JP4433581B2 - 情報処理装置および方法、並びに記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は情報処理装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、ユーザの好みに対応した画像と動揺を提示する装置に用いて好適な情報処理装置および方法、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
観客が画像を鑑賞しているとき、その画像と合わせて、観客が座っている椅子を動揺させることにより、臨場感を盛り上げるようにした装置がある。このような装置に対して供給される椅子を動揺させるための動揺信号は、画像が撮像された際に、同時に角度などを検出する加速度センサといったセンサにより得られたデータから生成されたり、撮像された映像を人が観察し、その人が動揺を予測して手作業により生成されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上述した装置においては、センサを用いて画像撮像時に得られたデータを用いて動揺信号を生成しているために、そのデータの取得作業が繁雑であった。また、動揺信号を生成するためのデータと、そのデータを取得する画像は、実際に観客に対して動揺を与える際に同期させる必要があるために、画像と、その画像に対応する動揺信号の組を複数取得するというのは困難であった。
【０００４】
その為に、楽しめる画像と動揺は限定され、仮に選択できる場合であっても、その種類は少なく、観客の好みに対応しきれないといった課題があった。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、例えば車両特有の定数を複数蓄積し、蓄積された定数を用いて、観客の好みの画像に対して生成された動揺信号を変換することにより、観客の好みに対応した画像と動揺を提示できるようにすることを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の一側面の情報処理装置は、バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知の車両に搭載された撮像装置により撮像された画像信号を入力する入力手段と、入力手段により入力された画像信号に基づく画像に対応する動揺を制御するための動揺信号ｈを生成する生成手段と、複数の車両のバネ定数ｋ、ダンパ定数ｃ、および、動揺信号ｈを、それぞれ関連付けて記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されている複数の動揺信号ｈのうちの１つの動揺信号ｈを基準の動揺信号ｇとして設定し、車両のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを用いた関数ｆ（ｋ，ｃ）を用いた式ｈ＝ｇ×ｆ（ｋ，ｃ）に、記憶手段に記憶されているバネ定数ｋ、ダンパ定数ｃ、および動揺信号ｈを順次代入することにより、複数の式を取得する取得手段と、取得手段により取得された複数の式から、関数ｆ（ｋ，ｃ）を推定する推定手段とを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明の一側面の情報処理方法は、バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知の車両に搭載された撮像装置により撮像された画像信号の入力を制御する入力制御ステップと、入力制御ステップの処理で入力が制御された画像信号に基づく画像に対応する動揺を制御するための動揺信号ｈを生成する生成ステップと、複数の車両のバネ定数ｋ、ダンパ定数ｃ、および、動揺信号ｈを、それぞれ関連付けて記憶するための制御を行う記憶制御ステップと、記憶制御ステップの処理で記憶が制御された複数の動揺信号ｈのうちの１つの動揺信号ｈを基準の動揺信号ｇとして設定し、車両のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを用いた関数ｆ（ｋ，ｃ）を用いた式ｈ＝ｇ×ｆ（ｋ，ｃ）に、記憶ステップに記憶されているバネ定数ｋ、ダンパ定数ｃ、および動揺信号ｈを順次代入することにより、複数の式を取得する取得ステップと、取得ステップの処理で取得された複数の式から、関数ｆ（ｋ，ｃ）を推定する推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明の一側面の記録媒体のプログラムは、バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知の車両に搭載された撮像装置により撮像された画像信号の入力を制御する入力制御ステップと、入力制御ステップの処理で入力が制御された画像信号に基づく画像に対応する動揺を制御するための動揺信号ｈを生成する生成ステップと、複数の車両のバネ定数ｋ、ダンパ定数ｃ、および、動揺信号ｈを、それぞれ関連付けて記憶するための制御を行う記憶制御ステップと、記憶制御ステップの処理で記憶が制御された複数の動揺信号ｈのうちの１つの動揺信号ｈを基準の動揺信号ｇとして設定し、車両のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを用いた関数ｆ（ｋ，ｃ）を用いた式ｈ＝ｇ×ｆ（ｋ，ｃ）に、記憶ステップに記憶されているバネ定数ｋ、ダンパ定数ｃ、および動揺信号ｈを順次代入することにより、複数の式を取得する取得ステップと、取得ステップの処理で取得された複数の式から、関数ｆ（ｋ，ｃ）を推定する推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明の一側面においては、バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知の車両に搭載された撮像装置により撮像された画像信号に基づく画像に対応する動揺を制御するための動揺信号ｈが生成され、複数の車両のバネ定数ｋ、ダンパ定数ｃ、および、動揺信号ｈが、それぞれ関連付けて記憶され、記憶されている複数の動揺信号ｈのうちの１つの動揺信号ｈを基準の動揺信号ｇと設定し、車両のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを用いた関数ｆ（ｋ，ｃ）を用いた式ｈ＝ｇｆ（ｋ，ｃ）に、記憶手段に記憶されているバネ定数ｋ、ダンパ定数ｃ、および動揺信号ｈを順次代入することにより、複数の式が取得され、取得された複数の式から、関数ｆ（ｋ，ｃ）が推定されることにより求められる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明を適用した情報処理装置としての動揺信号生成装置の一実施の形態の構成を示す図である。図示されていないビデオテープレコーダなどから供給される画像信号は、ディスプレイなどで構成される表示部１と動揺信号生成装置２に供給される。動揺信号生成装置２は、駆動部３を駆動させるための制御データ（動揺信号）を生成する。
【００１７】
動揺信号生成装置２は、特徴情報検出部１１、特徴情報処理部１２、および信号変換部１３から構成されている。動揺信号生成装置２に入力された画像信号は、特徴情報検出部１１に入力され、後述する特徴情報が検出され、特徴情報処理部１２に出力される。特徴情報処理部１２は、入力された特徴情報から、駆動部３に供給する動揺信号を算出する。算出された動揺信号は、信号変換部１３に供給され、ユーザが指示した動揺に変換するための処理を実行する。駆動部３は、入力された動揺信号に基づいて、映像を観察する観察者が座る椅子を駆動（動揺）する。
【００１８】
図２は、特徴情報検出部１１の構成を示すブロック図である。特徴情報検出部１１に入力された画像信号は、遅延部２１により１フレーム分遅延された後フレームバッファ２２−１に供給されるとともに、フレームバッファ２２−２にも供給される。読み出し部２３−１，２３−２は、メモリ２４に記憶されている所定のパターンに従って、それぞれ対応するフレームバッファ２２−１，２２−２から、画像信号を読み出し、動きベクトル検出部２５に出力する。
【００１９】
動きベクトル検出部２５は、供給された画像信号から動きベクトルを検出し、特徴情報演算部２６に出力する。特徴情報演算部２６は、入力された動きベクトルから特徴情報を演算する。
【００２０】
次に、図２に示した特徴情報検出部１１の動作について説明する。時刻ｔにおいて、特徴情報検出部１１に入力された画像信号は、遅延部２１とフレームバッファ２２−２に供給される。フレームバッファ２２−２は、入力された１フレーム分の画像信号を記憶する。遅延部２１は、画像信号を１フレーム分だけ遅延するので、時刻ｔにおいて、フレームバッファ２２−１には、時刻ｔより前の時刻ｔ−１における画像信号、即ち、時刻ｔより１フレーム前の画像信号が記憶されている。フレームメモリ２２−１に記憶された時刻ｔ−１における画像信号は、読み出し部２３−１により、フレームメモリ２２−２に記憶された時刻ｔにおける画像信号は、読み出し部２３−２により、それぞれ読み出される。
【００２１】
読み出し部２３−１，２３−２は、それぞれ対応するフレームバッファ２２−１，２２−２に記憶されている画像信号のうち、メモリ２４に記憶されているパターンに対応する部分の画像信号を読み出す。ここで、メモリ２４に記憶されているパターンについて、図３を参照して説明する。
【００２２】
図３は、メモリ２４に記憶されているパターンの一例を示す図である。１フレームを構成する画素のなかで、動揺に関係のない部分、例えば，図４に示したような、自動車に取り付けられたビデオカメラにより撮像された画像信号の場合、自動車のボンネットの部分などは動揺に関係のない領域と考えられるので、その領域を取り除いた領域の中心に位置する画素を収束点Ｐとする。収束点Ｐを中心として上下左右に対称な位置の代表点Ｑ、例えば、２５個（収束点を含む）を設定する。各代表点Ｑ毎に、その代表点Ｑが中心に位置する所定の画素数からなるブロックＢ、例えば、３３×３３画素からなる参照ブロックＢを設定する。メモリ２４には、このようなフレームの画面内における各代表点Ｑの座標と、参照ブロックＢの大きさと、図示していないが、例えば、６５×６５画素からなる探索ブロックの大きさが、パターンとして記憶されている。
【００２３】
読み出し部２３−１は、フレームバッファ２２−１に記憶されている時刻ｔ−１における画像信号のうち、メモリ２４に記憶されている上述したパターンに対応する画素データ、すなわち、代表点Ｑの座標とブロックＢの大きさをもとに、各参照ブロックＢ内の画素データを読み出し、動きベクトル検出部２５に、参照ブロックのデータとして出力する。同様に、読み出し部２３−２は、フレームバッファ２２−２に記憶されている時刻ｔにおける画像信号のうち、メモリ２４に記憶されているパターンに対応する画素データを読み出し、動きベクトル検出部２５に探索ブロックのデータとして出力する。
【００２４】
動きベクトル検出部２５は、入力された参照ブロックのデータと探索ブロックのデータとを用いて、ブロックマッチングを行うことにより、各代表点Ｑにおける動きベクトルを検出する。従って、この例の場合、２５個の動きベクトルが検出される。
【００２５】
なお、本実施の形態においては、動揺信号を生成することを目的としているため、動きベクトルを全ての画素に対して検出する必要がないため、２５個の動きベクトルだけを求めるようにしている。これにより、回路規模の削減や処理速度を向上させることができる。
【００２６】
特徴情報演算部２６は、動きベクトル検出部２５により検出された２５個の動きベクトルを用いて、時刻ｔのフレーム全体としての動揺の水平成分ｕ、垂直成分ｖ、拡大成分ｖ_zoom、および回転成分ｖ_rotの合計４成分を、以下に示す式に基づいて算出する。
水平成分ｕ＝（１／ｎ）Σｕ_i ・・・（１）
垂直成分ｖ＝（１／ｎ）Σｖ_i ・・・（２）
拡大成分ｖ_zoom＝（１／ｎ）Σｖ_zoomi／ｄ_i ・・・（３）
回転成分ｖ_rot＝（１／ｎ）Σｖ_roti／ｄ_i ・・・（４）
なお、添え字のｉは、代表点Ｑ_iに付けられた番号を示し、この例では１乃至２５まで変化する。また、ｎは代表点の個数であるので、この例では２５である。式（１）乃至式（４）により求められる値は、２５個の動きベクトルから得られる各成分ｕ、ｖ、ｖ_zoom、ｖ_rotの平均値である。
【００２７】
上述した各成分ｕ、ｖ、ｖ_zoom、ｖ_rotの関係を図５を参照して説明する。処理対象となっている代表点Ｑ_iの動きベクトルＴの水平方向の成分をｕ_iとし、垂直方向の成分をｖ_iとする。ｄｉは、収束点Ｐから代表点Ｑ_iまでの距離を表すスカラ量である。また、（Ｐｘ，Ｐｙ）は、収束点Ｐの座標を表し、この座標値を基準として座標（Ｑ_iｘ，Ｑ_iｙ）の代表点Ｑ_iまでの距離が算出される。
【００２８】
この動きベクトルＴの成分（ｕ_i，ｖ_i）は、代表点Ｑ_iを原点としたときの成分である。動きベクトルＴの、収束点Ｐと代表点Ｑ_iとを結ぶ直線と平行な方向の成分をｖ_zoomiとし、収束点Ｐと代表点Ｑ_iとを結ぶ直線と直交する方向の成分をｖ_rotiとする。また、収束点Ｐと代表点Ｑ_iとを結ぶ直線と動きベクトルＴとがなす角度をθとする。このとき、ｖ_zoomiとｖ_rotiは、次式に従って求められる。
ｖ_zoomi＝（ｕ_i ²＋ｖ_i ²）^(1/2)ＣＯＳθ ・・・（５）
ｖ_roti ＝（ｕ_i ²＋ｖ_i ²）^(1/2)ＳＩＮθ ・・・（６）
【００２９】
なお、ここでは、各成分を求めるのに２５個の動きベクトルの値を平均的に用いているが、画面上における位置関係などに基づいて、各成分に重み付けをしても良い。
【００３０】
特徴情報演算部２６は、動きベクトル検出部２５から出力された動きベクトルから、式（１）乃至式（４）を用いて、特徴情報として４成分のデータｕ、ｖ、ｖ_zoom、ｖ_rotを算出する。算出された４成分のデータｕ、ｖ、ｖ_zoom、ｖ_rotは、特徴情報処理部１２（図１）に出力される。
【００３１】
ここで、例えば、観客に対して自動車に乗っている感じを疑似体験させる場合、どのような力（動揺）を観客が座っている椅子に対して加えればよいのかを考える。自動車の椅子に加えられる力には、自動車が坂道などの勾配のある道を走っているときの路面の前後方向の傾きを表現するための力、でこぼこした道の上を走っているときの路面から受ける上下方向の振動を表現するための力、傾いた路面を走っているときの路面の左右方向の傾きを表現するための力などがある。
【００３２】
これらの力は、画像を撮像したビデオカメラが搭載された自動車に対して与えられた刺激の内、画像を観察する観客の椅子に対しても物理的意味合いが同じ形で刺激を与えることができる力であり、ここでは実刺激と称する。この実刺激は、その値を積分していくと値がゼロとなるものである。
【００３３】
これに対して、自動車がカーブを曲がるときの遠心力を表現する力、加速や減速のときの慣性力を表現する力、カーブ時の自動車首振りを表現する力は、積分していっても値がゼロとならないものであり、椅子の移動距離の制限、移動方向の制限などから、自動車に対して与えられた刺激と物理的意味合いが同じ形で与えることが困難な刺激であり、ここでは、代替刺激と称する。
【００３４】
以下に、上述した実刺激と代替刺激に関する力、実際に観客用の椅子に対して加える動揺信号の成分、並びに、上述した特徴情報演算部２６により演算された４成分の関係を示す。以下に示す実刺激の内、路面の前後の傾きに対する動揺信号は、動揺信号成分pitchの１つとされ、動きベクトルの垂直方向の成分のうちの低周波成分で表すことができる。ここで、路面の傾きは、遅い周期で変化すると考えられるため、低周波成分を用いている。
【００３５】
傾きは、遅い周期で変化すると考えられ、また、高周波と考えられるため、路面から受ける振動に対する動揺信号は、動きベクトルの垂直方向の成分のうちの高周波成分を用いている。この値は、動揺信号成分ｚとされる。路面の左右の傾きに対する動揺信号は、動揺信号成分rollの一つとされ、図５から明らかなように、回転成分Vrotiを２５個の動きベクトル分加算した値で表すことができる。カーブ時の遠心力に対する動揺信号は、動揺信号成分rollの１つとされ、水平成分ｕで表される。
【００３６】
加減速による慣性力に対する動揺信号は、動揺信号成分pitchの１つとされ、拡大成分Ｖzoomの微分値の低周波成分で表される。なお、低周波成分としてあるのは、加減速に対しては敏感な動作は不要と考えられるからである。カーブ時の自動車の首振りに対する動揺信号は、動揺信号成分yawとされ、水平成分ｕで表される。なお、−ｕとしてあるのは、カーブ時の遠心力と逆に働くためである。
【００３７】

【００３８】
特徴情報処理部１２は、上述した関係を用いて、動揺信号を生成する。図６は、特徴情報処理部１２の構成を示すブロック図である。特徴情報検出部１１から出力された４成分のうち、回転成分ｖ_rotは、加算器３１−１に、水平成分ｕは、加算器３１−２と符号反転器３２−１に、垂直成分ｖは、加算器３１−３に、拡大成分ｖ_zoomは、加算器３１−５と遅延器３３−３に、それぞれ入力される。加算器３１−１には、加算器３１−１から出力されたデータが、遅延器３３−１で１クロック分遅延された後、フィードバックされて入力される。同様に、加算器３１−３にも、加算器３１−３から出力されたデータが、遅延器３３−２で１クロック分遅延された後、フィードバックされて入力される。
【００３９】
遅延器３３−１から出力されたデータは、加算器３１−２に入力され、遅延器３３−２から出力されたデータは、符号反転器３２−２を介してHPF（High Pass Filter）３４に出力されると共に、LPF（Low Pass Filter）３５−１を介して加算器３１−４にも出力される。加算器３１−５に入力された拡大成分ｖ_zoomは、遅延器３３−３により１クロック分遅延された拡大成分ｖ_zoomが減算され、LPF３５−２を介して加算器３１−４に入力される。
【００４０】
次に、特徴情報処理部１２が行う動揺信号成分roll、yaw、ｚ、およびpitchの算出について説明する。特徴情報処理部１２に入力された回転成分ｖ_rotは、加算器３１−１に入力される。加算器３１−１は、時刻ｔにおいて入力された回転成分ｖ_rotと、遅延器３３−１より出力される１フレーム前の時刻ｔ−１のデータとを加算する。加算器３１−１は、このようにして、回転成分ｖ_rotを累積加算（積分）していくことにより、路面の左右の傾きを表現する動揺信号成分roll（Σｖ_rot）を算出する。しかしながら、路面の左右の傾きを表現する動揺信号成分rollは、−Σｖ_rotなので、加算器３１−２は、遅延器３３−１から入力されたデータの符号を反転したデータを演算に用いる。
【００４１】
動揺信号成分roll（水平成分ｕ）は、カーブ時の遠心力を表現するのにも用いられる。そこで、加算器３１−２は、遅延器３３−１から入力されたデータの符号を反転したデータと、水平成分ｕとを加算する（水平成分ｕから遅延器３３−１の出力を減算する）ことにより、駆動部３に供給する動揺信号成分rollを算出する。
【００４２】
カーブ時の自動車首振りの動揺信号成分yawは、水平成分ｕの値を反転することにより得られるので、特徴情報処理部１２は、入力された水平成分ｕの値を、符号反転器３２−１により、符号を反転させることに動揺信号成分yawを算出する。
【００４３】
加算器３１−３には、時刻ｔにおいて入力された垂直成分ｖと、遅延器３３−２より出力された１フレーム前の時刻ｔ−１の垂直成分ｖを加算する。このようにして、加算器３１−３において、垂直成分ｖが累積加算（積分）される。そして、加算器３１−３とと遅延器３３−２により累積加算されたデータは、符号反転器３２−２に入力され、符号が反転され、さらにHPF３４により、高周波成分のみが取り出される。このようにして、路面から受ける振動を表現する動揺信号成分ｚが算出される。
【００４４】
また、遅延器３３−２から出力されたデータは、LPF３５−１にも出力され、低周波成分が取り出される。このようにして、路面の前後の傾きを表現する動揺信号成分pitchが算出される。動揺信号成分pitchは、加減速による慣性力を表現する動揺信号成分としても用いられる。そのため、LPF３５−１から出力された動揺信号成分pitchは、加算器３１−４により、慣性力を表現する動揺信号成分pitchと加算される。
【００４５】
慣性力を表現する動揺信号成分pitchは、特徴情報処理部１２に入力された拡大成分ｖ_zoomから算出される。特徴情報処理部１２に入力された拡大成分ｖ_zoomは、加算器３１−５と遅延器３３−３に入力される。加算器３１−５には、時刻ｔにおいて入力された拡大成分ｖ_zoomtと、遅延器３３−３により１フレーム遅延された時刻ｔ−１における拡大成分ｖ_zoomt-1が入力される。加算器３１−５は、入力された時刻ｔにおける拡大成分ｖ_zoomtから、時刻ｔ−１における拡大成分ｖ_zoomt-1を減算することで、拡大成分ｖ_zoomを微分する。そして、加算器３１−５から出力された値から、LPF３５−２により、低周波成分が抽出されることにより、加減速による慣性力を表現する動揺信号成分pitchが算出される。
【００４６】
加算器３１−４により、LPF３５−１から出力された値と、LPF３５−２から出力された値とが加算されることにより、駆動部３に供給される動揺信号成分pitchが算出される。
【００４７】
このように、動揺信号を画像から得られた動きから算出するようにしたので、画像を確認することで動揺信号を決定し、入力しておくといった手間を省くことが可能である。また、センサなどを用いることで動揺信号を生成することがなされていない画像から動揺信号を容易に生成することが可能である。
【００４８】
このようにして生成された動揺信号は、信号変換部１３に出力される。図７は、信号変換部１３の内部構成を示す図である。特徴情報処理部１２から出力された動揺信号（動揺信号ｇとする）は、信号変換部１３の演算部４１に入力される。演算部４１は、入力された動揺信号ｇに対して、所定の演算を施し、動揺信号ｈを生成する。
【００４９】
演算部４１には、演算に用いられる定数が、選択部４２から供給される。選択部４２は、例えば、ディスプレイを備え、そのディスプレイ上に、複数の車両の車名が表示され、その表示された車名の中からユーザが、所望の車名を選択する。この選択は、例えば、ディスプレイにタッチセンサを設けた場合、ユーザは所望の車名に触れることにより選択することができる。また、ポインタを表示するようにし、そのポインタを操作するマウスなどが用いられて、選択できるようにしても良い。
【００５０】
車名が選択されると、その選択された車名に対応する定数が、蓄積部４３から読み出され、演算部４１に供給される。蓄積部４３は、図８に示すようなデータを蓄積している。すなわち、車種、バネ定数ｋ、およびダンパ定数ｃが、それぞれ関連付けられて蓄積されている。以下に、これらの定数に関し、また、これらの定数から生成される動揺信号について説明する。
【００５１】
まず、動揺信号を生成する基となる画像信号は、例えば、図９に示すように、車両５１に取り付けられたビデオカメラ５２により撮像される。この車両５１に取り付けられたビデオカメラ５２により撮像された画像信号から生成される動揺信号は、車両５１が受けた動揺を示すものであると考えることができる。車両５１が受ける動揺としては、上述したように、主に、車両５１が振動したり傾いたりしたことを示す重力、車両５１が前後に加減速したことを示す慣性力、自動車が左右に加減速したことを示す遠心力などがある。
【００５２】
これらの力（動揺）は、主に、車両５１が地面と接している車輪部分の性質に依存する。そこで、車両５１の車輪部分について考える。図１０は、車両５１の車輪部分を簡略化して示した図である。車輪部分は、地面と接する車輪６１、車輪６１の中心に位置する車軸６２、車軸６２に取り付けられているダンパ６３、およびダンパ６３を中心軸にもち、地面からのショックを吸収するために設けられているバネ６４から構成されている。
【００５３】
ここでは、説明のために、図１０に示したような簡略化されたモデルを用いるが、より精密なモデル化を行うようにして、以下の処理を行うようにすれば、結果として得られる動揺信号は、より忠実で自然な動揺を提示できる信号となる。また、ここでは、説明の簡略化のために、車輪６１の変形などについては考慮しないが、実際には考慮して、以下の処理を行うようにしても良い。
【００５４】
図１０に示したような車輪部分が、通常、車両５１には、前後左右の合計４個、備えられている。そこで、車両５１を横方向から見た時（すなわち、図９に示したような状態）を想定し、さらに、車両部分をモデル化した場合を、図１１に示す。図１１において、バネ６４のバネ定数は、ｋ１，ｋ２であり、ダンパ定数は、ｃ１，ｃ２である。また、変形量は、σ１，σ２である。
【００５５】
ここで、剛体の一般的な並進および回転の運動方程式を示す。
Ｆ＝ｍａ ・・・（１）
Ｎ＝Ｉ×（ｄω／ｄｔ）＋ω×（Ｉω） ・・・（２）
上式（１）および式（２）において、Ｆは力、ｍは質量、ａは加速度（車両５１の重心の上下方向の変化量ｘに対しての２回微分）、Ｎはモーメント、Ｉは慣性テンソル、ωは角加速度（車両５１の重心まわりの回転量θに対しての２回微分）である。
【００５６】
式（１）および式（２）を、図１１に示したモデルに当てはめると、式（３）および式（４）になる。なお、式（３），（４）において、変化量ｘの１回微分は車両５１の重心の速度を表し、回転量θの１回微分は角速度を表す。
【００５７】
【数１】

【００５８】
式（３）と式（４）を解くことにより、所定の物理量を求めることが可能である。求められる物理量と、上述した動揺信号の各成分との関係を表１に示す。
【００５９】
【表１】

【００６０】
表１に示したように、回転量θは、動揺信号のｐｉｔｃｈに対応し路面の前後の傾きを表現する。変化量ｘは、動揺信号のｚに対応し、路面から受ける振動を表現する。回転量θ（この回転量θは、車両５１を前（または後ろ）から見たときをモデル化して求められる量である）は、動揺信号のｒｏｌｌに対応し、路面の左右の傾きを表現する。回転量θの１回微分により求められる角速度も、動揺信号のｒｏｌｌに対応し、カーブ時の遠心力を表現する。回転量θの２回微分により求められる角加速度は、動揺信号のｐｉｔｃｈに対応し、加減速による遠心力を表現する。
【００６１】
式（３）と式（４）を解くことにより、上述した物理量を求めることが可能であり、さらに、それらの物理量から、動揺信号を生成することも可能であることがわかる。しかしながら、式（３），（４）において、変化量θは、実際に測定しないことには算出することができない値である。また、変化量θを１回微分または２回微分することにより求められる角速度、角加速度も、変換量θが求まらないことには算出することができない値である。従って、式（３），（４）だけから、所望の物理量を算出することはできない。
【００６２】
しかしながら、図７に示した信号変換部１３の演算部４１により、以下に示す式（５）に基づく演算が行われるようにすることが目的であり、上述した物理量を個々に算出することができなくても、以下の方法により、演算部４１で行われる演算式を算出することが可能である。
【００６３】
図７に示した信号変換部１３の演算部４１において行われる演算の演算式（５）を以下に示す。
ｈ＝ｇ₀×ｆ（ｋ，ｃ） ・・・（５）
上式（５）において、ｈは、演算部４１の演算により生成される動揺信号を表し、ｇ₀は、演算部４１に特徴情報処理部１２から入力される基準とされる動揺信号を表し、ｆ（ｋ，ｃ）は、バネ定数ｋとダンパ定数ｃとから構成される関数である。
【００６４】
関数ｆ（ｋ，ｃ）は、実験的、または、線形一次結合として求めることができる。まず、線形一次結合として求める場合を説明する。式（３）を参照するに、加速度ａ（変形量ｘの２回微分）は、バネ定数ｋとダンパ定数ｃとの線形一次結合で表されている。また、変形量ｘの一回微分で求められる速度や、変形量ｘ自身も、同様であると予測される。従って、
【数２】

と表すことが可能である。
【００６５】
式（６）において、Ｌ（ｓ）は、路面状況（路面のでこぼこ）により変化する値である。式（４）についても同様に書き表すことが可能であると予測される。これらをふまえて、式（５）を書き直すと、次式（７）のように表すことができる。
ｈ＝ｇ_0k×（ｋ／ｋ₀）＋ｇ_0c×（ｃ／ｃ₀） ・・・（７）
式（７）において、ｇ_0kとｇ_0cは、それぞれ、バネ定数ｋ₀とダンパ定数ｃ₀の時の動揺信号（基準となる動揺信号のバネ定数とダンパ定数）である。
【００６６】
演算部４１は、式（７）に従った演算を行うようにしても良い。ここで、式（７）において、動揺信号ｇ_0k，ｇ_0c、バネ定数ｋ，ｋ₀、およびダンパ定数ｃ，ｃ₀は、それぞれ、実際に車両５１を走らせて測定される値または車両５１から得られる値である。すなわち、まず、図９に示したようなビデオカメラ５２が取り付けられた車両５１で所定のコースを走り、その結果得られる画像信号から、特徴情報検出部１１と特徴情報処理部１２により、動揺信号が生成される。その動揺信号が基準となる動揺信号ｇ₀と設定される。
【００６７】
次に、動揺信号ｇ₀を得た車両５１とは異なる車両５１’にビデオカメラ５２を取り付け、その車両５１’により、車両５１が走った全く同じコースを走り、画像信号が得られる。その画像信号より、動揺信号が得られる。このような処理を複数の車両において、繰り返し行なわれることにより、複数の動揺信号が得られる。また、車両のバネ定数ｋとダンパ定数ｃは、既知の定数として得ることが可能である（バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知の車両を用いることを前提として上述した処理を行う）。
【００６８】
このようにして、得られた結果をまとめると、表２に示したような結果が得られる。
【００６９】
【表２】

【００７０】
表２に示される結果を、動揺信号ｈ₀を動揺信号ｇ₀とし、式（５）に順次代入することにより、ｎ個の式が得られる。それらの式の関係を考慮することにより、関数ｆ（ｋ，ｃ）を算出することが可能である。このようにして算出された関数ｆ（ｋ，ｃ）を用いて、一般的に、次式（８）が成り立つ。
ｈ＝ｇ×ｆ（ｋ，ｃ） ・・・（８）
【００７１】
式（８）が成り立つということは、動揺信号ｇ（演算部４１に入力される信号）から、動揺信号ｈ（演算部４１から出力される信号）を生成することが可能であることを示している。換言すれば、特定の画像信号から得られる動揺信号だけに限定されることなく（動揺信号生成装置２（図１）に入力される画像信号は、どのようなものでも良く）、動揺信号ｈを生成することが可能であることを示している。
【００７２】
ここで、図７に示した信号変換部１３の説明に戻ると、演算部４１は、上述した線形一次結合で表される式（７）に基づく演算、または、実験的に求められた式（８）に基づく演算を行う。その演算に用いられるバネ定数ｋとダンパ定数ｃは、図８に示したように、蓄積部４３に蓄積されている。この蓄積部４３に蓄積されるデータは、表２を作成する際に得られた結果を用いることが可能である。
【００７３】
しかしながら、蓄積部４３には、バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知でない車両に関するデータも蓄積する必要がある。そのような場合、それらの定数を推定して蓄積するようにする。例えば、車両Ａと車両Ｂにおいて、全く同じコースを走ったことを想定し、その結果得られる動揺信号について考えると、車両Ｂにより得られる動揺信号ｈ_Bは、車両Ａにより得られる動揺信号ｇ_Aを用いて、
ｈ_B＝ｇ_A×ｆ（ｋ_B，ｃ_B） ・・・（９）
と表すことができる。
【００７４】
式（９）において、動揺信号ｇ_Aと動揺信号ｈ_Bは既知である（全く同じコースを走った時に得られる画像信号から生成可能である）ので、関数ｆ（ｋ_B，ｃ_B）を推定することができる。複数の画像信号から複数の動揺信号を得ることが可能であるので、式（９）と同様の式を複数立てることも可能である。式を複数立てることを前提とし、関数ｆ（ｋ_B，ｃ_B）を
ｆ（ｋ_B，ｃ_B）＝ｋ_B＋ｃ_B ・・・（１０）
と仮定する。
【００７５】
例えば、式（１０）に基づく式を４つ立てたとし、それらの式を行列式として記述すると、次式（１１）に示すようになる。
【００７６】
【数３】

【００７７】
式（１１）を変形すると、次式（１２）が得られる。式（１２）において、｛｝^-1は、逆行列を表す。
【００７８】
【数４】

【００７９】
このようにして、未知のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを推定することが可能である。
【００８０】
このような方法により未知のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを推定しても良いし、人の感覚にたより推定しても良い。例えば、車両Ｂに乗ったことがある人が、車両Ｂに取り付けられたビデオカメラ５２により撮像された画像を鑑賞して、バネ定数ｋとダンパ定数ｃを推定することも可能である。
【００８１】
このような方法により、蓄積部４３に蓄積されるデータは収集される。
【００８２】
図１の説明に戻り、動揺信号生成装置２により生成された動揺信号は、駆動部３に供給される。駆動部３は、供給された動揺信号に基づき、動揺をユーザに提示する。駆動部３の一実施の形態の構成を図１２と図１３に示す。図１２は、駆動部３の側面図であり、図１３は、駆動部３を上面から見た図である。駆動部３は、６本のアクチュエータとしてのピストン８１−１乃至８１−６を備えており、これらのピストンにより台座８２が支えられている。台座８２には、椅子８３が固定されており、この椅子８３の上に観客８４が座るようになされている。
【００８３】
ピストン８１−１乃至８１−６は、それぞれの中心軸に沿って伸縮運動ができるようにされている。ピストン８１−１乃至８１−６が伸縮運動をすることにより、台座８２が動揺し、さらに台座８２に固定されている椅子８３が動揺する。ピストン８１−１乃至８１−６を制御するための信号は、上述したように、動揺信号生成装置３により生成され、供給される。
【００８４】
図１４は、駆動部３による動作の具体例を示したものである。図１４において、上向きの矢印は、ピストンが延びることを示し、下向きの矢印は、ピストンが縮むことを示す。
【００８５】
次に、図１５のフローチャートを参照し、図１に示したシステムの動作について説明する。ステップＳ１において、画像信号が、表示部１と動揺信号生成装置２の特徴情報検出部１１に入力される。ステップＳ２において、特徴情報検出部１１と特徴情報処理部１２により、入力された画像信号に基づく動揺データが、図２乃至６を参照して説明したように、生成される。
【００８６】
一方、ユーザは、ステップＳ３において、信号変換部３に設けられた選択部４２により、所望の車名を選択する。そして、ステップＳ４において、選択された車名に対応する動揺が生成されるように、演算部４１において演算が行われる。すなわち、演算部４１は、線形一次結合または実験的に求められた式を用い、また、選択部４２がユーザにより指示された車名に対応するバネ定数ｋとダンパ定数ｃとして蓄積部４３から読み出したデータを用い、特徴情報処理部１２からの動揺信号を変換する。
【００８７】
演算部４１による演算が施される結果、変換された動揺信号は、ステップＳ５において、駆動部３に供給される。駆動部３は、ステップＳ６において、供給された動揺信号に基づく動揺を提示する。また、表示部１は、その動揺に同期するように、ステップＳ１において、入力された画像信号に基づく画像を提示する。
【００８８】
このようにして、ユーザの好みの画像で、好みの車種に乗ったときと同じ動揺の提示を受けることが可能となる。例えば、クラシックカーのデータを蓄積部４３に蓄積しておけば、実際のクラシックカーに乗る機会がないようなユーザに対しても、クラシックカーにのって好きなところ（好きな画像）をドライブしているような気分を味合わせることが可能となる。
【００８９】
上述した実施の形態においては、蓄積部４３に蓄積されているバネ定数ｋとダンパ定数ｃを用いるようにしたが、ユーザが所望の値を設定できるようにしても良い。このようにした場合、例えば、車を設計する段階で、バネ定数ｋとダンパ定数ｃを、どのような値にしたら、どのような動揺（車体の揺れ）が発生するのかなどを、実際の車を作らなくても、事前に知ることができる。その結果、最適なバネ定数ｋとダンパ定数ｃを、実際の車を作ることなく、従って、低コストで、設定することができる。
【００９０】
なお、上述した実施の形態においては、入力された画像信号から動揺信号を生成するようにしたが、予め生成された動揺信号を入力するようにしても良い。そのようにした場合、図１において、動揺信号生成装置２の構成としては、特徴情報検出部１１と特徴情報処理部１２を削除した構成（信号変換部１３だけの構成）とすればよい。また、入力される動揺信号としては、画像が撮像されたときに同時に加速度センサなどで得られたものが用いられる。
【００９１】
また、動揺信号としては、予め蓄積されているものを用いるようにしても良い。
【００９２】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【００９３】
この記録媒体は、図１６に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク１２１（フロッピディスクを含む）、光ディスク１２２（CD-ROM（Compact Disk-Read Only Memory），DVD（Digital Versatile Disk）を含む）、光磁気ディスク１２３（MD（Mini-Disk）を含む）、若しくは半導体メモリ１２４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記憶されているROM１０２や記憶部１０８が含まれるハードディスクなどで構成される。
【００９４】
なお、本明細書において、媒体により提供されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に従って、時系列的に行われる処理は勿論、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００９５】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【００９７】
【発明の効果】
本発明によれば、１つの画像信号から複数の動揺信号を得るための演算式を算出する事ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した情報処理システムの一実施の形態の構成を示す図である。
【図２】特徴情報検出部１１の内部構成を示す図である。
【図３】メモリ２４に記憶されているパターンを示す図である。
【図４】処理される画像を説明する図である。
【図５】算出されるベクトルについて説明する図である。
【図６】特徴情報処理部１２の内部構成を示す図である。
【図７】信号変換部１３の内部構成を示す図である。
【図８】蓄積部４３に蓄積されるデータについて説明する図である。
【図９】画像信号の取得について説明する図である。
【図１０】車両部分について説明する図である。
【図１１】車両部分をモデル化した図である。
【図１２】駆動部３の側面からの図である。
【図１３】駆動部３の上面からの図である。
【図１４】実刺激と代替刺激について説明する図である。
【図１５】図１に示した情報処理システムの動作について説明するフローチャートである。
【図１６】媒体を説明する図である。
【符号の説明】
１ 表示部， ２ 動揺信号生成装置， ３ 駆動部， １１ 特徴情報検出部， １２ 特徴情報処理部， １３ 信号変換部， ４１ 演算部， ４２ 選択部， ４３ 蓄積部， ５１ 車両， ５２ ビデオカメラ

Claims (3)

1. バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知の車両に搭載された撮像装置により撮像された画像信号を入力する入力手段と、
   前記入力手段により入力された前記画像信号に基づく画像に対応する動揺を制御するための動揺信号ｈを生成する生成手段と、
   複数の車両の前記バネ定数ｋ、前記ダンパ定数ｃ、および、前記動揺信号ｈを、それぞれ関連付けて記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶されている複数の動揺信号ｈのうちの１つの動揺信号ｈを基準の動揺信号ｇとして設定し、前記車両のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを用いた関数ｆ（ｋ，ｃ）を用いた式ｈ＝ｇ×ｆ（ｋ，ｃ）に、前記記憶手段に記憶されている前記バネ定数ｋ、前記ダンパ定数ｃ、および前記動揺信号ｈを順次代入することにより、複数の前記式を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記複数の式から、前記関数ｆ（ｋ，ｃ）を推定する推定手段と
   を含むことを特徴とする情報処理装置。
2. バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知の車両に搭載された撮像装置により撮像された画像信号の入力を制御する入力制御ステップと、
   前記入力制御ステップの処理で入力が制御された前記画像信号に基づく画像に対応する動揺を制御するための動揺信号ｈを生成する生成ステップと、
   複数の車両の前記バネ定数ｋ、前記ダンパ定数ｃ、および、前記動揺信号ｈを、それぞれ関連付けて記憶するための制御を行う記憶制御ステップと、
   前記記憶制御ステップの処理で記憶が制御された複数の動揺信号ｈのうちの１つの動揺信号ｈを基準の動揺信号ｇとして設定し、前記車両のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを用いた関数ｆ（ｋ，ｃ）を用いた式ｈ＝ｇ×ｆ（ｋ，ｃ）に、前記記憶ステップに記憶されている前記バネ定数ｋ、前記ダンパ定数ｃ、および前記動揺信号ｈを順次代入することにより、複数の前記式を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップの処理で取得された前記複数の式から、前記関数ｆ（ｋ，ｃ）を推定する推定ステップと
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
3. バネ定数ｋとダンパ定数ｃが既知の車両に搭載された撮像装置により撮像された画像信号の入力を制御する入力制御ステップと、
   前記入力制御ステップの処理で入力が制御された前記画像信号に基づく画像に対応する動揺を制御するための動揺信号ｈを生成する生成ステップと、
   複数の車両の前記バネ定数ｋ、前記ダンパ定数ｃ、および、前記動揺信号ｈを、それぞれ関連付けて記憶するための制御を行う記憶制御ステップと、
   前記記憶制御ステップの処理で記憶が制御された複数の動揺信号ｈのうちの１つの動揺信号ｈを基準の動揺信号ｇとして設定し、前記車両のバネ定数ｋとダンパ定数ｃを用いた関数ｆ（ｋ，ｃ）を用いた式ｈ＝ｇ×ｆ（ｋ，ｃ）に、前記記憶ステップに記憶されている前記バネ定数ｋ、前記ダンパ定数ｃ、および前記動揺信号ｈを順次代入することにより、複数の前記式を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップの処理で取得された前記複数の式から、前記関数ｆ（ｋ，ｃ）を推定する推定ステップと
   を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。

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