JPH10149445A

JPH10149445A - 身体動作解析可視化装置

Info

Publication number: JPH10149445A
Application number: JP8307633A
Authority: JP
Inventors: Yoshiyuki Mochizuki; 義幸望月; Haruo Amano; 晴雄天野; Koichi Omura; 皓一大村
Original assignee: IMAGE JOHO KAGAKU KENKYUSHO
Current assignee: IMAGE JOHO KAGAKU KENKYUSHO
Priority date: 1996-11-19
Filing date: 1996-11-19
Publication date: 1998-06-02

Abstract

(57)【要約】【課題】身体等の動作だけでなくモデル（手本）の
最適動作を可視化表示する。【解決手段】コンピュータ(12)によってカメラ装置(2
0)からの映像データに基づいて動作データを生成し、レ
ーザスキャナ(22)によって、３次元空間における身体等
の表面形状を測定し、コンピュータ(12)が形状データを
作成する。コンピュータ(12)はさらに形状データから物
理データを計算する。コンピュータ(12)が最適化計算を
行うための目的関数の設定を行い、動作データおよび物
理データから目的関数を最小化する最適化計算を行い、
最適動作データを得る。ディスプレイ(16)によって、動
作データおよび最適動作データに基づいて、一連の動作
を表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は身体動作解析可視
化装置に関し、特に３次元動作計測，３次元形状計測，
動力学，最適制御，数値計算およびコンピュータグラフ
ィックスを複合的に組み合わせて身体等の動作を解析し
て表示することができる、新規な身体動作解析可視化装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、特にスポーツ界では科学的トレー
ニグの名の下に、コンピュータ技術を応用した動作解析
システムが使われてきている。そのようなシステムは一
般に、２次元空間における動作として取り扱うもの（以
下、「２次元版システム」と呼ぶ）と、３次元空間にお
ける動作として取り扱うもの（以下、「３次元版システ
ム」と呼ぶ）とに分類できる。

【０００３】２次元版システムでは、ＶＴＲなどで撮影
した動画像をコンピュータに取り込み、その画像をコン
ピュータ上で再生する。その際、取り込んだ画像に対し
て基準線や骨格線の書き込みを行えるものもあるが、あ
くまでも取り扱いは２次元空間に制約される。３次元版
システムの場合は３次元空間の動作として捉えるもの
で、たとえば体育関係の分野では、Direct Linear Tran
sformation法（ＤＬＴ法）と呼ばれる以下の論文に書か
れている手法を用いて解析を行っている。

【０００４】Shapiro,R.,"The direct linear transfor
mation method for three-dimensional cinematograph
y",Res.Quart,49,pp197-205,1978. そのような解析の例としては、 Michael Feltner and Jesus Dapena,"Dynamics of the
Shoulder and Elbow Joints of the throwing Arm Duri
ng a Baseball Pitch",International Journalof Sport
Biomechanics,2,pp235-259,1986. S.Sakurai,et al.,"A Three-Dimensional Cinematogaph
ic Analysis of UpperLimb Movement During Fastball
and Curveball Pitches",Journal of AppliedBiomechan
ics,9,pp47-65,1993. などがある。これらは、前述のＤＬＴ法を用いて３次元
動作計測を行い、計測したデータから関節における角度
変化や、簡単な質点系モデルに基づいたトルク計算を行
ったものであるが、３次元の数理モデルによるシミュレ
ーション用いて解析を行うというような概念はない。ま
た、計測誤差の取り扱いについても、根拠の希薄なロー
パスフィルタを使用しており、ほとんど考慮されていな
い。

【０００５】３次元動作のシミュレーションを論じたも
のとしては、たとえば、 Jessica K. Hodgins et aI., "Animating Human Athlet
ics",SlGGRAPH95 Conference Proceedings,pp71-78,199
5. がある。これは、３次元数理モデルを用いたコンピュー
タグラフィックスアニメーションによってスポーツ動作
を可視化したものであるが、使用している動力学モデル
が正確でない。また、最適性についても考慮されていな
い。

【０００６】最適化計算を扱ったものとしては、たとえ
ば、宮本弘之、”頭を使うけん玉”、ATR Journal,24,p
p8-9,1996.がある。これは、人間の視覚系から運動学習
に至る脳の制御機構の解明を目的としたもので、人間の
行った動作を計測し、それを理想動作としてニューラル
ネットによってモデル化された脳を持つサルコムアーム
に学習させ、その動作を再現するというものである。そ
の際、理想動作の動作先端部（たとえば手先など）の軌
跡上の何点かを経由点とし、その経由点を通る軌跡を描
かせながら学習を行う。経由点の選び方は無限にあるた
め、その経由点の抽出に対して最適化を行う。これを経
由点モデルと呼んでいる。したがって、あくまでも最初
に人間が行うモデル動作をロボットがまねるシミュレー
ションを行ったものであり、その人間の行ったモデル動
作自体の最適性ということについては考慮されていな
い。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来技術
においては、あくまでも取り扱いが２次元空間に制約さ
れていたり、３次元の数理モデルによるシミュレーショ
ンを用いて解析を行うというような概念がなく、誤差の
取り扱いが不適切であったり、３次元数理モデル自体が
現実の物理モデルとしては不適切で、最適性については
考慮されていなかったり、学習の最適性については考慮
しているものの、その手本の動作自体の最適性について
は考慮されていないなどの問題点があった。

【０００８】それゆえに、この発明の主たる目的は、モ
デル（手本）自体の最適動作を表示することができる、
身体動作解析可視化装置を提供することである。この発
明の他の目的は、３次元動作計測，その動作目的に応じ
た最適動作の生成，動力学解析，動作の可視化，グラフ
表示，効果的なトレーニングを行うための学習シミュレ
ーションと学習到達度の判定や修正項目の提示と可視化
というような事項を相補的に用いて、身体動作の効果的
な解析やトレーニングを行うことのできる身体動作解析
可視化装置を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明は、３次元空間
における身体等の動きを計測して動作データを生成する
３次元動作計測手段、３次元空間における身体等の形状
を測定して形状データを生成する形状測定手段、形状デ
ータを用いて身体等の物理データを計算する物理データ
計算手段、目的関数を設定する目的関数設定手段、動作
データおよび物理データと目的関数とを用いて最適化計
算を実行して最適動作データを生成する最適化計算手
段、および３次元動作計測手段によって生成された動作
データおよび最適化計算手段によって生成された最適動
作データを身体等の動作として表示する表示手段を備え
る、身体動作解析可視化装置である。

【００１０】

【作用】３次元動作計測手段は、たとえば光学方式また
はセンサ方式によって、実施例では光学方式の１つであ
るＤＬＴ法によって、３次元空間における身体等の特徴
点の３次元座標値の時系列データすなわち動作データを
生成する。この動作データは、たとえば半導体メモリや
ハードディスクのようなデータ保存手段に保存される。
形状測定手段は、たとえばレーザスキャナ等によって３
次元空間における身体等の表面形状を測定し、その表面
形状をポリゴンで近似することによって、形状データを
生成する。この形状データはデータ保存手段に保存され
る。物理データ計算手段は、データ保存手段に保存され
た形状データを用いて身体等の物理データ、すなわち、
身体等の慣性テンソル，体積，質量等を計算する。この
物理データもまたデータ保存手段に保存される。

【００１１】目的関数設定手段は、最適化計算に用いら
れる目的関数を設定する。最適化計算手段は、データ保
存手段に保存されている動作データおよび物理データと
目的関数とを用いて最適化計算を実行する。つまり、こ
の最適化計算手段は、設定された目的関数を最小化する
ような最適化計算を行い、身体等の最適動作（理想的動
作）を計算する。この最適化計算手段の計算結果、すな
わち最適動作はデータ保存手段に保存される。したがっ
て表示手段は、データ保存手段に保存された動作データ
のみならず最適動作の動作データによって一連の動作を
表示する。

【００１２】

【発明の効果】この発明によれば、動作目的に応じた最
適動作を生成してそれを可視表示することができるの
で、身体等動作の効果的な解析やトレーニングを行うこ
とができる。したがって、従来であれば、指導者の経験
や直感に基づいて、感覚的な言語表現を介して、試行錯
誤的に行われていた身体トレーニングが、理論的な裏付
けに基づいた最適化動作を習得の目標として、視覚的な
指導が可能となる。

【００１３】また、この発明によれば、３次元動作計
測，その動作目的に応じた最適動作の生成，動力学解
析，動作の可視化，グラフ表示，効果的なトレーニング
を行うための学習シミュレーションと学習到達度の判定
や修正項目の提示と可視化というような事項を相補的に
用いることによって、身体等の動作の効果的な解析やト
レーニングを行うことができる。

【００１４】この発明の上述の目的，その他の目的，特
徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳
細な説明から一層明らかとなろう。

【００１５】

【実施例】図１を参照して、この実施例の身体動作解析
可視化装置１０は、コンピュータ１２を含み、コンピュ
ータ１２は、周知のように、ＣＰＵの他に、キーボード
１４，ディスプレイ１６およびメモリ１８を含む。キー
ボード１４は、後述の「計算選択」や「表示選択」（い
ずれも図２に示す）のための選択キーや計算動作に必要
なデータ入力およびデータ設定等に用いられる種々のキ
ーを含む。ディスプレイ１６は、可視表示手段であり、
身体およびそれによって操作される用具等（この明細書
では、単に「身体等」ということがある。）の一連動作
を表示したり、その身体等の一連の動作をグラフ化して
表示したりするために用いられる。メモリ１８は、後述
の計算方法等を予め設定しておくプログラムメモリおよ
びデータ保存手段として働くデータメモリを含み、半導
体メモリやハードディスク等で構成される。

【００１６】このコンピュータ１２に、動作計測手段の
一部を構成するカメラ装置２０、および身体形状測定手
段の一例であるレーザスキャナ２２が接続される。カメ
ラ装置２０は、複数（この実施例では３台）のテレビカ
メラ２０ａ，２０ｂおよび２０ｃを含み、後に詳細に説
明するように、コンピュータ１２がＤＬＴ(Direct Line
ar Transformation)法と呼ばれる方法に従って身体等の
３次元動作計測を行うためのディジタル映像データを、
コンピュータ１２に与える。なお、後述のように、この
カメラ装置２０に代えて、任意の３次元動作計測装置が
利用され得る。

【００１７】レーザスキャナ２２は、レーザ照射装置２
４から照射したレーザビームの多数の照射スポットをカ
メラ装置２６で撮影してその照射スポットの３次元位置
を計測することによって、身体等の形状データを得る。
ただし、この場合、レーザスキャナ２２のカメラ装置２
６ではなく、カメラ装置２０のテレビカメラ２０ａ〜２
０ｃによって照射スポットを撮影するようにすれば、動
作計測のときのカメラパラメータと身体形状計測のとき
のカメラパラメータとを容易に一致させることができ
る。

【００１８】簡単にいうと、この発明では、コンピュー
タ１２は、３次元動作計測装置で計測した一連の動作デ
ータだけでなく、上述のようにして求めた動作データお
よび身体形状データに基づいて、当該動作を最適化した
一連の最適動作データに基づいてモデル（手本）自体の
動作を、ディスプレイ１６に表示する。図２を参照し
て、コンピュータ１２は、先ず、カメラ装置２０を用い
て、ＤＬＴ法に従って、３次元動作計測ステップを実行
する。３次元動作計測ステップでは、３次元空間におけ
る身体の骨格先端部や関節部の位置，関節角度，および
用具の特徴を表わす位置や角度をサンプリング時刻毎に
計測し、動作データを生成する。

【００１９】３次元動作計測の方法には、大まかに分類
すると、光学方式とセンサ方式とがある。光学方式の場
合は、画像処理分野におけるステレオ画像処理を用いた
３次元復元技術を応用したもので、計測したい身体等の
部位の３次元座表値の時系列データが動作データとして
計測される。撮影装置（カメラ）と画像保存装置（ビデ
オやコンピュータの記憶装置），コンピュータヘの画像
取り込み装置（ビデオキャブチャボード），およびコン
ピュータで構成することができる。このような光学式計
測方法の一つに、前述のＤＬＴ法がある。

【００２０】ＤＬＴ法の場合、基本的な処理の流れは以
下のようになる。 (1) カメラ装置２０の複数のカメラ２０ａ〜２０ｃによ
って、３次元空間における相対位置が既知の基準点を６
個以上もつカメラキャリブレーション用の物体（図３参
照）を撮影する。 (2) カメラパラメータ（焦点距離，カメラ位置およびズ
ーム値など）を保ったままで、身体等の動作を同期撮影
する。

【００２１】(3) カメラキャリブレーション用の物体の
基準点の画像中での２次元座標値を求める。 (4) ＤＬＴ係数（後述）を求める。 (5) 身体等の３次元計測したい位置（特徴点という）を
複数の画像データから抽出し（これを同定処理とい
う）、その画像中での２次元座標値を求める。

【００２２】(6) ＤＬＴ係数と特徴点の２次元座標値か
ら、特徴点の３次元座標値を算出する（後述）。 (7) (5) 〜(6) の処理を全ての特徴点に対して行う。 (8) 動画像の動作を抽出したい全てのフレーム（フィー
ルド）に対して(5) 〜(7) の処理を繰り返す。

【００２３】カメラ２０ａ〜２０ｃの光学系をピンホー
ルカメラで近似すると、画像中の任意の点に対して、３
次元空間に適当な座標系（通常、カメラキャリブレーシ
ョン用の物体の基準点の相対位置を規定するのに用いた
座標系）での座標値（ｘ，ｙ，ｚ）と、画像中の２次元
座標系における座標値（ｕ，ｖ）との間には、カメラパ
ラメータによって規定されるＤＬＴ係数Ａ１〜Ａ４，Ｂ
１〜Ｂ４およびＣ１〜Ｃ３を用いて、以下の数１および
数２で示す関係式が成り立つ。つまり、この関係式を成
立させる係数がＤＬＴ係数である。

【００２４】

【数１】

【００２５】

【数２】

【００２６】数１および数２から、６個以上の基準点に
対する３次元座標値と画像中の２次元座標値が既知なら
ば、そのカメラのＤＬＴ係数が算出できる。また、各カ
メラ２０ａ〜２０ｃのＤＬＴ係数と同一点の各画像中に
おける２次元座標値が分かれば３次元座表値が算出でき
る。ただし、これら連立方程式は係数行列が正方行列で
はないため、ムーア・ペンローズ型の逆行列などを用い
て解くことになる。

【００２７】なお、その他の光学式の方法もＤＬＴ法と
基本的には大差はなく、カメラパラメータについての取
り扱いが異なるだけである。特徴点については、高輝度
反射のマーカやＬＥＤなどの発光型のマーカを身体等に
付ける場合と、何も付けない場合とがある。マーカを付
ける場合には、実際に計測したい位置とマーカの位置と
の間にずれが生じることがあるため、そのずれを補正が
できる位置にマーカを付ける必要がある。

【００２８】また、センサ方式では、加速度センサ，ジ
ャイロセンサ，または磁気センサなどのセンサを用いて
３次元動作計測を行う。加速度センサやジャイロセンサ
の場合には、関節の角加速度の時系列データが３次元動
作データとして計測され、磁気センサの場合は３次元位
置の時系列データが３次元動作データとして計測され
る。この場合には、センサとセンシングデータのコンピ
ュータヘの送受信装置とコンピュータとで、動作計測手
段を構成することができる。ただし、以下の説明では、
身体等の動作をＤＬＴ法に従って３次元計測してものと
して説明する。

【００２９】このようにして、図２に示す３次元動作計
測ステップで、身体等の３次元動作が計測される。すな
わち、３次元動作計測ステップでは、身体の先端部（手
先や足先等）や関節あるいは用具における特徴点の３次
元座標値の時系列データを求める。そして、この時系列
データすなわち動作データは、コンピュータ１２のメモ
リ１８にに保存される。その際、これらの動作データは
計算目的に応じた変換が必要な場合がある。

【００３０】たとえば前述のように、光学方式で計測を
行った場合、通常、動作データは特徴点の３次元座標値
の時系列データである。このような場合は、最適化計算
やダイナミクス計算あるいは動作編集に利用するために
は関節角形式の動作データヘの変換が必要である。この
変換は使用する３次元数理モデルに依存するが、この実
施例の場合はＤＨ(Denavit Hartenberg)記法に基づいた
関節角の時系列データに変換する。その他には、オイラ
角に基づく関節角などもある。動作編集における補間計
算や誤差除去計算へのデータ変換の場合は、局所極座標
表示による動作データ（長さと緯度角および経度角の時
系列データ）に変換する。これらのデータ変換は、３次
元動作計測ステップにおいてデータ保存手段すなわちメ
モリ１８に保存する前に行う。

【００３１】図２の次のステップは、身体形状測定ステ
ップである。この身体形状測定ステップでは、３次元空
間における身体等の表面形状を測定し、表面形状を曲面
やポリゴンで近似した身体形状データを生成する。この
ステップは、画像処理における３次元形状復元技術や機
械式の３次元ポインティング技術によって実現できる
が、上述のように、この実施例では、レーザスキャナ２
２を用いる。すなわち、レーザ照射装置２４からレーザ
光を身体等に照射し、その照射スポットを複数のカメラ
（カメラ装置２０または２６）で撮影して、ＤＬＴ法と
同様の方法で照射スポットの３次元位置を計測し、多数
のスポットに対して処理を繰り返すことによって、身体
等の形状表面上の点群の３次元位置データを得ることが
できる。それらの点群データを曲面近似したり、点群か
ら適当な３点の組み合わせを抽出して三角形を構成する
処理を繰り返すことで、表面形状を曲面やポリゴン（メ
ッシュ）で近似した身体形状データを生成する。

【００３２】なお、レーザ光に代えてスリット光を用い
る場合は、スリット光の照射方向とカメラパラメータが
既知という前提の下で、照射スリット光を撮影した画像
から距離画像（奥行き値付きの画像）を求める処理を繰
り返して、撮影方向の異なる複数の距離画像を求め、そ
れらを適当に接続して３次元空間における表面形状デー
タを測定できる。

【００３３】このようにして身体形状測定ステップで測
定された身体形状データは、メモリ１８に保存される。
次に、コンピュータ１２は、図２に示す物理データ計算
ステップを実行する。この物理データ計算ステップで
は、データ保存手段すなわちメモリ１８に上述のように
して保存された身体形状データを用いて、身体等の慣性
テンソルや体積および質量等の物理データを計算する。

【００３４】前述のように、身体形状データは表面形状
データであるので、身体等の体積を計算する場合には、
身体形状データを包含する直方体を求め、その直方体を
微小直方体分割し、その微小立方体が身体形状データ内
か外かの内外判定を行い、内部にある個数をカウントす
る。その個数の総和が体積となる。それに予め既知の密
度値（身体等毎に異なる）を乗ずることで、質量分布が
一様と仮定した場合の質量を算出できる。また、慣性テ
ンソルについては、前述のＤＨ記法を規定するときに用
いた局所座標系の座標軸を回転軸として、慣性テンソル
の算出積分公式を微小立方体分割したときの離散近似公
式に書き換え（数値積分に相当する）、この離散近似公
式を用いて算出する。

【００３５】なお、質量や慣性テンソルの計算精度を上
げるには、質量分布を一様とせず、実際の身体等の質量
分布に従って計算すればよい。このようにして物理デー
タ計算ステップで求めた物理データはメモリ１８に保存
される。次にコンピュータ１２は、キーボード１４から
の指令に従って、計算すべき項目を選択する。

【００３６】選択された計算項目が「最適化計算」であ
った場合、まず、目的関数設定ステップを実行する。目
的関数設定ステップでは、最適化計算を行うための目的
関数を設定する。目的関数の設定は、大まかにいうと２
種類に分類できる。１つは最適化を行う項目についての
設定で、もう１つはそれらの項目に対する重み付け係数
に関する設定である。これらは最適化を行う動作とその
目的，行う人間，あるいは最適性に関する意味付けに依
存するため、操作者が必要に応じて設定する必要があ
る。たとえばスポーツ動作の場合ならば、基本的な項目
についての設定としては、以下のことが条件として挙げ
られる。

【００３７】(1) 動きに無駄がない。 (2) 動きが滑らかである。 (3) 肉体の有する条件の範囲内の動きである。 (4) 動作目的に対する効果を発揮できる。条件(1) についてはトルクの２乗の時間積分値として定
量化できる。条件(2)については、トルクの時間に関す
る導関数の２乗の時間積分として規定できる。条件(3)
については、関節の可動範囲やトルク制限として規定で
き、目的関数の罰則項として導入できる。条件(4) につ
いては、スポーツの種類に依存するが、たとえば高速投
球の場合は投球速度や投球方向精度であり、ゴルフのド
ライバーショットの場合は飛距離やゴルフボール飛翔方
向精度である。これらは、その目的に応じた基準値（ス
カラ値やベクトル値）を閾値として定め、この閾値を基
準とした超過量や不足量に応じた罰則量を目的関数に加
算するという罰則項として実現できる。つまり、動作目
的に対する効果が何らかの意味で定量化できるものであ
れば、基本的には最適化の項目として導入できる。目的
関数は、これらの項目の重み付け線型和となる。各項目
に対する重み付け係数は、何を重要と考えるかに応じて
設定すればよい。

【００３８】ただし、複数の身体部位に関わる最適化を
行う場合は、このような目的関数を身体部位毎に定義
し、これら身体各部位毎の目的関数を重み付け線型和し
た全体目的関数を定義する必要がある。また重み付け係
数の設定としては、重み付け係数を初期設定した固定値
とするか、重み付け係数の比率だけを決めておき、最適
化計算における繰り返し計算のループ処理過程でこの比
率を保存するように変化させるかの選択も行う。

【００３９】図２に示す最適化計算ステップでは、メモ
リ１８に上述のようにして保存された動作データおよび
物理データを使って、目的関数設定ステップで設定され
た目的関数を最小化する最適化計算を行う。この最適化
計算では３次元数理モデルを使う必要があるため、まず
それについて説明する。以下では、一例として、投球動
作を行う側の上肢の数理モデルを用いて説明する。

【００４０】上肢運動において、肩関節以降の部位の運
動は、肩関節の軌道のみの影響を受けるので、肩関節よ
り体幹側の運動は、肩関節の軌道表現でブラックボック
ス化できる。図４のように、この肩関節の軌道の制御
は、ボールを投げる側の肩関節と反対側の股関節の３自
由度の並進運動とこの股関節を中心とする２自由度の回
転運動によって行える。図５は、ボールをリリースする
前の数理モデルに変数を付加したものである。各局所座
標系は、ＤＨ記法に基づいて設定している。ただし、関
節軸は各局所座標系のｘ軸に一致するように定義してい
る。

【００４１】図５に示すθ０，θ１およびθ２は、肩関
節位置の軌道制御における、ワールド座標系（Ow-xyz）
のｘ軸，ｙ軸およびｚ軸方向への並進運動の変数で、θ
３およびθ４は回転運動についての変数である。上腕や
前腕、手はを剛体近似し、ボールは球状の剛体としてお
り、リリース前は投げる側の手に固定された状態で、リ
リース後は上肢から分離した状態でモデル化している。

【００４２】肩関節の３自由度については、θ５が水平
位内転・外転の変数、θ６は外転・内転の変数、θ７は
内旋・外旋の変数である。肘関節については、θ８が屈
曲・伸展の変数で、θ９は回内・回外の変数である。手
関節については、θ１０が橈屈・尺屈の変数で、θ１１
は背屈・掌屈の変数である。ｉ局所座標系が変数θｉを
定義するとしたとき、ｉ局所座標系で座標表現された位
置をｉ−１局所座標系での表現に変換する４×４行列を
Ａｉとする。ただし、ｉ＝０のときはワールド座標系で
の表現に変換する。また、ＡＢはボールに関するＢ局所
座標系を１１局所座標系での表現に変換する定数行列と
する。このときＴｉ＝Ａ０Ａ１…Ａｉはｉ局所座標系で
座標表現された位置をワールド座標系での表現に変換す
る。

【００４３】図５のように、上腕の質量をｍ０、慣性テ
ンソルをＪ０、７局所座標系での重心の位置ベクトルを
ｒ０（￣）、前腕の質量をｍ１、慣性テンソルをＪ１、
９局所座標系での重心の位置ベクトルをｒ１（￣）、手
の質量をｍ２、慣性テンソルをＪ２、１１局所座標系で
の重心の位置ベクトルをｒ２（￣）、ボールの質量をｍ
Ｂ、慣性テンソルをＪＢ、Ｂ局所座標系での重心の位置
ベクトルをｒＢ（￣）とし、重力加速度ベクトルをｇ＝
（０，０，−ｇ，０）とするとき、リリース前のLagran
ge運動方程式は以下のようになる。なお、以下の式で
は、各ベクトルは、「￣」（上線）で示す。

【００４４】

【数３】

【００４５】

【数４】

【００４６】

【数５】

【００４７】また、リリース後のLagrange運動方程式は
以下のようになる。

【００４８】

【数６】

【００４９】

【数７】

【００５０】

【数８】

【００５１】ただし、ｉ＝０，１，２のときは、τ_iは
並進力を表わし、ｉ＝３，…，１１のときはトルクを表
わす。τ５はマイナスのときが水平位外転方向、プラス
のときが水平位内転方向のトルクで、τ６はプラスのと
きが内転方向、マイナスが外転方向のトルクで、τ７は
プラスのときが外旋方向、マイナスが内旋方向のトルク
である。τ８はプラスのときが伸展方向、マイナスが屈
曲方向のトルクで、τ９はプラスのときが回外方向、マ
イナスが回内方向のトルクを表わす。τ１０はマイナス
のときが橈屈方向、プラスが尺屈方向のトルクで、τ１
１はプラスのときが背屈方向、マイナスが掌屈方向のト
ルクである。トルク値の算出は、数３〜数８のLagrange
運動方程式に基づく逆ダイナミクス計算を利用する。リ
リースポイントは、オーバーハンドスローイングの場
合、ボールを持った状態で投球動作を行ったときに、ボ
ールの速度が垂直下方向に成分を有し、かつボールの水
平速度が最大となる位置としている。また、ボールのリ
リース前後では運動方程式系が変るので、運動方程式系
を切り替えて使用する。リリース後のボールについて
は、抗力のみを考慮したNewton運動方程式に従うものと
した。

【００５２】このとき、目的関数は前述の基本項目で構
成される場合、関節角またはトルクに関する数９に示す
（汎）関数として定義される。

【００５３】

【数９】

【００５４】ただし、Θ（ｔ）＝（θ５（ｔ），…，θ
１１（ｔ））である。最適化計算はこの目的関数最小化
するΘ（ｔ）を求めることに相当し、準ニュートン法や
遺伝的アルゴリズムを用いることで計算できる。準ニュ
ートン法の場合、Θ（ｔ）をたとえばスプライン関数の
空間に限定し、節点で離散化し、節点の微小変動に対す
る目的関数の変動量から微係数を算出する。探索ベクト
ルの算出はセカント法とWolfe の条件を組み合わせた形
で行い、へシアン計算はC.G.Broyden 、R.Fletcher、D.
Goldfalb、D.F.Shannoによる公式（ＢＦＧＳ公式）を用
いて行うことができる。この処理の流れを図６に示す。
ただし、ｋ回目のイタレーションのΘ（ｔ）をΘｋと
し、ヘシアンはＨｋとしている。

【００５５】遺伝的アルゴリズムを用いる場合も、同様
に、Θ（ｔ）をスプライン関数の空間に限定して、節点
の位置を遺伝子とすればよい。ただし、これらの最適化
計算の結果算出された解は、解空間全体での大域的な最
適性が保証されていないため、正確には準最適解であ
る。一般的に最適性の証明は数学的に非常に困難な場合
が多く、逆に証明できる場合の方が希である。したがっ
て、最適理論では準最適解をもって最適解とする場合が
多く、また、準最適解で実用上はほとんど問題がない。

【００５６】全身の３次元数理モデルも基本的は、上肢
の場合と同様に行うことができる。この場合は身体の基
準位置を定め、その基準点によって全身の位置制御を行
う。この位置制御は並進３自由度、回転３自由度の計６
自由度で行うことができる。また、身体の各関節の自由
度はモデルの近似度に依存して決まるが、たとえば、上
肢を７自由度、下肢６自由度、頸椎を３自由度、腰椎を
３自由度の合計３８自由度のモデルで構成することがで
きる。各身体部位を剛体近似して、前述の上肢の場合と
同様に、適当に変数を定義すればLagrange運動方程式を
導出することができる。しかしながら、足が地面に接し
ているため、接地拘束条件を導入する必要がある。その
ような接地拘束条件の最も簡単なものは、１点接地の場
合であるが、この場合足に対するモーメントの発生が起
こらないため、モデルとしてはかなり粗い。しかし、面
接地の場合は、極端に難しくなるため、その中間の拘束
条件として、足にサンプル点を何点か設け、その各点に
対して独立に地面からの反力と摩擦力（動摩擦と静止摩
擦）による拘束条件を入れる（多点接地拘束条件と呼
ぶ）。また、両手などの協調動作の場合には、協調拘束
条件を入れる必要がある。これは、両手の相対位置が固
定されていることから、幾何的な拘束条件として導入す
ることができる。

【００５７】全身を対象とした最適化計算についても、
上肢の場合と同様に行うことができる。ただし、身体部
位毎に異なる目的関数を定義した場合には、全体目的関
数を最小化することになる。このような計算を一気に行
うことは計算時間上の困難が伴うため、身体各部位に定
義された目的関数を最小化する最適化計算を繰り返すこ
とで、近似的な全体目的関数の最小化を図ることもでき
る。

【００５８】最適化計算ステップでの計算結果、すなわ
ち最適動作データはデータ保存手段すなわちメモリ１８
に保存される。もし、計算選択ステップで動作編集計算
が選択されると、図２に示す動作編集計算ステップが実
行される。この動作編集計算ステップでは、メモリ１８
に保存された動作データに対して時間方向への伸張また
は短縮計算，誤差除去計算，動作変更計算および動作合
成計算を行う。時間方向への伸張や短縮計算は、前述の
極座標表示した時系列データを各データ毎独立の１次元
の時系列データとみなして、各１次元時系列データをス
プライン補間等の補間関数を用いて連続関数化して、そ
の連続関数から、必要時刻のデータをサンプリングする
ことで行うことができる。また、誤差除去計算について
は、長さに関する誤差と経度や緯度等の角度に関する誤
差に分離して実行すると効果的である。そのためには、
動作データとしてはたとえば局所極座標表示されたもの
を用いればよい。

【００５９】身体等の動作を対象としているので、長さ
に関する誤差については、固定長の骨格と可変長の骨格
に分類し、固定長の骨格については、基準長を元の３次
元時系列データから算出して、基準長を超過したり、不
足している場合に強制的にその長さに変更することで誤
差修正を行う。可変長の場合は、３次元時系列データを
用いて長さに関する統計処理を行って棄却域を算出し、
棄却域のデータを強制変更することで誤差修正を行う。
ただし、可変長の骨格は、たとえば背骨などのように実
際は小さな骨が複数で構成されているものを、３次元動
作計測の際に動作データのサンプルポイントを少なくし
たために生じた近似誤差によるもので、近似の度合を上
げれば必要なくなる。角度については、予め高周波変動
を起こさないと分かっている時間領域に対してフィルタ
処理を施すことで、誤差を除去する。これは、時間領域
全体渡ってフィルタ処理を施すと、動作として重要な高
周波成分までも除去されてしまうのを防ぐためである。

【００６０】動作変更計算については、動作変更を行い
たい部位の時系列データ（動作データ）に対して、変更
領域と変更値を指定し、それを時間方向への伸張または
短縮計算と同様に、変更値を通るように補間して連続関
数化し、その連続関数から必要な時刻のデータをサンプ
リングすることで実現することができる。また、フーリ
エ変換を施して、周波数空間でのデータに変換して、周
波数空間で前述と同様の操作を行い、それを逆変換する
ことでも行うことができる。

【００６１】動作合成計算は全身に対する複数の動作デ
ータを合成して１つの動作データにする場合と、身体部
位によって異なる動作データを合成して、１つの全身の
動作データにする場合とに分けられる。前者について
は、各動作データを時間方向への伸張または短縮計算と
同様に連続化し、それらを一定の比率、または時間に依
存した可変な比率で足し合わせることで実現できる。後
者については、身体部位毎に与えられた動作データを、
それぞれ時間方向への伸張または短縮計算と同様に連続
化し、その連続化した動作データから、指定フレーム数
のサンプル点を選択して、ｌつの全身の動作データとす
る。これは、たとえば身体の局所部位に対する最適化計
算を行った結果を、最適化計算を行わなかった身体部位
の動作データと動作合成計算をして、全身の動作データ
する場合に用いることができる。

【００６２】このようにして実行される動作編集計算ス
テップでの計算結果はメモリ１８に保存される。もし、
計算選択ステップでダイナミクス計算が選択されると、
図２に示すダイナミクス計算ステップが実行される。こ
のダイナミクス計算ステップでは、３次元数理モデルか
ら導出したLagrange方程式（たとえば、数３〜数８な
ど）に基づいて、メモリ１８に保存された動作データお
よび物理データから、順ダイナミクス計算や逆ダイナミ
クス計算を行い、関節角やトルク値の時間変化を数値計
算する。ただし、計算結果はメモリ１８に保存されるた
め、順ダイナミクス計算で必要なトルクの時間変化とし
ての動作データは、それ以前に既に実行されてメモリ１
８に保存された逆ダイナミクス計算結果からも得ること
ができる。

【００６３】順ダイナミクスの数値計算方法としては、
単純な差分法のほか、線型多段階法やテーラー法などを
使用すれば計算できる。逆ダイナミクス計算の場合は、
サンプルデータをスプライン関数などを用いて２階以上
微分可能な連続関数で表現して、その連続関数から１階
および２階の導関数を求め、それらの関数を用いること
で、各時刻におけるトルク値を算出できる。前述のよう
に、計算結果はメモリ１８に保存される。

【００６４】もし、計算選択ステップで運動学習制御シ
ミュレーションが選択されると、図２に示す運動学習制
御シミュレーションステップが実行される。運動学習制
御シミュレーションステップは、メモリ１８に保存され
た上述の動作データを学習する場合、どの時刻のデータ
を用いるのが最適なのかをシミュレーションするもので
ある。つまり、動作の指導、特にスポーツ動作の指導を
する場合、学習する動作の経過状態（初期姿勢やリリー
ス時の姿勢など）を示すことがよく行われる。指導者は
経験と勘によって、この経過状態を適当に選んで指導
し、学習者はこの経過状態から全体の動作を学習してい
く。運動学習制御シミュレーションステップでは、この
ような学習モデルに基づいて、メモリ１８に保存された
動作データ、特に、最適化計算ステップでの計算結果の
最適動作データを学習する上で最適な経過状態の選択を
行う。

【００６５】この選択は脳の運動学習制御モデルに依存
するが、実際の仕組みについては現在も結論は出ておら
ず、したがって、この実施例ではそれに関連した仮説に
よる選択方法について示す。物を掴むというような２点
間の到達問題では、「人間の手先の軌道は２点間を結ん
だ直線を描く。」という２点間の到達仮説がある。この
仮説は、言い換えると、人間は日常的な速度で２点間を
結ぶ運動を行う場合、直線的に補間した軌跡を描くとも
いえる。経過状態による動作の学習の過程では、まず、
実際の動作速度よりもかなり遅いスピードの経過状態間
を結ぶ運動として全体の動作が把握され、徐々に本来の
動作スピードに移行していくはずである。そこで前述の
仮説を「日常的な速度で２点間を結ぶ作用点（手先な
ど）の軌跡は直線的である。」と拡張解釈した仮説に基
づいて、特に、作用点の軌跡に注目すると経過状態の選
択問題は次のような問題に定式化できる。

【００６６】「与えられた閾値の誤差範囲内で、最適化
計算ステップでの計算結果として得られる作用点の空間
中の軌跡を、最初と最後の点を含むの分割点を結ぶ直線
による折れ線で近似した場合に、最も少ない分割点の個
数と分割点の位置を求める。同じ分割点数の場合は、誤
差の小さい方を選択する。」この問題は、たとえば、確率的な最適化方法、たとえば
遺伝的アルゴリズムやシミュレーティッド・アニーリン
グ等を用いることによって解くことができる。

【００６７】具体的には、遺伝的アルゴリズムを用いる
場合には、まず、最初と最後の点を含む分割点数の初期
個数を決定しておく。分割点として選択できる点の個数
の最大値は最適化計算での離散化数なので、離散化数を
ビット表現したときのビット数と分割点数とを乗じたビ
ット数の遺伝子を用意する。この遺伝子表現をもつ個体
を考え、各個体の持つ遺伝子による折れ線近似をしたと
きの誤差値（たとえば関数空間におけるマックス距離な
ど）を目的関数値として、通常行われるように、交配と
淘汰、突然変異の繰り返しによる最適化の収束計算を行
う。この収束結果が最初に与えられた誤差の閾値の範囲
内にある個体があれば、それらの個体のうち最も誤差の
小さいものが解となる。ない場合は、分割点数の初期個
数を増し、上記操作を繰り返して分割点を求める。

【００６８】また経過状態の別の選択方法としては、動
作を遂行する上でキーとなる重要な関節は行う動作毎に
決まっているので、その関節のトルクグラフにおける極
値部分を経過状態として選択するという方法もある。何
故ならば、トルクグラフにおける極値部分は、トルクの
発生のタイミングやトルクの抑制のタイミングを示して
いるからである。このような関節としては、たとえば投
動作の場合であれば、投げる側の上肢の肩関節や股関節
などが挙げられる。

【００６９】運動学習制御シミュレーションステップで
の算出結果として得らる経過状態のデータ、つまり最初
に述べた空間中の作用点の軌跡を折れ線で最適近似した
場合であれば、最適分割点の時刻とそれに対応する動作
データは、メモリ１８に保存される。なお、運動学習制
御シミュレーションステップにおいて、最初に述べた空
間中の作用点の軌跡を折れ線での最適近似解を求める際
に遺伝的アルゴリズムを用いる場合で、メモリ１８に保
存された動作データで動作が類似のものがあるときに
は、その保存されたサンプリング時刻を基に分割点の初
期個数と初期個体を決定すれば、収束時間の短縮化が図
れる。

【００７０】上述の運動学習制御シミュレーションステ
ップの後、コンピュータ１２は、学習到達度判定計算ス
テップを実行する。この学習到達度判定計算ステップで
は、メモリ１８に保存されたモデル（手本）の動作デー
タに対する学習者の動作の到達度を算出する。到達度は
メモリ１８に保存された学習者の動作データと、運動学
習制御シミュレーションステップで算出してメモリ１８
に保存された手本となる動作データから選択された経過
状態のデータとの比較計算によって算出する。

【００７１】比較計算としては、経過状態の動作データ
と、この経過状態の選択時刻に対応した学習者の動作デ
ータとの差の２乗を全ての選択時刻について求め、その
和を各関節や先端部位および作用点毎に算出する。この
和と予め定めた閾値との差から、各関節や先端部位およ
び作用点の学習到達度を定量的または定性的に決定す
る。また、各関節や先端部位、作用点毎に算出した和を
全て加算した全体和を求め、同様に予め定めた全体和に
対する閾値との差から全身の動作としての学習到達度を
定量的または定性的に決定する。

【００７２】学習補助計算ステップは、メモリ１８に保
存された手本の動作データを動作学習する上で学習者の
動作のどこに問題があるのかを算出する。学習到達度判
定計算ステップと同様に、手本の動作データの経過状態
のデータと、この経過状態の選択時刻に対応した学習者
の動作データとの差の２乗値を全ての選択時刻について
各関節や先端部位および作用点毎に算出する。各関節や
先端部位および作用点毎に２乗値が最大値をとる時刻を
求め、その時刻に対応した経過状態を最も修正すべき身
体形態とする。また、その時刻で最大となった各関節や
先端部位および作用点を修正事項とし、逆キネマティク
スを用いて、どの関節をどれぐらい曲げれば（伸ばせ
ば）経過状態に近づくかを求める。

【００７３】このようにして、コンピュータ１２は、操
作者の設定に応じて、最適化計算ステップ，動作編集計
算ステップ，ダイナミクス計算ステップ，運動学習制御
シミュレーションステップ，学習到達度判定計算ステッ
プ，および学習補助計算ステップの任意の計算を実行
し、その結果をディスプレイ１６（図１）に可視表示す
る。このとき、コンピュータ１２は、キーボード１４か
らの操作者による入力に基づいて、「動作表示」，「グ
ラフ表示」または「同時表示」を選択する。

【００７４】すなわち、動作表示ステップでは、コンピ
ュータ１２は、メモリ１８に保存された動作データや最
適動作データを、同様にメモリ１８に保存されている身
体等のデータ（身体形状データや、身体の骨格先端部や
関節部、および用具の特徴を表わす位置で構成される骨
格形状データ）を用いて、３次元コンピュータグラフィ
ックス技術によって、人間の動作として認識できる形に
ディスプレイ１６上に可視化表示する。

【００７５】なお、身体形状データを用いる場合、最初
に特徴点による骨格構造を定義しておく。この骨格構造
に身体形状データを各骨格毎にグルーピングし、骨格の
動き（変換）に合せて、身体形状データを動かす。この
グルーピングはバインディングともいう。図７はバイン
ディングを模式的に示したものである。骨格構造データ
の動きは、前述のように時系列データとして与えられる
ので、可視化される動きは各時刻（フレーム）毎の骨格
構造の姿勢状態が、身体形状データが伴う場合は身体形
状を含めた姿勢状態が表示され、これが連続的に行われ
ることにより、動作として認識できる。

【００７６】また、身体形状以外にも、骨格構造自体を
スティック状の形状で表示したり、骨格の周囲に簡単な
形状（たとえば楕円球やスプライン閉曲面等）を生成し
てシンボリックに表示しても、動作としての可視化は行
える。特に、身体形状と骨格構造が一致していない場合
は、骨格構造を強制的に身体形状へバインディングする
と、骨格が本来あるべき位置とずれるので、スティック
表示やシンボリック表示の方が動作として正しく認識で
きる。

【００７７】また、図８や図９に示すように、関節や先
端部位、作用点の軌跡線（図８ではボールの軌跡線）や
骨格の軌跡面の表示（図９では手の骨格の軌跡面）を同
時表示すると、学習者は全体の動作における局所部位の
動きの把握が容易になる。軌跡先の場合は、指定部位の
指定時間の範囲の動作データを補間接続した曲線を表示
すればよい。また、軌跡面の場合は図９のように骨格線
とその骨格の端点の軌跡線を同時表示してもよいし、補
間曲面を算出して表示してもよい。

【００７８】さらに、メモリ１８に保存された運動学習
制御シミュレーションステップでの算出結果である経過
状態のデータ、つまり、最適化サンプリング時刻におけ
る動作データと、元の動作データまたは学習者の動作デ
ータとを重複表示することもできる。重複表示方法はコ
ンピュータグラフィックス技術を用いるならば、可視化
するときにも用いる３次元空間に両方の身体形状データ
を存在させてレンダリングすればよい。また、カメラ方
向を合せて、別の３次元空間に個々の身体形状データを
存在させてレンダリングを行い、その結果を２次元画像
合成しても重複表示は可能である。その際、経過状態の
データを半透明表示したり、経過状態のデータと学習者
の動作データの表示色を異なるものにするとより解り易
い。

【００７９】また、このような動作表示ステップにおい
て、動作表示に合せて、学習到達度判定計算ステップで
の結果をレンダリング結果にテキストで合成することに
よって表示したり、動作データの表示色によって到達度
を示すことができる。また、学習補助計算ステップの結
果は、修正すべき経過状態の表示色を異なるものにし、
さらに修正事項として挙げられた身体部位にマーキング
表示をし、同時に内容をレンダリング結果と合成表示す
ることで学習者に示すことができる。これによって、学
習者に対する動作の学習ポイントを可視化表示すること
ができる。

【００８０】そして、ウインドウ管理技術を用いること
によって、複数の動作データを同時に表示することが可
能となる。その際、それらの動作データ間で時刻を合せ
ておけば同期表示も可能となる。また、１つの動作デー
タのうちサンプリングした時刻における姿勢状態と元の
動作データとの重複表示や、ステレオ立体表示技術を導
入すれば、より認識のし易い可視化表示が行える。

【００８１】グラフ表示ステップでは、メモリ１８に保
存された各種データ、特に動作データなどからグラフを
生成して表示する。生成するグラフは、解析上特に重要
な、関節角，角速度，角加速度，関節トルクの時間変
化，先端部や用具の位置，速度，加速度等の時間変化等
である。単独の動作データのグラフの他、１つのグラフ
系に複数の動作データのグラフを生成することで、複数
の動作間での比較が行えるようにする。また、複数の動
作データ間の差分データによるグラフ生成も行う。

【００８２】グラフ表示ステップでは、動作表示ステッ
プでの表示と連動して、現在表示されている動作が、グ
ラフのどの部分であるか明示すると、より理解や認識を
深めることができる。たとえば、図１０のように左の動
作状態に合せて、現在時刻を示す黒太線がグラフ中を移
動するように表示すればよい。なお、学習到達度判定計
算ステップおよび学習補助計算ステップでの計算に使用
する学習者のデータは、学習者の履修過程で３次元動作
計測ステップで動作計測を行って動作データを生成すれ
ば、随時その学習者の学習到達度や修正すべき身体形
態、修正事項の算出を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例を示す構成図である。

【図２】図１実施例におけるコンピュータによる身体等
の動作解析可視化表示の動作を示すフロー図である。

【図３】カメラキャリブレーション用物体の説明図であ
る。

【図４】上肢の３次元数理モデルの説明図である。

【図５】変数付きの上肢の３次元数理モデルの説明図で
ある。

【図６】最適化計算の処理の流れの説明図である。

【図７】骨格構造への身体形状のバインでィングの説明
図である。

【図８】動作データと軌跡線の同時表示の説明図であ
る。

【図９】動作データと軌跡面の同時表示の説明図であ
る。

【図１０】同期的に表示される動作データとグラフの説
明図である。

【符号の説明】

１０ …身体動作解析可視化装置１２ …コンピュータ１４ …キーボード１６ …ディスプレイ１８ …メモリ２０，２６ …カメラ装置２２ …レーザスキャナ２４ …レーザ照射装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】３次元空間における身体等の動きを計測し
て動作データを生成する３次元動作計測手段、３次元空間における身体等の形状を測定して形状データ
を生成する形状測定手段、前記形状データを用いて身体等の物理データを計算する
物理データ計算手段、目的関数を設定する目的関数設定手段、前記動作データおよび前記物理データと前記目的関数と
を用いて最適化計算を実行して最適動作データを生成す
る最適化計算手段、および前記３次元動作計測手段によ
って生成された前記動作データおよび前記最適化計算手
段によって生成した前記最適動作データを身体等の一連
の動作として表示する動作表示手段を備える、身体動作
解析可視化装置。
【請求項２】前記目的関数設定手段は最適化を行うべき
項目およびその項目に対する重み付け付け係数を設定す
る、請求項１記載の身体動作解析可視化装置。
【請求項３】前記目的関数設定手段は、身体等の指定関
節部位に掛かるトルクの時間関数の２乗の時間積分に関
する項と、身体等の指定関節部位に掛かるトルクの時間
関数の導関数の２乗の時間積分に関する項と、身体等の
指定関節部位に掛かるトルク量の制限に関する罰則項
と、身体等の指定関節部位の可動範囲の制限に関する罰
則項と、動作の目的に対する達成効果の罰則項との重み
付け線型和の目的関数を設定する、請求項２記載の身体
動作解析可視化装置。
【請求項４】前記動作データ，前記形状データ，前記物
理データおよび前記最適動作データを保存するデータ保
存手段をさらに備える、請求項１ないし３のいずれかに
記載の身体動作解析可視化装置。
【請求項５】データ保存手段に保存されたデータをグラ
フ表示するグラフ表示手段をさらに備える、請求項４記
載の身体動作解析可視化装置。
【請求項６】前記グラフ表示手段は、前記動作表示手段
で表示されている一連の動作の時刻に対応して前記グラ
フ中のデータ位置を明示する手段を含む、請求項５記載
の身体動作解析可視化装置。
【請求項７】前記データ保存手段に保存された前記動作
データに対して動作編集計算を実行して新たな動作デー
タを生成する動作編集手段をさらに備える、請求項４な
いし６のいずれかに記載の身体動作解析可視化装置。
【請求項８】前記動作編集計算手段は、前記動作データ
の時間方向への伸張または短縮計算，誤差除去計算，動
作変更計算および動作合成計算を行って前記新たな動作
データを生成する、請求項７記載の身体動作解析可視化
装置。
【請求項９】データ保存手段に保存された前記動作デー
タと前記物理データを用いてダイナミクス計算を行い、
計算結果を前記データ保存手段に保存するダイナミクス
計算手段をさらに備える、請求項４ないし８のいずれか
に記載の身体動作解析可視化装置。
【請求項１０】前記データ保存手段に保存された前記動
作データに対して、動作学習する上で最適な動作中の身
体等の形態および時刻を算出し、算出結果を前記データ
保存手段に保存する運動学習制御シミュレーション手段
をさらに備える、請求項４ないし９のいずれかに記載の
身体動作解析可視化装置。
【請求項１１】前記表示手段は、前記運動学習制御シミ
ュレーション手段で算出された動作学習する上で最適な
動作中の身体の形態をさらに表示する、請求項１０記載
の身体動作解析可視化装置。
【請求項１２】前記運動学習制御シミュレーション手段
で算出しかつ前記データ保存手段に保存された動作学習
する上で最適な動作中の身体等の形態と、前記データ保
存手段に保存された前記動作データとの比較計算を行
い、比較計算結果から学習到達度を算出する学習到達度
判定手段をさらに備える、請求項１０または１１記載の
身体動作解析可視化装置。
【請求項１３】前記表示手段は前記学習到達度判定手段
の算出結果を表示する、請求項１２記載の身体動作解析
可視化装置。
【請求項１４】前記運動学習制御シミュレーション手段
で算出しかつ前記データ保存手段に保存された動作学習
する上で最適な動作中の身体等の形態と、前記データ保
存手段に保存された前記動作データとの比較計算を行
い、比較計算結果から修正すべき前記身体等の形態およ
び修正事項を算出する学習補助手段をさらに備える、請
求項４ないし１３のいずれかに記載の身体動作解析可視
化装置。
【請求項１５】前記表示手段は前記学習補助手段で算出
した修正すべき身体等の形態と修正事項をさらに表示す
る、請求項１４記載の身体動作解析可視化装置。
【請求項１６】前記表示手段は前記データ保存手段に保
存された複数の動作データを同時に身体動作として表示
する、請求項４ないし１５のいずれかに記載の身体動作
解析可視化装置。
【請求項１７】前記表示手段は前記データ保存手段に保
存された動作データの軌跡線と可視化された身体動作を
同時に表示する、請求項４ないし１６のいずれかに記載
の身体動作解析可視化装置。
【請求項１８】前記表示手段は前記データ保存手段に保
存された動作データの軌跡面と可視化された身体動作を
同時に表示する、請求項４ないし１７のいずれかに記載
の身体動作解析可視化装置。