JP7422375B1 - 着座したユーザの脚部の姿勢を推定する家具型機器、付属機器及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
また、この技術は、主にプレイヤーの動きを読み取って合成するモーションキャプチャも用いている。但し、一般的なモーションキャプチャとは異なり、通常のモーションキャプチャ時に着用する特殊なマーカー付きスーツと、マーカー検出時に使用するトラッカーを必要としない。カメラに被写体を映すことによってプレイヤーからキネクトまでの距離を計測し、プレイヤーの骨格の動きを検出して、ゲーム内のキャラクタの動きにリアルタイムに反映する。
・基台に支持された座部
・座部の後縁側から上方又は斜め上方に延び、その幅方向中心線に沿って延びる軸線を中心として回動可能に基台に支持された背もたれ部
・背もたれ部の左側部から前方に突出し、その基端部を中心として上下に回動可能に背もたれ部に支持された左腕保持部
・背もたれ部の右側部から前方に突出し、その基端部を中心として上下に回動可能に背もたれ部に支持された右腕保持部
・基台の前側において座部の前縁の左側部付近から下方に延び、その上端部を中心として上下に回動可能に基台に支持された左脚保持部
・基台の前側において座部の前縁の右側部付近から下方に延び、その上端部を中心として上下に回動可能に基台に支持された右脚保持部
・背もたれ部、左腕保持部、右腕保持部、左脚保持部及び右脚保持部それぞれの回転角を検出する第1回転角検出部、第2回転角検出部、第3回転角検出部、第4回転角検出部及び第5回転角検出部
この椅子型機器は、仮想現実アプリケーションを実行する端末へ、これらの回転角信号を送信することによって、仮想キャラクタの姿勢を変化させることができる。
また、非特許文献2によれば、RGBカメラや深度センサを用いたユーザの全身観測によるプライバシー侵害の恐れがある、という問題もある。
更に、特許文献1によれば、姿勢検出装置は、1自由度の回転角の検出に限られ、多自由度の姿勢を検出することができず、保持部によってユーザの動作範囲が制限される、という問題もある。
家具型機器の座面部以下の位置に配置され、着座したユーザの下腿周辺の面状の深度分布を計測するための1つ以上の下腿センサと、
下腿センサの計測した深度分布に基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを下腿部の姿勢として検出し、当該足首の位置ベクトルj及び当該下腿の方向ベクトルlと、予め設定した又は別のセンサで検出した股関節の位置ベクトルhと、所定の上腿と下腿の長さ比αとに基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの膝の位置ベクトルk、又は、膝の位置ベクトルk及び上腿の方向ベクトルuを、上腿部の姿勢として推定する姿勢推定手段と
を有することを特徴とする。
少なくとも、
当該上腿部の姿勢として、当該膝の位置ベクトルkに基づく膝の位置又は当該上腿の方向ベクトルuに基づく上腿の向きを出力し、
当該下腿部の姿勢として、当該足首の位置ベクトルjに基づく足首の位置又は当該下腿の方向ベクトルlに基づく下腿の向きを出力する
ことも好ましい。
姿勢推定手段は、1つ以上の下腿センサによって計測された深度分布を説明変数とし、足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを目的変数とした教師データによって予め訓練された機械学習エンジンであり、1つ以上の下腿センサによって計測された深度分布を入力することによって、足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを得る
ことも好ましい。
座面部に配置された圧力分布を計測する1つ以上の座面圧力センサを更に有し、
姿勢推定手段は、圧力分布に基づいて検出した股関節の位置ベクトルhを用いる
ことも好ましい。
姿勢推定手段は、着座したユーザの当該上腿部の姿勢及び当該下腿部の姿勢を、立位姿勢に補正して出力する
ことも好ましい。
座面自体の位置及び向きを検知する1つ以上の座面姿勢センサを更に有し、
姿勢推定手段は、当該上腿部の姿勢及び当該下腿部の姿勢に座面自体の向きに応じた回転をかけて、座面自体の位置をオフセットとして加えて、当該家具型機器が存在する空間を基準とした絶対座標に変換して出力する
ことも好ましい。
姿勢推定手段は、着座したユーザの当該上腿部の姿勢及び/又は当該下腿部の姿勢の変化に基づき、ユーザが操作する仮想オブジェクトの仮想空間における所定の移動量を出力する
ことも好ましい。
椅子状、クッション状、マット状、又は、車いす状である
ことも好ましい。
家具型機器の座面部以下の位置に配置され、着座したユーザの下腿周辺の面状の深度分布を計測するための1つ以上の下腿センサと、
下腿センサの計測した深度分布に基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを下腿部の姿勢として検出し、当該足首の位置ベクトルj及び当該下腿の方向ベクトルlと、予め設定した又は別のセンサで検出した股関節の位置ベクトルhと、所定の上腿と下腿の長さ比αとに基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの膝の位置ベクトルk、又は、膝の位置ベクトルk及び上腿の方向ベクトルuを、上腿部の姿勢として推定する姿勢推定手段と
を有することを特徴とする。
家具型機器は、座面部以下の位置に配置され、着座したユーザの下腿周辺の面状の深度分布を計測するための1つ以上の下腿センサを有し、
外部装置は、下腿センサの計測した深度分布に基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを下腿部の姿勢として検出し、当該足首の位置ベクトルj及び当該下腿の方向ベクトルlと、予め設定した又は別のセンサで検出した股関節の位置ベクトルhと、所定の上腿と下腿の長さ比αとに基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの膝の位置ベクトルk、又は、膝の位置ベクトルk及び上腿の方向ベクトルuを、上腿部の姿勢として推定する姿勢推定手段を有する
ことを特徴とする。
図2は、本発明における第2の実施形態の椅子状の家具型機器である。
本発明における家具型機器1は、1つ以上の下腿センサ11と、姿勢推定部12とを有する。ここで、姿勢推定部12は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムによって実現される。尚、姿勢推定部12は、家具型機器1に一体的に内蔵されたものであってもよいし、家具型機器1と通信する外部装置によって機能するものであってもよい。
下腿センサ11は、第1の家具型機器の座面部以下の位置に配置され、着座したユーザの下腿周辺の面状の深度分布を計測する。
測距センサは、光や超音波、静電容量の変化等を利用して単一の距離を計測するものである。例えば2行以上×2列以上の配列で配置することによって、面状の深度分布を計測することができる。
姿勢推定部12は、下腿センサ11の計測した深度分布に基づき、着座したユーザの左右の脚それぞれの上腿部及び/又は下腿部の姿勢を推定して出力する。
・足首の位置ベクトルj :下腿部の姿勢
・下腿の方向ベクトルl :下腿部の姿勢(膝から足首へ向かう)
・膝の位置ベクトルk :上腿部の姿勢
・上腿の方向ベクトルu :上腿部の姿勢(股関節から膝へ向かう)
・股関節の位置ベクトルh
本願発明における足首とは、くるぶし又は踵の周辺を意味する。
また、これらベクトルは、所定の座標系に変換して出力するものであってもよい。座標系は、家具型機器1の製造時に設定される1つ以上の任意の座標系でもよいし、着座したユーザの姿勢に応じて動的に設定される座標系であってもよい。また、出力する値に倍率や回転をかけたり、オフセットを加えたり、値の範囲を制限するなどの補正を加えてもよい。
図4によれば、家具型機器1の座面部以下にある前幕面を側面から見て、5本の深度が計測されている。ここで、上方2つの深度と下方3つの深度との間の深度差が大きくなっている。これは、上方2つの深度がユーザの下腿までの距離を表すと理解できる。
「足首の位置ベクトルj」は、上方2つの深度の最下方の深度の位置とみなすことができる。また、「下腿の方向ベクトルl」は、上方2つの深度の位置の差から算出できる。
このように、足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlは、下腿センサ11によって検出された深度分布に基づき、隣り合う深度値の差分をとるか、又は、閾値や勾配に基づき特徴点を抽出することによって、解析的に検出することができる。
機械学習エンジンを用いて、下腿センサ11によって検出された深度分布から、足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを推定するものであってもよい。この場合、教師データとしては、深度分布を説明変数とし、足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを目的変数とする。機械学習エンジンは、この教師データによって予め訓練して、学習モデルを構築しておく。勿論、セグメンテーション、クラスタリング等の手法を用いてもよいし、ニューラルネットワーク等を用いてもよい。
k=-tl+j (t>0)
ユーザの上腿の長さxと、下腿部の長さyとは、以下の式で表される。
x=||k-h||=||-tl+j-h||
y=||j-k||=||tl||
比αは、人体寸法の統計情報に基づいて予め設定されるものであってもよい。また、近似してα=1としてもよいし、ユーザによって変更可能としてもよい。これにより、以下の式で表される。
x=αy (α>0)
||-tl+j-h||2=α2||tl||2
この式は、tに関して、α=1の時は1次式、α≠1の時は2次式なので、解析的に以下の解を導くことができる。
u=k-h=-tl+j-h
身体部位の向きは、基準とする座標系と、その身体部位のローカル座標系とを設定することによって算出することができる(例えば非特許文献3を参照)。
例えば、上腿のローカル座標系は、基準とする座標系を、座面又は腰部を基準に設定する。
x軸:上腿の方向ベクトルu
y軸:上腿の方向ベクトルuと直交し、上腿の方向ベクトルuと下腿の方向ベクトルlとで定まる平面と平行なベクトル
z軸:x軸及びy軸に直交するベクトル
また、下腿のローカル座標系は、先に定まった上腿のローカル座標系を基準座標系として設定する。
x軸:下腿の方向ベクトルl
y軸:下腿の方向ベクトルlと直交し、上腿の方向ベクトルuと下腿の方向ベクトルlとで定まる平面と平行なベクトル
z軸:x軸及びy軸に直交するベクトル
但し、身体部位のローカル座標系の設定はシステムによって異なるので、身体部位の向きの算出方法はこの限りではない。
・上腿部の姿勢:上腿回転中心(股関節)の位置、膝の位置、上腿の向き、膝の向き
・下腿部の姿勢:下腿回転中心(膝)の位置、足首の位置、下腿の向き、足首の向き
尚、これらの姿勢情報には冗長性がある。即ち、ユーザの上腿回転中心の位置、膝の位置及び足首の位置から、膝、足首、上腿、下腿それぞれの向きを算出することができる。また、上腿と下腿の長さが予め設定されている場合は、上腿の向き及び下腿の向きから膝、足首それぞれの位置及び向きを算出することもできる。これによって、家具型機器は、上記の姿勢の全てを出力する必要はなく、一部だけを出力するものであってもよい。
図6(a)は、ユーザが椅子状の家具型機器に着座している様子であって、右脚と左脚とで姿勢が異なっている。
図6(b1)(b2)は、家具型機器1が出力する膝部の位置と足首部の位置とに基づき、立位姿勢の仮想オブジェクトの姿勢に反映させた様子である。
但し、図6(b1)では、ユーザの着座姿勢から立位姿勢への補正処理を行っていないため、仮想オブジェクトの右膝が不自然な方向に曲がっている。
それに対し、図6(b2)では、関節の可動域を考慮して立位姿勢への補正処理を行っており、仮想オブジェクトの立位姿勢がより自然になっている。
姿勢推定部12は、着座したユーザの姿勢の変化に基づき、ユーザが操作する仮想オブジェクトの仮想空間における移動量を出力するものであってもよい。例えば、以下のように出力することができる。
・ユーザが着座したまま足踏みをすると、前進の移動量を出力する。
・ユーザが脚を横に移動させると、仮想空間における左右への平行移動量又は回転移動量を出力する。
・ユーザの膝の屈曲角に基づき、真偽値の仮想しゃがみ値を移動量として出力する。
・閾値時間内に膝を曲げ伸ばしすることで、仮想ジャンプ量を出力する。
これらは従来、コントローラのボタン押下によって、仮想現実アプリケーションにおけるしゃがみ姿勢やジャンプ操作が実行されていた。これに対して、本発明によれば、ユーザ自身で脚を動かすだけで、直観的に、しゃがみ姿勢やジャンプ操作を実行することができる。
図7(b)は、椅子全体を覆ってユーザの身体に近接するマット状の家具型機器である。これは、ユーザの下腿部分の前幕面に複数の下腿センサ11が配置されている。
勿論、図7の実施形態に限られず、車いす状の家具型機器であってもよい。
この場合、家具型機器1は、座面部以下の位置に配置され、着座したユーザの下腿周辺の面状の深度分布を端末へ送信する1つ以上の下腿センサ11を有する。
また、外部装置2は、下腿センサ11の計測した深度分布に基づき、着座したユーザの左右の脚それぞれの上腿部及び/又は下腿部の姿勢を推定する姿勢推定部12を有する。外部装置2は、ユーザ自らアバターとして移動する仮想空間を視認させるものである。特に、HMD端末3を頭部に装着している場合、ユーザは、仮想空間への没入感を体験している。
また、家具型機器1によって検出された下半身の姿勢と、HMD端末21のハンドトラッキング機能とを組み合わせることによって、ユーザの全身姿勢を仮想オブジェクトに反映させることもできる。
11 下腿センサ
12 姿勢推定部
2 外部装置
21 HMD端末
22 仮想空間サーバ
Claims (10)
- ユーザ自ら着座可能な家具型機器であって、
家具型機器の座面部以下の位置に配置され、着座したユーザの下腿周辺の面状の深度分布を計測するための1つ以上の下腿センサと、
下腿センサの計測した深度分布に基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを下腿部の姿勢として検出し、当該足首の位置ベクトルj及び当該下腿の方向ベクトルlと、予め設定した又は別のセンサで検出した股関節の位置ベクトルhと、所定の上腿と下腿の長さ比αとに基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの膝の位置ベクトルk、又は、膝の位置ベクトルk及び上腿の方向ベクトルuを、上腿部の姿勢として推定する姿勢推定手段と
を有することを特徴とする家具型機器。 - 少なくとも、
当該上腿部の姿勢として、当該膝の位置ベクトルkに基づく膝の位置又は当該上腿の方向ベクトルuに基づく上腿の向きを出力し、
当該下腿部の姿勢として、当該足首の位置ベクトルjに基づく足首の位置又は当該下腿の方向ベクトルlに基づく下腿の向きを出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の家具型機器。 - 姿勢推定手段は、1つ以上の下腿センサによって計測された深度分布を説明変数とし、足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを目的変数とした教師データによって予め訓練された機械学習エンジンであり、1つ以上の下腿センサによって計測された深度分布を入力することによって、足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを得る
ことを特徴とする請求項1に記載の家具型機器。 - 座面部に配置された圧力分布を計測する1つ以上の座面圧力センサを更に有し、
姿勢推定手段は、圧力分布に基づいて検出した股関節の位置ベクトルhを用いる
ことを特徴とする請求項1に記載の家具型機器。 - 姿勢推定手段は、着座したユーザの当該上腿部の姿勢及び当該下腿部の姿勢を、立位姿勢に補正して出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の家具型機器。 - 座面自体の位置及び向きを検知する1つ以上の座面姿勢センサを更に有し、
姿勢推定手段は、当該上腿部の姿勢及び当該下腿部の姿勢に座面自体の向きに応じた回転をかけて、座面自体の位置をオフセットとして加えて、当該家具型機器が存在する空間を基準とした絶対座標に変換して出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の家具型機器。 - 姿勢推定手段は、着座したユーザの当該上腿部の姿勢及び/又は当該下腿部の姿勢の変化に基づき、ユーザが操作する仮想オブジェクトの仮想空間における所定の移動量を出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の家具型機器。 - 椅子状、クッション状、マット状、又は、車いす状である
ことを特徴とする請求項1に記載の家具型機器。 - ユーザ自ら着座可能な家具に取り付け可能な付属装置であって、
家具型機器の座面部以下の位置に配置され、着座したユーザの下腿周辺の面状の深度分布を計測するための1つ以上の下腿センサと、
下腿センサの計測した深度分布に基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを下腿部の姿勢として検出し、当該足首の位置ベクトルj及び当該下腿の方向ベクトルlと、予め設定した又は別のセンサで検出した股関節の位置ベクトルhと、所定の上腿と下腿の長さ比αとに基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの膝の位置ベクトルk、又は、膝の位置ベクトルk及び上腿の方向ベクトルuを、上腿部の姿勢として推定する姿勢推定手段と
を有することを特徴とする付属装置。 - ユーザ自ら着座可能な家具型機器と、当該家具型機器と通信する外部装置とを有するシステムであって、
家具型機器は、座面部以下の位置に配置され、着座したユーザの下腿周辺の面状の深度分布を計測するための1つ以上の下腿センサを有し、
外部装置は、下腿センサの計測した深度分布に基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの足首の位置ベクトルj及び下腿の方向ベクトルlを下腿部の姿勢として検出し、当該足首の位置ベクトルj及び当該下腿の方向ベクトルlと、予め設定した又は別のセンサで検出した股関節の位置ベクトルhと、所定の上腿と下腿の長さ比αとに基づいて、着座したユーザの左右の脚それぞれの膝の位置ベクトルk、又は、膝の位置ベクトルk及び上腿の方向ベクトルuを、上腿部の姿勢として推定する姿勢推定手段を有する
ことを特徴とするシステム。
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JP7506446B1 (ja) | 2024-06-26 |
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