JP2021173724A - 解析装置、解析方法、プログラム、および較正方法 - Google Patents

解析装置、解析方法、プログラム、および較正方法 Download PDF

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Abstract

【課題】ＩＭＵセンサを用いた姿勢推定に関する較正を好適に行うことができる解析装置、解析方法、プログラム、および較正方法を提供すること。【解決手段】推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像する撮像部によって撮像された画像を取得する取得部と、前記画像に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する較正部と、を備え、前記第１マーカは、前記複数の慣性計測センサのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、前記較正部は、前記第１マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいてセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、導出したセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を用いて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、解析装置。【選択図】図１

Description

本発明は、解析装置、解析方法、プログラム、および較正方法に関する。
従来、角速度および加速度を計測することが可能なＩＭＵセンサ(Inertial Measurement Unit：慣性計測センサ)を身体に複数個取り付けることで、身体姿勢とその変化（運動）を推定する技術（モーションキャプチャ）が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０２０−４２４７６号公報
ＩＭＵセンサを利用した推定技術では、ＩＭＵセンサが対象者の身体に取り付けられた際に、初期姿勢においてＩＭＵセンサの出力を何らかの座標系に変換する規則について、較正が用いられる場合がある。しかしながら、その後の対象者の動作によっては、ＩＭＵセンサの較正が行われた後にＩＭＵセンサの取り付け位置や姿勢が較正時から変わってしまい、変換する規則が適正でなくなる場合がある。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ＩＭＵセンサを用いた姿勢推定に関する較正を好適に行うことができる解析装置、解析方法、プログラム、および較正方法を提供することを目的の一つとする。
この発明に係る解析装置、解析方法、プログラム、および較正方法は、以下の構成を採用した。
（１）：本発明の一態様に係る解析装置は、推定対象の複数の箇所に取り付けられ、角速度および加速度を検出する複数の慣性計測センサのそれぞれの位置を基準としたセンサ座標系で表される前記慣性計測センサの出力を、前記推定対象における前記慣性計測センサが取り付けられた位置に対応するセグメントごとの姿勢を表したセグメント座標系に変換する処理を含む前記推定対象の姿勢推定を行う姿勢推定部と、前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像する撮像部によって撮像された画像を取得する取得部と、前記画像に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する較正部と、を備え、前記第１マーカは、前記複数の慣性計測センサのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、前記較正部は、前記第１マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいてセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、導出したセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を用いて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、解析装置である。
（２）：上記（１）の態様において、前記撮像部は、前記推定対象が存在する空間において静止する第２マーカを更に撮像し、前記第２マーカは、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、前記較正部は、前記第２マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいて前記空間を示すグローバル座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、前記セグメント座標系と前記グローバル座標系を同一視することで、前記センサ座標系からカメラ座標系への変換行列と前記グローバル座標系からカメラ座標系への変換行列に基づいて前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換行列を導出し、前記導出した前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換行列に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正するものである。
（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記撮像部は、前記推定対象に付与された第３マーカを更に撮像し、前記第３マーカは、前記セグメントのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、前記較正部は、前記第３マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいて前記セグメント座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、前記センサ座標系からカメラ座標系への変換行列と前記セグメント座標系からカメラ座標系への変換行列に基づいて前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換行列を導出し、前記導出した前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換行列に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正するものである。
（４）：本発明の他の態様に係る解析方法は、コンピュータが、推定対象の複数の箇所に取り付けられ、角速度および加速度を検出する複数の慣性計測センサのそれぞれの位置を基準としたセンサ座標系で表される前記慣性計測センサの出力を、前記推定対象における前記慣性計測センサが取り付けられた位置に対応するセグメントごとの姿勢を表したセグメント座標系に変換する処理を含む前記推定対象の姿勢推定を行い、前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像する撮像部によって撮像された画像を取得し、前記画像に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する解析方法であって、前記第１マーカは、前記複数の慣性計測センサのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、前記較正する処理において、前記第１マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいてセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、導出したセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を用いて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正するものである。
（５）：本発明の他の態様に係るプログラムは、コンピュータに、推定対象の複数の箇所に取り付けられ、角速度および加速度を検出する複数の慣性計測センサのそれぞれの位置を基準としたセンサ座標系で表される前記慣性計測センサの出力を、前記推定対象における前記慣性計測センサが取り付けられた位置に対応するセグメントごとの姿勢を表したセグメント座標系に変換する処理を含む前記推定対象の姿勢推定を行わせ、前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像する撮像部によって撮像された画像を取得させ、前記画像に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正させるプログラムであって、前記第１マーカは、前記複数の慣性計測センサのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、前記較正させる処理において、前記第１マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出させ、導出させた姿勢に基づいてセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を導出させ、導出させたセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を用いて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正させるものである。
（６）：本発明の他の態様に係る較正方法は、無人飛行体に搭載された前記撮像部よって前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像し、上記（１）から（３）の態様の解析装置が前記撮像部によって撮像された画像を取得して前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正するものである。
（７）：本発明の他の態様に係る較正方法は、静止物に取り付けられた前記撮像部によって前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像し、上記（１）から（３）の態様の解析装置が前記撮像部によって撮像された画像を取得して前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正するものである。
（８）：本発明の他の態様に係る較正方法は、前記推定対象に取り付けられた前記撮像部によって前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像し、上記（１）から（３）の態様の解析装置が前記撮像部によって撮像された画像を取得して前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正するものである。
上記（１）〜（８）の態様によれば、適切にＩＭＵセンサを較正することができる。
解析装置１００の使用環境の一例を示す図である。 ＩＭＵセンサ４０の配置の一例を示す図である。 姿勢推定部１２０の更に詳細な構成と機能の一例を示す図である。 補正部１６０による平面想定処理を説明するための図である。 補正部１６０による方向ベクトルｖｉの定義処理について説明するための図である。 推定対象ＴＧＴの姿勢変化によって方向ベクトルｖｉが旋回した様子を示す図である。 姿勢推定装置１００による補正処理の概要を説明するための図である。 全身補正量計算部１６４の構成の一例を示す図である。 全身補正量計算部１６４の構成の他の一例を示す図である。 全身補正量計算部１６４の全体を模式的に示す図である。 全身補正量計算部１６４の処理の流れを段階的に説明するための図である。 全身補正量計算部１６４の処理の流れを段階的に説明するための図である。 全身補正量計算部１６４の処理の流れを段階的に説明するための図である。 第１マーカＭｋ１の外観の一例を示す図である。 撮像画像ＩＭ１の一例を示す図である。 較正部１８０による処理の内容について説明するための図である。 撮像画像ＩＭ２の一例を示す図である。 撮像画像の取得方法の変形例（その１）について説明するための図である。 撮像画像の取得方法の変形例（その２）について説明するための図である。
以下、図面を参照し、本発明の解析装置、解析方法、プログラム、および較正方法の実施形態について説明する。
解析装置は、少なくとも一以上のプロセッサにより実現される。解析装置は、例えば、利用者の端末装置とネットワークを介して通信するサービスサーバである。これに代えて、解析装置は、アプリケーションプログラムがインストールされた端末装置であってもよい。以下の説明では、解析装置はサービスサーバであることを前提とする。
解析装置は、人体などの推定対象に取り付けられた複数の慣性式センサ（ＩＭＵセンサ）から検出結果を取得し、検出結果に基づいて推定対象の姿勢推定などを行う装置である。推定対象は、セグメント（腕、手、脚、足などの解析力学において剛体とみなせるもの、換言するとリンク）と、二以上のセグメントを繋ぐジョイント（関節部）を備えるものであれば、人体に限らない。すなわち、推定対象は、人、動物、または関節の可動域が制限されたロボットなどである。
＜第１実施形態＞
図１は、解析装置１００の使用環境の一例を示す図である。端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピュータなどである。端末装置１０は、ネットワークＮＷを介して解析装置１００と通信する。ネットワークＮＷは、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、セルラー網などを含む。撮像装置５０は、例えば、撮像部（カメラ）を搭載した無人飛行体（ドローン）である。撮像装置５０は、例えば、端末装置１０によって操作され、撮像した画像を、端末装置１０を介して解析装置１００に送信する。撮像装置５０の撮像した画像は、較正部１８０によって使用される。これについては後述する。
ＩＭＵセンサ４０は、例えば、推定対象である利用者が着用する計測用ウェア３０に取り付けられている。計測用ウェア３０は、例えば、スポーツ用の動きやすい衣服に複数のＩＭＵセンサ４０が取り付けられたものである。また、計測用ウェア３０は、ゴムバンドや水着、サポーターのような簡易的な装着具に複数のＩＭＵセンサ４０が取り付けられたものであってもよい。
ＩＭＵセンサ４０は、例えば、三軸のそれぞれについて加速度と角速度を検出するセンサである。ＩＭＵセンサ４０は、通信機を備え、アプリと連携して検出した加速度や角速度を無線通信で端末装置１０に送信する。計測用ウェア３０が利用者によって着用されると、ＩＭＵセンサ４０のそれぞれが利用者の身体のどの部位にあたるか（以下、配置情報）が、自ずと決まる。
［解析装置１００について］
解析装置１００は、例えば、通信部１１０と、姿勢推定部１２０と、第２取得部１７０と、較正部１８０とを備える。姿勢推定部１２０は、例えば、第１推定部１３０と、一次変換部１４０と、積分部１５０と、補正部１６０とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。また、解析装置１００は、記憶部１９０を備える。記憶部１９０は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより実現される。
通信部１１０は、ネットワークＮＷにアクセスするためのネットワークカードなどの通信インターフェースである。
［姿勢推定処理］
以下、姿勢推定部１２０による姿勢推定処理の一例について説明する。図２は、ＩＭＵセンサ４０の配置の一例を示す図である。例えば、利用者の頭部、胸部、骨盤周辺、左右の手足などの複数の箇所にＩＭＵセンサ４０―１〜４０―Ｎ（ＮはＩＭＵセンサの総数）が取り付けられる。以下では、計測用ウェア３０を着用した利用者のことを推定対象ＴＧＴと称する場合がある。また、１〜Ｎのいずれかという意味で引数ｉを採用し、ＩＭＵセンサ４０−ｉなどと称する。図２の例では、計測用ウェア３０に心拍センサや温度センサも取り付けられている。
例えば、ＩＭＵセンサ４０−１が右肩、ＩＭＵセンサ４０−２が右上腕、ＩＭＵセンサ４０−８が左大腿、ＩＭＵセンサ４０−９が左膝下、というように、ＩＭＵセンサ４０が配置される。また、ＩＭＵセンサ４０―ｐは、基準部位となる部位の周辺に取り付けられる。基準部位とは、例えば、利用者の骨盤など体幹部の一部が該当する。以下の説明において、一以上のＩＭＵセンサ４０が取り付けられ、その動きが計測される対象の部位のことを「セグメント」と称する。セグメントには、基準部位と基準部位以外のセンサ取り付け部位（以下、参照部位と称する）が含まれる。
以下の説明において、ＩＭＵセンサ４０―１〜２０−Ｎのそれぞれに対応する構成要素には、符号にハイフン以下の符号を付けて説明する。
図３は、姿勢推定部１２０の更に詳細な構成と機能の一例を示す図である。第１取得部１３０は、複数のＩＭＵ４０センサから、角速度および加速度の情報を取得する。一次変換部１４０は、第１取得部１３０により取得された情報を、ＩＭＵセンサ４０のそれぞれにおける３軸方向の座標系（以下、センサ座標系と称する）から、セグメント座標系の情報に変換し、変換結果を補正部１６０に出力する。
一次変換部１４０は、例えば、各セグメントに対応するセグメント角速度計算部１４６−ｉと、加速度集約部１４８と、を備える。セグメント角速度計算部１４６−ｉは、第１取得部１３０により出力されたＩＭＵセンサ４０―ｉの角速度を、セグメント座標系の情報に変換する。セグメント座標系とは、セグメントごとの姿勢を表した座標系である。セグメント角速度計算部１４６−ｉによる処理結果（ＩＭＵセンサ４０の検出結果に基づくものであり、推定対象ＴＧＴの姿勢を表す情報）は、例えば、クオータニオンの形式で保持される。なお、ＩＭＵセンサ４０―ｉの計測結果をクオータニオンの形式で表現するのはあくまで一例であり、３次元の回転群ＳＯ３の回転行列など他の表現方法が用いられてもよい。
加速度集約部１４８は、セグメントに対応するＩＭＵセンサ４０―ｉの検出した加速度のそれぞれを集約する。加速度集約部１４８は、集約結果を、推定対象ＴＧＴの全身の加速度（以下、全ＩＭＵ加速度と称する場合がある）に変換する。
積分部１５０は、セグメント角速度計算部１４６−ｉにより基準座標系の情報に変換されたセグメントに対応する角速度を積分することで、推定対象ＴＧＴにおいてＩＭＵセンサ４０―ｉが取り付けられたセグメントの向きを、推定対象の姿勢の一部として算出する。積分部１５０は、積分結果を補正部１６０および記憶部１９０に出力する。
なお、積分部１５０には、処理サイクルが初回である場合には、一次変換部１４０により出力された角速度（補正部１６０による補正が行われていない角速度）が入力されるが、それ以降は後述する補正部１６０により前回処理サイクルにおける処理結果に基づいて導出された補正が反映された角速度が入力される。
積分部１５０は、例えば、各セグメントに対応する角速度積分部１５２−ｉを備える。角速度積分部１５２−ｉは、セグメント角速度計算部１４６−ｉにより出力されたセグメントの角速度を積分することで、推定対象においてＩＭＵセンサ４０−ｉが取り付けられた参照部位の向きを、推定対象の姿勢の一部として算出する。
補正部１６０は、推定対象に含まれる基準部位を通る代表平面を想定し、代表平面の法線と、積分部１５０により算出される参照部位の向きとが直交する方向に近づくように、参照部位の変換された角速度を補正する。代表平面については後述する。
補正部１６０は、例えば、推定姿勢集約部１６２と、全身補正量計算部１６４と、補正量分解部１６６と、各セグメントに対応する角速度補正部１６８−ｉとを備える。
推定姿勢集約部１６２は、角速度積分部１５２―ｉによる計算結果である各セグメントの姿勢を表すクオータニオンを一つのベクトルに集約する。以下、集約されたベクトルを推定全身姿勢ベクトルと呼ぶ。
全身補正量計算部１６４は、加速度集約部１４８により出力された全ＩＭＵ加速度と、推定姿勢集約部１６２により出力された推定全身姿勢ベクトルとに基づいて、すべてのセグメントの角速度の補正量を計算する。なお、全身補正量計算部１６４により計算される補正量は、推定対象の全身姿勢として不自然とならないように、セグメントのそれぞれの関係性が考慮されて調整されたものである。全身補正量計算部１６４は、計算結果を補正量分解部１６６に出力する。
補正量分解部１６６は、全身補正量計算部１６４により計算された補正量を、それぞれのセグメントの角速度に反映できるよう、セグメント毎の角速度の補正量に分解する。補正量分解部１６６は、分解したセグメント毎の角速度の補正量を、対応するセグメントの角速度補正部１６８−ｉに出力する。
角速度補正部１６８−ｉは、セグメント角速度計算部１４６−ｉにより出力された、セグメントごとの角速度の計算結果に、補正量分解部１６６により出力された、対応するセグメントの角速度の補正量の分解結果を反映させる。これにより、次サイクルの処理において積分部１５０の処理対象が積分する対象が、補正部１６０による補正が反映された状態の角速度になる。角速度補正部１６８−ｉは、補正結果を、角速度積分部１５２−ｉに出力する。
積分部１５０による積分結果であるセグメント毎の姿勢の推定結果は、端末装置１０に送信される。
図４は、補正部１６０による平面想定処理を説明するための図である。補正部１６０は、図４の左図のように、基準部位が推定対象ＴＧＴの骨盤である場合、骨盤中央を通る正中矢状面（図中のSagittal plane）を代表平面として想定する。正中矢状面とは、左右相称な推定対象ＴＧＴの体の正中に対し平行に、体を左右に分ける面のことである。さらに、補正部１６０は、図４の右図のように、想定した正中矢状面の法線ｎ（図中の矢印Normal vector）を設定する。
図５は、補正部１６０による方向ベクトルｖｉの定義処理について説明するための図である。補正部１６０は、あるＩＭＵセンサ４０−ｉの出力を初期状態とし、その向きを、水平且つ代表平面に平行な向きであると定義する（第１較正処理）。その後、ＩＭＵセンサ４０−ｉの出力を積分して得られる三方向の回転に沿って方向ベクトルは三方向に旋回する。
図５に示すように、推定対象ＴＧＴの参照部位に、胸部、左右の大腿部、および左右の膝下部が含まれる場合、補正部１６０は、第１較正処理の結果に基づいてＩＭＵセンサ４０の取り付け姿勢の推定を行い、法線ｎと積分部１５０により算出される参照部位の向きとが直交する方向に近づくように、参照部位の変換された角速度をそれぞれ補正し、図示のように参照部位の向く方向ベクトルｖ１〜ｖ５（図中のForward vector）を導出する。図示のように、方向ベクトルｖ１は胸部の方向ベクトルを示し、方向ベクトルｖ２およびｖ３は大腿部の方向ベクトルを示し、方向ベクトルｖ４およびｖ５は膝下部の方向ベクトルを示すものである。なお、図中のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸は、基準座標系の方向の一例である。
図６は、推定対象ＴＧＴの姿勢変化によって方向ベクトルｖｉが旋回した様子を示す図である。代表平面は、ある基準部位のＩＭＵセンサ４０−ｐの出力を初期状態とした場合、ＩＭＵセンサ４０−ｐの出力を積分して得られるヨー方向の変位に沿ってヨー方向に旋回する。補正部１６０は、前回サイクルにおいて積分部１５０により算出された参照部位の向きが正中矢状面の法線ｎに対して直交する向きから乖離することが継続するのに応じて、参照部位の変換された角速度を補正する度合いを大きくする。
〔姿勢の推定〕
補正部１６０は、例えば、図５に示すように参照部位の方向ベクトルｖｉと法線ｎとの内積が０である場合に、参照部位の向きが正中矢状面の法線ｎに対して直交する向きから乖離していないホームポジションの姿勢であると判定し、図６に示すように方向ベクトルｖｉと法線ｎとの内積が０より大きい場合に、参照部位の向きが正中矢状面の法線ｎに対して直交する向きから乖離していると判定する。ホームポジションとは、推定対象ＴＧＴにＩＭＵセンサ４０を取り付けた後の第１較正処理の結果として取得された、推定対象ＴＧＴの基本的な体勢（但し、代表平面に対する相対的なもの）のことであり、例えば、静止直立状態である。補正部１６０は、推定対象ＴＧＴに所定の動作（較正動作）を行わせた結果得られたＩＭＵセンサ４０の計測結果に基づいて、ホームポジションの定義を行う。
これにより、補正部１６０は、推定対象が正中矢状面の法線ｎに対して直交する向きから乖離した姿勢（すなわち、図６に示すように体を捻った状態）が長時間継続したり、正中矢状面の法線ｎに対して直交する向きから乖離した姿勢を保ったままで運動したりすることが稀であるという仮定に基づいて、時間が経過すれば乖離が小さくなること（図５に示すようなホームポジションに近づくこと）を反映した補正を行う。
図７は、姿勢推定装置１００による補正処理の概要を説明するための図である。姿勢推定装置１００は、推定対象ＴＧＴの骨盤と、それ以外のセグメントで異なる最適化問題を定義する。まず、姿勢推定装置１００は、推定対象ＴＧＴの骨盤姿勢を計算し、骨盤姿勢を利用してその他のセグメント姿勢を計算する。
仮に、骨盤姿勢の計算と、骨盤以外の他のセグメントの姿勢の計算を別々に解くと、骨盤姿勢は重力補正のみを用いた推定となってしまう。姿勢推定装置１００では、その他のセグメント姿勢も考慮して骨盤姿勢の推定を行うことができるよう、骨盤姿勢の推定とその他のセグメント姿勢の推定を同時に行い、全てのＩＭＵセンサ４０同士の影響を考慮した最適化を目指すものである。
〔演算例〕
以下、姿勢の推定時の具体的な演算例について数式に沿って説明する。
姿勢を表現するためのクオータニオンの表現方法について説明する。ある座標系ｆｒａｍｅ Ａからｆｒａｍｅ Ｂまでの回転をクオータニオンで表すと以下の式（１）のようになる。ただし、ｆｒａｍｅ Ｂはｆｒａｍｅ Ａに対して正規化された軸の回りにθだけ回転している。
Figure 2021173724
なお、以下の説明において、クオータニオンｑにハット記号を付したもの（回転を表現する単位クオータニオン）を「ｑ（ｈ）」と示して説明する。単位クオータニオンとは、クオータニオンをノルムで除算したものである。ｑ（ｈ）は式（１）に示すような４つの実数値要素を持つ列ベクトルである。この表現方法を用いて、推定対象ＴＧＴの推定全身姿勢ベクトルＱを示すと、以下の式（２）のように示すことができる。
Figure 2021173724
なお、Ｓ Ｅｑ（ｈ）ｉ（ｉはセグメントを示す１〜Ｎの整数、または基準位置を示すｐ）は、参照部位のＩＭＵセンサ４０の座標系Ｓ（セグメント座標系）における基準位置から、基準座標位置Ｅ（例えば、地球の重力方向から定義可能な座標系）までの回転をクオータニオンで表すものである。この推定対象ＴＧＴの推定全身姿勢ベクトルＱは、全てのセグメントの姿勢を表す単位クオータニオンを１つに集約した、４（Ｎ＋１）つの実数値要素を持つ列ベクトルである。
推定対象ＴＧＴの姿勢を推定するため、まずは、ＩＭＵセンサ４０が取り付けられたある１つのセグメントの姿勢推定について考える。
Figure 2021173724
式（３）は、最適化問題の更新式の一例であり、式（４）に示す関数の導出結果のノルムの１／２の最小値を導出することにより、ロール・ピッチ方向の補正量を導出するための式である。式（４）の右辺は、センサ座標系で表現した推定姿勢から求めた基準のあるべき方向（例えば、重力や地磁気などの方向）を示す情報から、センサ座標系で表現したＩＭＵセンサ４０が計測した基準の方向を減算する式である。
式（５）に示すように、Ｓ Ｅｑは、単位クオータニオンＳ Ｅｑ（ｈ）を行列形式で表現した一例である。また、式（６）に示すように、Ｅｄ（ｈ）はヨー方向を補正するために用いる基準方向（例えば、重力や地磁気などの方向）を示すベクトルである。また、式（７）に示すように、Ｓｓ（ｈ）は、センサ座標系で表現したＩＭＵセンサ４０が計測した基準の方向を示すベクトルである。
なお、重力を基準に使う場合、式（６）および式（７）は、以下の式（８）および式（９）のように示すことができる。ａｘ、ａｙ、ａｚのそれぞれは、ｘ軸方向の加速度、ｙ軸方向の加速度、およびｚ軸方向の加速度を示す。
Ｅｄ（ｈ）＝〔０ ０ ０ １〕 …（８）
Ｓｓ（ｈ）＝〔０ ａｘ ａｙ ａｚ〕…（９）
式（３）に示した関係式は、例えば、勾配降下法により解くことができる。その場合、推定姿勢の更新式は、式（１０）で示すことができる。また、目的関数の勾配は、以下の式（１１）を用いて示す。また、勾配を示す式（１１）は、式（１２）に示すように、ヤコビアンを用いて計算することができる。なお、式（１２）に示すヤコビアンは、重力誤差項とヨー方向誤差項を全身の方向ベクトルｖｉの各要素で偏微分した行列である。重力誤差項とヨー方向誤差項については後述する。
Figure 2021173724
式（１０）の右辺に示すように、単位クオータニオンＳ Ｅｑ（ｈ）ｋ＋１は、現在の推定姿勢を示す単位クオータニオンＳ Ｅｑ（ｈ）ｋから係数μ（１以下の定数）と勾配の積を減算することで導出することができる。また、式（１１）および式（１２）に示すように、勾配は比較的少ない計算量で導出することができる。
なお、重力を基準に使う場合の式（４）および式（１２）の実際の計算例を、以下の式（１３）および式（１４）に示す。
Figure 2021173724
上図の式（３）〜（７）、および式（１０）〜（１２）を用いて示した方法では、サンプリングごとに、更新式を1回計算することにより、姿勢の推定が可能となる。また、式（８）、（９）、（１３）、（１４）に挙げたように重力を基準に使う場合には、ロール軸方向、ピッチ軸方向の補正ができる。
〔全身補正量計算〕
以下、推定姿勢に対する全身補正量（特にヨー方向の補正量）を導出する方法について説明する。図８は、全身補正量計算部１６４の構成の一例を示す図である。全身補正量計算部１６４は、例えば、ヨー方向誤差項計算部１６４ａと、重力誤差項計算部１６４ｂと、目的関数計算部１６４ｃと、ヤコビアン計算部１６４ｄと、勾配計算部１６４ｅと、補正量計算部１６４ｆとを備える。
ヨー方向誤差項計算部１６４ａは、推定した全身の姿勢から、ヨー角方向の補正を実現するためのヨー方向誤差項を計算する。
重力誤差項計算部１６４ｂは、推定した全身の姿勢と、ＩＭＵセンサ４０で検出した加速度からロール軸方向およびピッチ軸方向の補正を実現するための重力誤差項を計算する。
目的関数計算部１６４ｃは、推定した全身の姿勢と、ＩＭＵセンサ４０で検出した加速度と、ヨー方向誤差項計算部１６４ａの計算結果と、重力誤差項計算部１６４ｂの計算結果とに基づいて、推定対象ＴＧＴの正中矢状面と方向ベクトルｖｉが平行となるように補正するための目的関数を計算する。なお、重力誤差項とヨー方向誤差項の二乗和を目的関数とする。目的関数の詳細については後述する。
ヤコビアン計算部１６４ｄは、推定した全身の姿勢と、ＩＭＵセンサ４０で検出した加速度から推定全身姿勢ベクトルＱの偏微分で求めたヤコビアンを計算する。
勾配計算部１６４ｅは、目的関数計算部１６４ｃによる計算結果と、ヤコビアン計算部１６４ｄによる計算結果とを用いて、最適化問題の解を導出して、勾配を計算する。
補正量計算部１６４ｆは、勾配計算部１６４ｅの計算結果を用いて推定対象ＴＧＴの推定全身姿勢ベクトルＱに対して適用する全身補正量を導出する。
図９は、全身補正量計算部１６４の構成の他の一例を示す図である。図９に示す全身補正量計算部１６４は、正中矢状面と各セグメントの方向ベクトルｖｉとを用いて全身補正量を導出するものであり、図９に示す構成要素に加えて、代表平面法線計算部１６４ｇと、セグメントベクトル計算部１６４ｈとをさらに備える。
代表平面法線計算部１６４ｇは、全身推定姿勢に基づいて、代表平面である正中矢状面の法線ｎを計算する。セグメントベクトル計算部１６４ｈは、全身推定姿勢に基づいて、セグメントの方向ベクトルｖｉを計算する。
［全身補正量の導出例〕
以下、全身補正量の導出例について説明する。
ヨー方向誤差項計算部１６４ａは、以下に示す式（１５）を用いて、正中矢状面とセグメントの方向ベクトルが平行となるように補正するためのヨー方向誤差項ｆｂの内積計算を行う。
Figure 2021173724
ヨー方向誤差項ｆｂは、セグメントｉの推定姿勢を示す単位クオータニオンＳ Ｅｑ（ｈ）ｉと、基準部位である骨盤の推定姿勢を示す単位クオータニオンＳ Ｅｑ（ｈ）ｐとに基づいて補正量を導出する式である。式（１５）の右辺は、代表平面法線計算部１６４ｇにより計算された、センサ座標系で表した正中矢状面の法線ｎと、セグメントベクトル計算部１６４ｈにより計算された、センサ座標系で表したセグメントの方向ベクトルｖｉの内積を導出するものである。これにより、推定対象ＴＧＴが体を捻った状態である場合に、その捻りが解消されること（図５の右図に示すようなホームポジションに近づく）を補正内容に加味した補正を行うことができる。
次に、重力誤差項計算部１６４ｂは、式（１６）に示すように、セグメント毎の基準補正（例えば重力補正）をするための計算を行う。
Figure 2021173724
式（１６）は、任意のセグメントｉの推定姿勢を示す単位クオータニオンＳ Ｅｑ（ｈ）ｉと、ＩＭＵセンサ４０−ｉが計測した加速度（重力）との関係式であり、式（１６）の右辺に示すように、推定姿勢から求めた、センサ座標系で表現した重力のあるべき方向（想定重力加速度方向）から、センサ座標系で表現した計測した重力の方向（計測重力加速度方向）Ｓａｉ（ｈ）を減算することで導出することができる。
ここで、計測した重力の方向Ｓａｉ（ｈ）の具体例を式（１７）に示す。また、重力方向を示す定数Ｅｄｇ（ｈ）は、それぞれ式（１８）に示すような定数で表現することができる。
Figure 2021173724
次に、目的関数計算部１６４ｃは、重力誤差項とヨー方向誤差項を統合した、セグメントｉの補正関数として式（１９）を計算する。
Figure 2021173724
ここで、ｃiは代表平面補正の重み係数である。セグメントｉの補正関数を示す式（１９）は、最適化問題として形式化すると式（２０）のように表現することができる。
Figure 2021173724
なお、式（２０）は、重力補正と代表平面補正の目的関数の和で示すことができる補正関数の式（２１）と等価である。
Figure 2021173724
目的関数計算部１６４ｃは、すべてのセグメントに対して同様に姿勢推定を行い、全身の目的関数を統合した最適化問題を定義する。式（２２）は、全身の目的関数を統合した補正関数Ｆ（Ｑ，α）である。αは、ＩＭＵセンサにより計測された全ＩＭＵ加速度であり、式（２３）のように示すことができる。
Figure 2021173724
なお、式（２２）の右辺の第１行は、骨盤に対応した補正関数を示し、右辺の第２行以降は、骨盤以外の各セグメントに対応した補正関数を示すものである。式（２２）に示す補正関数を用いて、推定対象ＴＧＴの全身の姿勢を補正するための最適化問題は下記の式（２４）のように定義することができる。式（２４）は、既出の各セグメントの補正関数である式（２１）と同様の形式で、式（２５）に示すように変形することができる。
Figure 2021173724
次に、勾配計算部１６４ｅは、この目的関数の勾配を、推定全身姿勢ベクトルＱの偏微分で求めたヤコビアンＪＦを用いて、以下の式（２６）のように計算する。なお、ヤコビアンＪＦは、式（２７）に示す。
Figure 2021173724
式（２７）に示すそれぞれの要素のサイズは以下の式（２８）および（２９）のようになっている。
Figure 2021173724
すなわち、式（２７）に示すヤコビアンＪＦは（３＋４Ｎ）×４（Ｎ＋１）（Ｎは基準部位計測用のＩＭＵセンサ以外の全ＩＭＵセンサ数）の大きな行列となるが、実際には以下の式（３０）および（３１）に示す要素は０となるため計算は割愛することができ、低速な演算装置でもリアルタイムな姿勢推定が可能となる。
Figure 2021173724
式（３０）および（３１）を既出の式（２７）に代入すると、次の式（３２）のように示すことができる。
Figure 2021173724
勾配計算部１６４ｅは、式（３２）の計算結果を用いて式（２６）に示す勾配を計算することができる。
［全身補正量計算部の処理イメージ］
図１０〜１３は、全身補正量計算部１６４の演算処理の流れを模式的に示す図である。図１０は、全身補正量計算部１６４の全体を模式的に示す図であり、図１１〜図１３は、全身補正量計算部１６４の処理の流れを段階的に説明するための図である。
図１０に示すように、加速度集約部１４８は、時刻ｔに計測された各ＩＭＵセンサ４０−ｉの加速度Ｓａｉ，ｔ（ｉは基準部位である骨盤を示すｐであってもよい、以下同様）の第１取得部１３０による取得結果を変換し、集約結果である推定対象ＴＧＴの全ＩＭＵ加速度αｔに変換する。また、第１取得部１３０により取得された、時刻ｔに計測された各ＩＭＵセンサ４０−ｉの角速度Ｓωｉ，ｔは、それぞれ対応する角速度積分部１５２−ｉに出力される。
また、図１０の右上部分に示されるＺ−１からβまでの処理ブロックは、補正部１６０が次回処理サイクルにおける補正量を導出することを表すものである。
なお、図１０〜図１３において、下記の式（３３）で示す目的関数の勾配をΔＱｔとすると、時刻ｔの角速度Ｑｔ（・）（Ｑｔの上文字としてドット記号を付したものであり、時刻ｔの推定全身姿勢ベクトルＱｔの時間微分結果）へのフィードバックは下記の式（３４）のように表現することができる。なお、式（３４）のβは、補正量のゲインを調整するための、０≦β≦１となる実数である。
Figure 2021173724
全身補正量計算部１６４は、式（３４）に示すように、角速度Ｑｔ（・）に勾配ΔＱを正規化した結果に任意の実数βを補正量として反映する。
積分部１５０は、図１１に示すように、各セグメントの角速度を積分する。次に、補正部１６０は、図１２に示すように、各セグメントの角速度と推定姿勢を使って、勾配ΔＱを計算する。次に、補正部１６０は、図１３に示すように、導出した勾配ΔＱを各ＩＭＵセンサの角速度にフィードバックする。ＩＭＵセンサ４０による次の計測結果を第１取得部１３０が取得すると、積分部１５０は、図１１に示すように、再度各セグメントの角速度を積分する。姿勢推定装置１００は、図１１〜図１３に示す処理を繰り返すことで推定対象ＴＧＴの姿勢推定の処理を行うことにより、人の身体の特性や経験則が各セグメントの姿勢の推定結果に反映されるため、姿勢推定装置１００の推定結果の精度が向上する。
図１１〜図１３に示すような処理が繰り返し行われ、推定姿勢集約部１６２が積分部１５０の角速度の積分結果を集約することで、それぞれのＩＭＵセンサ４０の計測角速度がもつ誤差が平均化され、式（２）の推定全身姿勢ベクトルＱを導出することができる。この推定全身姿勢ベクトルＱには、人の身体の特性や経験則を用いた、全身姿勢からヨー方向補正量を計算した結果が反映されている。上述の方法で推定対象ＴＧＴの姿勢推定を行うことで、地磁気を利用せずに、ヨー角方向ドリフトを抑えた尤もらしい人の全身姿勢を推定することができるため、長時間の計測を行う場合においても、ヨー方向ドリフトを抑えた全身姿勢推定ができる。
解析装置１００は、全身姿勢推定結果を、解析結果として記憶部１９０に記憶させつつ、解析結果を示す情報を、端末装置１０に提供する。
［較正処理］
以下、較正部１８０による較正処理の一例について説明する。第２取得部１７０は、撮像装置５０の撮像部によって撮像された画像（以下、撮像画像）を取得する。撮像装置５０は、例えば、端末装置１０からの制御（自動制御でもよいし、手動制御でもよい）によって、推定対象ＴＧＴを撮像するように飛行制御がなされる。推定対象ＴＧＴには、一以上の第１マーカが付与されている。第１マーカは、計測用ウェア３０に印刷されたものでもよいし、シールとして貼り付けされたものでもよい。第１マーカは、機械によって容易に認識可能な画像を含み、付与された位置のセグメントと連動して位置および姿勢が変化するものである。その画像には、空間的な方向を示す画像を含まれていると好適である。図１４は、第１マーカＭｋ１の外観の一例を示す図である。第１マーカＭｋ１は、例えば、撮像画像からの抽出が容易なコントラストで描画されており、矩形などの二次元形状を有するものである。
図１５は、撮像画像ＩＭ１の一例を示す図である。撮像画像ＩＭ１には、第１マーカＭｋ１に加えて、第２マーカＭｋ２が含まれるように、撮像装置５０が制御される。第２マーカＭｋ２は、床面などの静止体に付与されるものである。第２マーカＭｋ２も、第１マーカＭｋ１と同様に、撮像画像からの抽出が容易なコントラストで描画されており、矩形などの二次元形状を有するものである。
第１マーカＭｋ１の姿勢は、センサ座標系に合致しているものとする。第１マーカＭｋ１は、例えば、ＩＭＵセンサ４０の姿勢に対して相対的な姿勢が変化しないような形で付与される。例えば、ＩＭＵセンサ４０を構成する剛体部材に第１マーカＭｋ１が印刷または貼り付けされている。較正部１８０は、撮像画像ＩＭにおける第１マーカＭｋ１および第２マーカＭｋ２に基づいて、センサ座標系からセグメント座標系への変換規則を較正する。特許請求の範囲における「変換部」は、少なくとも一次変換部１４０を含み、更に積分部１５０や補正部１６０を含んでもよい。従って、変換規則とは、一次変換部１４０がＩＭＵセンサ４０―ｉの角速度をセグメント座標系の情報に変換する規則を指してもよいし、更に積分部１５０や補正部１６０が行う処理も含めた規則を指してもよい。
ここで、センサ座標系を＜Ｍ＞、セグメント座標系を＜Ｓ＞、撮像装置５０の位置を原点とするカメラ座標系を＜Ｅ＞、静止した座標系であるグローバル座標系を＜Ｇ＞と定義する。グローバル座標系＜Ｇ＞は、例えば、重力方向を一つの軸とする地上座標系である。較正の対象となるのはセンサ座標系＜Ｍ＞からセグメント座標系＜Ｓ＞への変換規則（以下、変換行列）Ｍ ＳＲである。
図１６は、較正部１８０による処理の内容について説明するための図である。前述したホームポジションの設定時点ｔ０において、較正部１８０は、図１５に示すような撮像画像ＩＭを取得し、第１マーカＭｋ１の頂点の位置に基づいて、第１マーカＭｋ１の撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢から座標系同士のなす回転角度を求めることで、センサ座標系＜Ｍ＞からカメラ座標系＜Ｅ＞への変換行列Ｍ ＥＲを導出する。係る技術は、例えばＯｐｅｎＣＶの機能として公知である。また、較正部１８０は、第２マーカＭｋ２の頂点の位置に基づいて、第２マーカＭｋ２の撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢から座標系同士のなす回転角度を求めることで、グローバル座標系＜Ｇ＞からカメラ座標系＜Ｅ＞への変換行列Ｇ ＥＲを導出する。このとき、推定対象ＴＧＴが直立姿勢をとっている場合、セグメント座標系＜Ｓ＞とグルーバル座標系＜Ｇ＞が一致していると仮定することができる。従って、変換行列Ｓ ＥＲ＝変換行列Ｇ ＥＲと仮定することができる。このとき、センサ座標系＜Ｍ＞からセグメント座標系＜Ｓ＞への変換行列をＭ ＳＲとする。
ホームポジションの設定時点ｔ０よりも後の較正時点ｔ１において、推定対象ＴＧＴに対するＩＭＵセンサ４０の位置および姿勢がズレると、センサ座標系＜Ｍ＞からセグメント座標系＜Ｓ＞への変換行列がＭ ＳＲ＃に変化する。このとき、変換行列Ｍ ＳＲ＃は式（３５）で求められる。前述したようにＳ ＥＲ＝Ｇ ＥＲと仮定できるため、推定対象ＴＧＴがポジションの設定時点ｔ０と同じ直立姿勢を取っている場合、式（３６）の関係が得られる。従って、グローバル座標系＜Ｇ＞からカメラ座標系＜Ｅ＞への変換行列Ｇ ＥＲの逆行列Ｅ ＧＲとセンサ座標系＜Ｍ＞からカメラ座標系＜Ｅ＞への変換行列Ｍ ＥＲとを乗算することで、センサ座標系＜Ｍ＞からセグメント座標系＜Ｓ＞への変換行列Ｍ ＳＲ＃を導出することができる。
Ｍ ＳＲ＃＝Ｓ ＥＲＴ・Ｍ ＥＲ …（３５）
Ｍ ＳＲ＃＝Ｇ ＥＲＴ・Ｍ ＥＲ
＝（Ｅ ＧＲＴ）Ｔ・Ｍ ＥＲ
＝Ｅ ＧＲ・Ｍ ＥＲ …（３６）
上記のようにしてセンサ座標系＜Ｍ＞からセグメント座標系＜Ｓ＞への変換行列Ｍ ＳＲ＃を取得すると、較正部１８０は、変換行列Ｍ ＳＲ＃に基づいて、センサ座標系からセグメント座標系への変換規則を較正する。これによって、ホームポジションの設定時点ｔ０よりも後の較正時点ｔ１において、ＩＭＵセンサ４０を用いた姿勢推定に関する較正を好適に行うことができる。
以上説明した第１実施形態によれば、ＩＭＵセンサ４０を用いた姿勢推定に関する較正を好適に行うことができる。
＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態は、第１実施形態に比して較正部１８０の処理内容が異なるものである。従って、係る相違点を中心に説明する。
第２実施形態において、推定対象ＴＧＴには、一以上の第３マーカＭｋ３が付与される。第３マーカＭｋ３は、第１マーカＭｋ１と異なり、セグメント座標系の軸方向を示す軸図形を示すものである。また、第２実施形態において、第２マーカＭｋ２は必須の構成では無いが、存在することによって精度の向上が期待できる。
図１７は、撮像画像ＩＭ２の一例を示す図である。撮像画像ＩＭ２には、第１マーカＭｋ１に加えて、第３マーカＭｋ３が含まれるように、撮像装置５０が制御される。図１７の例では第２マーカＭｋ２が撮像されている。第３マーカＭｋ３も、例えば、撮像画像からの抽出が容易なコントラストで描画されており、矩形などの二次元形状を有するものである。
第３マーカＭｋ３の姿勢は、セグメント座標系に合致しているものとする。例えば、第３マーカＭｋ３は、推定対象ＴＧＴの骨盤や背骨などの剛体に近い部分に当接するように計測用ウェア３０に印刷または貼り付けされている。較正部１８０は、撮像画像ＩＭにおける第１マーカＭｋ１および第３マーカＭｋ３の軸図形に基づいて、センサ座標系からセグメント座標系への変換規則を較正する。
第１実施形態と同様の定義に即して説明する。前述したホームポジションの設定時点ｔ０と、その後の較正時点ｔ１とにおいて、較正部１８０は、図１７に示すような撮像画像ＩＭを取得し、第１マーカＭｋ１の頂点の位置に基づいて、センサ座標系＜Ｍ＞からカメラ座標系＜Ｅ＞への変換行列Ｍ ＥＲを導出する。また、較正部１８０は、第３マーカＭｋ３の頂点の位置に基づいて、第３マーカＭｋ３の撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢から座標系同士のなす回転角度を求めることで、セグメント座標系＜Ｇ＞からカメラ座標系＜Ｅ＞への変換行列Ｓ ＥＲを導出する。較正時点ｔ１におけるセンサ座標系＜Ｍ＞からセグメント座標系＜Ｓ＞への変換行列Ｍ ＳＲ＃は、前述した式（３５）で直接的に求められる。
上記のようにしてセンサ座標系＜Ｍ＞からセグメント座標系＜Ｓ＞への変換行列Ｍ ＳＲ＃を取得すると、較正部１８０は、変換行列Ｍ ＳＲ＃に基づいて、センサ座標系からセグメント座標系への変換規則を較正する。これによって、ホームポジションの設定時点ｔ０よりも後の較正時点ｔ１において、ＩＭＵセンサ４０を用いた姿勢推定に関する較正を好適に行うことができる。
以上説明した第２実施形態によれば、ＩＭＵセンサ４０を用いた姿勢推定に関する較正を好適に行うことができる。
＜第２実施形態の変形例＞
第２実施形態において、較正部１８０は、撮像画像ＩＭ２に含まれる第３マーカＭｋ３に基づいてセグメント座標系＜Ｇ＞からカメラ座標系＜Ｅ＞への変換行列Ｓ ＥＲを導出するものとした。これに代えて、較正部１８０は、撮像画像を解析することで推定対象ＴＧＴのセグメントの位置および姿勢を導出し、それによってセグメント座標系＜Ｇ＞からカメラ座標系＜Ｅ＞への変換行列Ｓ ＥＲを導出するようにしてもよい。例えば、顔の特徴点から顔向きを推定する技術によって、セグメントのうち頭部の位置および姿勢を推定することができる。この場合、撮像装置５０は、ＴＯＦ（Time Of Flight）カメラのように距離を測定可能なものであると、推定対象ＴＧＴの立体的な輪郭を取得できるため好適である。
＜撮像画像の取得方法の変形例＞
以下、ドローンを使用した方法以外の撮像画像の取得方法について説明する。図１８は、撮像画像の取得方法の変形例（その１）について説明するための図である。図示するように、例えば推定対象ＴＧＴが通過するゲート等に一以上の撮像装置５０Ａを取り付け、推定対象ＴＧＴが通過するのに応じて一以上の撮像画像を取得するようにしてもよい。この場合、撮像装置５０Ａは静止しているため、グローバル座標系＜Ｇ＞とカメラ座標系＜Ｅ＞を同一視することができる。このため、第３マーカＭｋ３が存在しない場合でも第２マーカＭｋ２を省略することができる。
図１９は、撮像画像の取得方法の変形例（その２）について説明するための図である。図示するように、例えば推定対象ＴＧＴに対してリストバンドやアンクルバンドに取り付けられた一以上の撮像装置５０Ｂ（マイクロカメラリング）を装着し、一以上の撮像画像を取得するようにしてもよい。この場合、第２マーカＭｋ２が存在することが好ましく、また撮像装置５０Ｂに撮像させる際に推定対象ＴＧＴが所定のポーズをとるように指導されると好適である。
上記に代えて、床面や壁面、天井等に一以上の撮像装置を取り付けて撮像画像を取得するようにしてもよい。
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
１０ 端末装置
３０ 計測用ウェア
４０ 慣性計測センサ
５０、５０Ａ、５０Ｂ 撮像装置
１００ 解析装置
１１０ 通信部
１２０ 姿勢推定部
１３０ 第１取得部
１４０ 一次変換部
１５０ 積分部
１６０ 補正部
１７０ 第２取得部
１８０ 較正部
１９０ 記憶部

Claims (8)

  1. 推定対象の複数の箇所に取り付けられ、角速度および加速度を検出する複数の慣性計測センサのそれぞれの位置を基準としたセンサ座標系で表される前記慣性計測センサの出力を、前記推定対象における前記慣性計測センサが取り付けられた位置に対応するセグメントごとの姿勢を表したセグメント座標系に変換する処理を含む前記推定対象の姿勢推定を行う姿勢推定部と、
    前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像する撮像部によって撮像された画像を取得する取得部と、
    前記画像に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する較正部と、を備え、
    前記第１マーカは、前記複数の慣性計測センサのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、
    前記較正部は、前記第１マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいてセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、導出したセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を用いて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、
    解析装置。
  2. 前記撮像部は、前記推定対象が存在する空間において静止する第２マーカを更に撮像し、
    前記第２マーカは、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、
    前記較正部は、前記第２マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいて前記空間を示すグローバル座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、前記セグメント座標系と前記グローバル座標系を同一視することで、前記センサ座標系からカメラ座標系への変換行列と前記グローバル座標系からカメラ座標系への変換行列に基づいて前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換行列を導出し、前記導出した前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換行列に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、
    請求項１記載の解析装置。
  3. 前記撮像部は、前記推定対象に付与された第３マーカを更に撮像し、
    前記第３マーカは、前記セグメントのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、
    前記較正部は、前記第３マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいて前記セグメント座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、前記センサ座標系からカメラ座標系への変換行列と前記セグメント座標系からカメラ座標系への変換行列に基づいて前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換行列を導出し、前記導出した前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換行列に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、
    請求項１または２記載の解析装置。
  4. コンピュータが、
    推定対象の複数の箇所に取り付けられ、角速度および加速度を検出する複数の慣性計測センサのそれぞれの位置を基準としたセンサ座標系で表される前記慣性計測センサの出力を、前記推定対象における前記慣性計測センサが取り付けられた位置に対応するセグメントごとの姿勢を表したセグメント座標系に変換する処理を含む前記推定対象の姿勢推定を行い、
    前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像する撮像部によって撮像された画像を取得し、
    前記画像に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する解析方法であって、
    前記第１マーカは、前記複数の慣性計測センサのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、
    前記較正する処理において、前記第１マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出し、導出した姿勢に基づいてセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を導出し、導出したセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を用いて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、
    解析方法。
  5. コンピュータに、
    推定対象の複数の箇所に取り付けられ、角速度および加速度を検出する複数の慣性計測センサのそれぞれの位置を基準としたセンサ座標系で表される前記慣性計測センサの出力を、前記推定対象における前記慣性計測センサが取り付けられた位置に対応するセグメントごとの姿勢を表したセグメント座標系に変換する処理を含む前記推定対象の姿勢推定を行わせ、
    前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像する撮像部によって撮像された画像を取得させ、
    前記画像に基づいて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正させるプログラムであって、
    前記第１マーカは、前記複数の慣性計測センサのうち少なくとも一つに対する相対的な姿勢が変化せず、撮像された画像を解析することで前記撮像部に対する姿勢が認識可能な形態を有しており、
    前記較正させる処理において、前記第１マーカの前記撮像部に対する姿勢を導出させ、導出させた姿勢に基づいてセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を導出させ、導出させたセンサ座標系からカメラ座標系への変換行列を用いて、前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正させる、
    プログラム。
  6. 無人飛行体に搭載された前記撮像部よって前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像し、
    請求項１から３のうちいずれか１項記載の解析装置が前記撮像部によって撮像された画像を取得して前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、
    較正方法。
  7. 静止物に取り付けられた前記撮像部によって前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像し、
    請求項１から３のうちいずれか１項記載の解析装置が前記撮像部によって撮像された画像を取得して前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、
    較正方法。
  8. 前記推定対象に取り付けられた前記撮像部によって前記推定対象に付与された一以上の第１マーカを撮像し、
    請求項１から３のうちいずれか１項記載の解析装置が前記撮像部によって撮像された画像を取得して前記センサ座標系から前記セグメント座標系への変換規則を較正する、
    較正方法。
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