッピングを行う仕組みが設けられる。このため、センシング側から受信した選択肢（番号）から該当するスキルデータに変換してアクチュエーション側への送出が可能となり、より多様かつ高度な人間拡張関連のサービスを提供できる。
　［その他の実施形態］
　以上、実施例に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。
　例えば、上述した実施形態では、人間拡張プラットフォーム装置100には、筋電センサ40及び脳波センサ50が接続されていたが、センサの種類は、これらに限定されず、音波（音響）、画像（動画）、スポーツなどの特定の動作を検出（取得）するセンサ、装置などでもよい。
　また、人間拡張プラットフォーム装置100には、ロボット60及び筋電アクチュエータ70が接続されていたが、アクチュエーションの対象は、これらに限定されず、ヒトに装着され、スポーツなどの特定の動作をシミュレーションする装置などでもよい。
　また、上述した実施形態の説明に用いたブロック構成図（図２，８）は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的または論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的または論理的に分離した２つ以上の装置を直接的または間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置または上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
　機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。例えば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting unit）や送信機（transmitter）と呼称される。何れも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
　さらに、上述した人間拡張プラットフォーム装置100は、本開示の無線通信方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１８は、人間拡張プラットフォーム装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。図１８に示すように、人間拡張プラットフォーム装置100は、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006及びバス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
　なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。当該装置のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つまたは複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
　当該装置の各機能ブロック（図２，８参照）は、当該コンピュータ装置の何れかのハードウェア要素、または当該ハードウェア要素の組み合わせによって実現される。
　また、当該装置における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
　プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインタフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（CPU）によって構成されてもよい。
　また、プロセッサ1001は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。さらに、上述の各種処理は、１つのプロセッサ1001によって実行されてもよいし、２つ以上のプロセッサ1001により同時または逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。
　メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、Read Only Memory（ROM）、Erasable Programmable ROM（EPROM）、Electrically Erasable Programmable ROM（EEPROM）、Random Access Memory（RAM）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施形態に係る方法を実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
　ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、Compact Disc ROM（CD-ROM）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu-ray（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記録媒体は、例えば、メモリ1002及びストレージ1003の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
　通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
　通信装置1004は、例えば周波数分割複信（Frequency Division Duplex：FDD）及び時分割複信（Time Division Duplex：TDD）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。
　入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
　また、プロセッサ1001及びメモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007で接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
　さらに、当該装置は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Digital Signal Processor： DSP）、Application Specific Integrated Circuit（ASIC）、Programmable Logic Device（PLD）、Field Programmable Gate Array（FPGA）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部または全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
　本開示において説明した各態様／実施形態は、Long Term Evolution（LTE）、LTE-Advanced（LTE-A）、SUPER 3G、IMT-Advanced、4th generation mobile communication system（4G）、5th generation mobile communication system（5G）、Future Radio Access（FRA）、New Radio（NR）、W-CDMA（登録商標）、GSM（登録商標）、CDMA2000、Ultra Mobile Broadband（UMB）、IEEE 802.11（Wi-Fi（登録商標））、IEEE 802.16（WiMAX（登録商標））、IEEE 802.20、Ultra-WideBand（UWB）、Bluetooth（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、LTE及びLTE-Aの少なくとも一方と5Gとの組み合わせなど）適用されてもよい。
　本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
　本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
　ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
　また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（Digital Subscriber Line：DSL）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
　本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術の何れかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、またはこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
　なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一のまたは類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号（シグナリング）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（Component Carrier：CC）は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。
　本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
　また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。
　本開示においては、「基地局（Base Station：BS）」、「無線基地局」、「固定局（fixed station）」、「NodeB」、「eNodeB（eNB）」、「gNodeB（gNB）」、「アクセスポイント（access point）」、「送信ポイント（transmission point）」、「受信ポイント（reception point）、「送受信ポイント（transmission/reception point）」、「セル」、「セクタ」、「セルグループ」、「キャリア」、「コンポーネントキャリア」などの用語は、互換的に使用され得る。基地局は、マクロセル、スモールセル、フェムトセル、ピコセルなどの用語で呼ばれる場合もある。
　基地局は、１つまたは複数（例えば、３つ）のセル（セクタとも呼ばれる）を収容することができる。基地局が複数のセルを収容する場合、基地局のカバレッジエリア全体は複数のより小さいエリアに区分でき、各々のより小さいエリアは、基地局サブシステム（例えば、屋内用の小型基地局（Remote Radio Head：RRH）によって通信サービスを提供することもできる。
　「セル」または「セクタ」という用語は、このカバレッジにおいて通信サービスを行う基地局、及び基地局サブシステムの少なくとも一方のカバレッジエリアの一部または全体を指す。
　本開示においては、「移動局（Mobile Station：MS）」、「ユーザ端末（user　terminal）」、「ユーザ装置（User Equipment：UE）」、「端末」などの用語は、互換的に使用され得る。
　移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
　基地局及び移動局の少なくとも一方は、送信装置、受信装置、通信装置などと呼ばれてもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、移動体に搭載されたデバイス、移動体自体などであってもよい。当該移動体は、乗り物（例えば、車、飛行機など）であってもよいし、無人で動く移動体（例えば、ドローン、自動運転車など）であってもよいし、ロボット（有人型または無人型）であってもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、必ずしも通信動作時に移動しない装置も含む。例えば、基地局及び移動局の少なくとも一方は、センサなどのInternet of Things（IoT）機器であってもよい。
　また、本開示における基地局は、移動局（ユーザ端末、以下同）として読み替えてもよい。例えば、基地局及び移動局間の通信を、複数の移動局間の通信（例えば、Device-to-Device（D2D）、Vehicle-to-Everything（V2X）などと呼ばれてもよい）に置き換えた構成について、本開示の各態様／実施形態を適用してもよい。この場合、基地局が有する機能を移動局が有する構成としてもよい。また、「上り」及び「下り」などの文言は、端末間通信に対応する文言（例えば、「サイド（side）」）で読み替えられてもよい。例えば、上りチャネル、下りチャネルなどは、サイドチャネル（またはサイドリンク）で読み替えられてもよい。
　同様に、本開示における移動局は、基地局として読み替えてもよい。この場合、移動局が有する機能を基地局が有する構成としてもよい。
　「接続された（connected）」、「結合された(coupled)」という用語、またはこれらのあらゆる変形は、２またはそれ以上の要素間の直接的または間接的なあらゆる接続または結合を意味し、互いに「接続」または「結合」された２つの要素間に１またはそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合または接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１またはそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」または「結合」されると考えることができる。
　参照信号は、Reference Signal（RS）と略称することもでき、適用される標準によってパイロット（Pilot）と呼ばれてもよい。
　本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
　上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。
　本開示において使用する「第１」、「第２」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
　本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
　本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
　本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking　up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
　本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
　（付記）
　上述した開示は、以下のように表現されてもよい。
　第１の特徴は、センシング側及び被制御側の身体能力を示す身体情報を取得する身体情報取得部と、前記センシング側の動作データを取得する動作データ取得部と、前記身体情報取得部によって取得された前記身体情報と、前記動作データ取得部によって取得された前記動作データとに基づいて、前記被制御側の制御データを生成する制御データ生成部と、前記制御データに基づいて前記被制御側の身体を作動させるアクチュエーション部とを備え、前記制御データ生成部は、前記被制御側の身体能力の範囲内となる前記制御データを生成する人間拡張プラットフォーム装置である。
　第２の特徴は、第１の特徴において、前記制御データ生成部は、前記センシング側の身体能力の範囲と、前記被制御側の身体能力の範囲との比較結果に基づいて、前記センシング側の身体能力に対して前記被制御側の身体能力が比例する前記制御データを生成する。
　第３の特徴は、第１または第２の特徴において、前記制御データ生成部は、前記被制御側の身体能力の許容値に基づいて、前記制御データを生成する。
　第４の特徴は、第１乃至第３の特徴において、前記制御データ生成部は、前記センシング側の前記身体情報と、前記被制御側の前記身体情報との比率に基づいて、前記制御データを生成する。
　第５の特徴は、第１乃至第４の特徴において、前記制御データ生成部は、前記センシング側の肢体の部位と、前記被制御側の肢体の部位とが異なる場合、前記センシング側の部位の動作データを前記被制御側の部位の動作データに変換し、前記身体情報と、変換した前記動作データとに基づいて前記制御データを生成する。
　第６の特徴は、第１乃至第５の特徴において、前記動作データ取得部によって取得された前記動作データを所定の特徴に基づいて整理したスキルデータとして蓄積するスキルデータ蓄積部を備え、前記制御データ生成部は、前記スキルデータに基づいて、再生用の前記制御データを生成する。
　第７の特徴は、第１乃至第６の特徴において、前記制御データの選択肢をユーザに提示する選択肢マッピング部を備え、前記選択肢マッピング部は、前記ユーザによって選択された前記選択肢と対応付けられた前記スキルデータを特定し、前記制御データ生成部は、特定された前記スキルデータに基づいて、再生用の前記制御データを生成する。
　第８の特徴は、第１乃至第７の特徴において、前記制御データ生成部は、前記被制御側の肢体の部位が複数存在する場合、それぞれの前記部位の前記動作データに基づく動作範囲が重複する場合、前記部位の何れかが他の前記部位と接触するか否かを判定し、接触すると判定した場合、接触を回避する前記制御データを生成する。
　以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
　10　人間拡張システム
　20　通信ネットワーク
　40　筋電センサ
　50　脳波センサ
　55　触覚センサ
　60　ロボット
　70　筋電アクチュエータ
　100　人間拡張プラットフォーム装置
　110　身体情報取得部
　120　動作データ取得部
　130　身体情報DB
　140　動作DB
　150　制御データ生成部
　160　アクチュエーション部
　170　選択肢マッピング部
　180　スキルDB
　1001　プロセッサ
　1002　メモリ
　1003　ストレージ
　1004　通信装置
　1005　入力装置
　1006　出力装置
　1007　バス

Claims (10)

  1. 　センシング側及び被制御側の身体能力を示す身体情報を取得する身体情報取得部と、
    　前記センシング側の動作データを取得する動作データ取得部と、
    　前記身体情報取得部によって取得された前記身体情報と、前記動作データ取得部によって取得された前記動作データとに基づいて、前記被制御側の制御データを生成する制御データ生成部と、
    　前記制御データに基づいて前記被制御側の身体を作動させるアクチュエーション部と
    を備え、
    　前記制御データ生成部は、前記被制御側の身体能力の範囲内となる前記制御データを生成する人間拡張プラットフォーム装置。
  2. 　前記制御データ生成部は、前記センシング側の身体能力の範囲と、前記被制御側の身体能力の範囲との比較結果に基づいて、前記センシング側の身体能力に対して前記被制御側の身体能力が比例する前記制御データを生成する請求項１に記載の人間拡張プラットフォーム装置。
  3. 　前記制御データ生成部は、前記被制御側の身体能力の許容値に基づいて、前記制御データを生成する請求項１に記載の人間拡張プラットフォーム装置。
  4. 　前記制御データ生成部は、前記センシング側の前記身体情報と、前記被制御側の前記身体情報との比率に基づいて、前記制御データを生成する請求項１に記載の人間拡張プラットフォーム装置。
  5. 　前記制御データ生成部は、
    　前記センシング側の肢体の部位と、前記被制御側の肢体の部位とが異なる場合、前記センシング側の部位の動作データを前記被制御側の部位の動作データに変換し、
    　前記身体情報と、変換した前記動作データとに基づいて前記制御データを生成する請求項１に記載の人間拡張プラットフォーム装置。
  6. 　前記動作データ取得部によって取得された前記動作データを所定の特徴に基づいて整理したスキルデータとして蓄積するスキルデータ蓄積部を備え、
    　前記制御データ生成部は、前記スキルデータに基づいて、再生用の前記制御データを生成する請求項１に記載の人間拡張プラットフォーム装置。
  7. 　前記制御データの選択肢をユーザに提示する選択肢マッピング部を備え、
    　前記選択肢マッピング部は、前記ユーザによって選択された前記選択肢と対応付けられた前記スキルデータを特定し、
    　前記制御データ生成部は、特定された前記スキルデータに基づいて、再生用の前記制御データを生成する請求項６に記載の人間拡張プラットフォーム装置。
  8. 　前記制御データ生成部は、
    　前記被制御側の肢体の部位が複数存在する場合、それぞれの前記部位の前記動作データに基づく動作範囲が重複する場合、前記部位の何れかが他の前記部位と接触するか否かを判定し、
    　接触すると判定した場合、接触を回避する前記制御データを生成する請求項１に記載の人間拡張プラットフォーム装置。
  9. 　前記制御データ生成部は、前記センシング側がロボットであり、前記被制御側がヒトである場合、動作速度が加速状態、一定状態、減速状態を経る前記制御データを生成する請求項１に記載の人間拡張プラットフォーム装置。
  10. 　センシング側及び被制御側の身体能力を示す身体情報を取得するステップと、
    　前記センシング側の動作データを取得するステップと、
    　前記身体情報と前記動作データとに基づいて、前記被制御側の制御データを生成するステップと、
    　前記制御データに基づいて前記被制御側の身体を作動させるステップと
    を含み、
    　前記制御データを生成するステップでは、前記被制御側の身体能力の範囲内となる前記制御データを生成する身体能力拡張方法。
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