JP6771995B2 - デジタルヒューマンモデルのためのビジョン測定量を求めるための方法およびシステム - Google Patents

Description

本発明は、デジタルヒューマンモデルのためのビジョン測定量を求めるための方法およびシステムに関する。

人体解剖模型などのデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）は、様々な運動学的連鎖（上肢、下肢、脊柱）における単純なセグメント連結の組み立てとして提案される、人の骨格系の仮想表現を提供する。例えば、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる公表文献（例えば、非特許文献１を参照）を参照されたい。そのようなツールは、様々なシミュレートされる作業中に取られる人の姿勢を予測して、怪我のリスクを評価するために、また人体測定結果が異なる人の周囲の環境のサイズを適切なものにするために使用されることができる。姿勢は、指定されたエンドエフェクタ（例えば、手、頭部、および足）の位置および／または向きに対応する人体解剖模型の自由度（ＤＯＦ）を決定する、逆運動学（ＩＫ）エンジンを用いて生成される。

Ｄｕｆｆｙ，Ｖ．Ｇ．，"Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｉｎ Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｈｕｍａｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ：Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｒｇｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｈｕｍａｎ Ｆａｃｔｏｒｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，"Ｖ．Ｇ．Ｄｕｆｆｙ，Ｅｄｉｔｏｒ ２００８，ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ，Ｉｎｃ．：Ｂｏｃａ Ｒａｔｏｎ，Ｆｌｏｒｉｄａ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ，２００８ Ｍａｒｌｅｒ，Ｔ．，Ｆａｒｒｅｌｌ．Ｋ．，ａｎｄ Ｋｉｍ，Ｊ．，Ｒａｈｍａｔａｌｌａ，Ｓ．，Ａｂｄｅｌ−Ｍａｌｅｋ，Ｋ．，"Ｖｉｓｉｏｎ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｍｅａｓｕｒｅｓ ｆｏｒ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ−Ｂａｓｅｄ Ｐｏｓｔｕｒｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，"ｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｈｕｍａｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｆｏｒ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ２００６，ＳＡＥ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ：Ｌｙｏｎ，Ｆｒａｎｃｅ，ｐ．１２，Ｊｕｌｙ，２００６，ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｐａｐｅｒ ｎｏ．２００６−０１−２３３４ Ｂａｉｌｅｙ，Ｉ．Ｌ．ａｎｄ Ｌｏｖｉｅ，Ｊ．Ｅ．，"Ｎｅｗ Ｄｅｓｉｇｎ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｆｏｒ Ｖｉｓｕａｌ Ａｃｕｉｔｙ Ｌｅｔｔｅｒ Ｃｈａｒｔｓ，"Ａｍｅｒｉｃａｎ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｏｐｔｏｍｅｔｒｙ＆Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｏｐｔｉｃｓ，５３（１１）：ｐ．７４０−５，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ，１９７６

本発明では、デジタルヒューマンモデルのためのビジョン測定量を求めるための改善された方法およびシステムを提供する。

しかしながら、既存のＤＨＭ手法では、人の作業（ｔａｓｋ）は、姿勢（ｐｏｓｔｕｒｅ）に影響を与えることができる、程度が変化可能なビジョン要件を伴う。既存のデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）は、ビジョンに基づいた制約を提案するが（例えば、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる公表文献（例えば、非特許文献２を参照）を参照、（１）目標のサイズ、（２）目標の向き、および（３）作業の精度／焦点のレベル（すなわち、高精度対低精度）についての態様を考慮することができない。そのため、いくつかの実施形態は、ＤＨＭの最初の姿勢についてのコンピュータシミュレーションの正確性を改善するために、これら３つの態様を同時に考慮する新規なビジョン制約を含む。

したがって、本開示は、（本明細書では、対象、目標、仮想目標、または視覚目標としても知られる）目標物に対する、人体解剖模型であることを含むが、それに限定されない、デジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）の最初の姿勢についてのコンピュータシミュレーションの正確性を改善する、方法および対応するシステムに向けられている。いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、最初のＤＨＭ姿勢と関連付けられた情報を獲得する。獲得されたＤＨＭ姿勢情報は、ＤＨＭの頭部の位置を含む。いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、目標物と関連付けられた情報を獲得する。獲得された目標物情報は、目標物のサイズおよび目標物の向きを含む。いくつかの実施形態によれば、獲得された目標物情報は、事前に定められた平面における目標物のサイズおよび目標物の向きを含む。いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、ＤＨＭの頭部から目標物までの距離を獲得する。いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、ＤＨＭが見る対象としている目標物についてのビジョン（ｖｉｓｉｏｎ）の測定量（すなわち、ビジョン測定量）をＤＨＭのために生成する。システムおよび方法は、獲得されたＤＨＭ姿勢情報、獲得された目標物情報、および獲得された頭部−目標（ＨＴ）距離のいずれかを含む、１または複数のパラメータに基づいて、ビジョンの測定量を生成する。ビジョンの測定量に基づいて、システムおよび方法は、目標物に対するＤＨＭのビジョンの制約（すなわち、ビジョン制約）を生成する。ビジョン制約に基づいて、システムおよび方法は、更新されたＤＨＭ姿勢を生成する。

いくつかの実施形態では、対象は、様々な形状を取る。いくつかの実施形態では、目標物のサイズは、目標物のファセット（ｆａｃｅｔ）のサイズを含む。いくつかの実施形態では、ファセットは、目標物の一部として定義される。いくつかの実施形態では、目標物は、メッシュ（ｍｅｓｈ）を有するように表され、メッシュは、複数の三角形に形作られたファセットから構築される。いくつかの実施形態では、３次元目標物が球である場合、ファセットのセットが、球の一部を表すために使用され、それは、目標物の一部を表すために使用されるが、３次元目標物の面の１または複数の上に少なくとも１つの三角形形状を有する。いくつかの実施形態では、目標物は、３次元である。いくつかの実施形態では、目標物は、２次元である。

いくつかの実施形態では、目標物の向きは、目標物のファセットの向きを含む。いくつかの実施形態では、１または複数のパラメータは、目標物のファセットに対する法線と、ベクトル表現との間の角度を含む。いくつかの実施形態では、１または複数のパラメータは、目標物のファセットの表面に対する法線と、ベクトル表現との間の角度を含む。ベクトル表現は、人体解剖模型の頭部と目標物との間の獲得されたＨＴ距離（または頭部−目標ＨＴ距離）の大きさと、ＤＨＭの頭部から目標物への方向とを有する。

いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、目標物と関連付けられた作業をＤＨＭが実行するために必要とされる精度のレベルを表す精度レベルに基づいて、ビジョン制約をさらに生成する。いくつかの実施形態では、ビジョン制約は、目標物に対するＤＨＭの近さの測定量、および／または目標物と関連付けられた作業を実行するＤＨＭの能力を表す。いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、目標物に対するＤＨＭの近さの測定量、および／または目標物と関連付けられた作業を実行するＤＨＭの能力に基づいて、更新されたＤＨＭ姿勢を生成する。

いくつかの実施形態では、ビジョン制約は、ビジョンの測定量の対数に基づいて、生成される。いくつかの実施形態では、更新されたＤＨＭ姿勢は、目標物と関連付けられた作業を最初のＤＨＭ姿勢を使用して実行するＤＨＭの能力と比較して、目標物と関連付けられた作業を実行するＤＨＭの増大した能力を提供する。

いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、目標物と関連付けられた作業を実行するＤＨＭの能力のインジケーション（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）を提供する、３次元視空間をさらに生成する。いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、逆運動学エンジン、ビジョン制約、およびＤＨＭの自由度のいずれかに基づいて、更新されたＤＨＭ姿勢をさらに生成する。いくつかの実施形態では、逆運動学エンジンは、ビジョン制約を受け取り、ＤＨＭの自由度を決定する。いくつかの実施形態では、獲得されたＨＴ距離は、反射マーカ（ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅ ｍａｒｋｅｒ）からのＤＨＭの頭部および目標物の測定に基づいて、獲得される。言い換えると、獲得されたＨＴ距離は、ＤＨＭの頭部および目標物の測定に基づいて、獲得され、ＤＨＭ測定および／または目標物測定は、反射マーカから獲得される。当業者に知られているように、反射マーカは、目標物に配置され、ならびに／または反射マーカが目標物および／もしくはＤＨＭ頭部に対して反射する任意のロケーションに配置される。

いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、上述された特徴を達成するために、逆運動学エンジン、データエンジン、処理エンジン、姿勢エンジン、またはそれらの任意の組み合わせを利用する。

上述のことは、添付の図面に示されるような、本発明の例示的な実施形態についての以下のより具体的な説明から明らかであり、図面において、同様の参照文字は、異なる図のすべてにわたって、同じ部品を指し示す。図面は、必ずしも実寸に比例しておらず、本発明の実施形態を説明するときは、代わりに、強調が施される。
いくつかの実施形態による、本発明のステップのハイレベルフローチャートである。 いくつかの実施形態による、入力および出力を含むフロー図である。 いくつかの実施形態による、ビジョン測定量の計算を示す図である。 実施形態と先行技術との比較を示す図であり、先行技術の手法を表す。 実施形態と先行技術との比較を示す図であり、図４Ａと対比させて、低精度作業についての実施形態を示す。 実施形態と先行技術との比較を示す図であり、図４Ａと対比させて、高精度作業についての実施形態を示す。 本発明の実施形態が実施される、コンピュータネットワークまたは類似のデジタル処理環境を示す図である。 図５のコンピュータネットワーク内のコンピュータの内部構造のブロック図である。

本発明の例示的な実施形態についての説明が、以下に続く。

本明細書で引用されるすべての特許、公開された出願、および参考文献の教示は、そのすべてが参照によって組み込まれる。

人の作業は、姿勢に影響を与えることができる、程度が変化可能なビジョン要件を伴う。既存のデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）は、ビジョンに基づいた制約を提案するが（例えば、これ以降、「Ｍａｒｌｅｒ他」と呼ばれる、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる公表文献（例えば、非特許文献２を参照）を参照）、３つの重要な態様、すなわち、（１）目標のサイズ、（２）目標の向き、および（３）作業の精度／焦点のレベル（例えば、高い対低い）のうちの１または複数を考慮することができない。いくつかの実施形態は、これら３つの態様を同時に考慮する新規なビジョン制約を含む。

いくつかの実施形態によれば、現実的であるために、ＤＨＭによって予測される姿勢は、ビジョンに関するものを含む一連の生理的要件を尊重する（例えば、上で言及されたＭａｒｌｅｒ他を参照）。通例、人は、ある程度焦点を絞る必要がある作業を行うときに、目標を見る傾向がある（例えば、Ｍａｒｌｅｒ他を参照）。さらに、小さい穴に小さいピンを慎重に差し込むなどの、いくつかの作業は、他のより単純な作業（例えば、大きいボタンを押すこと）よりも、はるかに高い精度および視力を必要とする。これらのケースでは、対象の寸法（例えば、ファセットのサイズおよび／または向き）ならびに作業に関する精度レベルなどの他の態様が、頭部−目標距離に影響する可能性の高い支配的な因子になるので、単純に頭部の向きを調整することによって目標を見ることは、予測される体全体の姿勢についての現実味を保証しない。

視覚情報は、異なる測定量から導出される。例えば、人の視力は、「視角」、すなわち、「頭部−目標」（ＨＴ）ベクトルと「視線」（ＬＯＳ）ベクトルとの間の偏角に関連する（例えば、Ｍａｒｌｅｒ他を参照）。視力は、視角がゼロである（すなわち、被験者のＬＯＳが目標を真っ直ぐに指している）ときに最大になり、視角が増加するにつれて、非線形に低下する（例えば、Ｍａｒｌｅｒ他を参照）。そのような測定量は、仮想人体解剖模型の姿勢を導出するために、すでに使用されている（例えば、Ｍａｒｌｅｒ他を参照）。視力の別の例は、最小角分解能（ＭＡＲ）の、すなわち、文字のストローク幅によって張られる角度の１０を底とする対数（すなわち、ｌｏｇ₁₀）である「ＬｏｇＭＡＲ」である（例えば、これ以降、「Ｂａｉｌｅｙ他」と呼ばれる、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる公表文献（例えば、非特許文献３を参照）を参照）。この視力スコア（ｖｉｓｕａｌ ａｃｕｉｔｙ ｓｃｏｒｅ）は、角度の分を単位に計算され、事前に定められたＨＴ距離（例えば、６ｍ）および向き（すなわち、チャートに対して垂直に立つ向き）に基づく。完璧なビジョンを有する被験者は、０．５分の角度を張るストローク幅を有する同じライン上のすべての文字を読むことができ、０のＬｏｇＭＡＲを与えられる。その一方で、１．０よりも大きいＬｏｇＭＡＲは、大きい文字と見なされる１０分の角度を張るストローク幅を有する同じライン上の文字を被験者（ｓｕｂｊｅｃｔ）が読まないので、被験者が貧弱なビジョンを有することを示す。

Ｍａｒｌｅｒ他の視角も、Ｂａｉｌｅｙ他のＬｏｇＭＡＲも、技術者が、様々な対象サイズ（例えば、小さい対大きい）、（ＨＴベクトルの向きとは異なる）対象ファセットの向き、および様々な作業精度レベル（例えば、高い対低い）を考慮することを可能にしない。これらの態様を考慮するために、いくつかの実施形態によれば、目標物が小さい状況、ＤＨＭの作業が高い精度／焦点を必要とする（例えば、小さい穴に小さいピンを慎重に差し込む）状況、および／または目標物がＤＨＭの視野の外にある状況に対して、ＨＴ距離および向きが適合させられる。既存の手法のＬｏｇＭＡＲの制限は、その範囲（−０．３ないし１．０）が、事前に定められた対象サイズ（すなわち、文字のストローク幅）、事前に定められたＨＴ距離（例えば、６ｍ）、および事前に定められた向き（チャートに対して垂直なＬＯＳ）を用いて測定されることである。その一方で、既存のＬｏｇＭＡＲ視角計算は、ＨＴ距離を考慮しない。しかしながら、本発明の実施形態は、これら上述された難点を矯正する。

図１は、いくつかの実施形態による、目標物に対するデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）の最初の姿勢についてのコンピュータシミュレーションの正確性を改善する、方法１０００のステップのハイレベルフローチャートを示す。いくつかの実施形態では、方法１０００のステップは、コンピュータシステムの１または複数のコンポーネントとして構成されることに留意されたい。いくつかの実施形態によれば、図１の各ステップは、ファセットごとに、すなわち、目標物の与えられたファセットに対して、または目標物のすべてのファセットに対して実行される。

いくつかの実施形態によれば、目標物のファセットは、目標物の任意の態様を含むように、本明細書では定義される。いくつかの実施形態では、ファセットは、目標物と関連付けられた平面の表面、および／または線を含む。いくつかの実施形態では、ファセットは、目標物の平らな面分を含み、目標物は、幾何学的形状を有し、複数のファセットを有する。さらに、いくつかの実施形態では、ファセットは、目標物の一部として定義される。いくつかの実施形態では、目標物は、複数のファセットから成る。いくつかの実施形態では、目標物は、様々な形状を取る。いくつかの実施形態では、目標物は、三角形に形作られた１または複数のファセットおよび／または面を有する。いくつかの実施形態では、目標物は、３次元（３Ｄ）である。いくつかの実施形態では、３次元目標物が球である場合、ファセットのセットが、球の一部を表すために使用され、それは、３Ｄ目標物の一部を表すために使用されるが、３Ｄ目標物の面の１または複数の上に少なくとも１つの三角形形状を有する。いくつかの実施形態では、目標物が球である場合、ファセットは、球の一部であり、それは、目標物の球面の一部を含むが、３次元ファセットの面の１または複数の上に少なくとも１つの三角形形状を有する。いくつかの実施形態では、目標物は、２次元であり、例えば、平面における３Ｄ目標物の射影である。

ステップ１０２において、ＤＨＭ姿勢情報が獲得される。ステップ１０４において、目標物情報が獲得される。ステップ１０６において、頭部−目標（ＨＴ）情報（ＤＨＭの頭部と目標物との間の距離に関する情報）が獲得される。ステップ１０８において、ビジョン測定量が、ステップ１０２、１０４、および１０６のＤＨＭ姿勢、目標物、および頭部−目標距離についての獲得された情報のセットに基づいて生成される。ステップ１１０において、ビジョン制約が、ステップ１０８のビジョン測定量に基づいて生成される。ステップ１１２において、更新された姿勢が、ステップ１１０の結果のビジョン制約に基づいて生成される。

言い換えると、いくつかの実施形態では、方法１０００は、最初のＤＨＭ姿勢１０２と関連付けられた情報を獲得する。獲得されたＤＨＭ姿勢情報は、ＤＨＭの頭部の位置を含む。いくつかの実施形態では、方法１０００は、目標物１０４と関連付けられた情報を獲得する。獲得された目標物情報は、目標物のサイズ（すなわち、以下では距離「ｂ」としても知られる、第１の上述された態様、または目標のサイズ）と、目標物の向き（すなわち、以下ではベクトル「

」としても知られる、第２の上述された態様、または目標の向き）とを含む。いくつかの実施形態では、方法１０００は、ＤＨＭの頭部から目標物までの距離１０６（すなわち、ＨＴ距離）を獲得する。いくつかの実施形態では、方法１０００は、ＤＨＭが見る対象としている目標物についてのＤＨＭのビジョンの測定量（すなわち、ビジョン測定量）１０８を生成する。方法１０００は、獲得されたＤＨＭ姿勢情報、獲得された目標物情報、および獲得された頭部−目標（ＨＴ）距離のいずれかを含む、１または複数のパラメータに基づいて、ビジョンの測定量を生成する。ビジョンの測定量１０８に基づいて、方法１０００は、目標物に対するＤＨＭのビジョンの制約（すなわち、ビジョン制約）１１０を生成する。ビジョン制約１１０に基づいて、方法１０００は、更新されたＤＨＭ姿勢１１２を生成する。

いくつかの実施形態では、目標物のサイズは、目標物のファセットのサイズを含む。いくつかの実施形態では、目標物の向きは、目標物のファセットの向きを含む。いくつかの実施形態では、１または複数のパラメータは、目標物のファセットの表面に対する法線と、ベクトル表現との間の角度を含む。いくつかの実施形態では、１または複数のパラメータは、目標物のファセットに対する法線と、ベクトル表現との間の角度を含む。ベクトル表現は、獲得された頭部−目標（ＨＴ）距離の大きさと、ＤＨＭの頭部から目標物への方向とを有する。いくつかの実施形態では、目標物の向きは、目標物のファセットに対して垂直な法線ベクトルを含む。

いくつかの実施形態では、方法１０００は、目標物と関連付けられた作業をＤＨＭが実行するために必要とされる精度のレベルを表す精度レベル（「ＰＬ」としても知られる、第３の上述された態様）に基づいて、ビジョン制約１１０をさらに生成する。いくつかの実施形態では、ビジョン制約は、目標物に対するＤＨＭの近さの測定量、および目標物と関連付けられた作業を実行するＤＨＭの能力の少なくとも一方を表す。いくつかの実施形態では、方法１０００は、目標物に対するＤＨＭの近さの測定量、および目標物と関連付けられた作業を実行するＤＨＭの能力の少なくとも一方に基づいて、更新されたＤＨＭ姿勢１１２を生成する。

いくつかの実施形態では、ビジョン制約１１０は、ビジョンの測定量の対数に基づいて、生成される（１１０）。いくつかの実施形態では、更新されたＤＨＭ姿勢は、目標物と関連付けられた作業を最初のＤＨＭ姿勢を使用して実行するＤＨＭの能力と比較して、目標物と関連付けられた作業を実行するＤＨＭの増大した能力を提供する。

いくつかの実施形態では、方法１０００は、目標物と関連付けられた作業を実行するＤＨＭの能力のインジケーションを提供する、３次元視空間をさらに生成する（１１２）。いくつかの実施形態では、方法１０００は、逆運動学エンジン、ビジョン制約、およびＤＨＭの自由度のいずれかに基づいて、更新されたＤＨＭ姿勢をさらに生成する（１１２）。いくつかの実施形態では、逆運動学エンジンは、ビジョン制約を受け取り、ＤＨＭの自由度を決定する。いくつかの実施形態では、獲得された頭部−目標（ＨＴ）距離は、反射マーカからのＤＨＭの頭部および／または目標物の測定に基づいて獲得される。

いくつかの実施形態によれば、ビジョン制約は、非線形最適化ベースのＩＫエンジンに依存する、スマート姿勢エンジンの一部である。いくつかの実施形態は、以下の最適化問題、すなわち、
式１： ｍｉｎ_xｆ（ｘ）、 ｃ（ｘ）≦０のようなもの
式２： ｃ（ｘ）＝ＰＬ−ＬｏｇＶＡ（ｘ）
を解き、式１において、ｆ（ｘ）は、最小化すべき問題（すなわち、最適化問題）であり、「ｘ」は、人体解剖模型の自由度（ＤＯＦ）を含み、式２において、ｃ（ｘ）は、所望の精度レベル（ＰＬ）を含む、ビジョン制約を表す。いくつかの実施形態によれば、式２のＬｏｇＶＡ（ｘ）は、（「ｘ」成分のない）ＬｏｇＶＡまたはＬｏｇ（ＶＡ）であると見なされる。「ｘ」成分は、ＤＨＭ頭部（Ｈ）の情報を含む。

いくつかの実施形態によれば、このビジョン制約（ＬｏｇＶＡ（ｘ）またはＬｏｇＶＡ）は、実験的に獲得される２つの精度レベル（ＰＬ）（それぞれ高精度レベルおよび低精度レベル）を使用して、ＤＨＭについての頭部−目標（ＨＴ）距離を予測するために使用される。既存の手法では、視力は、「ＬｏｇＭＡＲ」としても知られる、最小角分解能（ＭＡＲ）の、すなわち、文字のストローク幅によって張られる角度のｌｏｇ₁₀を用いて測定される（例えば、Ｂａｉｌｅｙ他を参照）。「ＬｏｇＭＡＲ」は、固定されたおよび／または事前に定められたＨＴ距離（すなわち、６ｍ）および向き（チャートに対して垂直なＬＯＳ）に基づく。

いくつかの実施形態は、「ＬｏｇＶＡ」（視角のｌｏｇ₁₀）と名付けられたビジョン測定量を含み、それは、図３に示されるように、そのファセット法線（

）が、ＨＴベクトル（

）とともに角度δ≠０を形成する、サイズが

である目標についてのＬｏｇＭＡＲを拡張する。いくつかの実施形態では、ＬｏｇＶＡは、式１および式２の上述された最適化問題に関する非線形ソルバを使用して実施される。

ビジョン非線形制約ｃ（ｘ）は、作業についての所望の精度レベル（ＰＬ）とＬｏｇＶＡの実際の値との間の差である。０よりも高いビジョン制約は、ＤＨＭの頭部が目標から遠すぎて、それをはっきり見ることができず、作業を適切に遂行できないこと（すなわち、以下で図４において示される視空間４１０の外部にあること）を意味する。いくつかの実施形態によれば、０よりも低いまたは０に等しいビジョン制約は、作業を遂行するのに、頭部が目標物から許容可能な距離に（またはより近くに）配置されていること（すなわち、視空間４１０の表面上および／または内部にあること）を示す。言い換えると、いくつかの実施形態によれば、０よりも低いまたは０に等しいビジョン制約は、作業を遂行するのに、頭部が目標物の十分近くに配置されていることを示す。

図２は、いくつかの実施形態による、入力および出力を含む、方法１０００のフロー図を示している。やはり図２のフロー図に示されるように、ビジョン制約２３０は、スマート姿勢エンジン２００内に埋め込まれる。図２にさらに示されるように、いくつかの実施形態は、目標物（または視覚目標）２１２に対するデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）または仮想人体解剖模型２０６の最初の姿勢についてのコンピュータシミュレーションの正確性を改善する、方法１０００を含む。

図２に示されるように、エンジン２００のいくつかの実施形態は、（要素２０２、２０４、および２０６を含むが、それらに限定されない）入力情報２４０を受け取る。入力情報２４０は、対応する精度レベル（ＰＬ）２１０および視覚目標（２１２）を有する１または複数の作業入力２０２と、視覚目標情報２１４を有する１または複数の３次元コンピュータ支援設計（３Ｄ ＣＡＤ）環境２０４と、自由度（ＤＯＦ）に関する対応する頭部位置情報２１６を有する１または複数の仮想人体解剖模型２０６とを含む。

図２に示されるように、エンジン２００のいくつかの実施形態は、（要素２２０、２２４、および２２８を含むが、それらに限定されない）プロセス２５０を含む。いくつかの実施形態では、プロセス２５０は、事前に定められる。プロセス２５０は、（視角ＶＡ２２２を出力する）視角計算２２０と、（Ｌｏｇ（ＶＡ）２２６を出力する）ｌｏｇ₁₀計算２２４と、（ビジョン制約ｃ（ｘ）２３０を出力する）非線形制約計算２２８とを含む。要素２３０、ｃ（ｘ）は、入力のＰＬ（要素２１０）およびＬｏｇ（ＶＡ）（要素２２６）に基づいて、上述の式２に従って出力される。やはり図２に示されるように、エンジン２００のいくつかの実施形態は、情報２６０を出力する。いくつかの実施形態によれば、出力情報２６０は、スマート姿勢エンジンソルバ２３４に送られる、ビジョン不等制約（要素２３２）への制約ｃ（ｘ）（要素２３０）を含む。

図２ないし図３に示されるように、いくつかの実施形態によれば、視角（ＶＡ）２２２は、視覚目標情報２１４および／または頭部位置２１６など、２つ以上の異なる情報ソースを使用して、獲得される。いくつかの実施形態によれば、人体解剖模型２０６の（対応する頭部位置２１６を有する）頭部３０２と目標物２１２との間の距離、および／または頭部−目標（ＨＴ）距離は、視覚目標情報２１４および／または頭部位置２１６に基づいて、視角計算ブロック２２０内で計算される。

図３に示されるように、いくつかの実施形態では、目標物のサイズ３２０は、目標物２１２のファセットのサイズ３２０を含む。いくつかの実施形態によれば、目標物のファセットは、３Ｄ ＣＡＤ環境２０４によって、および／または視角計算ブロック２２０によって選択される。いくつかの実施形態では、目標物２１２の向きは、目標物２１２の選択されたファセットの向きを示す、ファセット法線３３４を含む。いくつかの実施形態では、１または複数のパラメータは、目標物２１２のファセット法線３３４とベクトル表現３３０との間の角度３３２を含む。ベクトル表現３３０は、獲得されたＨＴ距離の大きさと、ＤＨＭの頭部３０２から目標物２１２への方向とを有する。

図２ないし図３に示されるように、ＤＨＭ頭部３０２の位置２１６は、ＨＴベクトル３３０を生成するために、視角計算ブロック２２０内で視覚目標情報２１４と組み合わされ、ＨＴベクトル３３０は、目標物２１２に関する仮想人体解剖模型２０６の頭部位置２１６を含む。頭部位置２１６は、人体解剖模型の根元、脊柱、および／または首の自由度（ＤＯＦ）によって制御される。

図２を参照すると、視覚目標情報２１４は、人体解剖模型２０６を取り囲む３Ｄ ＣＡＤ環境２０４からもたらされる。

図２ないし図３にさらに示されるように、プロセス２５０（および／またはＣＡＤ環境２０４）の１または複数は、その後、人体解剖模型２０６の眼によって知覚されるような、視覚目標２１２の境界およびファセット法線３３４の方向を定義する情報を提供する、斜視図射影３５０を生成する。斜視図射影３５０は、斜視図射影３５０の平面内にあり、目標物２１２のファセットに垂直な（すなわち、９０度の角度、すなわち、要素３３６にある）、ファセット法線３３４を含む。いくつかの実施形態によれば、ファセット法線３３４は、ファセット（すなわち、線

、要素３２０）に垂直な単位ベクトルであると見なされ、斜視図射影３５０の平面内にある。

目標物２１２は、凸包またはアルファシェイプなどの方法を用いて簡略化される。人体解剖模型２０６の眼の間の点から開始して、簡略化された形状の各ノードに向かう一連のベクトルは、１または複数の平面視角を張る円錐を推定するために使用されることができる。これらの視角２２２は、１０を底とする対数（ｌｏｇ₁₀、要素２２４）を使用して、ＬｏｇＶＡ（要素２２６）を計算するために使用される。さらに、目標物２１２を見るために、ビジョン制約ｃ（ｘ）（要素２３０）は、目標物のファセットまたは線ｂ３２０と反転された正規化されたＨＴベクトル３３０との間の角度３３２が、±９０°の区間内にあることも保証する。いくつかの実施形態によれば、さらに、目標物２１２を見るために、ビジョン制約ｃ（ｘ）（要素２３０）の一部３１８も、目標物のファセットまたは線ｂ３２０と反転された正規化されたＨＴベクトル３３０との間の角度３３２が、±９０°の区間内にあることを保証する。

図２に示されるように、ユーザは、姿勢エンジン２００のソルバ２３４に、作業の精度レベル（ＰＬ）２１０を提供する。いくつかの実施形態によれば、関連するＰＬ値は、精度の異なるレベル（すなわち、低ＰＬ対高ＰＬ）を必要とする様々な作業を実行するときに、人によって取られたＨＴ距離を計算することによって、実験を通して獲得される。その後、計算ユニット２２０からの視角２２２は、作業に関する対象サイズ（例えば、５ｍｍのコンピュータ文字、１．５ｍｍのブレッドボードホール）、および複数の試行から測定されたＨＴ距離の平均測定量から容易に導出される。いくつかの実施形態によれば、各ＰＬによって張られるＶＡのＬｏｇ₁₀（要素２２４）は、上記の式２におけるＰＬパラメータを置換する。いくつかの実施形態では、各ＰＬによって張られるＶＡのＬｏｇ₁₀（要素２２４）は、ＤＨＭによって実行される作業に基づいて、上記の式２におけるＰＬパラメータを置換する。

姿勢エンジン２００のＩＫソルバ２３４は、ユーザがそれを使用することを意図的に選択した場合、ビジョン制約を使用する。その場合、姿勢エンジン２００は、ＤＨＭ２０６のヘッドエフェクタ（すなわち、ＤＨＭ２０６の頭部に配置され、ＤＨＭ２０６の頭部を操作するエンドエフェクタ）をアクティブ化し、その場合、姿勢エンジン２００は、問題にビジョン制約２３０を含むように構成される。いくつかの実施形態によれば、エンドエフェクタは、デバイス、ならびに／またはＤＨＭ２０６の頭部、手、および／もしくは足を含むが、それらに限定されない、ＤＨＭ２０６の端部セグメントを含む。いくつかの実施形態によれば、エンドエフェクタは、本明細書で説明される方法１０００に基づいて、ＤＨＭ２０６を操作し、動かし、および／または位置付けし直す、姿勢エンジン２００を通して、仮想環境２０４とやり取りする。

内部的に、姿勢エンジン２００によって使用される非線形ソルバは、２つの異なるレベルにおいて制約を含む。最初に、非線形ソルバは、ビジョン制約が満たされ、維持されているか（すなわち、ｃ（ｘ）≦０であるか）どうかを検証する。その後、関連する制約の勾配（人体解剖模型のジョイントのＤＯＦに関する制約の偏微分）が、解空間における探索方向を決定するために使用される。最終的に、最適解が見つかったとき、姿勢エンジン２００は、それを人体解剖模型のＤＯＦに割り当てる。次に、いくつかの実施形態によれば、結果の最終姿勢にある人体解剖模型が、描画され、ユーザに対して表示される。対照的に、既存の技法（すなわち、視角およびＬｏｇＭＡＲ）は、変化可能な目標物寸法、および作業の精度レベル（ＰＬ）を考慮せず、したがって、目標物が明瞭に表示される（例えば、見える）ように、および／または作業がＤＨＭによって完遂されるように、ＨＴ距離を適合させるために、使用されることができない。

図１のステップ１０８を参照すると、いくつかの実施形態によれば、ビジョン測定量（すなわち、ビジョンの測定量）は、様々な目標物寸法（すなわち、１または複数ファセットサイズおよび／または向き）、ならびに様々な作業精度レベルを考慮した、ＬｏｇＭＡＲの一般化である、「ＬｏｇＶＡ」（すなわち、視角のＬｏｇ₁₀）としても知られる、方法１０００によって生成される。いくつかの実施形態によれば、ＬｏｇＶＡは、図３の要素３１０、３１２、３１４、３１６、および３１８にそれぞれ対応する、以下の式３．１、３．２、３．３、３．４、および３．５を使用して、図１のステップ１０８において計算される。しかしながら、実施形態は、そのように限定されず、いくつかの実施形態は、他の式を使用して、ＬｏｇＶＡを計算する。
式３．１（３１０）：ＬｏｇＶＡ＝Ｌｏｇ₁₀（β）
式３．２（３１２）：

式３．３（３１４）：

式３．４（３１６）：

式３．５（３１８）：

いくつかの実施形態によれば、方法１０００は、図３に示されるように、斜視図射影３５０を利用して、ビジョン測定量３１０を獲得する。そのため、いくつかの実施形態は、そのファセット法線（

）または要素３３４が、「頭部−目標」ベクトル（

）または要素３３０とともに角度δ≠０（要素３３２）を形成する、長さ（サイズ）が

（要素３２０）の目標物（目標の中央はＴ、すなわち、要素２１２）についてのＬｏｇＭＡＲを拡張した、「ＬｏｇＶＡ」（視角のＬｏｇ₁₀）３１０と名付けられたビジョン測定量を含む。

言い換えると、図３は、「頭部−目標」ベクトル（

）または要素３３０としても知られる、ＤＨＭの頭部またはＨ（要素３０２）から、目標物Ｔ（要素２１２）の中央までのベクトルを示している。（目標物の与えられたファセットを含むが、それに限定されない）目標物は、サイズ（長さ）

（要素３２０）を有し、ここで、Ａ（要素３０６）およびＣ（要素３０８）は、サイズｂ３２０の端点を表す。図３に示されるように、長さｃ（要素３２２）および長さａ（要素３２４）は、Ｈ（要素３０２）から、それぞれ要素Ａ（３０６）および要素Ｃ（３０８）までの距離である。ｃ（要素３２２）とｂ（要素３２０）との間の角度α（要素３４０）、およびａ（要素３２４）とｂ（要素３２０）との間の角度γ（要素３４２）も、図３に示されている。

図３、および式３．１（要素３１０）に示されるように、ビジョン測定量３１０またはＬｏｇＶＡは、β（要素３２６）、または点Ａ（要素３０６）と点Ｈ（要素３０２）と点Ｃ（要素３０８）との間の角度のＬｏｇ₁₀を取ることによって、計算される。図３、および式３．２（要素３１２）にさらに示されるように、β（要素３２６）は、ａ（要素３２４）、ｂ（要素３２０）、およびｃ（要素３２２）に基づいて、計算される。式３．３および式３．４（それぞれ要素３１４および要素３１６）に示されるように、要素ｃ（３２２）およびａ（３２４）は、頭部−目標

（要素３３０）、ｂ（要素３２０）、および角度δ（要素３３２）に基づいて、計算される。式３．５（要素３１８）に示されるように、角度δ（要素３３２）は、ファセット法線ベクトル（

）（要素３３４）と、そのノルムによって除算された反転された頭部−目標

ベクトル（要素３３０）との間の角度として決定される。ファセット法線（

）（要素３３４）は、ｂ（要素３２０）に対して９０度（要素３３６）の角度にある法線であると決定され、ファセット法線（

）（要素３３４）は、目標物Ｔ（要素２１２）の中央に配置される。目標物Ｔ（要素２１２）の中央と端点Ｃとの間の距離３４４は、

（要素３２０）の距離の半分に等しい。

いくつかの実施形態は、視角（すなわち、ＭＡＲの等価物であるが、１または複数の様々な目標物ファセットサイズおよび／または向きについてのもの）を計算し、視角のＬｏｇ₁₀が、事前に定められた値（以下の精度レベルまたはＰＬ）に対応する（例えば、より低く、または等しくなる）ように、「頭部−目標」ベクトルを調整する。視角２２２は、目標物Ｔ（要素２１２）の１つの選択されたファセットの線

（要素３２０）に対して垂直な（例えば、９０度の角度、すなわち、要素３３６にある）ファセット法線３３４から、そのファセットの向きも考慮しながら、計算される。

いくつかの実施形態では、作業の精度レベル（ＰＬ）（すなわち、高精度レベル対低精度レベル）は、現実的に満たされるべき許容可能なＬｏｇＶＡ（要素３１０）の値を命じる。（図４Ａないし図４Ｃを一括した）図４に示されるように、いくつかの実施形態は、ビジョン制約を使用しながら、逆運動学（ＩＫ）エンジンによって予測される姿勢を分析し、この姿勢を、ビジョン制約を用いずに獲得されたものと比較する。図４Ａないし図４Ｃに示されるように、作業は、穴開け作業のシミュレーションの間に、上述されたＩＫエンジンを用いて、ＤＨＭ（例えば、仮想人体解剖模型、または人体解剖模型２０６）を位置付けることを含む。いくつかの実施形態によれば、方法１０００は、完璧なビジョン（ＬｏｇＭＡＲ＝０）を仮定して、人体解剖模型２０６のためのＩＫアルゴリズムとともに使用するために、高精度レベル（ＨＰＬ）値（図４Ｃ）および低精度レベル（ＬＰＬ）値（図４Ｂ）を利用する。これは、穴開け作業中における、人体解剖模型の「頭部−目標」距離４０８に対するＰＬの影響についての評価を可能にする。図４Ａないし図４Ｃに示される穴開け作業の場合、人体解剖模型２０６は、ドリル４１８をドリルジグ４０６とともに使用して、穴４１６を開ける。

ドリル４１８は、人体解剖模型の左手４１２にあり、人体解剖模型の右手４１４に保持された誘導ジグ４０６の穴と一直線にされる。ビジョン目標は、ジグ穴４１６（目標物サイズ＝１．５ｍｍ）であり、そのファセット法線（

）は、穴の軸に平行である。３つのケースが、図４Ａないし図４Ｃにそれぞれ示されている。最初に、図４Ａでは、ビジョン制約が適用されない。次に、２つの異なるＰＬ、すなわち、図４Ｃでは高ＰＬ（ＨＰＬ）、図４Ｂでは低ＰＬ（ＬＰＬ）値を使用しながら、ビジョン制約が適用される。

ＨＰＬおよびＬＰＬの適用からもたらされる許容可能な視空間４１０も、計算される。いくつかの実施形態によれば、これらの視空間４１０の内部は、人体解剖模型の頭部４０４が目標物（図４Ａないし図４Ｃのドリル穴４１６）を真っ直ぐに見ることを仮定して、与えられたＰＬについてＬｏｇＶＡビジョン制約が満たされることを可能にする、解の領域を提供する。いくつかの実施形態によれば、許容可能な視空間４１０は、３次元であり、目標物と関連付けられた作業をＤＨＭが実行する能力のインジケーションを提供する。

いくつかの実施形態によれば、許容可能な視空間４１０は、ＬｏｇＶＡと、禁止空間４２０として知られるさらなる空間とに基づいて、生成される。図４Ｂないし図４Ｃに示されるように、いくつかの実施形態によれば、禁止空間４２０は、ＤＨＭ２０６および／または対応する人の眼の近点（例えば、当業者に知られているような、近い点）に基づいて、生成される。いくつかの実施形態によれば、図４Ｂに示されるように、（視対象位置４１６からＤＨＭ２０６の左手４１２へと近似的または正確に広がる）禁止空間４２０は、（図４Ｂでは、２５０ｍｍの直径および／もしくは平均直径を有し、または状況に応じて、異なる値を有する）半球である。いくつかの実施形態では、４２０の球中心は、視対象位置４１６にある。

いくつかの実施形態によれば、視空間は、ＬｏｇＶＡに基づいて、計算される。図４Ｂないし図４Ｃに示されるように、いくつかの実施形態では、許容可能な視空間４１０は、球および／もしくは楕円体の形を取り、ならびに／または（半球および／もしくは半楕円体を含むことを含むが、それらに限定されない）球および／もしくは楕円体に類似した形を取るが、禁止空間４２０は、取り除かれている。禁止空間４２０が、完全な楕円体および／もしくは半楕円体、ならびに／または完全な球および／もしくは半球（図４Ｂないし図４Ｃには明示的に図示されず）から減算された場合、その結果が、許容可能な視空間４１０である。

いくつかの実施形態では、図４（図４Ａないし図４Ｃ）の実験から獲得されたＨＰＬ値は、１．１８（±０．０６）であり、一方、ＬＰＬ値は、０．７８（±０．０１）である。これらの値は、ビジョン制約を使用せずに、穴開け作業姿勢を予測するために、式２におけるＰＬに代入される。ビジョン制約を用いないＨＴ距離４０８（図４Ａでは、５６．３ｃｍのＨＴ距離４０８）と、ＬＰＬ制約を用いるＨＴ距離４０８（図４Ｂでは、５２．３ｃｍのＨＴ距離４０８）とについては、類似した桁数が獲得される。しかしながら、ＨＰＬ制約を用いる場合、ＨＴ距離４０８（図４Ｃでは、２３．８ｃｍのＨＴ距離４０８）は、半分よりも小さい。図４Ａないし図４Ｃは、作業のＰＬを考慮したビジョン制約を追加することが、ＨＴ距離４０８（すなわち、ＨＴベクトルのノルム）に影響することを示している。ＨＰＬおよびＬＰＬ作業についての許容可能な視空間４１０は、図４Ｂないし図４Ｃでは、軸対称のメッシュとして示される。

（図に示されていない）別の実験では、２つのＰＬ値が、完璧なビジョン（ＬｏｇＭＡＲ＝０）を有する１人の被験者に対して行われる実験において評価される。高精度レベル（ＨＰＬ）作業の間、ＤＨＭ（例えば、人体解剖模型または被験者）は、ブレッドボードに抵抗器を慎重に差し込む。低精度レベル（ＬＰＬ）作業の間、ＤＨＭは、その正面のコンピュータ画面を見て、３つの異なる形状（それぞれ、四角形、円、パックマン、または

）のランダムなパターンを含むライン上におけるパックマン形状（５ｍｍ幅）の数を数える。そのため、いくつかの実施形態によれば、頭部−目標（ＨＴ）距離は、ＰＬ値を導出するために反射マーカを用いる運動解析システム（ＶＩＣＯＮ ＩＮＣ、オックスフォード、ＵＫ）を用いて獲得される。

図５は、本開示の実施形態が実施される、コンピュータネットワークまたは類似のデジタル処理環境を示している。

クライアントコンピュータ／デバイス５０およびサーバコンピュータ６０は、アプリケーションプログラムなどを実行する、処理、記憶、および入力／出力デバイスを提供する。クライアントコンピュータ／デバイス５０は、通信ネットワーク７０を通して、他のクライアントコンピュータ／デバイス５０およびサーバコンピュータ６０を含む、他のコンピューティングデバイスにも結び付けられることができる。通信ネットワーク７０は、リモートアクセスネットワーク、グローバルネットワーク（例えば、インターネット）、コンピュータの世界規模の集まり、ローカルエリアまたはワイドエリアネットワーク、および互いに通信するためにそれぞれのプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）など）を現在は使用するゲートウェイの一部であることができる。他の電子デバイス／コンピュータネットワークアーキテクチャも適している。

クライアントコンピュータ／デバイス５０は、いくつかの実施形態によれば、姿勢エンジンを用いるように構成される。サーバコンピュータ６０は、姿勢エンジンにアクセスすることを求めるクライアントデバイス５０と通信する姿勢エンジンとして構成される。サーバコンピュータ６０は、独立したサーバコンピュータであり、またはクラウドネットワーク７０の一部である。いくつかの実施形態では、サーバコンピュータ６０（例えば、姿勢エンジン）は、１または複数のコンピュータアプリケーションと通信する。

サーバコンピュータ６０は、最初のＤＨＭ姿勢と関連付けられた情報を獲得するように構成された、（姿勢エンジンの一部としての、または姿勢エンジンに通信可能に結合された）データエンジンを含む。獲得されたＤＨＭ姿勢情報は、ＤＨＭの頭部の位置を含む。サーバコンピュータ６０は、目標物と関連付けられた情報を獲得するように構成された、（姿勢エンジンの一部としての、または姿勢エンジンに通信可能に結合された）データエンジンも含む。獲得された目標物情報は、目標物のサイズおよび目標物の向きを含む。データエンジンは、ＤＨＭの頭部から目標物までの距離を獲得するように構成される。

サーバコンピュータ６０は、獲得されたＤＨＭ姿勢情報、獲得された目標物情報、および獲得されたＨＴ距離のいずれかを含む１または複数のパラメータに基づいて、ＤＨＭが見る対象としている目標物についてのＤＨＭのビジョンの測定量を生成するように構成された、（姿勢エンジンの一部としての、または姿勢エンジンに通信可能に結合された）処理エンジンも含む。処理エンジンは、ビジョンの測定量に基づいて、目標物に対するＤＨＭのビジョンの制約を生成するように構成される。姿勢エンジンは、ビジョン制約に基づいて、更新されたＤＨＭ姿勢を生成するように構成される。

サーバコンピュータ６０は、（姿勢エンジンの一部としての、または姿勢エンジンに通信可能に結合された）逆運動学エンジンも含む。更新されたＤＨＭ姿勢は、逆運動学エンジン、ビジョン制約、およびＤＨＭの自由度に基づいて、さらに生成される。逆運動学エンジンは、ビジョン制約を受け取り、ＤＨＭの自由度を決定する。データエンジンは、情報を取り出し、取り出された情報の少なくとも一部を、姿勢エンジン、処理エンジン、または逆運動学エンジンのいずれかに転送する。

クライアント５０は、情報の少なくとも一部を、サーバ６０の姿勢エンジン、逆運動学エンジン、処理エンジン、またはデータエンジンから受け取る。いくつかの実施形態では、クライアント５０は、ＤＨＭ姿勢の更新および予測を容易にするために、ＤＨＭ姿勢をモニタリングし、ＤＨＭ姿勢と関連付けられた情報を取り出すための、クライアント５０上で動作するクライアントアプリケーションまたはコンポーネントを含み、クライアント５０は、この情報を、サーバ（例えば、分析エンジン）６０に伝達する。

図６は、図５のコンピュータシステムにおけるコンピュータ（例えば、クライアントプロセッサ／デバイス５０またはサーバコンピュータ６０）の例示的な内部構造の図である。各コンピュータ５０、６０は、システムバス７９を含み、バスは、コンピュータまたは処理システムのコンポーネント間におけるデータ転送のために使用される、ハードウェアラインのセットである。システムバス７９は、基本的に、コンピュータシステムの異なる要素（例えば、プロセッサ、ディスク記憶、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークポートなど）を接続して、要素間における情報の転送を可能にする、共用される導管である。システムバス７９には、様々な入力および出力デバイス（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなど）をコンピュータ５０、６０に接続するための、Ｉ／Ｏデバイスインターフェース８２がつながれる。ネットワークインターフェース８６は、コンピュータが、ネットワーク（例えば、図５のネットワーク７０）につながれた様々な他のデバイスに接続することを可能にする。メモリ９０は、本開示の実施形態（例えば、本明細書で説明される逆運動学エンジン、データエンジン、処理エンジン、および姿勢エンジン要素のいずれか）を実施するために使用される、コンピュータソフトウェア命令９２およびデータ９４のための揮発性記憶を提供する。ディスク記憶９５は、本開示の実施形態を実施するために使用される、コンピュータソフトウェア命令９２およびデータ９４のための不揮発性記憶を提供する。データ９４は、クライアント５０とサーバ６０との間で同じであるが、しかしながら、コンピュータソフトウェア命令９２の種類は、クライアント５０とサーバ６０との間で異なることに留意されたい。中央処理装置８４も、システムバス７９につながれ、コンピュータ命令の実行を提供する。一実施形態では、プロセッサルーチン９２およびデータ９４は、本発明のシステムのためのソフトウェア命令の少なくとも一部を提供する、コンピュータ可読媒体（例えば、１または複数のＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ディスケット、テープなどの着脱可能記憶媒体）を含む、（全体的に９２で参照される）コンピュータプログラム製品である。コンピュータプログラム製品９２は、当技術分野においてよく知られているように、任意の適切なソフトウェアインストール手順によってインストールされる。別の実施形態では、ソフトウェア命令の少なくとも一部は、ケーブル、通信、および／または無線接続上でダウンロードもされる。他の実施形態では、本発明のプログラムは、伝搬媒体（例えば、電波、赤外線波、レーザ波、音波、またはインターネットもしくは他のネットワークなどのグローバルネットワーク上で伝搬される電気波）上の伝搬信号上において具体化される、（図５に示される）コンピュータプログラム伝搬信号製品１０７である。

実施形態または実施形態の態様は、（ハードウェア回路を含むが、それに限定されない）ハードウェア、ファームウェア、またはソフトウェアの形態で実施される。ソフトウェアで実施される場合、ソフトウェアは、プロセッサがソフトウェアまたはソフトウェアの命令のサブセットをロードすることを可能にするように構成された、任意の非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶される。その後、プロセッサは、命令を実行し、本明細書で説明されたような方法で動作するように、または装置を動作させるように構成される。

ＬｏｇＶＡを含む実施形態が既存の手法のＬｏｇＭＡＲおよび視角にまさる少なくとも１つの利点は、目標物の寸法に応じた事前に定められた作業精度レベル（ＰＬ）を尊重するために、ＬｏｇＶＡが、頭部−目標（ＨＴ）距離および向きの適合を同時に可能にすることである。いくつかの実施形態によれば、ユーザが、焦点を絞っている目標物または精度レベルを変更する場合、新しいＬｏｇＶＡが、計算され、ＤＨＭボディ姿勢は、逆運動学（ＩＫ）ソルバによって自動的に再調整される。

いくつかの実施形態の別の利点は、それらが、ユーザ対話を最低限に抑えるか、なしにしながら、可能性の高い（現実的な）デジタル人体解剖模型の姿勢を提供する可能性がより高いことである。いくつかの実施形態は、３次元（３Ｄ）仮想人間工学の解を提供するためのアルゴリズムと併せて使用される。そのため、いくつかの実施形態は、特に有益であるが、その理由は、仮想人間工学ユーザが、ＤＨＭの姿勢調整にあまりにも多くの時間および労力を費やしていながら、結果として得られるのは、残念ながら、いくつかの実施形態によって補正され、および／または少なくとも部分的に解決される、可能性の低い（非現実的な）姿勢であるからである。

いくつかの実施形態は、上述された操作に基づいてＤＨＭを更新することによって、１または複数のＤＨＭの挙動および／またはデータを変換する。いくつかの実施形態は、獲得されたＤＨＭ姿勢情報、獲得された目標物情報、および獲得された頭部−目標（ＨＴ）距離を含む、１または複数のパラメータに基づいて変換された、ビジョン測定量に基づいて変換された、ビジョン制約に基づいて変更される１または複数の更新されたＤＨＭを提供するために、１または複数のデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）の挙動および／またはデータを変換する。

いくつかの実施形態は、目標物に対するデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）の姿勢についてのコンピュータシミュレーションの正確性を改善することによって、機能的改善を提供する。いくつかの実施形態は、ユーザ対話を最低限に抑えるか、なしにしながら、可能性の高い（現実的な）デジタル人体解剖模型の姿勢を提供することによって、コンピュータ、コンピュータアプリケーション、コンピュータプログラム機能、および／またはコンピュータコードの品質に対する機能的改善を提供する。

いくつかの実施形態は、目標物に対するデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）の姿勢についてのコンピュータシミュレーションの正確性を改善することによって、技術的問題を解く（それによって、技術的効果を提供する）。いくつかの実施形態は、ユーザ対話を最低限に抑えるか、なしにしながら、可能性の高い（現実的な）デジタル人体解剖模型の姿勢を提供することによって、技術的問題を解く（それによって、技術的効果を提供する）。

さらに、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、または命令は、データプロセッサのある動作および／または機能を実行するものとして、本明細書では説明された。しかしながら、本明細書に含まれるそのような説明は、便宜的なものにすぎないこと、そのような動作は、実際には、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令などを実行するコンピューティングデバイス、プロセッサ、コントローラ、または他のデバイスからもたらされることが、理解されるべきである。

フロー図、ブロック図、およびネットワーク図は、より多いもしくは少ない要素を含み、異なるように配置され、または異なるように表されることが、理解されるべきである。しかし、ある実施は、ブロック図およびネットワーク図、ならびにブロック図およびネットワーク図の数が、実施形態の実行が特定の方法で実施されることを示すように命じることが、さらに理解されるべきである。

したがって、さらなる実施形態は、様々なコンピュータアーキテクチャ、物理的、仮想的、クラウドコンピュータ、および／またはそれらの何らかの組み合わせでも実施され、したがって、本明細書で説明されるデータプロセッサは、説明の目的でのみ意図されており、実施形態の限定としては意図されていない。

本発明は、本発明の例示的な実施形態を参照して具体的に示され、説明されたが、添付の特許請求の範囲によって包含される本発明の範囲から逸脱することなく、形態および詳細において様々な変更がそれに施されることが、当業者によって理解されよう。

Claims (17)

1. 目標物に対するデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）の最初のＤＨＭ姿勢についてのコンピュータシミュレーションの正確性を改善するためのコンピュータ実施方法であって、
   前記最初のＤＨＭ姿勢と関連付けられた情報を獲得するステップであって、前記獲得されたＤＨＭ姿勢情報は、前記ＤＨＭの頭部の位置を含む、該ステップと、
   前記目標物と関連付けられた情報を獲得するステップであって、前記獲得された目標物情報は、前記目標物のサイズおよび前記目標物の向きを含む、該ステップと、
   前記ＤＨＭの前記頭部から前記目標物までの距離を獲得するステップと、
   前記獲得されたＤＨＭ姿勢情報、前記獲得された目標物情報、および前記獲得された頭部−目標（ＨＴ）距離を含む、複数のパラメータに基づいて、前記ＤＨＭが見る対象としている前記目標物についての前記ＤＨＭのビジョンの測定量を生成するステップと、
   前記ビジョンの測定量と前記目標物と関連付けられた作業を前記ＤＨＭが実行するために必要とされる精度のレベルを表す精度レベルとに基づいて、前記目標物に対する前記ＤＨＭのビジョンの制約を生成するステップであって、前記ビジョンの制約は、前記目標物に対する前記ＤＨＭの近さの測定量と、前記目標物と関連付けられた作業を実行する前記ＤＨＭの能力との少なくとも一方を表す、該ステップと、
   前記ビジョンの制約に基づいて、更新されたＤＨＭ姿勢を生成するステップであって、前記更新されたＤＨＭ姿勢は、前記最初のＤＨＭ姿勢と、前記目標物に対する前記ＤＨＭの近さの前記測定量、および、前記目標物と関連付けられた前記作業を実行する前記ＤＨＭの前記能力のうちの少なくとも一方と、に基づいて生成される、該ステップと
   を具えたことを特徴とする方法。
2. 前記目標物の前記サイズは、前記目標物のファセットのサイズを含み、前記目標物の前記向きは、前記目標物の前記ファセットの向きを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のパラメータは、前記目標物のファセットの表面に対する法線と、前記獲得されたＨＴ距離の大きさおよび前記ＤＨＭの前記頭部から前記目標物への方向を有するベクトル表現との間の角度を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記目標物の前記向きは、前記目標物のファセットに対して垂直であるベクトルを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記ビジョン制約は、ビジョンの前記測定量の対数に基づいて生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記更新されたＤＨＭ姿勢は、前記目標物と関連付けられた作業を前記最初のＤＨＭ姿勢を使用して実行する前記ＤＨＭの能力と比較して、前記目標物と関連付けられた前記作業を実行する前記ＤＨＭの増大した能力を提供することを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記目標物と関連付けられた作業を実行する前記ＤＨＭの能力のインジケーションを提供する、３次元視空間を生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 前記更新されたＤＨＭ姿勢は、逆運動学エンジン、前記ビジョン制約、および前記ＤＨＭの自由度に基づいてさらに生成され、前記逆運動学エンジンは、前記ビジョン制約を受け取り、前記ＤＨＭの前記自由度を決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記獲得されたＨＴ距離は、反射マーカからの前記ＤＨＭの前記頭部および前記目標物の測定に基づいて獲得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 目標物に対するデジタルヒューマンモデル（ＤＨＭ）の最初のＤＨＭ姿勢についてのコンピュータシミュレーションの正確性を改善するためのコンピュータシステムであって、
    前記最初のＤＨＭ姿勢と関連付けられた情報を獲得するように構成されたデータエンジンであって、前記獲得されたＤＨＭ姿勢情報は、前記ＤＨＭの頭部の位置を含む、該データエンジンと、
    前記目標物と関連付けられた情報を獲得するように構成された前記データエンジンであって、前記獲得された目標物情報は、前記目標物のサイズおよび前記目標物の向きを含む、前記データエンジンと、
    前記ＤＨＭの前記頭部から前記目標物までの距離を獲得するように構成された前記データエンジンと、
    前記獲得されたＤＨＭ姿勢情報、前記獲得された目標物情報、および前記獲得された頭部−目標（ＨＴ）距離を含む、複数のパラメータに基づいて、前記ＤＨＭが見る対象としている前記目標物についての前記ＤＨＭのビジョンの測定量を生成するように構成された処理エンジンと、
    前記ビジョンの測定量と前記目標物と関連付けられた作業を前記ＤＨＭが実行するために必要とされる精度のレベルを表す精度レベルとに基づいて、前記目標物に対する前記ＤＨＭのビジョンの制約を生成するように構成された前記処理エンジンであって、前記ビジョンの制約は、前記目標物に対する前記ＤＨＭの近さの測定量と、前記目標物と関連付けられた作業を実行する前記ＤＨＭの能力との少なくとも一方を表す、該処理エンジンと、
    前記ビジョンの制約に基づいて、更新されたＤＨＭ姿勢を生成するように構成された姿勢エンジンであって、前記更新されたＤＨＭ姿勢は、前記最初のＤＨＭ姿勢と、前記目標物に対する前記ＤＨＭの近さの前記測定量、および、前記目標物と関連付けられた前記作業を実行する前記ＤＨＭの前記能力のうちの少なくとも一方と、に基づいて生成される、該姿勢エンジンと
    を具えたことを特徴とするシステム。
11. 前記目標物の前記サイズは前記目標物のファセットのサイズを含み、前記目標物の前記向きは前記目標物の前記ファセットの向きを含み、前記目標物の前記向きは前記目標物のファセットに対して垂直であるベクトルを含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
12. 前記複数のパラメータは、前記目標物のファセットの表面に対する法線と、前記獲得されたＨＴ距離の大きさおよび前記ＤＨＭの前記頭部から前記目標物への方向を有するベクトル表現との間の角度を含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
13. 前記処理エンジンは、ビジョンの前記測定量の対数に基づいて、前記ビジョン制約を生成するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
14. 前記姿勢エンジンは、前記目標物と関連付けられた作業を前記最初のＤＨＭ姿勢を使用して実行する前記ＤＨＭの能力と比較して、前記目標物と関連付けられた前記作業を実行する前記ＤＨＭの増大した能力を含む、前記更新されたＤＨＭ姿勢を提供するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
15. 前記姿勢エンジンは、前記目標物と関連付けられた作業を実行する前記ＤＨＭの能力のインジケーションを提供する、３次元視空間を生成するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
16. コンピュータに請求項１ないし９のいずれか１つに記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
17. 請求項１６記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする非一過性コンピュータ可読媒体。

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