JP2011141706A - 感性・技能評価方法および評価システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】筋腱骨格モデルを用いて操作時のユーザの筋負荷を推定し、生理学的知見に基づいた評価指標を用いて、操作の効率性を評価する。すなわち、本評価システムは、操作対象物の操作姿勢を決定するための操作姿勢決定部と、操作姿勢決定部で決定された操作姿勢における腱張力を筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定部と、腱張力推定部で推定された各腱の腱張力から筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定部と、筋活動余裕推定部で推定された各腱の筋活動余裕度から導かれる合計値などの値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出部とを備える。
【選択図】図1
Description
しかしながら、従来から用いられる統計実験的なアンケート評価や筋電反応を利用した筋電評価では、以下のような問題がある。
すなわち、従来のアンケート評価の場合、実験にバイアスがかかる傾向があり、また統計的に扱えるだけの人数確保が必要であるなどの問題がある。また、筋電評価では、筋電計測の際にノイズが多く、また計測データに個人差があり、さらに筋電計測可能な筋に制限されるなどの問題がある。
例えば、製品の設計段階において、有限要素解析法を用いて使い勝手を評価する方法が知られている(特許文献1を参照)。これは、製品を操作する人の手に発生する皮膚変形を有限要素解析法により算出し、製品とそれを操作する人の手の間に発生する接触面積,圧力分布などの物理量に基づいて、製品の使い勝手を評価するものである。
また、人の手をコンピュータ内で再現して、製品の把持の安定性を評価する方法が知られている(非特許文献1を参照)。
また、本発明は、シミュレーションにおける再現やモデル化が困難な製品もしくは複雑な操作や運動に対して、その操作性や効率性を評価できる評価方法および評価システムを提供することを目的とする。
1)操作対象物の操作姿勢を決定するための操作姿勢決定部
2)操作姿勢決定部で決定された操作姿勢における腱張力を筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定部
3)腱張力推定部で推定された各腱の腱張力から筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定部
4) 筋活動余裕推定部で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出部
ここで、筋腱骨格モデルは、目的とする運動や操作の評価によって異なる。肘をついて手指だけで運動・操作する場合は、肘から指先の筋腱骨格モデルを用いればよい。製品や器具を片手で持って、持った手指で操作するような場合は、手指の筋腱骨格モデルを用いればよい。リハビリなどの運動器具の評価の場合は、全身の筋腱骨格モデルを用いる場合もある。
操作時のユーザの筋負荷を推定し、筋活動余裕といった生理学的知見に基づいた評価指標を用いることから、定量的に明確な評価指標とすることができる。
ここで、筋活動余裕度とは、その筋肉が後どれぐらい力を出す余裕が残っているかを示す指標であり、筋活動余裕度が大きくなればなるほど疲れにくくなる。よって、筋活動余裕度の評価により、筋肉レベルでの運動の効率性を評価できることになる。
評価値が低いほど全体の筋活動を低く抑えることができており、効率的な姿勢ということになる。なお、運動や操作時の評価の際には、一連の運動・操作中の姿勢に対して逐次的に同様の計算を行い、それらの評価値から導かれる値、例えば、それらの評価値を合計したものを一連の運動・操作の評価値とする。
手指や腕には多くの関節が存在し、操作時の姿勢を一意に決定することは難しい。しかし、上述の評価値を用いることで、人間の姿勢に近い姿勢を自動的に計算することが可能となる。
人の代わりに人体などを模したロボットに、実際の製品を操作させて、操作器具の把持力や把持姿勢をセンシングし、操作姿勢を補正することにより、モデル化が難しい製品や複雑な運動に対しても、その操作性や効率性を評価するものである。
ロボットを用いた評価では、シミュレーションにおける再現が困難であるような液体の入ったペットボトルの操作評価や実際の試作品を用いた評価を行うことが可能である。
既に実物や試作品が存在する製品の評価に限らず、開発段階のシミュレーションモデルであっても評価が可能である。
本発明は、製品の操作感などの感性、技能の評価、リハビリ評価など、あらゆる運動・動作の効率性を評価することができる。
図1に示す感性・技能評価システム1は、製品モデル入力部11と、筋腱骨格モデル選択部12と、操作姿勢決定部13と、腱張力推定部14と、筋活動余裕推定部15と、評価値算出部16とから構成されている。
腱張力推定部14は、筋腱骨格モデル選択部12で選択された筋腱骨格モデルを用いて、操作姿勢決定部13で決定された操作姿勢における腱張力を推定している。次に、筋活動余裕推定部15は、腱張力推定部14で推定された各腱の腱張力から筋活動余裕度を推定する。操作姿勢には冗長性が存在する可能性があるため取りうる姿勢を全て計算するため、それぞれの姿勢に対応した筋活動余裕度が推定される。そして、評価値算出部16が、それぞれの姿勢に応じた各腱の筋活動余裕度の総和を算出して、合計値を操作姿勢の評価値として算出している。なお、上述したように、評価値算出部16は各腱の筋活動余裕度の総和を算出する以外に、平均値を算出することや、総和の2乗を算出しても構わない。
(1)製品モデル入力工程(ステップS101)
製品形状と操作情報を入力する。
(2)筋腱骨格モデル選択工程(ステップS103)
人や動物の筋腱骨格モデルを選択する。
製品の操作ボタンと指先などの接触位置を入力する。
(4)操作姿勢決定工程(ステップS107)
製品の操作姿勢を決定する。
(5)腱張力推定工程(ステップS109)
操作姿勢における腱張力を筋腱骨格モデルから推定する。
(6)筋活動余裕推定工程(ステップS111)
各腱の筋活動余裕度を推定する。
(7)評価値算出工程(ステップS113)
各腱の筋活動余裕度の総和を算出し操作姿勢の評価値を計算する。
図3は、本発明の操作ロボットを用いた他の実施例の感性・技能評価システムの構成図を示している。
図3に示す感性・技能評価システム2は、製品モデル実物21と、操作ロボット22と、筋腱骨格モデル選択部12と、操作姿勢決定部13と、腱張力推定部14と、筋活動余裕推定部15と、評価値算出部16とから構成されている。
腱張力推定部14は、筋腱骨格モデル選択部12で選択された筋腱骨格モデルを用いて、操作姿勢決定部で決定された操作姿勢における腱張力を推定している。次に、筋活動余裕推定部15は、腱張力推定部14で推定された各腱の腱張力から筋活動余裕度を推定する。操作ロボットの操作姿勢はセンサにより補正されるため、それぞれの姿勢に対応した筋活動余裕度が推定される。そして、評価値算出部16が、それぞれの姿勢に応じた各腱の筋活動余裕度の総和を算出して、合計値を操作姿勢の評価値として算出している。
そして、操作姿勢決定部13と腱張力推定部14と筋活動余裕推定部15と評価値算出部16は、コンピュータ装置の情報処理機能を用いて実現する。
(1)製品モデル実物を準備(ステップS201)
製品モデル実物を準備する。
(2)操作ロボットを準備(ステップS203)
操作ロボットを準備する。
人や動物の筋腱骨格モデルを選択する。
(4)接触情報入力工程(ステップS207)
製品の操作ボタンと操作ロボットの指先などの接触位置を入力する。
(5)操作姿勢決定工程(ステップS209)
操作ロボットによる製品の操作姿勢を決定する。
(6)操作ロボットの実動作(ステップS211)
操作ロボットに実際に製品を操作させる。
(7)腱張力推定工程(ステップS213)
操作ロボットの操作姿勢から、当該操作姿勢における腱張力を筋腱骨格モデルから推定する。
(8)筋活動余裕推定工程(ステップS215)
各腱の筋活動余裕度を推定する。
(9)評価値算出工程(ステップS217)
各腱の筋活動余裕度の総和を算出し操作姿勢の評価値を計算する。
人の代わりに人体などを模したロボットに、実際の製品を操作させて、操作器具の把持力や把持姿勢をセンシングし、操作姿勢を補正することにより、モデル化が難しい製品や複雑な運動に対しても、その操作性や効率性を評価する。
把持力・把持姿勢を補正することから、操作ロボットを用いた評価では、シミュレーションにおける再現が困難であるような液体の入ったペットボトルの操作評価や実際の試作品を用いた評価を行うことが可能である。
図6は、人が片手で円柱形状の物体をつまんでいる様子を模式図で示したものである。長さ(L)が20,40,60,80,100(mm)の5種類の円柱をつまんで、どれがつまみやすいかを評価した。重さ(W)は300,600(g)の2種類のもので実験を行った。
図7(1)のグラフ横軸は円柱の長さ(mm)を示しており、グラフ縦軸はアンケートの統計結果による評価値を示している。グラフ縦軸(−3〜+3)で値が大きいほどつまみやすいという評価となっている。
図8は、被験者の手指の姿勢を示したもので、被験者は円柱形状の物体を下方から、片手の親指と人差し指の2本の指でつまんでおり、被験者が最も楽な持ち方と感じる姿勢を写真撮影したものである。
図8中、縦軸と横軸、ならびに、親指の形状の中心を描く線、人差し指の形状の中心を描く線、円柱形状の物体の中心を描く線は、感性・技能評価システム1の結果との対比のために設けたものである。
図10は、携帯電話のボタン平面での拇指先端の稼動範囲を図示したものである。図10中、黒い領域が拇指先端の稼動範囲となる。拇指の骨格ならびに関節は、図10中に折れ線ならびに黒丸で示している。
それぞれのパターンのボタン配置に対する操作姿勢が決定すれば、腱張力を筋腱骨格モデルから推定し、各腱の筋活動余裕度を推定する。筋活動余裕度の総和を算出して評価値を求める。
上記2種類のパターンのボタン配置によって評価値に差があり、いずれのボタン配置の操作性が優れているか評価できた。
感性・技能評価システム
101 携帯電話
Claims (14)
- 操作対象物の操作姿勢を決定するための操作姿勢決定部と、
前記操作姿勢決定部で決定された操作姿勢における腱張力を筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定部と、
前記腱張力推定部で推定された各腱の腱張力から筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定部と、
前記筋活動余裕推定部で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出部と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価システム。 - 操作対象物の形状と操作情報を少なくとも含む製品モデルを入力するための製品モデル入力部と、
筋腱骨格モデルを選択するための筋腱骨格モデル選択部と、
前記製品モデルと前記筋腱骨格モデルとから操作対象物の操作姿勢を決定するための操作姿勢決定部と、
前記操作姿勢決定部で決定された操作姿勢における腱張力を前記筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定部と、
前記腱張力推定部で推定された各腱の腱張力と各腱の最大腱張力とから各腱の筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定部と、
前記筋活動余裕推定部で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出部と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価システム。 - 操作対象物の形状と操作情報を少なくとも含む製品モデルを入力するための製品モデル入力部と、
筋腱骨格モデルを選択するための筋腱骨格モデル選択部と、
前記製品モデルと前記筋腱骨格モデルとから操作対象物の操作姿勢を決定するための操作姿勢決定部と、
前記操作姿勢決定部で決定された操作姿勢における腱張力を前記筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定部と、
前記腱張力推定部で推定された各腱の腱張力を各筋腱の太さ(生理断面積)によって正規化したものから各腱の筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定部と、
前記筋活動余裕推定部で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出部と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価システム。 - 製品モデル実物と、
製品と接触する指先に接触センサおよび関節トルクセンサを少なくとも備えた操作ロボットと、
筋腱骨格モデルを選択するための筋腱骨格モデル選択部と、
前記操作ロボットが前記製品モデル実物を実際に操作する際の操作姿勢決定部と、
前記操作姿勢決定部で決定された操作姿勢における腱張力を前記筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定部と、
前記腱張力推定部で推定された各腱の腱張力と各腱の最大腱張力とから各腱の筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定部と、
前記筋活動余裕推定部で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出部と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価システム。 - 製品モデル実物と、
製品と接触する指先に接触センサおよび関節トルクセンサを少なくとも備えた操作ロボットと、
筋腱骨格モデルを選択するための筋腱骨格モデル選択部と、
前記操作ロボットが前記製品モデル実物を実際に操作する際の操作姿勢決定部と、
前記操作姿勢決定部で決定された操作姿勢における腱張力を前記筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定部と、
前記腱張力推定部で推定された各腱の腱張力を各筋腱の太さ(生理断面積)によって正規化したものから各腱の筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定部と、
前記筋活動余裕推定部で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出部と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価システム。 - 請求項1〜5のいずれかに記載の感性・技能評価システムにおいて算出された評価値の極大値もしくは極小値に該当する操作姿勢を自然な姿勢と判定すること。
- 請求項1〜5のいずれかに記載の感性・技能評価システムにおいて、一連の運動・操作中の姿勢に対して逐次的に前記評価値を算出し、前記評価値から導かれる値を、一連の運動・操作中の姿勢のトータル評価値とし、該トータル評価値の極大値もしくは極小値に該当する一連の運動・操作を自然な運動・操作と判定すること。
- 操作対象物の操作姿勢を決定するための操作姿勢決定工程と、
前記操作姿勢決定工程で決定された操作姿勢における腱張力を筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定工程と、
前記腱張力推定工程で推定された各腱の腱張力から筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定工程と、
前記筋活動余裕推定工程で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出工程と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価方法。 - 操作対象物の形状と操作情報を少なくとも含む製品モデルを入力するための製品モデル入力工程と、
筋腱骨格モデルを選択するための筋腱骨格モデル選択工程と、
前記製品モデルと前記筋腱骨格モデルとから操作対象物の操作姿勢を決定するための操作姿勢決定工程と、
前記操作姿勢決定工程で決定された操作姿勢における腱張力を前記筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定工程と、
前記腱張力推定工程で推定された各腱の腱張力と各腱の最大腱張力とから各腱の筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定工程と、
前記筋活動余裕推定工程で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出工程と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価方法。 - 操作対象物の形状と操作情報を少なくとも含む製品モデルを入力するための製品モデル入力工程と、
筋腱骨格モデルを選択するための筋腱骨格モデル選択工程と、
前記製品モデルと前記筋腱骨格モデルとから操作対象物の操作姿勢を決定するための操作姿勢決定工程と、
前記操作姿勢決定工程で決定された操作姿勢における腱張力を前記筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定工程と、
前記腱張力推定工程で推定された各腱の腱張力を各筋腱の太さ(生理断面積)によって正規化したものから各腱の筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定工程と、
前記筋活動余裕推定工程で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出工程と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価方法。 - 製品モデル実物と、
製品と接触する指先に接触センサおよび関節トルクセンサを少なくとも備えた操作ロボットと、
を用いた感性・技能評価方法であって、
前記操作ロボットが前記製品モデル実物を実際に操作する際の操作姿勢決定工程と、
前記操作姿勢決定工程で決定された操作姿勢における腱張力を筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定工程と、
前記腱張力推定工程で推定された各腱の腱張力と各腱の最大腱張力とから各腱の筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定工程と、
前記筋活動余裕推定工程で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出工程と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価方法。 - 製品モデル実物と、
製品と接触する指先に接触センサおよび関節トルクセンサを少なくとも備えた操作ロボットと、
を用いた感性・技能評価方法であって、
前記操作ロボットが前記製品モデル実物を実際に操作する際の操作姿勢決定工程と、
前記操作姿勢決定工程で決定された操作姿勢における腱張力を筋腱骨格モデルから推定する腱張力推定工程と、
前記腱張力推定工程で推定された各腱の腱張力を各筋腱の太さ(生理断面積)によって正規化したものから各腱の筋活動余裕度を推定する筋活動余裕推定工程と、
前記筋活動余裕推定工程で推定された各腱の筋活動余裕度を用いて算出された値を該操作姿勢の評価値とする評価値算出工程と、
を備えたことを特徴とする感性・技能評価方法。 - 請求項8〜12のいずれかに記載の感性・技能評価方法において算出された評価値の極大値もしくは極小値に該当する操作姿勢を自然な姿勢と判定すること。
- 請求項8〜12のいずれかに記載の感性・技能評価方法において、一連の運動・操作中の姿勢に対して逐次的に前記評価値を算出し、前記評価値から導かれる値を、一連の運動・操作中の姿勢のトータル評価値とし、該トータル評価値の極大値もしくは極小値に該当する一連の運動・操作を自然な運動・操作と判定すること。
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