JP4934806B2 - モーションキャプチャを用いたリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法及び装置 - Google Patents
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Description
推定に用いた人体骨格モデルはおよそ50のリンクからなる。この人体骨格モデルは、鈴木、山根、多谷、栗原、中村:「高速動力学計算法を用いた詳細人体モデルに基づく人間の力学計算」、第20回日本ロボット学会学術講演会予稿集、3C14,2002に記載されている筋骨格モデル(図1に示す)に基づいており、筋骨格モデルの詳細については当該論文を参照することができる。また、約50のリンクの半数は背骨であるため、すべてのリンクに関して個別のスケールを推定する必要はない。必要のあるリンクを絞って運動学パラメータを推定することができる。
スケーリングパラメータの推定には数フレーム〜数十フレームのモーションキャプチャデータを用いる。通常モーションキャプチャデータのサンプリングタイムは数〜数十ミリ秒である。しかし、運動学パラメータ推定に用いるモーションキャプチャデータは様々な姿勢が含まれているのが望ましいので、数秒間隔もしくは任意にピックアップしたフレームを用いる。こうすることによって、様々な姿勢に幅広く対応できる運動学パラメータが求まる。1フレームでも計算は可能であるが、いろいろな関節を動かした運動を計測した時系列データを使うことによって、姿勢による関節中心の変化を平均化したモデルが得られるというメリットがある。肩や膝関節の回転中心は、関節が回転すると移動することが知られている。また、モーションキャプチャでは一般に毎秒30〜100フレームのデータが得られるが、時刻の近いフレームを使っても姿勢が似ているので、適当な間隔でフレームを間引いたり、異なる姿勢を選んだりすることで効率を上げることができる。
本実施形態において、評価関数はマーカ位置と推定マーカ位置の二乗誤差とする。ここで、身体の特徴的な部分にマーカを配置しても手作業で配置しているので誤差が生じる。この誤差の影響を軽減するために、相対マーカ位置も最適化する。評価関数Zを式(1)のように定める。
Mはマーカ数、
iはフレームのインデックス、
jはマーカのインデックス、
Pi,j(hat)はモーションキャプチャにより計測されたマーカ位置、
Pi,jは推定マーカ位置、
mjは相対マーカ位置、
mj(hat)は相対マーカ位置の初期値である。
日本ロボット学会誌,Vol.20,No.3,pp.335-343,2002.、及び、特開2003−58907「木構造リンク系のポーズ及び動作を生成する方法」を参照することができる。
1つのリンクkと1つのマーカj に注目すると、リンクとマーカの位置関係は2通りに分けられる。それぞれ、マーカがリンクより下の階層に含まれる場合(case 1)、マーカがリンクよりも根元側にある場合(case 2) である。
Oを基準座標系(Pi,jの座標系)、O´をマーカjが取り付けられているリンクの座標系、rをOからO´への位置ベクトル、RをOからO´への姿勢行列とすると、
Pi,j=r+Rmjであるので、∂Pi,j/∂mj=Rとなる。
[D−1]小型ヒューマノイドロボットを用いた実験
計算結果の評価を行うために、HOAP-1を用いてパラメータの推定を行った。HOAP-1のスケールパラメータは既知であるので、結果の定量的な評価が行うことが出来る。HOAP-1実機でモーションキャプチャを行い(図4)、スケールの推定を行った。
実際にモーションキャプチャデータを用いて、人間のスケール推定を行った。推定に用いたキャプチャデータのうち一部のフレームを図5に載せた。マーカ位置は骨の先端等、出来るだけ皮膚の上からでも位置を特定できる場所を選んだ。基準となる人体骨格モデルは被験者と同じ身長にあわせてから詳細部の運動学パラメータ推定を行った。
マーカ位置の最適化を行わない場合と行った場合の結果を表2に載せた。
また、マーカ位置を最適化しない場合とした場合の評価関数の変化を以下のようになった。
単独のフレームを用いてパラメータ推定した結果4パターンと、3つのフレームを用いてパラメータ推定した結果4パターンを比較した。それぞれのパターン間でのばらつきを分散で表現したものが以下である。
Claims (16)
- マーカを用いたモーションキャプチャにより計測された被験体上のマーカ位置情報を用いてリンク機構モデルのリンク長パラメータを推定する方法であって、
リンク機構モデルのリンク上において、マーカが取り付けられたリンクに対する当該マーカの相対位置である相対マーカ位置、リンク長、関節角とから推定マーカ位置を定義し、
前記マーカ位置情報は、複数フレーム上のマーカ位置情報であり、
前記マーカ位置情報と前記推定マーカ位置との誤差を最小にする最適化計算により、複数のフレームに共通のリンク長を推定することで、前記被験体に特有のリンク長を取得する、リンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。 - 最適化計算により相対マーカ位置を推定することで、相対マーカ位置の補正を行うことを含む、請求項1に記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- 関節角は、逆運動学計算を行うことで取得する、請求項1,2いずれかに記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- マーカを用いたモーションキャプチャにより計測された被験体上のマーカ位置情報を用いてリンク機構モデルのリンク長パラメータを推定する方法であって、
リンク機構モデルのリンク上において、マーカが取り付けられたリンクに対する当該マーカの相対位置である相対マーカ位置、リンク長、関節角とから推定マーカ位置を定義し、
前記マーカ位置情報と前記推定マーカ位置との誤差を最小にする最適化計算によりリンク長及び相対マーカ位置を推定することで、前記被験体に特有のリンク長を取得する、リンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。 - 前記マーカ位置情報は、複数フレーム上のマーカ位置情報であり、複数のフレームに共通のリンク長を推定する、請求項4に記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- 関節角は、逆運動学計算を行うことで取得する、請求項4,5いずれかに記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- マーカを用いたモーションキャプチャにより計測された被験体上のマーカ位置情報を用いてリンク機構モデルのリンク長パラメータを推定する方法であって、
リンク機構モデルのリンク上において、マーカが取り付けられたリンクに対する当該マーカの相対位置である相対マーカ位置、リンク長、関節角とから推定マーカ位置を定義し、
関節角を逆運動学計算で計算しながら、前記マーカ位置情報と前記推定マーカ位置との誤差を最小にする最適化計算によりリンク長を推定することで、前記被験体に特有のリンク長を取得する、リンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。 - 前記マーカ位置情報は、複数フレーム上のマーカ位置情報であり、複数のフレームに共通のリンク長を推定する、請求項7に記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法
- 最適化計算により相対マーカ位置を推定することで、相対マーカ位置の補正を行うことを含む、請求項7,8いずれかに記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- 被験体の所定部位に複数のマーカを取り付け、モーションキャプチャを行ってマーカ位置情報を取得するステップを含む、請求項1乃至9いずれかに記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- 推定マーカ位置の初期値は、基準となるリンク機構モデルに基づいて設定される、請求項1乃至10いずれかに記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- 最適化計算は、最急勾配法を用いて実行される、請求項1乃至11いずれかに記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- 最適化計算は、共役勾配法を用いて実行される、請求項1乃至11いずれかに記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータの推定法。
- マーカを用いたモーションキャプチャにより計測された被験体上のマーカ位置情報を用いてリンク機構モデルのリンク長パラメータを推定する装置であって、
リンク機構モデルのリンク上において、マーカが取り付けられたリンクに対する当該マーカの相対位置である相対マーカ位置、リンク長、関節角とから推定マーカ位置を定義し、前記マーカ位置情報と前記推定マーカ位置との誤差を表す目的関数を用意し、
前記目的関数に、マーカ位置情報、及び、関節角を入力する手段と、
前記目的関数を用いて前記誤差を最小にする最適化計算を行い、相対マーカ位置及びリンク長を推定し、前記推定された相対マーカ位置及びリンク長のうちの当該推定されたリンク長を前記被験体に特有のリンク長とする手段と、
を備えた、
リンク機構モデルのリンク長パラメータの推定装置。 - 前記入力されるマーカ位置情報は、複数フレーム上のマーカ位置情報であり、複数のフレームに共通の相対マーカ位置及びリンク長を推定する、請求項14に記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータ推定装置。
- 前記装置は、逆運動学計算手段を有し、前記関節角は、逆運動学計算手段によって計算される、請求項14,15いずれかに記載のリンク機構モデルのリンク長パラメータ推定装置。
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