JP5984142B2 - 解析装置、解析方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、解析装置、解析方法、及び、プログラムに関する。

自動車等の乗り物の衝突シミュレーションの結果を評価する方法として、乗り物に複数のノード（又は測定点）を設定し、複数のノード中から基準点を定めて、進行方向等の既知の固定軸に対する基準点の変位（後退量）に着目する手法が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２）。
［特許文献１］特開２００５−１１５７７０号公報
［特許文献２］特開２０１０−１２７９３３号公報

しかし、基準点の後退量に着目した場合、衝突時における対象物の全体的な変形の様子が直感的に分かりづらく、複数の対象物の間で結果の関連性を発見することが容易でなかった。そのため、例えば、複数の対象物についてシミュレーションした結果を活用して対象物の設計を改善することが困難であった。

本発明の第１の態様においては、対象物の変形過程を解析する解析装置であって、対象物の表面又は内部に含まれる複数点における座標／速度／加速度等の時系列データを取得する取得部と、それらの時系列の各時刻における値から、当該時刻における対象物の変形した量を表す変形特徴量を算出する算出部と、変形特徴量の時系列データを、対象物の変形状態を特定するためのデータとして、対象物に対応付けて記憶する記憶部とを備える解析装置、当該解析装置を用いる解析方法、及び、プログラムに関する。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本実施形態の解析装置１００の構成を示す。 本実施形態の解析装置１００による解析方法の処理フローを示す。 基準時刻（衝突前）の対象物を示す。 時刻ｔ（衝突後）の対象物を示す。 本実施形態の解析装置１００による変化特徴量の算出の概要を示す。 複数の対象物に係る回転特徴量の時系列から生成されるグラフを示す。 複数の対象物に係る伸縮特徴量の時系列から生成されるグラフを示す。 複数の対象物に係る変化特徴量を多次元尺度構成法で可視化したグラフを示す。 本実施形態の変形例における解析方法の処理フローを示す。 コンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態の解析装置１００の構成を示す。解析装置１００は、衝突シミュレーションにおける対象物（例えば、自動車等の乗り物）の変形を解析することにより、対象物を設計する際に有用なデータを提供する。なお、本実施形態において、対象物の変形とは、対象物が回転すること、対象物が伸縮すること、及び、対象物の形状が変化することを含む。解析装置１００は、取得部１０２、算出部１０４、記憶部１０６、制御部１０８、比較部１１０、及び、表示部１１２を備える。

取得部１０２は、乗り物の衝突シミュレーションの結果を格納したデータベース等から、１又は複数の対象物のそれぞれについて、対象物の表面及び／又は内部に設定した複数のノードの衝突時における時系列に沿った座標データを取得する。取得部１０２は、取得した対象物の座標データを算出部１０４に供給する。

算出部１０４は、時系列上の各時刻における対象物の複数点の座標データから、当該時刻において対象物が変形した量を表す変形特徴量を算出する。算出部１０４は、算出した変形特徴量の時系列データを記憶部１０６に格納する。

記憶部１０６は、変形特徴量の時系列データを、対象物の経時的な変形状態を含む変形状態を特定するためのデータとして、対象物に対応付けて記憶する。また、記憶部１０６は、複数の対象物に対応付けてユーザにより入力された対象物の変形に関する対象物情報（例えば、対象物の設計情報等）、及び、複数の対象物のそれぞれに割り当てられた評価値（例えば、対象物の変形の評価）を記憶する。

制御部１０８は、算出部１０４による変形特徴量の算出を制御する。例えば、制御部１０８は、算出部１０４が変形特徴量の算出の対象とする対象物及び時系列上の時刻を制御する。また、例えば、制御部１０８は、算出部１０４が時系列上の一部の時刻について算出した対象物の変形特徴量が予め定められた条件を満たす場合に、算出部１０４を制御して当該対象物の変形特徴量の算出の優先度を低下させ、又は、当該対象物の変形特徴量の算出を中止する。

比較部１１０は、２以上の対象物について変形特徴量の時系列データを記憶部１０６から読み出して比較し、複数の対象物に係る変形特徴量の時系列データ間の関係を多次元尺度構成法等の次元削減手法により可視化したグラフを生成する。これにより、比較部１１０は、複数の対象物の衝突シミュレーションの結果を直感的に分かり易くする。比較部１１０は、生成したグラフを表示部１１２に供給する。

また、比較部１１０は、変形特徴量の時系列データが一の対象物と類似する他の対象物を特定してよい。これにより、比較部１１０は、衝突シミュレーションにおいて一の対象物と変形の態様が類似する他の対象物を、記憶部１０６に格納された情報から検索して特定する。比較部１１０は、特定した他の対象物に関連付けられた対象物情報を記憶部１０６から読み出し、表示部１１２に供給してよい。

表示部１１２は、比較部１１０による複数の対象物の比較の結果を表示する。例えば、表示部１１２は、複数の対象物の変形特徴量の時系列データ間の距離が可視化されたグラフを表示する。また、表示部１１２は、特定した他の対象物、及び、特定した他の対象物に関連付けられた対象物情報を表示してよい。

このように、本実施形態の解析装置１００は、複数の対象物について、時系列データとして観測された座標等の観測データから、各対象物の変形特徴量の時系列データを算出し、当該変形特徴量の時系列データの距離を可視化したグラフを表示する。これにより、解析装置１００によれば、衝突シミュレーションの結果を直感的に分かり易く表示する。また、解析装置１００によれば、複数の対象物間の変形の関連性を検出することができる。

図２に、本実施形態の解析装置１００による解析方法の処理フローを示す。本実施形態において、解析装置１００は、Ｓ１００〜Ｓ１６０の処理を実行する。

まず、Ｓ１００において、取得部１０２は、複数の対象物について時系列に沿った座標データを取得する。例えば、複数の点から構成される構造物を有限要素法等の手段で近似した衝突シミュレーションの実行結果を格納するデータベース等から、取得部１０２は、時系列上における対象物を構成する複数の点の３次元座標データを取得する。一例として、取得部１０２は、１０ミリ秒の時間に含まれる１０００個の時刻における対象物の座標データを取得する。なお、時系列上の各時刻の間隔は等間隔であってよく、等間隔でなくてもよい。

取得部１０２は、複数の対象物の時系列に沿った座標データとして、衝突位置、衝突速度、及び／又は、衝突角度等の衝突条件が異なる同一の対象物（例えば、同一車種の乗用車）を複数回衝突させた衝突シミュレーションの結果を取得してよい。また、取得部１０２は、異なる複数の対象物（例えば、含まれるノードの数が異なる複数車種の乗用車）を同一の衝突条件で衝突させた衝突シミュレーションの結果を取得してもよい。取得部１０２は、取得した対象物の座標データを算出部１０４に供給する。

Ｓ１１０において、算出部１０４は一の対象物の一の時刻における変化特徴量を算出する。例えば、制御部１０８は算出部１０４が変化特徴量を算出する一の対象物及び時系列上の時刻ｔの情報を算出部１０４に供給する。算出部１０４は、取得部１０２から受け取った対象物の座標データに基づいて、時刻ｔにおける一の対象物の重心を中心として対象物が回転した量を表す回転特徴量、及び／又は、対象物が伸縮した量を表す伸縮特徴量を変形特徴量として算出する。ここで、算出部１０４が回転特徴量および伸縮特徴量を算出する方法の一例を具体的に説明する。

まず、算出部１０４は、基準時刻（例えば衝突直前の時刻ｔ＝０）における一の対象物の各点の座標データから当該基準時刻における一の対象物の幾何学的又は力学的な重心位置を算出する。例えば、算出部１０４は、対象物の重心として、複数の点の平均座標、又は、複数の点を重み付けして得られた平均座標を用いてよく、一の対象物に対してユーザにより定義された対象物の代表的な点又はその近傍の点を用いてもよい。算出部１０４は、算出した重心位置に対する基準時刻の各点の座標データｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，…ｘ_ｎ（ｘ_１〜ｎの各々は、基準時刻における一の対象物の各点の３次元座標を表すベクトル）から得られる行列を行列Ｘ＝［ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，…ｘ_ｎ］^Ｔとする。なお、ｎは一の対象物に含まれるノード（点）の数を表す。

また、算出部１０４は、時系列上の時刻ｔにおける一の対象物の各点の座標データから当該時刻ｔにおける一の対象物の幾何学的又は力学的な重心位置を算出する。算出部１０４は、算出した重心位置に対する時刻ｔの各点の座標データｙ_１（ｔ），ｙ_２（ｔ），ｙ_３（ｔ），…ｙ_ｎ（ｔ）（ｙ_１〜ｎ（ｔ）は、時刻ｔにおける一の対象物の各点の３次元座標を表すベクトル）から得られる行列を行列Ｙ＝［ｙ_１（ｔ），ｙ_２（ｔ），ｙ_３（ｔ），…ｙ_ｎ（ｔ）］^Ｔとする。

ここで算出部１０４は、数式（１）で示すように、行列Ｘに係る一の対象物の基準時刻における座標を回転特徴量Ｒ（ｔ）で回転し、さらに全体伸縮特徴量ρ（ｔ）で伸縮して得られる行列を行列Ｘ'＝［ｘ'_１，ｘ'_２，ｘ'_３，…ｘ'_ｒ，…ｘ'_ｎ］^Ｔとしたとき、数式（２）に示すＨ（ｔ）を最小とする回転特徴量Ｒ（ｔ）および全体伸縮特徴量ρ（ｔ）を算出する。Ｈ（ｔ）は、時刻ｔにおける一の対象物の座標データと、基準時刻において一の対象物を回転及び伸縮した後の座標データとの差を表しており、基準時刻から時刻ｔまでの、回転及び伸縮の影響を除いた一の対象物の形状の変化を表す。

例えば、算出部１０４は、プロクルステス解析等の形状解析手法に基づいて、回転特徴量Ｒ（ｔ）及び全体伸縮特徴量ρ（ｔ）を算出してよい。一例として、算出部１０４は、数式（３）で示すように時系列上の時刻ｔにおける一の対象物の座標データから得られる行列Ｙ（ｔ）の転置行列Ｙ^Ｔ（ｔ）と基準時刻における一の対象物の座標データから得られる行列Ｘとの積を特異値分解し、行列Ｕ、３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）及び行列Ｖを得る。３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）は、ｘ_１〜ｎ及びｙ_１〜ｎ（ｔ）が３次元ベクトルである場合、３×３の対角行列となり、その対角成分は一の対象物の時刻ｔにおける３次元の各方向の伸縮を表す。

算出部１０４は、数式（４）に示すように、行列Ｖ及び行列Ｕの転置行列Ｕ^Ｔの積から時刻ｔにおける一の対象物の回転量を表すベクトル量である回転特徴量Ｒ（ｔ）を算出する。回転特徴量Ｒ（ｔ）は、ｘ_１〜ｎ及びｙ_１〜ｎ（ｔ）が３次元ベクトルである場合、３×３の行列となり、一の対象物の時刻ｔにおける３次元空間内の回転を表す。

算出部１０４は、数式（５）に示すように、行列Ｘ及び行列Ｙ（ｔ）に基づいて、時刻ｔにおける一の対象物の全体の伸縮量を表すスカラー量である全体伸縮特徴量ρ（ｔ）を算出する。全体伸縮特徴量ρ（ｔ）はスカラー量となり、一の対象物の時刻ｔにおける全体的な伸縮係数を表す。

また、算出部１０４は、数式（６）に示すように、行列Ｘ及び行列Ｙ（ｔ）に基づいて、時刻ｔにおける回転及び伸縮の影響を除いた基準時刻からの一の対象物の形状の変化を表し、最大値が１となるように正規化されたスカラー量である形状変化特徴量Ｈ（ｔ）を算出してよい。

このように、算出部１０４は、時系列上の時刻ｔにおける一の対象物の回転特徴量Ｒ（ｔ）、３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）の対角成分、全体伸縮特徴量ρ（ｔ）、及び、形状変化特徴量Ｈ（ｔ）等を算出する。算出部１０４は、プロクルステス解析以外の最適化問題の解法（例えば、勾配法）を用いて、これらの変形特徴量を算出してもよい。

Ｓ１２０において、算出部１０４は、記憶部１０６に、時刻ｔにおける回転特徴量Ｒ（ｔ）、３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）の対角成分、全体伸縮特徴量ρ（ｔ）、及び、形状変化特徴量Ｈ（ｔ）のデータを、一の対象物の変形状態を特定するためのデータとして、一の対象物に対応付けて記憶する。

算出部１０４は、回転特徴量Ｒ（ｔ）からスカラー量である一の対象物の回転量を算出し、これを回転特徴量Ｒ（ｔ）に加えて／代えて記憶部１０６に記憶させてもよい。

Ｓ１３０において、制御部１０８は、算出部１０４が時系列上の全ての時刻において一の対象物の回転特徴量Ｒ（ｔ）、３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）、全体伸縮特徴量ρ（ｔ）、及び、形状変化特徴量Ｈ（ｔ）等の変化特徴量を算出したか判断する。算出部１０４が全ての時刻において変化特徴量を算出した場合、制御部１０８は処理をＳ１４０に進め、そうでない場合、処理をＳ１３２に進める。

Ｓ１３２において、制御部１０８は、時刻ｔを次の時刻までの時間（例えば、１／１００ミリ秒）進め、処理をＳ１１０に戻す。これにより、制御部１０８は、次のＳ１１０の処理において変化特徴量を既に算出した時刻の次の時刻における変化特徴量を算出部１０４に算出させる。

Ｓ１１０〜Ｓ１３２の繰り返し処理により、算出部１０４は、一の対象物の時系列上の全ての時刻における変化特徴量を算出し、記憶部１０６に記憶する。

Ｓ１４０において、制御部１０８は、Ｓ１００で取得部１０２が取得した複数の対象物の座標データ中に、変化特徴量を算出していない他の対象物の座標データが存在するか否かを判断する。他の対象物の座標データが存在する場合、制御部１０８は処理をＳ１４２に進め、他の対象物の座標データが存在しない場合、制御部１０８は処理をＳ１５０に進める。

Ｓ１４２において、制御部１０８は、Ｓ１１０〜Ｓ１３２の処理の対象となる対象物を一の対象物から他の対象物に変更する。Ｓ１１０〜Ｓ１４２の繰り返し処理により、算出部１０４は、複数の対象物の時系列上の変化特徴量を算出し、記憶部１０６に記憶することができる。

Ｓ１５０において、比較部１１０は、２以上の対象物について、変形特徴量の時系列データを比較する。例えば、比較部１１０は、２以上の対象物について、回転特徴量Ｒ（ｔ）、３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）の対角成分、全体伸縮特徴量ρ（ｔ）、並びに、形状変化特徴量Ｈ（ｔ）の少なくとも一つの時系列データを記憶部１０６から読み出し、これらの時系列データを対象物ごとにプロットしたグラフを生成し、対象物間の時系列データの距離を算出して比較する。

一例として、比較部１１０は、時系列上の時刻をＸ軸とし対象物の回転量として回転特徴量Ｒ（ｔ）と単位行列Ｉ（単位行列Ｉは回転がない場合の回転特徴量Ｒ（ｔ）に相当する）の要素の差の自乗の和をＹ軸として、対象物ごとに回転特徴量Ｒ（ｔ）から算出される回転量を時刻ごとにグラフ上にプロットして繋いだ線分を生成し、複数の対象物の線分間の距離を算出する。

別の一例として、比較部１１０は、対象物の第１軸〜第３軸における伸縮度をそれぞれＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸として、対象物ごとに対象物の対角行列である３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）の対角成分から算出される対象物の第１軸〜第３軸における伸縮係数を時刻ごとにＸ〜Ｚ軸から構成される３次元空間にプロットして繋いだ線分を生成し、複数の対象物の線分間の距離を算出する。

比較部１１０は、算出結果に基づき、複数の対象物に係る線分のそれぞれについて、他の対象物に係る線分との距離から得られる値を、それぞれの対象物の評価値として記憶部１０６に記憶してよい。例えば、比較部１１０は、一の対象物に係る線分と他の１以上の対象物に係る線分との距離の平均値の逆数を、当該一の対象物の評価値として記憶してよい。これにより、比較部１１０は、他の対象物と変形の態様が異なる対象物を異質な対象物として低い評価値にすることができる。

比較部１１０は、複数の対象物の線分間の距離から、異質な特徴を示す対象物を抽出する。例えば、比較部１１０は、他の対象物の線分との平均距離が予め定められた閾値以上離れた線分に係る対象物を抽出する。これにより、比較部１１０は、複数の対象物の中から他の対象物と比較して特徴的な変形をした対象物を抽出することができる。

比較部１１０は、多次元尺度構成法等を用いて複数の対象物の線分間の距離を可視化したグラフを生成する。これにより比較部１１０は、複数の対象物における変形特徴量の時系列の近さを、２次元又は３次元空間上で可視化したグラフ間の距離として表すことができる。

また、比較部１１０は、ユーザから指定された一の対象物を受け取り、当該一の対象物と回転量等の変化特徴量の線分の距離が予め定められた基準より小さい他の対象物を変形特徴量が当該一の対象物と類似する対象物として特定する。

比較部１１０は、特定した他の対象物に関連付けられた対象物情報を記憶部１０６から読み出す。例えば、対象物が乗用車である場合、比較部１１０は、一の乗用車と変形特徴量が類似するとして特定された他の乗用車に関連付けられた設計情報、設計の改良情報、及び／又は、作業等を対象物情報として読み出す。比較部１１０は、多次元尺度構成法等で可視化したグラフ、特定した他の対象物、及びその対象物情報等を表示部１１２に供給する。

Ｓ１６０において、表示部１１２は、比較部１１０が特定した他の対象物及び他の対象物の対象物情報を表示してユーザに提示する。

このように、本実施形態の解析装置１００によれば、複数の対象物の時系列上の座標データをプロクルステス解析して複数の対象物の時系列上の回転特徴量及び伸縮特徴量等を算出し、当該回転特徴量及び伸縮特徴量等を用いて衝突シミュレーションの結果を直感的に分かり易く表示する。特に解析装置１００によれば、例えば、測定点（ノード）の数及び位置が相違する複数の車種の衝突シミュレーションの結果を統一的に分かり易く表示することができる。

また、解析装置１００は、回転特徴量及び伸縮特徴量等を用いて、複数の対象物間の変形の関連性を解析することができる。特に解析装置１００によると、対象物の経時的な変化の違いを考慮することができるので、後退量に着目する手法と比較して測定点の位置と数にほとんど依存せずより高速に衝突シミュレーションの結果を解析することができる。

また、解析装置１００は、ユーザが指定した一の対象物と変形特徴量が類似し、構造上の特徴が類似する可能性が高い他の対象物の設計情報等をユーザに提供することができる。例えば、解析装置１００によると、ユーザが一の対象物を設計する際に、類似する他の対象物の設計情報等をユーザに考慮させることができる。

一例として、対象物を乗用車とした場合、解析装置１００は、ある特定の車種と変形の態様が類似する別の車種を抽出し、別の車種の設計に有用な情報を当該特定の車種の設計においても活用させることができる。

本実施形態のＳ１５０において、解析装置１００は複数の対象物における変形特徴量の時系列の近さをグラフ上で可視化した後に、複数の対象物の変形を比較したが、解析装置１００はグラフ化の処理を省略して複数の対象物の変形を比較し、例えば、他の対象物と変形の態様が類似する又は異なる対象物を特定してもよい。

図３〜５は、解析装置１００が解析対象とする、衝突シミュレーションの前後における対象物の状態の概略を示す。図３〜５では、解析装置１００が、乗用車のオフセット衝突前後における座標データを、対象物の時系列上の座標データとして取得した場合の例を示す。なお、解析装置１００は、対象物のフルラップ衝突前後における座標の時系列データを取得してもよい。

図３は、基準時刻（ｔ＝０）における乗用車を示す。図示するように、基準時刻において、乗用車は壁に衝突していないので変形していない。図３の乗用車上で図示する６か所の点は、解析装置１００が基準時刻における対象物の座標データとして取得する位置を示す。解析装置１００が取得する対象物の点の数は、解析の精度を向上させるために更に多数であってよく、例えば、数万〜数１００万個であってよい。

図４は、時刻ｔ１における乗用車を示す。図示するように、時刻ｔ１において、乗用車は壁に衝突し一部が変形している。例えば、解析装置１００は、乗用車の６か所の点の座標データを、時刻ｔ１における対象物の座標データとして取得する。

図５は、本実施形態の解析装置１００による変化特徴量の算出の概要を示す。図５（ａ）は、基準時刻における乗用車を示し、図５（ｂ）は時刻ｔ１における乗用車を示す。図５（ｃ）は、図５（ａ）に係る乗用車を、形状変化特徴量Ｈ（ｔ）が最小になるように回転及び伸縮した後の状態を示す。

図５（ｃ）に示すように、図５（ａ）に係る乗用車が１以下の全体伸縮特徴量ρ（ｔ）で縮小され、かつ、回転特徴量Ｒ（ｔ）から得られる回転方向と回転量で回転された状態において、図５（ａ）に係る乗用車と図５（ｂ）に係る乗用車との形状変化特徴量Ｈ（ｔ）、すなわち回転と伸縮の影響を除いた形状の違いが最小となる。

図６は、比較部１１０が複数の対象物に係る回転特徴量の時系列から生成するグラフを示す。図６のグラフの縦軸は対象物の回転量（回転した角度の大きさであって、例えば単位行列Ｉからの距離）を示し、グラフの横軸は時系列上の時間を示す。図６のａ〜ｄに係る線分は、４個の対象物のそれぞれの回転特徴量Ｒ（ｔ）から算出される回転量をグラフにプロットしたものを示す。

図示するように、線分ａ〜ｃは比較的近い距離にプロットされ、線分ｄは線分ａ〜ｃよりも離れた位置にプロットされる。具体的には、線分ａ〜ｃは、対象物が回転した後に少し初期の向きに戻り、その後再び回転する様子を示すのに対し、線分ｄは、対象物が当初ほとんど回転せず、終盤に大きく回転する様子を示す。

図７は、比較部１１０が複数の対象物に係る３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）の時系列から生成するグラフを示す。図７のグラフのｓｘ軸、ｓｙ軸及びｓｚ軸は対象物のＸ、Ｙ、及びＺ軸方向における伸縮係数を示す。図７のａ〜ｄに係る線分は、４個の対象物のそれぞれの３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）の対角成分から算出されるＸ、Ｙ及びＺ軸における伸縮係数をグラフにプロットしたものを示す。

図示するように、線分ａ〜ｃは比較的近い距離にプロットされ、線分ｄは線分ａ〜ｃよりも離れた位置にプロットされる。図７から、線分ａ〜ｃに係る対象物は、比較的近い態様で３次元空間の時系列上で伸縮したのに対し、線分ｄに係る対象物は、線分ａ〜ｃに係る対象物と異なる態様で伸縮したことが示される。

図６及び図７では、比較部１１０が回転特徴量Ｒ（ｔ）、及び、３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）のいずれか一方のみに基づいて対象物の時系列上の変化の様子をグラフ上にプロットする例を記載したが、比較部１１０は、回転特徴量Ｒ（ｔ）、３次元方向の伸縮特徴量Γ（ｔ）、全体伸縮特徴量ρ（ｔ）の１つ又は２以上の組合せに基づいて対象物の時系列上の変化の様子をグラフ上にプロットしてよい。また、比較部１１０は、さらに形状変化特徴量Ｈ（ｔ）に基づいて対象物の時系列上の変化の様子をグラフ上にプロットしてもよい。

図８は、分類対象物の関係を低次元空間における点の布置で表現する多次元尺度構成法により、複数の対象物に係る変化特徴量の距離を可視化したグラフを示す。比較部１１０は、Ｓ１５０において、図６又は図７に示す複数の対象物の変化特徴量によるグラフを多次元尺度構成法により再構成し、複数の対象物の変化特徴量の近さを表す複数の点を２次元のグラフ上にプロットする。

図８に示す各矩形ａ〜ｄは、例えば、図６に示す複数の対象物の回転量（例えば、対象物が回転しない場合に対応する単位行列Ｉからの回転特徴量Ｒ（ｔ）の距離）を表す線分ａ〜ｄにそれぞれ対応し、図８の各矩形ａ〜ｄ間の距離は、図６の線分ａ〜ｄ間の距離または、それぞれの対象物の回転特徴量Ｒ（ｔ）同士の間の距離（例えば、行列の各要素の差の自乗の和）に対応する。

Ｓ１６０において、表示部１１２は多次元尺度構成法で構成されたグラフを表示する。これにより、表示部１１２は、他の矩形ａ〜ｃと距離の離れた矩形ｄに係る対象物を、変化の態様（例えば、回転及び伸縮の態様）が異なる対象物として分かり易く表示することができる。

例えば、解析装置１００は、対象物の大きさ、又は、重量の異なる複数の対象物に係る変化特徴量の関係をグラフ上で表示することができるので、対象物の大きさ、又は、重量がシミュレーションの結果に与える影響を可視化することができる。

図９は、本実施形態の変形例における解析方法の処理フローを示す。本変形例において、解析装置１００は、Ｓ２００〜Ｓ２６０の処理を実行する。

本変形例において、解析装置１００は、Ｓ２００〜Ｓ２２０に係る処理を図２で説明したＳ１００〜Ｓ１２０までの処理と同様に実行してよい。本変形例において、記憶部１０６は、予め、複数の対象物のそれぞれに割り当てられた評価値を記憶する。記憶部１０６は、例えば、対象物の変形の評価、及び／又は、対象物の重要度等を評価値として記憶してよい。本変形例において解析装置１００は、Ｓ２２０の処理の後にＳ２２２の処理を実行する。

Ｓ２２２において、制御部１０８は、時系列上の一部の時刻について算出した一の対象物の変形特徴量が予め定められた条件を満たす場合に、算出部１０４を制御して当該一の対象物の変形特徴量の算出を中止させる。

例えば、まず、比較部１１０は、算出部１０４が時系列上の基準時刻から時刻ｔまでの一部の時刻について算出した変形特徴量と記憶部１０６に記憶された複数の対象物の対応する時刻における変形特徴量とを比較する。

Ｓ２２２の時点において、比較部１１０は、記憶部１０６に現時点で格納される全ての対象物についての変形特徴量の時系列データに基づいて、Ｓ１５０の処理と同様の手法により、基準時刻から時刻ｔまでの時系列における複数の対象物間の変形特徴量を比較してよい。これにより、比較部１１０は、対象物の時刻ｔまでの変形特徴量と、基準以上に類似する時刻ｔまでの変形特徴量を有する他の対象物を特定する。比較部１１０は、他の対象物の情報を制御部１０８に供給する。

制御部１０８は、特定された他の対象物に割り当てられた評価値を記憶部１０６から読み出し、当該他の対象物に割り当てられた評価値が予め定められた第１の基準値以下の場合に、処理をＳ２５２に進めて、算出部１０４により時刻ｔ以降の残りの時刻における一の対象物の変形特徴量を算出する処理の優先度を低下させる。制御部１０８は、他の対象物の変形特徴量を算出する処理が終了した後で、算出部１０４に中断した時刻ｔ以降の一の対象物の変形特徴量の算出を実行させる。

また、さらに制御部１０８は、当該他の対象物に割り当てられた評価値が第１の基準値よりも低い第２の基準値以下の場合に、算出部１０４に時刻ｔ以降の残りの時刻における一の対象物の変形特徴量の算出を中止させてもよい。この場合、制御部１０８は、算出部１０４に中断した時刻ｔ以降の一の対象物の変形特徴量の算出を実行させない。

なお、Ｓ２２２の処理は、Ｓ２１０〜Ｓ２３２のループの中で毎回実行しなくてよく、例えば、数〜数百ループに１回実行してよい。本変形例において、解析装置１００は、Ｓ２３０〜Ｓ２６０までの処理をＳ１３０〜Ｓ１６０と同様に処理してよい。

本変形例によれば、解析装置１００は、重要度の低い他の対象物と同様の変形をする対象物の変化特徴量の計算の優先度を下げ、または計算を省くことにより、解析装置１００の計算資源を有効利用することができる。

本実施形態において、解析装置１００が対象物の衝突シミュレーションから得られた、対象物の座標の時系列データを解析する場合について説明したが、解析装置１００は、対象物の変形等を想定する他の種類のシミュレーションの結果を解析してもよい。例えば、解析装置１００は、対象物を建築物として、建築物の変形（例えば、ビルの倒壊）のシミュレーションした結果を解析してもよい。

また、本実施形態において、解析装置１００は、対象物の３次元座標の時系列データを取得して解析したが、これに加えて／代えて、対象物の速度、加速度、及び／又は、加重等の３次元ベクトルの時系列データを解析してもよい。また、解析装置１００は、対象物の速度、加速度、及び／又は、加重の時系列データを解析する場合、時系列データにローパスフィルタを適用したものを解析してもよい。これにより、解析装置１００は、複数の対象物の衝突についてさらに厳密に解析することができる。

図１０は、解析装置１００として機能するコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１９００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部を備える。

ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。

グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示部１１２を介して表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、有線又は無線によりネットワークを介して他の装置と通信する。

また、通信インターフェイスは、解析装置１００における通信を行うハードウェアとして機能する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０は、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。

また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／又は、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

フレキシブルディスク・ドライブ２０５０は、フレキシブルディスク２０９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続するとともに、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。

ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。

コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を解析装置１００として機能させるプログラムは、取得モジュールと、算出モジュールと、記憶モジュールと、制御モジュールと、比較モジュールと、表示モジュールとを備える。

これらのプログラム又はモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、取得部１０２、算出部１０４、記憶部１０６、制御部１０８、比較部１１０、表示部１１２としてそれぞれ機能させてよい。

これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である取得部１０２、算出部１０４、記憶部１０６、制御部１０８、比較部１１０、表示部１１２として機能する。

そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の解析装置１００が構築される。

一例として、コンピュータ１９００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。

通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、フレキシブルディスク２０９０、又はＣＤ−ＲＯＭ２０９５等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。

このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。

また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０（ＣＤ−ＲＯＭ２０９５）、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０（フレキシブルディスク２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。

記憶部１０６はこれらの外部記憶装置により実装または接続されてよい。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０及び外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。

本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。

また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。

例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすか否かを判断し、条件が成立した場合（又は不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。

また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ２０００は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。

以上に示したプログラム又はモジュールは、外部の記録媒体に格納されてもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５の他に、ＤＶＤ又はＣＤ等の光学記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１９００に提供してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１００ 解析装置、１０２ 取得部、１０４ 算出部、１０６ 記憶部、１０８ 制御部、１１０ 比較部、１１２ 表示部、１９００ コンピュータ、２０００ ＣＰＵ、２０１０ ＲＯＭ、２０２０ ＲＡＭ、２０３０ 通信インターフェイス、２０４０ ハードディスクドライブ、２０５０ フレキシブルディスク・ドライブ、２０６０ ＣＤ−ＲＯＭドライブ、２０７０ 入出力チップ、２０７５ グラフィック・コントローラ、２０８０ 表示装置、２０８２ ホスト・コントローラ、２０８４ 入出力コントローラ、２０９０ フレキシブルディスク、２０９５ ＣＤ−ＲＯＭ

Claims (14)

1. 対象物の変形を解析する解析装置であって、
   前記対象物に含まれる複数点の時系列に沿った座標データを取得する取得部と、
   前記時系列上の各時刻における複数点の前記座標データから、当該時刻における、前記対象物の回転、伸縮、及び形状の変化のうちの少なくとも１つを含む前記対象物の変形のそれぞれについて前記対象物の変形した量を表す変形特徴量を算出する算出部と、
   前記変形特徴量の時系列データを、前記対象物の変形状態を特定するためのデータとして、前記対象物に対応付けて記憶する記憶部と、
   を備える解析装置。
2. 前記対象物の変形状態は、前記対象物の経時的な変形状態を含む、
   請求項１に記載の解析装置。
3. ２以上の前記対象物について、前記変形特徴量の時系列データを比較する比較部をさらに備える請求項１又は２に記載の解析装置。
4. 前記変形特徴量は、前記対象物の重心を中心として前記対象物が回転した量を表す回転特徴量、及び、前記対象物が伸縮した量を表す伸縮特徴量の少なくともいずれか一方を含む請求項３に記載の解析装置。
5. 前記算出部は、前記時系列上の各時刻における前記対象物の座標データと、基準時刻において前記対象物を回転及び伸縮した場合の前記対象物の座標データとの差を最小とする、前記対象物の前記回転特徴量および前記伸縮特徴量を算出する、
   請求項４に記載の解析装置。
6. 前記比較部は、２以上の前記対象物について、前記回転特徴量および前記伸縮特徴量の少なくとも一方の時系列データ間の距離を比較する請求項４又は５に記載の解析装置。
7. 前記算出部は、形状解析により前記回転特徴量及び前記伸縮特徴量を算出する請求項４から６のいずれか１項に記載の解析装置。
8. 前記算出部は、前記時系列上の各時刻における前記対象物の座標データから得られる行列と基準時刻における前記対象物の座標データから得られる行列との積を特異値分解した結果から、前記回転特徴量を算出する請求項７に記載の解析装置。
9. 前記対象物は乗り物であり、前記時系列に沿った対象物の座標データは前記乗り物の衝突シミュレーションから得られるデータである請求項１から８のいずれか１項に記載の解析装置。
10. 前記記憶部は、少なくとも１つの対象物に対応付けてユーザにより入力された対象物の変形に関する対象物情報を記憶し、
    前記比較部は、前記変形特徴量の時系列データが一の対象物と類似する他の対象物を特定し、
    当該解析装置は、特定した前記他の対象物に関連付けられた対象物情報を表示する表示部を更に備える、
    請求項３から８のいずれか１項に記載の解析装置。
11. 前記記憶部は、複数の前記対象物のそれぞれに対応して、当該対象物に割り当てられた評価値を記憶し、
    前記比較部は、前記算出部が前記時系列上の一部の時刻について算出した変形特徴量と前記記憶部に記憶された前記複数の対象物の対応する時刻における変形特徴量とを比較し、
    前記解析装置は、一の対象物の各時刻における変形特徴量が、他の前記対象物の各時刻における変形特徴量と基準以上に類似し、かつ、当該他の対象物に割り当てられた前記評価値が第１の基準値以下の場合に前記一の対象物の残りの時刻における変形特徴量を算出する優先度を低下させる制御部を更に備える
    請求項３から８のいずれか１項に記載の解析装置。
12. 前記制御部は、前記一の対象物の各時刻における変形特徴量が、前記他の対象物の各時刻における変形特徴量と基準以上に類似し、当該他の対象物に割り当てられた前記評価値が前記第１の基準値よりも低い第２の基準値以下の場合に前記一の対象物の残りの時刻における変形特徴量の算出を中止する、
    請求項１１に記載の解析装置。
13. 対象物の変形を解析する解析装置により実行される解析方法であって、
    前記対象物に含まれる複数点の時系列に沿った座標データを取得する取得段階と、
    前記時系列上の各時刻における複数点の座標データから、当該時刻における、前記対象物の回転、伸縮、及び形状の変化のうちの少なくとも１つを含む前記対象物の変形のそれぞれについて前記対象物の変形した量を表す変形特徴量を算出する算出段階と、
    前記変形特徴量の時系列データを、前記対象物の変形状態を特定するためのデータとして、前記対象物に対応付けて記憶する記憶段階と、
    を備える解析方法。
14. 対象物の変形を解析する解析装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
    前記対象物に含まれる複数点の時系列に沿った座標データを取得する取得部と、
    前記時系列上の各時刻における複数点の座標データから、当該時刻における、前記対象物の回転、伸縮、及び形状の変化のうちの少なくとも１つを含む前記対象物の変形のそれぞれについて前記対象物の変形した量を表す変形特徴量を算出する算出部と、
    前記変形特徴量の時系列データを、前記対象物の変形状態を特定するためのデータとして、前記対象物に対応付けて記憶する記憶部として機能させる
    プログラム。

Images