JP2008059180A - ３次元デザイン支援装置、方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが製品モデルを手に取った時の安定した把持姿勢を仮想的に生成し、物理モデルを作成することなく製品モデルのエルゴノミック評価ができる３次元デザイン支援技術を提供する。
【解決手段】本発明の３次元デザイン支援方法では、デジタルハンドモデルデータベース１のデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成し、入力されたデジタル製品形状モデルとデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定し、この接触点候補の指定に基づき、製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成し、生成された製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢の安定性を評価する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、製品モデルをユーザの手で把持する際の把持姿勢の安定性を仮想的に評価する３次元デザイン支援装置、方法、プログラム及び記録媒体に関する。

近年のＣＡＤシステムの普及に伴い、デジタルモックアップによるスタイルデザインが本格化しているが、製品に対するエルゴノミック評価は未だに物理モックアップに頼っているのが現状であり、これをデジタル化することで、開発コストや時間の削減を行いたいという要求が高まっている。工業製品のうち、ハンドヘルドＩＴ機器に対して仮想エルゴノミック評価を行うには、豊富な寸法バリエーションや高精度な幾何形状・運動生成機能をもつ手のモデルや、製品形状やユーザインタフェース（ＵＩ）操作仕様と手のモデルを連携させたシミュレーション機能などが求められる。

これまでに、Ｊａｃｋ、ＲＡＭＳＩＳ、Ｓａｆｅｗｏｒｋといったデジタル・ヒューマンを用いたシミュレーションソフトウェア（非特許文献１）が市販され、自動車・航空機などの設計に活用されているが、これらは、スタイルデザインにおけるエルゴノミック評価において要求される手のモデルの再現精度やシミュレーション機能を、必ずしも満たすものではない。また特開２００２−２４５４８４号公報（特許文献１）に記載のようにコンピュータマネキンに関連する技術は知られているが、人の手による製品モデルの把持姿勢を仮想的に作成し提示する技術は知られていない。

また、操作対象の物体の支持位置を指定して人間モデル側の動作を自動決定する研究が、次の論文「Onosato, M., Kawano, T., Iwata, K.; "Virtual Affordance Protocol: Communication between Digital Human and Virtual Working Environment for Task Motion Planning". Digital Human Modeling Conference VDI-berichite NR. 1675, 2002 (The Proc. Digital Human Modeling Conference 2002), pp. 329-342, 2002.6.（非特許文献２）」に記載されている。しかしながら、この技術は、人間の全身の動作生成を対象としており、手の動作生成そのものは取り扱っていない。

さらに、人の手指型のロボットマニプレータの動作生成において、与えられた物体モデルの形状から、安定に把持できるロボットハンドと物体との接触点群の配置を多数の候補点群の中から探索で見つけ出す研究が次の論文「Ch. Borst, M. Fischer and G. Hirzinger; "Grasping the Dice by Dicing the Gap". Proceedings of the 2003 IEEE/RSJ Int. conf. on Intelligent Robots and Systems, (Las Vegas) Oct. 2003, pp3692-3697.（非特許文献３）」に記載されている。しかしながら、この技術は、ロボットハンド・フィンガーの動作生成が目的であり、安定に把持できる点がもともと少ない特殊な物体形状に対して適用すると、多くの探索時間が必要となる問題点があり、また、候補点群をランダムに発生し評価するので必ずしも最適な把持を発見できるとは限らない問題点があった。
特開２００２−２４５４８４号公報 http://www.ugs.jp/product/efactory/jack.html Onosato, M., Kawano, T., Iwata, K.; "Virtual Affordance Protocol: Communication between Digital Human and Virtual Working Environment for Task Motion Planning". Digital Human Modeling Conference VDI-berichite NR. 1675, 2002 (The Proc. Digital Human Modeling Conference 2002), pp. 329-342, 2002.6. Ch. Borst, M. Fischer and G. Hirzinger; "Grasping the Dice by Dicing the Gap". Proceedings of the 2003 IEEE/RSJ Int. conf. on Intelligent Robots and Systems, (Las Vegas) Oct. 2003, pp3692-3697.

本発明は、上述したような従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザが製品モデルを手に取った時の安定した把持姿勢を仮想的に生成し、物理モデルを作成することなく製品モデルのエルゴノミック評価ができる３次元デザイン支援技術を提供することを目的とする。

本発明の１つの特徴は、デジタルハンドモデルのデータを保持するデジタルハンドモデルデータベースと、前記デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成するデジタルハンドモデル作成部と、デジタル製品形状モデルを入力するデジタル製品形状モデル入力部と、前記デジタル製品形状モデル入力部の入力したデジタル製品形状モデルと前記デジタルハンドモデル作成部の作成したデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する接触点候補設定部と、前記接触点候補設定部による接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する把持姿勢生成部と、前記把持姿勢生成部の生成した前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記把持姿勢の安定性を評価する把持安定性評価部と、前記デジタル製品形状モデルに対する前記デジタルハンドモデルの把持姿勢を表示する把持状態表示部とを備えた３次元デザイン支援装置にある。

上記３次元デザイン支援装置では、さらに、前記接触点候補設定部により前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点が設定されたときに、前記把持姿勢生成部が生成した把持姿勢から当該移動目標点に該当手指を接触させるために当該手指の姿勢を変化させる逆運動学による演算を行う逆運動学演算部を備え、前記把持姿勢生成部は、前記逆運動学演算部の演算結果に基づき、最初に求めた把持姿勢を変化させ、前記移動目標点に該当手指が接触している最尤の把持姿勢を再生成するものとすることができる。

また、前記把持安定性評価部は、ｗｒｅｎｃｈ空間でのＣｏｎｖｅｘ Ｈｕｌｌを求め、これに基づいてＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの成否を判定し、かつ、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を算出するものとすることができる。

本発明の別の特徴は、デジタルハンドモデルのデータを保持するデジタルハンドモデルデータベースと、前記デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成するデジタルハンドモデル作成部と、デジタル製品形状モデルを入力するデジタル製品形状モデル入力部と、前記デジタル製品形状モデル入力部の入力したデジタル製品形状モデルと前記デジタルハンドモデル作成部の作成したデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する接触点候補設定部と、前記接触点候補設定部による接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する把持姿勢生成部と、前記把持姿勢生成部の生成した前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記把持姿勢の把持容易性を評価する把持容易性評価部とを備えた３次元デザイン支援装置にある。

本発明のさらに別の特徴は、デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成するステップと、デジタル製品形状モデルを入力するステップと、前記デジタル製品形状モデルと作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定するステップと、前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成するステップと、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記生成された把持姿勢の安定性を評価するステップと、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を表示するステップとを有する３次元デザイン支援方法にある。

上記３次元デザイン支援方法では、さらに、前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点を設定するステップと、前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点が設定されたときに、前記生成されたデジタルハンドモデルの把持姿勢から当該移動目標点に該当手指を接触させるために当該手指の姿勢を変化させる逆運動学による演算を行うステップと、前記逆運動学による演算の結果に基づき、最初に求めた把持姿勢を変化させ、前記移動目標点に該当手指が接触している最尤の把持姿勢を再生成するステップとを有するものとすることができる。

また、前記把持姿勢の安定性を評価するステップでは、ｗｒｅｎｃｈ空間でのＣｏｎｖｅｘ Ｈｕｌｌを求め、これに基づいてＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの成否を判定し、かつ、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を算出するものとすることができる。

本発明のまたさらに別の特徴は、デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成するステップと、デジタル製品形状モデルを入力するステップと、前記デジタル製品形状モデルと作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定するステップと、前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成するステップと、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記生成された把持姿勢の把持容易性を評価するステップとを有する３次元デザイン支援方法にある。

本発明のまたさらに別の特徴は、デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成する処理と、デジタル製品形状モデルを入力する処理と、前記入力されたデジタル製品形状モデルとデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する処理と、前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する処理と、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記生成された把持姿勢の安定性を評価する処理と、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を表示する処理とをコンピュータに実行させる３次元デザイン支援プログラムにある。

上記３次元デザイン支援プログラムでは、さらに、前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点を設定する処理と、前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点が設定されたときに、前記生成されたデジタルハンドモデルの把持姿勢から当該移動目標点に該当手指を接触させるために当該手指の姿勢を変化させる逆運動学による演算を行う処理と、前記逆運動学による演算の結果に基づき、最初に求めた把持姿勢を変化させ、前記移動目標点に該当手指が接触している最尤の把持姿勢を再生成する処理とを有するものとすることができる。

また、前記把持姿勢の安定性を評価する処理では、ｗｒｅｎｃｈ空間でのＣｏｎｖｅｘ Ｈｕｌｌを求め、これに基づいてＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの成否を判定し、かつ、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を算出するものとすることができる。

本発明のまたさらに別の特徴は、デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成する処理と、デジタル製品形状モデルを入力する処理と、前記入力されたデジタル製品形状モデルとデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する処理と、前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する処理と、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記生成された把持姿勢の把持容易性を評価する処理とをコンピュータに実行させる３次元デザイン支援プログラムにある。

本発明またさらに別の特徴は、デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成する処理と、デジタル製品形状モデルを入力する処理と、前記入力されたデジタル製品形状モデルとデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する処理と、前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する処理と、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記生成された把持姿勢の安定性を評価する処理と、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を表示する処理とをコンピュータに実行させる３次元デザイン支援プログラムを記録した記録媒体にある。

本発明またさらに別の特徴は、デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成する処理と、デジタル製品形状モデルを入力する処理と、前記入力されたデジタル製品形状モデルとデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する処理と、前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する処理と、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記生成された把持姿勢の把持容易性を評価する処理とをコンピュータに実行させる３次元デザイン支援プログラムを記録した記録媒体にある。

本発明の３次元デザイン支援装置、方法、プログラム及び記録媒体によれば、製品モデルに対するユーザの手による把持姿勢とその把持安定性を仮想的に割り出して評価することができ、物理モデルを作成して実際に手に持って把持姿勢を割り出し、またその把持安定性を評価する必要性を少なくし、３次元デザインにかかる金銭コストや労務コストを低減することができる。

また、本発明の３次元デザイン支援装置、方法、プログラム及び記録媒体によれば、製品モデルに対するユーザの手による把持姿勢を割り出すと共にその把持姿勢の把持容易性を評価することができ、物理モデルを作成して実際に手に持って把持姿勢を割り出し、またその把持姿勢の把持容易性を評価する必要性を少なくし、３次元デザインにかかる金銭コストや労務コストを低減することができる。

以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。図１は本発明の１つの実施の形態の製品モデルの安定した基本把持姿勢を作成する３次元デザイン支援装置を示すブロック図である。本実施の形態の３次元デザイン支援装置の機能は、運動学的、形状的に精密かつ豊富な寸法バリエーションをもつデジタルハンドモデルのデータを保持するデジタルハンドモデルデータベース１、製品形状データを入力する製品形状データ入力部２、入力された製品形状データを保存する製品形状データ記憶部３、デジタルハンドの寸法、「長い−短い」、「ごつい−華奢」の種類を入力設定するハンド寸法設定部４、把持の種類を「Ｐｏｗｅｒ Ｇｒａｓｐ」とするか「Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｇｒａｓｐ」とするかの入力設定のためのグラスプ設定部５、デジタルハンドモデルデータベース１のデータを利用し、ハンド寸法設定部４のデジタルハンドの寸法の設定入力をパラメータにして３次元の仮想的な動きの表示を可能とするデジタルハンドモデルを作成するデジタルハンドモデル作成部６、入力された製品形状データに基づき仮想的な製品形状モデルを作成して表示する製品形状モデル作成部７、製品形状モデル作成部７の作成した製品形状モデルと、デジタルハンドモデル作成部６で作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する接触点候補設定部８、この接触点候補設定部８による接触点候補の指定に基づき、デジタルハンドモデル作成部６と協働し、入力された製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの概略把持姿勢を算定し、また概略把持姿勢から安定把持が可能な基本把持姿勢をも算定する把持姿勢生成部９、逆運動学演算（Inverse Kinetics演算）を実行し、デジタルハンドモデル作成部６と協働して安定した手指表皮の目標点到達姿勢を求める逆運動学演算部１０、基本把持姿勢の安定性を評価する把持安定性評価部１１、基本把持姿勢の把持容易性を評価する把持容易性評価部１２、入力手段としてのキーボード２１、マウスのようなポインティングデバイス２２、出力手段としての表示装置２３を備えている。そして、把持安定性評価部１１は、Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅを判定するＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅ判定部１１Ａと、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を演算するＧｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値演算部１１Ｂを備えている。

尚、本装置は専用機として、あるいは上記各部の機能を果たすプログラムを記録した記録媒体からそのプログラムをインストールし、それを実行させることにより後述する諸機能を発揮するコンピュータシステムにて実現するものであり、コンピュータとしてはネットワーク接続により他のコンピュータと接続し、データ通信することができる。したがって、大容量のデジタルハンドモデルデータベース１へのデジタルハンドモデルデータの書込みや製品形状データ記憶部３への製品形状データの書込みはネットワークを通じて行うことができる。また、デジタルハンドモデルデータのうち、手指ハンドリンクモデルのデータ、ハンド外表皮三角形メッシュモデルのデータは、独立行政法人産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センターにて作成されたデータを利用する。

次に、上記構成の製品モデルの基本把持姿勢を作成する３次元デザイン支援装置による３次元デザイン支援方法は、あるデジタル製品形状モデルに対する安定した基本把持姿勢を生成すると共にその安定性を評価するものであり、図２のフローチャートに示すように、デジタルハンドモデルを作成し（ステップＳＱ１）、製品形状モデルを作成し（ステップＳＱ２）、当該製品形状モデルを把持する手の接触点候補を指定し（ステップＳＱ３）、概略把持姿勢の３次元モデルを生成する（ステップＳＱ４）。そして、この概略把持姿勢からほぼ安定した基本把持姿勢を求め（ステップＳＱ５）、この基本把持姿勢の安定性を評価する（ステップＳＱ６）。また、この把持安定性評価と並行して、あるいはいずれか選択的に、基本把持姿勢の把持容易性も評価する（ステップＳＱ７）。尚、製品形状モデルは当該装置内で作成しても、あるいはネットワークを通じて外部で作成されたものを入力してハードディスクその他の記憶手段に保持しておき、それを用いるようにしてもよい。

まず、デジタルハンドデータベース１に登録されているデジタルハンドデータに基づいてデジタルハンドモデル作成部６が行うデジタルハンドモデルの生成処理を説明する。図３はデジタルハンドモデル作成部６の機能構成を示している。デジタルハンドデータベース１はこの処理にて生成されたデジタルハンドモデルのデータも保持する。

図４に示すように、人の手と指の関節構造は、１７関節あって、例えば、上腕（Ｆｏｒｅａｒｍ）のように６自由度（ＤＯＦ）を持つ関節、手首（Ｗｒｉｓｔ）や各指の付け根の関節のように３自由度（ＤＯＦ）を持つ関節、そして各指の第１、第２関節のように１自由度（ＤＯＦ）を持つ関節があり、全体で３１自由度を有している。尚、図４において、
は各指を表わしている。

図５に示すように、文献「M.Kouchi et al.,“An Analysis of Hand Measurements for Obtaining Representative Japanese Hand Models,” Proceedings of the 8th Annual Digital Human Modeling for Design and Engineering Symposium, 2005-01-2734, 2005」では、日本人成人のハンド測定データを因子分析して得られた２パラメータ「長い−短い」「華奢−ごつい」に基づき、分布の外円周上の８モデル、及び平均モデルをハンドバリエーションとする。この９モデルをジェネリックハンドモデルデータとしてデジタルハンドモデルデータベース１に保持している。本実施の形態のシステムでは、この９タイプに対し把持姿勢を評価することで，日本人成人の全般的な「持ちやすさ」、「操作しやすさ」を評価する。

ハンドサイズ設定部４は、データベース１に保持されているジェネリックハンドモデルに対し、特定の被験者のハンド寸法の測定データを入力する。このハンド寸法は各手指のリンク長に影響する。

デジタルハンドモデル作成部６は、図３に示す機能を備えている。デジタルハンドバリエーションモデル生成部ＳＱ１０において、データベース１に保持されているジェネリックハンドモデルに対し、特定の被験者のハンド寸法をもつデジタルハンドを生成する。また、因子分析によって得られた日本人成人の代表的なハンド寸法をもつデジタルハンドを生成することもできる。

デジタルハンドモデル作成部６の自然把持経路生成部ＳＱ１１は、手を開いた手指リンク初期姿勢の状態から握り状態への自然な経路（自然把持経路）を各指についてサンプリングしたものを、各指のＭＰ、ＰＩＰ、ＤＩＰでのｘ軸回転に対する回転角として生成する。把持において添えているだけの指（従属把持指）の姿勢はこの自然把持経路に従うものとして計算する。

デジタルハンドモデル作成部６における手指リンクモデル生成部ＳＱ１２は、産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センターにおいて開発された汎用的なデジタルハンド生成システムである「Ｄｈａｉｂａ−Ｈａｎｄ」（商品名）により、自然把持経路生成部ＳＱ１１から各関節の回転角を入力し、またデジタルハンドバリエーションモデル生成部ＳＱ１０から各手指のリンク長Ｌと手指リンク初期姿勢を入力し、さらに手指表皮目標点到達姿勢生成部ＳＱ１３から関節回転角を入力し、順運動学データに基づき、手指リンクモデルを作製する。

デジタルハンドモデル作成部６における手指表皮目標点到達姿勢生成部ＳＱ１３は、逆運動学演算部１０を用いてＣＣＤ法による逆運動学演算を行い、手指表皮の目標点到達姿勢を生成する。そして表皮メッシュモデル生成部ＳＱ１４は、前記「Ｄｈａｉｂａ−Ｈａｎｄ」にて得られた手指リンクモデルから各リンク位置姿勢を入力し、また手を開いた状態の一姿勢でのみ定義された初期状態での外表皮メッシュモデルに対してメッシュ変形アルゴリズムを適用して変形後の外表皮メッシュモデルを生成して出力する。

図６、図７は小指のリンクモデルを示したものである。これにはまず、Σｉから見たΣｊの位置姿勢を表す同時変換行列^ｉＴ_ｊを求め、続いて、ワールド座標系から見た小指先端Ｐ_TIPの位置姿勢^BASEＴ_PTIPを求める。他の指に関しても同様に求める。

逆運動学（Inverse Kinetics）は、デジタルハンドの手指先端の移動位置、つまり製品形状モデル上に目標点Ａを設定し、この目標点Ａにデジタルハンドの手指の先端が到達するための当該手指の各リンクの関節回転角を求める手法である。しかしながら、一般に、３次元空間における多自由度のリンクモデルの姿勢を求めることは容易ではなく、時間的コストが大きい。そこで、本実施の形態では、ＣＣＤ法（Cyclic-Coordinate Descent Method）を用いて各リンクを再帰的に目標点に近づけていくことで、近似的に、高速にリンク姿勢を求める。これを、図８を用いて説明する。

(i)目標点Ａを設定する。

(ii)そして、末端リンクの先端に対応するハンド表皮代表頂点ｖについて、手指先端リンクを現在の作用リンクＬとする（図８（ａ））。

(iii)作用リンクＬと目標点Ａとを結ぶ線上にハンド表皮代表頂点ｖが来るように、作用リンクＬを回転する（図８（ｂ））。

(iv)目標点Ａと代表頂点ｖとの距離がしきい値よりも大きい場合には、１つ親のリンクを現在の作用リンクＬとして、（ii)，(iii)を繰り返す（図８（ｃ）〜（ｆ））。

(v)目標点Ａと代表頂点ｖとの距離がしきい値以下かこれ以上回転できない場合には、代表頂点ｖの法線と目標点Ａにおける製品形状モデルの法線とのなす角度がπに最も近い代表頂点に対し、このときのリンク姿勢を出力とする（図８（ｇ））。これにより、逆運動学をＣＣＤ法にて近似的に求め、デジタルハンドモデルの１つの手指を製品形状モデル上の目標点に移動させたときの姿勢を求める。

各リンク位置姿勢に対して、デジタルハンドデータベース１に保持されているハンド外表皮三角形メッシュモデルを参照し、初期ハンド外表皮メッシュを、リンクモデルの各関節回転角をもとに以下のように変形する。図９は１本の指の変形を例示したものである。尚、本実施の形態では、デジタルハンドに対する表皮の変形処理は、次の特徴を有する。

（１）デジタルヒューマンシミュレーションソフトウェア「Poser」（商品名）で用いられている、任意デジタルハンドに対する表皮変形手法を利用する。

（２）（１）の大域的な変形ほど表皮メッシュ形状に変化を与えないものの、屈曲運動時における視覚的な効果が大きいことから、簡易的な手法を用いる。

（３）接触に伴う変形は行わず、後述するように、デジタルハンドと製品モデルとの干渉判定において「接触」状態を判定条件に加えることで、近似的に力学的な接触を実現する。

まず、関節回転によるリンクの姿勢変化に伴う表皮メッシュの大域的な変形手法は次の通りである。

デジタルハンドの表皮メッシュモデルＭ^Ｈの頂点集合をＶ^Ｈ⊂Ｍ^Ｈとする。座標系Σ_ｊからみた頂点ｖ∈Ｖ^Ｈの位置ベクトルを^jｖとすると、ワールド座標系からみた、関節回転による表皮変形後の頂点ｖの位置^Ｗｖ′は、
と表される。ｗ^j _vz∈[0,1]は、関節ｊのｚ軸まわりの回転角に対する頂点ｖの回転角の重みで、以下の４つのステップによって求められた２つの重みｗ^j _(1)vz，ｗ^j _(2)vzの積として得る。図９において、ｗ^j _vx，ｗ^j _vyについても同様である。

ステップ（１）：表皮メッシュモデル上の各頂点に対して、この頂点がどのリンクに属しているかを事前に設定しておく。

ステップ（２）：リンクＬ_ｊ又はＬ_j-1に属する各頂点ｖ∈Ｖ^Ｈに対し、ベクトル［^ｊｖ_ｘ，^ｊｖ_ｙ，０］とローカル座標系Σ_ｊのｘ軸がなす角θ_vzを求める。関節ｊの周りにθ_vzに対する４つの角度領域を定義するため、４つの定数θ_A(j)，θ_B(j)，θ_C(j)，θ_D(j)を指定する。このとき、重みｗ^j _(1)vzは図９に示されているように、以下によって定義される。

定数θ_A(j)，θ_B(j)，θ_C(j)，θ_D(j)は、θ_A(j)＞θ_B(j)＞θ_C(j)＞θ_D(j)となるように設定する。θ_Cとθ_Bによってはさまれる領域には、リンクＬ_ｊの大半の頂点が含まれるようにし、θ_Aとθ_Dによってはさまれる領域には、親リンクＬ_j-1の大半の頂点が含まれるように設定する。θ_Bとθ_Aによってはさまれる領域には、手指表皮の手のひら側、θ_Dとθ_Cによってはさまれる領域には手の甲側の頂点が含まれるように設定する。

ステップ（３）：各リンクＬ_ｊに対し、Ｌ_ｊに固定されている２つの楕円体、内部楕円体と外部楕円体を定義する。頂点ｖ∈Ｖ^Ｈが内部楕円体の内側に存在するとき、ｖに対する変形は、関節ｊの回転によってのみ定義され、ｗ^j _(2)vz＝１となる。またさらに、ｖが外部楕円体の外側に存在する場合、ｖに対する変形は、関節ｊの回転の影響をまったく受けず、ｗ^j _(2)vz＝０となる。ｖが内部楕円体の外側かつ外部楕円体の内側に存在する場合、ｗ^j _(2)vzは、内部及び外部楕円体上のそれぞれ最も近い点の重みによって線形補間された値を用いる。

ステップ（４）：最後に、ｗ^j _vzをこれら２つの重みの積として設定する。

図１０は、人差し指の動きに対するデジタルハンド表皮メッシュモデルの変形の表示例であり、同図（ａ）に示す初期状態から同図（ｂ）に示すように人差し指を動かす動きを表現するデジタルハンドを作成することができる。

後述する概略把持姿勢から安定した基本把持姿勢に修正する場合には、目標点とそこに移動する手指の代表頂点とを与えることによってデジタルハンド生成部６における手指表皮目標点到達姿勢生成部ＳＱ１３が後述するＣＣＤ法に基づく逆運動学演算を実行し、指定した指を目標点に移動させた時の当該指のリンク回転角を求める。そしてこのリンク回転角が求められると、手指リンクモデル生成部ＳＱ１２にて目標点に指定された指、例えば親指が接触している状態での各手指のリンクモデルを再計算し、続いて、表皮メッシュモデル生成部ＳＱ１４にて外表皮メッシュ変形モデルを再計算する。これによって基本把持姿勢のデジタルハンドモデルを作成することになる。

製品形状モデル作成部７は、製品形状モデルを作成する（図２におけるステップＳ２）。この製品形状モデルの作成は、通常の３次元メッシュモデル作成ツールにより作成する。尚、デジタルハンド外表皮形状及び製品形状モデルは、論文（T.Kurihara et al.: "Modeling Deformable CG Model of Human Hands from Medical Images", The Eurographics/SIGGRAPH Symposium on Computer Animation 2004, pp.357-365, 2004）に表されているように、それぞれ三角形メッシュＭ^Ｈ＝＜Ｖ^Ｈ，Ｋ^Ｈ＞、Ｍ^Ｐ＝＜Ｖ^Ｐ、Ｋ^Ｐ＞で表現される。

そして、デジタルハンドモデルと製品形状モデルとを作成すれば、このデジタルハンドモデルと製品形状モデルを使用して、製品形状モデルに対する基本把持姿勢の候補である概略把持姿勢を作成し（図２におけるステップＳＱ３，ＳＱ４）、さらに把持姿勢の最適化によって基本把持姿勢を得る（図２におけるステップＳＱ５）。この詳しい処理フローが図１１、図１２に示してある。尚、図１１のフローチャートは、把持安定性評価まで含めて示してある。

図１１のフローチャートにおいて、ステップＳＱ２１の接触点候補指定の方法は４つのステップからなる。Ｃｕｔｋｏｓｋｙ（M.R.Cutcosky: "On Grasp Choice,Grasp Models, and the Design of Hands for Manufacturing Tasks", IEEE Trans. on Robotics and Automation, vol.5, no.3, 1989）によれば、把持（Ｇｒａｓｐ）はＰｏｗｅｒ ＧｒａｓｐとＰｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｇｒａｓｐに大別される。第１のステップは、この理論を応用し、母指内転筋の境界付近で把持力が発生するものを図１３（ａ）に示すようなＰｏｗｅｒ Ｇｒａｓｐ、そうでないものを同図（ｂ）に示すようなＰｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｇｒａｓｐと定義する。ユーザは、まず求める把持がこのどちらに当たるかをグラスプ設定部５にて選択する。通常、本発明が対象としているハンドヘルドＩＴ機器の場合、Ｐｏｗｅｒ Ｇｒａｓｐでの把持姿勢の安定性がまず求められるので、ここではＰｏｗｅｒ Ｇｒａｓｐを選択した場合について述べる。

まず、デジタルハンドが把持する製品形状モデルについて定義する。製品形状モデルは製品モデルの筐体形状を表す閉じた３次元メッシュで、Ｍ^Ｐと表記される。また、Ｍ^Ｐの頂点集合をＶ^Ｐ⊂Ｍ^Ｐと表記する。

図１４に示すように、親指を除く４指について、把持において能動的に握っているものと、単に添えているだけの指があると考える。前者を主把持指ｆ_ｉ∈Ｆ_Active、後者を従属把持指ｆ_ｉ∈Ｆ_Passiveと定義する。ユーザはまず、第２指〜第５指（ｆ_２，…，ｆ_５）を１本の主把持指と３本の従属把持指に分類する。

次に、ユーザにより、デジタルハンド表皮メッシュの手のひら上の１頂点ｖ^Ｈ _Palm∈Ｖ^Ｈ、及びこの頂点が接触すると思われる製品形状モデル表面上の１頂点ｖ^Ｐ _Palm∈Ｖ^Ｐをそれぞれ選択する。同様に、主把持指上の１頂点ｖ^Ｈ _Active∈Ｖ^Ｈと、対応する製品形状モデル表面上の１頂点ｖ^Ｐ _Active∈Ｖ^Ｐをそれぞれ選択する。

把持姿勢を自動生成するためには、デジタルハンドの表皮メッシュと製品形状モデルとが衝突しているかどうかを判定する必要がある。本実施の形態では、干渉チェックとして、非干渉・干渉状態の識別だけでなく、接触状態も定義し、３状態を判別する。これには、図１５に示すように、次の判断を行う。

（１）頂点ｖが製品形状モデルＭ^Ｐの外側にある場合、ｖを「非干渉」状態とし、
（２）頂点ｖが製品形状モデルＭ^Ｐの内側にあり、かつｖの法線ｎ_ｖ方向の干渉深さｄ_ｖが閾値τ以下なら、ｖを「接触」状態とし、
（３）頂点ｖが「非干渉」、「接触」状態のいずれでもない場合、ｖを「干渉」状態とする。

デジタルハンド表皮メッシュ上のすべての頂点が「接触」状態にある場合、デジタルハンドは製品モデルに接触しているとみなす。デジタルハンド表皮メッシュ上の少なくとも１つの頂点が「干渉」状態にある場合、デジタルハンドは製品モデルに干渉しているとみなす。それ以外の場合、デジタルハンドは製品モデルに衝突していないとみなす。すべての把持姿勢で、デジタルハンドは製品に接触していなければならない。

図１１におけるステップＳＱ２２の概略把持姿勢生成の手順を、図１６のシーケンス図と図１７に詳しく示す。接触候補点に基づく概略把持姿勢の生成は、以下のプロセスによる。

（１）頂点ｖ^Ｈ _palmの位置ｖ^Ｈ _palm（ベクトル）が頂点ｖ^Ｐ _palmの位置ｖ^ｐ _palm（ベクトル）に一致するようにデジタルハンドの位置を平行移動させる（ステップＳＱ４１）。

（２）主把持指ｆ_ｉ∈Ｆ_Activeに対する自然把持経路の各タイムステップについて、デジタルハンドをｘｙｚ各軸まわりに回転させることによって、位置ベクトルｖ^Ｈ _Activeと位置ベクトルｖ^Ｐ _Activeとの距離が最小になるハンドの姿勢を求める。ただし、この間、他の指は初期姿勢の開いた状態のままとする（ステップＳＱ４２）。

（３）上の（２）で得られた姿勢から、位置ベクトルｖ^Ｐ _palmと位置ベクトルｖ^Ｐ _Activeとを結ぶ直線を軸としてデジタルハンドを回転させることによって、デジタルハンドと製品形状モデルとの接触点が最大になるハンドの姿勢を求める（ステップＳＱ４３）。

（４）最後に、すべての従属把持指ｆ_ｉ∈Ｆ_Passiveと母指について、各指の表皮が製品形状モデルに接触するまで自然把持経路に従って閉じていき（ステップＳＱ４４，ＳＱ４５）、概略把持姿勢が得られる（ステップＳＱ４６）。

ところが、上で得られたデジタルハンドの概略把持姿勢では、想定される自然な把持姿勢と大きく異なる不適切な姿勢の手指が含まれることがある。そのような場合、図１８に示すように、ユーザが不適切な姿勢の手指に対し、その指の先端が接触するべき製品上の目標点を追加入力することでその姿勢を修正する。目標点に接触するように修正された手指の姿勢は、ＣＣＤ法を改良した以下の手法を用いた、図１９に示すアルゴリズムの逆運動学によって得られる。

（１）Ｌ_endに属するすべての表皮メッシュ上の頂点ｖ∈Ｖ^Ｈについて、アルゴリズムＣＣＤ法を実行する。ただし、ｖの位置ベクトルｖをアルゴリズム内の^ｊＰ_endとする。また、再帰的に姿勢を変形する間、計算から得られた各関節の回転角度が、その関節に定められている回転可能角度の範囲を超える場合、限界角度以上は回転させない。本実施の形態では、デジタルハンドの関節回転可能角度範囲を予め設定している。

（２）（１）で得られた姿勢のうち、姿勢変形後のｖの法線ベクトルと物体の目標頂点の法線ベクトルとのなす角度がπにもっとも近い姿勢を最終姿勢として出力する。

図１１のフローチャートにおけるステップＳＱ２３の基本把持姿勢の導出は、接触点数が局所最大になるように姿勢を最適化させ、基本把持姿勢として出力する。そのためには、概略把持姿勢の各指の関節に対し、その回転角度を摂動させることにより、デジタルハンド表皮メッシュと製品形状モデルとの接触点数を局所的に最大化させる。

以上の処理を、図１２を用いてさらに説明する。デジタルハンドによる製品モデルの把持姿勢生成手順を示している。非把持状態から概略把持姿勢を生成するステップＳＱ３１では、図１４に示したように、デジタルハンドモデルＭ^Ｈと製品モデルＭ^Ｐとの接触点と思われる位置を、デジタルハンドモデルＭ^Ｈの手のひら・指定した１指からそれぞれ１点ずつ、対応する製品モデルＭ^Ｐ上の位置をそれぞれに対して１点ずつユーザが選択することで、この２対応点の位置がそれぞれ一致するようにデジタルハンドＭ^Ｈの位置姿勢を決定させる。

図１２におけるステップＳＱ３２では、求めた概略把持姿勢に対して不適切な手指姿勢の修正を行う。すなわち、５指のうち、概略把持姿勢においてユーザが想定する姿勢と異なる指があった場合、その指の先端の製品上の把持位置をユーザが再度指定することにより、逆運動学を用いて把持姿勢を修正する。そして、ステップＳＱ３３の把持姿勢の最適化処理では、ステップＳＱ３２までに得られた概略把持姿勢から、各指の関節回転角を摂動させることによって製品モデルに対する接触点数を局所最大化させ、基本把持姿勢を得る。

前ステップＳＱ３１で得られたデジタルハンドの概略把持姿勢では、想定される自然な把持姿勢と大きく異なる不適切な姿勢の手指が含まれることがある。このような場合、図１８（ａ）〜（ｃ）に示すように、ユーザが不適切な姿勢の手指に対し、その指の先端が接触するべき製品モデル上の目標点を追加入力することで、その姿勢を修正する。目標点に接触するように修正された手指の姿勢は、ＣＣＤ法を改良した以下の手法を用いた逆運動学によって得る。

続いて、図２のステップＳＱ６、図１１のステップＳＱ２４における把持安定性評価を実行する。この把持安定性評価では、得られた基本把持姿勢に対し、接触点から生成されるｗｒｅｎｃｈ空間のＣｏｎｖｅｘ Ｈｕｌｌを利用し、Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅを判定し、またＧｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を求めることで持ちやすさを評価する。ここで、Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅは、論文（N.S.Po1lard: "Closure and Quality Equivalence for Efficient Synthesis of Grasps from Examples", The Intenational Journal of Robotics Research, 23(6)595-613, 2004）に提案されたものである。

図２０のフローチャートを用いて、製品形状モデルに対する基本把持姿勢の持ちやすさの指標であるＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの判定とＧｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値の評価について説明する。

まず、上述した方法で概略把持姿勢と製品形状モデルとを作成する（ステップＳＱ５１，ＳＱ５２）。そして、ユーザが目標点を製品形状モデル上に指定し、またデジタルハンドモデルの手指を指定することで、概略把持姿勢を補正した基本把持姿勢を生成する（ステップＳＱ５３）。こうして得られた基本把持姿勢に対して、その接点集合と予め与えた接触面摩擦係数μからｗｒｅｎｃｈ空間のＣｏｎｖｅｘ Ｈｕｌｌを求める（ステップＳＱ５４）。そして、このＣｏｎｖｅｘ ＨｕｌｌからＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅ判定とＧｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値の算出を行い（ステップＳＱ５５，ＳＱ５６）、その結果に基づいて把持安定性、つまり製品形状モデルの持ちやすさを評価する（ステップＳＱ５７）。

まず、ｗｒｅｎｃｈ空間について説明する。図２１に示すように、製品形状モデルに対し、ハンド表皮がＮ個の頂点においてクーロン摩擦（摩擦係数μ）で接触しているとき、各指が接触点ｃで滑らないためには、接触点ｃにおける接触力が摩擦円錐内になければならない。簡単のため、この円錐をＬ角形の底面をもつ頂角tan^-1μの多角錐に近似する。このとき、接触点ｃで製品に作用する力ｆ_ｃとトルクｆ_ｃ×ｐ（ｃ）を表わす
は、以下のように表現できる。

次に、Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅ、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値について、図２２を用いて説明する。物体に作用する任意の外力に対して、力とモーメントとの平衡式が成り立つとき、物体はＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの状態にあるといい、次の条件を満たす。

このＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅにより、製品形状モデルを安定に把持できるかどうかを判定する。また、Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅが成立するとき、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙεは、数１０式に示すように任意の外力ｗｒｅｎｃｈに対抗するために必要なｗｒｅｎｃｈの大きさの総和の逆数と定義され、数９式の凸包を構成する各超平面ｈ∈Ｈと原点との距離の最小値によって求められる。このＧｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値εは、それが大きい方が製品形状モデルを同一の力でも把持する場合に、よりしっかりと把持できることを意味する。

次に、把持容易評価部１２が行う、製品デジタルモデルに対するデジタルハンドの基本把持姿勢の把持容易性評価について、図２３、図２４を用いて説明する。

ある物体を把持している場合の手指の把持姿勢は，手指のリンク構造におけるＰ個の関節角度の集合
によって表現される。ここで、Ｐ≒３０としている。人間の５指の関節数の合計は３０程度といわれている。ここで、「程度」と述べざるを得ないのは、親指の根元関節や手のひらの中央部の関節の自由度数が文献によって異なる値となっており、手指全体の関節数の解釈が解剖学的に一意に定まっていないためである。ただ、これらの文献で使われている関節値の範囲を見ると、２５〜３０程度であるため、本実施の形態ではＰ≒３０としている。

これらの関節角度は一見互いに独立な変数に見え、特定の把持姿勢を表現するためにはＰ個の関節角度全てを指定しなければならないように思える。しかしながら実際には，手の各指の各関節角度の間には，生体構造上の連動性があるため、Ｐ個より著しく少ない個数の変数（自由度）で把持姿勢を近似的に表現できる。本実施の形態が実行する演算では、それらの少ない変数で把持姿勢の特徴を表現し、それを用いて把持容易性の判断を行う。そこで、この少ない個数の変数を求めるため、以下のように実験的に得られた複数の把持姿勢の標本値を主成分分析する。

まず、図２３の前処理における処理Ａ１では、用意されたサンプル物体に対する被験者の把持姿勢の測定をデータグローブ等を用いて実施する。被験者に試験的に把持させる合計Ｎ個のサンプル物体があるものとする。ある被験者がｎ番目のサンプル物体を実際に把持した場合の、手指のｐ番目の関節角度をｘ*_npとし、これらの角度値を被験者に装着させたデータグローブから測定する。

同時に、被験者がそのサンプル物体を把持した時の主観的な「把持容易性」を、２段階「把持が容易」、「把持が可能であるが容易ではない」の値で回答させる。ｎ番目のサンプル物体を把持したときの、この主観的な把持容易性の値を、ｓ_ｎ∈｛把持が容易、把持が可能であるが容易でない｝とし、その値のＮ個のサンプル物体分の集合を｛ｓ_ｎ｝とする。また、被験者にＮ個のサンプル物体を全て把持させて測定した関節角度の測定値集合を式（１）とする。

尚、被験者が複数人の場合には、Ｎを被験者数とサンプル物体数の積に置き換えて、同様に複数人の手指関節角度の測定値集合を式（１）のように計測しておく。

次に、図２３のプロセスＡ２に示したように、手指関節角度の主成分分析を実施する。まず各関節角度の測定値に関する平均値
を求め、この平均値に基づき測定値集合に含まれるデータの中心化を式（２）のように行う。

式（２）により中心化された手指関節角度の測定値集合｛ｘ_np｝から、式（３）の行列Ｘを生成する。

行列Ｘより、共分散行列Ｖ（Ｐ行Ｐ列の正方かつ対称な行列）を式（４）のように定義する。

共分散行列Ｖの固有値解析より得られた固有値を大きい順に、λ_１＞λ_２＞……＞λ_ｐとし、またこれらの固有値に夫々対応する固有ベクトル（列ベクトル）を

とする。

以上の固有値解析結果に基づき、１≦Ｍ＜Ｐなる整数Ｍを考え、ある特定の手指のもつＰ個の関節角度
の値が判った場合、それらの特徴を表現できる、Ｐ個よりも少ないＭ個の変数（主成分）
の値は、以下の式（５）により計算できる。

ここでｗ_pmは、固有ベクトル
から、式（６）で求まる。

本実施の形態では、例えば、Ｍ＝２とし、第１主成分ｚ_１と第２主成分ｚ_２とを手指関節角度の特徴を表現できる２変数と定める。

既に測定から得られている被験者がサンプル物体を把持した時の手指関節角度値の集合
において、あるサンプル物体ｎを把持した場合の手指関節角度値
を、式（７）を用いて第１主成分ｚ_n1と第２主成分ｚ_n2の値に変換する。

次に、図２３の処理Ａ４において、把持容易性評価マップ作成を行なう。まず式（７）から得られる点（ｚ_n1，ｚ_n2）を、図２４のように横軸がｚ_n1、縦軸がｚ_n2のグラフ上にプロットし、同時に被験者がそのサンプル物体を把持した時に回答させた主観的把持容易性評価値ｓ_ｎ∈｛把持が容易、把持が可能であるが容易でない｝をグラフ上に記録する。

合計Ｎ個のサンプル物体分についてＮ点分プロットを行なうと、図２４のように、原点Ｏの周辺に「把持が容易」と被験者から回答された点の集合で作られる領域である把持容易領域Ｒ１、並びに「把持が可能であるが容易でない」と回答された点の集合から作られる領域である把持可能領域Ｒ２が得られる。しかしながら、この方法だけでは、把持容易領域Ｒ１と把持可能領域Ｒ２との境界は定まっても、把持可能領域Ｒ２と把持不可能領域Ｒ３との境界は明確には定まらない。

そこで、図２３における各関節可動限界角度測定処理Ａ３を行なう。この処理Ａ３では、別途、被験者にデータグローブを装着させ、物体を把持していない状態で、各手指の関節角度のうち、ある一部の関節の角度を固定し、他の間接を最大まで能動的に伸展させた状態を作らせ、その時の手指各関節の可動限界角度
を測定し、これを用いて把持容易性評価マップ作成処理Ａ４に入力する。この把持容易性評価マップ作成処理Ａ４では、可動限界角度
の値を式（７）と同様に、式（８）を用いて主成分に分解する。

この式（８）から得られる点（ｚ′_１，ｚ′_２）を、角度を固定する関節角を変えながら複数点プロットし、さらに複数の被験者に対してプロットすると、どの被験者でも生成することが可能であり、物体を把持可能と思われる手指の曲げ角の領域である把持可能領域Ｒ２と、ある被験者ではどこかの関節が可動限界角度を超えてしまう領域である把持不可能領域Ｒ３との境界が定まる。尚、把持不可能領域Ｒ３の外側境界線は定めなくともよい。

この手順により求められた横軸が第１主成分、縦軸が第２主成分を表す平面グラフ上に、把持容易領域Ｒ１、把持可能領域Ｒ２、把持不可能領域Ｒ３の３領域が規定されたものを「把持容易性評価マップ」と名づけ、このマップを把持容易性評価マップ作成処理Ａ４の出力とする。

主成分分析処理Ａ２から求められた固有ベクトル
並びに把持容易性評価マップ作成処理Ａ４から得られた把持容易性評価マップを利用し、デジタルハンドによる把持シミュレーションから求められたデジタルハンドの手指関節角度値をもとに、把持容易性評価ＳＱ７を実施する。

デジタルハンドによる把持シミュレーションから求められたデジタルハンドの手指関節角度値を
とすると、この角度値を式（８）と同様に、式（９）を用いて主成分に変換する。

式（９）から得られた点
を、既に求まっている把持容易性評価マップ上にプロットし、この点が把持容易領域Ｒ１、把持可能領域Ｒ２、把持不可能領域Ｒ３のうちのいずれの領域の内部かを判断することにより、デジタルハンドによる製品のデジタルデータの把持状態の把持容易性を、「把持は容易である」、「把持は可能であるが容易ではない」、「把持は不可能である」の３値のいずれかの値として出力とする。

また把持容易性評価ＳＱ７において、「把持は容易である」と判断された場合には、点
と、把持容易性評価マップ上の把持容易領域と把持可能領域の境界線との最短距離とを評価し、その距離が大きいほど把持がより容易であると表現した定量的な把持容易性の評価指標を、補助的に出力することも可能である。

本実施の形態によれば、製品のデジタルモデルに対してデジタルハンドにて把持させることによってその把持が容易であるか否かの把持容易性を評価することができる。このため、本実施の形態によれば、製品開発の初期の段階で作成したデジタルモデルに対して、ユーザが容易に把持できるものかどうか評価することができ、３次元デザイン支援に有効に活用することができる。

本実施の形態による基本把持姿勢の妥当性、把持安定性、把持容易性について検証した結果は、次の通りである。図２５に示すように、円筒の製品モデルに対する成人男性のデジタルハンドモデルの基本把持姿勢を求め、その接触点を抽出し、同じ寸法の実円筒に対して２４歳男性に把持させて掌紋を採取した結果を比較したところ、両者がよく一致することが確認できた。

また、図２６に示すように、φ４０ｍｍ、６０ｍｍ、１００ｍｍ、１６５ｍｍの４種類の径の円筒モデル、□４０ｍｍ、６０ｍｍ、７５ｍｍ、１００ｍｍの４種類の角筒モデルに対して、Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅを求め、またＧｒａｓｐ Ｑｕａｉｔｙ値を算出した。同時に、２２歳〜２８歳の男性８人に各実モデルを把持してもらい、主観的評価を求めた。

その結果、□１００ｍｍまでの全角筒モデル、φ１００ｍｍまでの円筒モデルはＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅを満たすが、φ１６０ｍｍではＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅを満たさないことが判別できた。また、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値は、角筒、円筒共にその径が大きくなるにしたがって低下していることも確認できた。そして、このＧｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値は人による実モデルでの把持しやすさの評価ともよく一致するものであった。

また、図２７（ａ）に示すハンドヘルド機器の１つ、ペン型マウスについてその基本把持姿勢の安定性を求めたところ、Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅは成立しており、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙは０．５６であり、安定に把持できることが確認できた。しかしながら、この物理モデルは、同図（ｂ）に示すように側部に操作ボタンＰＢがあるので、その操作ボタンＰＢを操作するために基本把持姿勢から母指を離した同図（ｃ）の姿勢でのＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅを判定したところ、これを満たさないことが判明した。つまり、当該ペン型マウスは基本把持姿勢では安定に把持することができても、ボタン操作を行う場合には把持が不安定になることがコンピュータ上で判明した。実際の物理モデルを作成し、これに対して母指による操作ボタンＰＢの操作を行ったところ、やはり把持が不安定であった。よって、本発明の３Ｄデザイン支援装置を用いることで、物理モデルを作成する前にコンピュータ上で操作の安定性を評価できることが確認できた。

また、図２８（ａ）の携帯電話機、図２９（ａ）の携帯型ＭＤプレーヤ、図３０（ａ）のＰＤＡのハンドヘルド機器それぞれに対応する製品形状モデルに対して基本把持姿勢を求めたところ、各図（ｂ）のような安定した基本把持姿勢を得ることができた。そしてその持ちやすさを上記Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの成立、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を求めて評価したところ、これらは安定に把持できることも確認できた。

本発明の１つの実施の形態の３次元デザイン支援システムのブロック図。 上記実施の形態による３次元デザイン支援方法のフローチャート。 上記実施の形態によるデジタルハンドモデルの生成処理のフローチャート。 上記実施の形態でデジタルハンドモデル生成のために用いるデジタルハンドリンクモデルの説明図。 上記実施の形態でデジタルハンドモデルの長い・短い、ごつい・華奢の分類を示す説明図。 上記デジタルハンドリンクモデルにおける小指のリンク構造の説明図その１。 上記デジタルハンドリンクモデルにおける小指のリンク構造の説明図その２。 上記実施の形態における逆運動学のＣＣＤ方法による解法の説明図。 上記デジタルハンドリンクモデルにおける１本の指の変形を例示した説明図。 上記実施の形態により生成したデジタルハンドモデルの説明図。 上記実施の形態による製品モデルに対するデジタルハンドの基本把持姿勢を生成する処理のＩＤＥＦ０（アクティビティ・モデリング手法）形式のフローチャート。 上記実施の形態による製品モデルに対するデジタルハンドの基本把持姿勢を生成する処理の説明図。 上記実施の形態によるデジタルハンドの基本把持姿勢生成処理において設定するＰｏｗｅｒＧｒａｓｐとＰｒｅｃｉｓｉｏｎＧｒａｓｐの説明図。 上記実施の形態によるデジタルハンドの基本把持姿勢生成処理において設定する主把持指、従属把持指、接触点の設定手続の説明図。 上記実施の形態によるデジタルハンドの基本把持姿勢生成処理におけるデジタルハンドモデルと製品モデルとの干渉／非干渉評価の説明図。 上記実施の形態によるデジタルハンドの基本把持姿勢生成処理における概略把持姿勢生成のフローチャート。 上記実施の形態によるデジタルハンドの基本把持姿勢生成処理における概略把持姿勢生成の説明図。 上記実施の形態における概略把持姿勢から基本把持姿勢を生成する手順を示す説明図。 本実施の形態で採用する逆運動学のＣＣＤ法アルゴリズム。 上記実施の形態においてｗｒｅｎｃｈ空間のＣｏｎｖｅｌ Ｈｕｌｌを用いて行う把持安定性評価のシーケンス図。 上記実施の形態において行うＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅ判定の説明図。 上記実施の形態におけるＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅ判定のための凸包の説明図。 上記実施の形態における把持容易性評価のシーケンス図。 上記実施の形態による把持容易性評価における「把持容易領域」、「把持可能領域」、「把持不可能領域」を示す説明図。 本発明の実施例であるデジタル円筒モデルに対して得た基本把持姿勢のデジタルハンドモデルとデジタル円筒モデルとの接触点分布と、実演等モデルに対する実把持による掌紋とを比較した説明図。 本発明の実施例である各種サイズのデジタル円筒モデル、デジタル角筒モデルに対して得たデジタルハンドモデルの基本把持姿勢のＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅ判定、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値、対応する各種サイズの実モデルに対する把持しやすさの評価実験結果を対比したグラフ。 本発明の実施例であるペン型マウスに対して得た基本把持姿勢とボタン操作時の把持姿勢の説明図。 本発明の実施例である携帯電話機に対して得た基本把持姿勢の説明図。 本発明の実施例である携帯型ＭＤプレーヤに対して得た基本把持姿勢の説明図。 本発明の実施例であるＰＤＡに対して得た基本把持姿勢の説明図。

符号の説明

１ デジタルハンドデータベース
２ 製品形状モデルデータ入力部
３ 製品形状データ記憶部
４ ハンド寸法設定部
５ グラスプ設定部
６ デジタルハンドモデル作成部
７ 製品形状モデル作成部
８ 接触点候補設定部
９ 把持姿勢生成部
１０ 逆運動学演算部
１１ 把持安定性評価部
１１Ａ Ｆｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅ判定部
１１Ｂ Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値演算部
２１ キーボード
２２ ポインティングデバイス
２３ 表示装置

Claims (14)

1. デジタルハンドモデルのデータを保持するデジタルハンドモデルデータベースと、
   前記デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成するデジタルハンドモデル作成部と、
   デジタル製品形状モデルを入力する製品形状モデル入力部と、
   前記デジタル製品形状モデル入力部の入力したデジタル製品形状モデルと前記デジタルハンドモデル作成部の作成したデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する接触点候補設定部と、
   前記接触点候補設定部による接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する把持姿勢生成部と、
   前記把持姿勢生成部の生成した前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢の安定性を評価する把持安定性評価部と、
   前記デジタル製品形状モデルに対する前記デジタルハンドモデルの把持姿勢を表示する把持状態表示部とを備えたことを特徴とする３次元デザイン支援装置。
2. 前記接触点候補設定部により前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点が設定されたときに、前記把持姿勢生成部が生成した把持姿勢から当該移動目標点に該当手指を接触させるために当該手指の姿勢を変化させる逆運動学による演算を行う逆運動学演算部を備え、
   前記把持姿勢生成部は、前記逆運動学演算部の演算結果に基づき、最初に求めた把持姿勢を変化させ、前記移動目標点に該当手指が接触している最尤の把持姿勢を再生成することを特徴とする請求項１に記載の３次元デザイン支援装置。
3. 前記把持安定性評価部は、ｗｒｅｎｃｈ空間でのＣｏｎｖｅｘ Ｈｕｌｌを求め、これに基づいてＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの成否を判定し、かつ、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の３次元デザイン支援装置。
4. デジタルハンドモデルのデータを保持するデジタルハンドモデルデータベースと、
   前記デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成するデジタルハンドモデル作成部と、
   デジタル製品形状モデルを入力する製品形状モデル入力部と、
   前記デジタル製品形状モデル入力部の入力したデジタル製品形状モデルと前記デジタルハンドモデル作成部の作成したデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する接触点候補設定部と、
   前記接触点候補設定部による接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する把持姿勢生成部と、
   前記把持姿勢生成部の生成した前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持容易性を評価する把持容易性評価部とを備えたことを特徴とする３次元デザイン支援装置。
5. デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元のデジタルハンドモデルを作成するステップと、
   デジタル製品形状モデルを入力するステップと、
   前記入力されたデジタル製品形状モデルと前記作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定するステップと、
   前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成するステップと、
   前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記生成された把持姿勢の安定性を評価するステップと、
   前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を表示するステップとを有する３次元デザイン支援方法。
6. 前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点を設定するステップと、
   前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点が設定されたときに、前記生成されたデジタルハンドモデルの把持姿勢から当該移動目標点に該当手指を接触させるために当該手指の姿勢を変化させる逆運動学による演算を行うステップと、
   前記逆運動学による演算の結果に基づき、最初に求めた把持姿勢を変化させ、前記移動目標点に該当手指が接触している最尤の把持姿勢を再生成するステップとを有することを特徴とする請求項５に記載の３次元デザイン支援方法。
7. 前記把持姿勢の安定性を評価するステップでは、ｗｒｅｎｃｈ空間でのＣｏｎｖｅｘ Ｈｕｌｌを求め、これに基づいてＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの成否を判定し、かつ、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を算出することを特徴とする請求項５又は６に記載の３次元デザイン支援方法。
8. デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元のデジタルハンドモデルを作成するステップと、
   デジタル製品形状モデルを入力するステップと、
   前記入力されたデジタル製品形状モデルと前記作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定するステップと、
   前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成するステップと、
   前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記生成された把持姿勢の把持容易性を評価するステップとを有する３次元デザイン支援方法。
9. デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成する処理と、
   デジタル製品形状モデルを入力する処理と、
   前記入力されたデジタル製品形状モデルと作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する処理と、
   前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する処理と、
   前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記作成された把持姿勢の安定性を評価する処理と、
   前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を表示する処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする３次元デザイン支援プログラム。
10. 前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点を設定する処理と、
    前記デジタル製品形状モデル上の移動目標点が設定されたときに、前記生成されたデジタルハンドモデルの把持姿勢から当該移動目標点に該当手指を接触させるために当該手指の姿勢を変化させる逆運動学による演算を行う処理と、
    前記逆運動学による演算の結果に基づき、最初に求めた把持姿勢を変化させ、前記移動目標点に該当手指が接触している最尤の把持姿勢を再生成する処理とを有することを特徴とする請求項９に記載の３次元デザイン支援プログラム。
11. 前記把持姿勢の安定性を評価する処理では、ｗｒｅｎｃｈ空間でのＣｏｎｖｅｘ Ｈｕｌｌを求め、これに基づいてＦｏｒｃｅ−Ｃｌｏｓｕｒｅの成否を判定し、かつ、Ｇｒａｓｐ Ｑｕａｌｉｔｙ値を算出することを特徴とする請求項９又は１０に記載の３次元デザイン支援プログラム。
12. デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成する処理と、
    デジタル製品形状モデルを入力する処理と、
    前記入力されたデジタル製品形状モデルと作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する処理と、
    前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する処理と、
    前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記作成された把持姿勢の把持容易性を評価する処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする３次元デザイン支援プログラム。
13. デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成する処理と、
    デジタル製品形状モデルを入力する処理と、
    前記入力されたデジタル製品形状モデルと作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する処理と、
    前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する処理と、
    前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記作成された把持姿勢の安定性を評価する処理と、
    前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を表示する処理とをコンピュータに実行させる３次元デザイン支援プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
14. デジタルハンドモデルデータベースのデータを呼び出し、３次元デジタルハンドモデルを作成する処理と、
    デジタル製品形状モデルを入力する処理と、
    前記入力されたデジタル製品形状モデルと作成されたデジタルハンドモデルとの接触点候補を指定する処理と、
    前記接触点候補の指定に基づき、前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの把持姿勢を生成する処理と、
    前記デジタル製品形状モデルに対するデジタルハンドモデルの前記作成された把持姿勢の把持容易性を評価する処理とをコンピュータに実行させる３次元デザイン支援プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。