JPH11339065A - Ｖｒモーション生成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ＣＧデータからのモーションベース動作デー
タ生成が可能とし、あらかじめ動作パターンが予測でき
ないようなインターラクティブシステムにおいてもモー
ションベースの動作データが生成可能となり、モーショ
ンベースの適用範囲が広がるＶＲモーション生成装置を
提供する。 【解決手段】 コンピュータグラッフィクスにより構築
されるバーチャルリアリティ空間内で動く制御対象オブ
ジェクトの運動モデルを有限ストロークを有するモーシ
ョンベース１５の運動モデルへ変換する運動モデル変換
手段を具備するＶＲモーション生成装置１１において、
制御対象オブジェクトは動的オブジェクトであり、そし
て、運動モデル変換手段は、該制御対象動的オブジェク
トの運動モデルを有限ストロークを有するモーションベ
ースの運動モデルへ変換する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ＶＲ（バーチャル
リアリティ）モーション生成装置であり、特に、ＣＧ
（コンピュータグラッフィクス）映像と合せてモーショ
ンベースを動作させるシュミレーションライドシステム
におけるモーションベースのモーションデータ生成方式
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ＣＧ映像と合わせモーションベー
スを動作させるシュミレーションライドシステム、例え
ばフライトシュミレータ、において、モーションベース
の動き、つまりモーションデータを作成するには、その
ＣＧ映像を見ながら人間がダイレクトにモーションを動
作させ動きを教示していた。（例えば、実際にモーショ
ンベースを動かしその動作を教示するダイレクト教示、
モーションベースのモデルを動作させ教示するオフライ
ン教示、モーションベースの各軸の速度、位置変化を実
際に数値入力して動作教示を行なうＮＣ教示等があ
る。）

【０００３】従来の技術では、いずれの方法においても
モーションベース主体の教示方式であって、あくまで人
間の感性にゆだねる部分がほとんどであるため、専門家
の技術を必要とし、膨大な費用と工数が費やされてい
た。また、近年ＣＧ技術の進歩により映像もＣＧ化さ
れ、そのためシナリオ固定システム（制御対象動的オブ
ジェクト（飛行機や車など）の動作パターンがあらかじ
め規定されているシステム、ノンインターラクティブシ
ステム）からイベントによりシナリオが変わるシステム
（ハンドル操作等に対応して制御対象動的オブジェクト
の動作パターンが変化するシステムで、動作パターンが
予測困難なシステム、インターラクティブシステム）へ
移行しつつある。このインターラクティブシステムにお
いては、動作パターンが予測困難であるため、動作パタ
ーンが規定されているとの前提にて可能となる従来技術
では、モーションベースの動作教示ができないという問
題点が発生していた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、ＣＧ
データからのモーションベース動作データ生成が可能と
し、あらかじめ動作パターンが予測できないようなイン
ターラクティブシステムにおいてもモーションベースの
動作データが生成可能となり、モーションベースの適用
範囲が広がるＶＲモーション生成装置を提供することで
ある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、コンピュータ
グラッフィクスにより構築されるバーチャルリアリティ
空間内で動く制御対象オブジェクトの運動モデルを有限
ストロークを有するモーションベースの運動モデルへ変
換する運動モデル変換手段を具備するＶＲモーション生
成装置において、前記制御対象オブジェクトは動的オブ
ジェクトであり、そして、前記運動モデル変換手段は、
該制御対象動的オブジェクトの運動モデルを有限ストロ
ークを有するモーションベースの運動モデルへ変換する
ＶＲモーション生成装置である。

【０００６】また、本発明は、上記運動モデル変換手段
は、制御対象動的オブジェクトの運動モデルの座標デー
タをモーションベースの運動モデルの座標データへ変換
するＶＲモーション生成装置である。

【０００７】そして、本発明は、上記運動モデル変換手
段は、リアルタイムに変換する変換手段であるＶＲモー
ション生成装置である。

【０００８】更に、本発明は、インターラクティブシス
テムであるシュミレーションライドシステムに使用され
るＶＲモーション生成装置である。

【０００９】また、本発明は、上記制御対象動的オブジ
ェクトの運動モデル描写のための座標データを抽出する
手段と、抽出された座標データから制御対象動的オブジ
ェクトのＶＲ空間内の速度変化を算出する手段と、時刻
毎の制御対象動的オブジェクト自身の姿勢変化を算出す
る手段と、を備えるＶＲモーション生成装置である。

【００１０】そして、本発明は、算出された速度変化を
制御対象動的モデルへ固定したオブジェクト座標系の各
軸成分へ分解しオブジェクト座標系の各軸の速度変化量
を算出する手段と、算出された速度変化量にスケーリン
グをかけて実際に動作させるモーションベースの有限ス
トローク内動作量へ変換する手段と、を備えるＶＲモー
ション生成装置である。

【００１１】更に、本発明は、算出された制御対象動的
オブジェクト自身の姿勢変化を制御対象動的オブジェク
トに固定したオブジェクト座標系の各軸の回転量に変換
する手段と、変換された回転量にスケーリングをかけて
実際に動作させるモーションベースの有限ストローク内
動作量へ変換する手段と、を備えるＶＲモーション生成
装置である。

【００１２】また、本発明は、上記運動モデル変換手段
にて算出されたモーションベースの動作データに対しデ
ータの周波数成分を指定周波数にてカットする手段と、
モーションベースのメカ機構を考慮したモーションベー
スのモーションデータを生成可能とする手段と、を備え
るＶＲモーション生成装置である。

【００１３】

【発明の実施の形態】本発明の発明の実施の形態を説明
する。本発明のＶＲモーション生成装置の一実施例につ
いて、図１〜図７により説明する。図１は、本実施例の
ＶＲモーション生成装置を用いるシュミレーションライ
ドシステムの一例の説明図である。図２は、映像系出力
座標データの一例の説明図である。図３は、映像系出力
フォーマットの説明図である。図４は、モーション制御
装置の一例の説明図である。図５は、有限ストロークを
持つモーションベースでの動作の実施機構の一例の説明
図である。図６は、実施機構における逆変換式の一例の
説明図である。図７は、モデル実施フローの一例の説明
図である。

【００１４】本実施例のＶＲモーション生成装置を用い
るシュミレーションライドシステムの構成の一例は、図
１に示すように、映像装置１１、プロジェクタ１２、ス
クリーン１３、モーションベース制御装置１４、モーシ
ョンベース１５、ＬＡＮ１６、入力装置１７等からな
る。

【００１５】映像装置１１は、イベントによりシナリオ
が変わるシステム（ハンドル操作等により制御対象動的
オブジェクトの動作パターンが変化するシステムで、動
作パターンが予測困難なインターラクティブシステ
ム。）におけるデータ映像（ＣＧ等による映像）を記憶
する。プロジェクタ１２は、データ映像を映像装置１１
から受け、スクリーン１３へ映像を映し出す。スクリー
ン１３は、映像を映し出す。モーションベース制御装置
１４は、モーションベース１５の動作等を制御する。モ
ーションベース１５は、人を乗車させる。ＬＡＮ１６
は、モーションベース制御装置１４と映像装置１１とを
接続しており、データのやり取りが可能となっている。
入力装置１７は、乗車する人に操作される。これによ
り、データ映像は、映像装置１１からスクリーン１３へ
プロジェクタ１２を使用して映し出す。モーションベー
ス１５に乗車する人間は、スクリーン１３に映し出され
るコンテンツに従って入力装置１７を操作すると、イン
タラクティブ性を持つことができる。

【００１６】映像装置１１は、映像を開始すると、映像
に制御対象動的オブジェクト（つまり、モーションベー
ス１５に乗車する人間は、このオブジェクトに乗車して
いると仮定してのコンテンツとなっている。）をＶＲ空
間内に描くために、そのＶＲ空間上の姿勢位置データを
制御し、ＶＲ空間上に制御対象オブジェクトを描く。そ
の時の座標データΣｏｉの一例を図２に示す。映像装置
１１は、時系列的（時刻ｉ２１、時刻ｉ＋１、２２）に
図２に示すＶＲ座標系Σｖｒの座標データ（姿勢、位
置）を作り出すことになる。このデータを時系列に取り
出し、第３図に示すＶＲ空間座標データ３１に変換し、
映像装置１１からＬＡＮ１６に出力する。ＶＲ空間座標
データ３１は、図３（ａ）に示すように、映像周期とＶ
Ｒ座標データからなり、そして、ＶＲ座標データは、図
３（ｂ）に示すように、姿勢データ（Ｎｖｘ、Ｎｖｙ、
Ｎｖｚ、Ａｖｘ、Ａｖｙ、Ａｖｚ）と位置データ（Ｐｖ
ｘ、Ｐｖｙ、Ｐｖｚ）とからなる。ＶＲ空間座標データ
３１がＬＡＮ１６に出力され、モーション制御装置１４
により受信される。

【００１７】モーション制御装置１４は、図４に示すＬ
ＡＮ１６とのＩ／ＦをつかさどるＭＣＰ（マンマシンコ
ントロールプロセッサー）４１とモーション制御をリア
ルタイムに制御するＲＣＰ（リアルタイムコントロール
プロセッサー）４２の処理系に別れており、それを割り
込み機能付きのＤＰＲＡＭ４４にて結合する構成となっ
ている。

【００１８】まず、ＶＲ空間座標データをＭＣＰ４１の
ＬＡＮ制御系４３にて受信すると、ＬＡＮ制御系４３
は、ＲＣＰ４２に渡すためＤＰＲＡＭ４４のエリアにコ
マンドを書き（）ＲＣＰ４２が認識できるように割り
込みをかける。（）割り込みがＲＣＰ４２にかかる
と、ＲＣＰ４２のハンドラ４０が動作し、モーションを
制御するＭＣＬ制御４５にデータを渡す。ＭＣＬ制御４
５では、モーションベースが起動可能状態にあるかどう
か判断し、起動可能状態にあれば時間制御４７（サーボ
制御）の定期起動を行なうためのトリガを与える外部ク
ロック処理４６を起動する。（Ａ）外部クロック処理４
６は、１フレーム毎の周期（映像装置が１フレーム表示
するための時間間隔）毎に時間制御４７を起動し、以下
の制御を行なうことによりＶＲ空間座標データを図５に
一例を示す機構モデルを有するモーションベースのモー
ションデータを作成し、それを指令値として動作させる
ことによりモーションベースの動作を実現する。

【００１９】時間制御４７では、時刻ｉと時刻ｉ＋１の
ＶＲ空間座標データ２１、２２を取り込む。このときの
データの定義は、次の通りである。 Σｖｒ：ＶＲ空間座標系（ワールド座標系） Σｏｉ：制御対象動的オブジェクト座標系（時刻ｉ） Ｐｖｉ＝（Ｐｖｘｉ，Ｐｖｙｉ，Ｐｖｚｉ）：制御対象
オブジェクト座標系の原点位置データベクトル（時刻
ｉ） Ａｖｉ＝（Ａｖｘｉ，Ａｖｙｉ，Ａｖｚｉ）：制御対象
オブジェクト座標の進行方向ベクトル（時刻ｉ） Ｎｖｉ＝（Ｎｖｘｉ，Ｎｖｙｉ，Ｎｖｚｉ）：制御対象
オブジェクト座標の法線方向ベクトル（時刻ｉ） ただし、ΣｏｉのＸ軸はＮｖｉと一致し、ΣｏｉのＺ軸
はＡｖｉと一致する。

【００２０】上記の制御対象動的オブジェクト座標系の
原点位置データベクトルＰｖｉを使用すると、速度ベク
トルＶｉは、（式−１）により算出できる。

【数１】 また、時刻ｉの制御対象オブジェクト座標系Σｏｉの同
時変換行列Ａｉは、（式―２）となる。

【数２】 そして、時刻ｉの制御対象オブジェクト座標系Σｏｉか
ら時刻ｉ＋１の座標系Σｏｉ＋１への同次変換行列をＢ
ｉ＋１とすると、（式―３）となる。

【数３】 ただし、Ａｉ￣は、Ａｉの逆行列であり、そして、Ｏｖ
ｉ（Ｏｖｘｉ，Ｏｖｙｉ，Ｏｖｚｉ）はオリエンタルベ
クトルであり、Ｎｖｉ×Ａｖｉ（外積ベクトル）であ
る。

【００２１】次に（Ｎｖｉ＋１，Ｏｖｉ＋１，Ａｖｉ＋
１）から制御対象オブジェクトの姿勢データ、つまり、
ロール（ｒｏｔ（Ｚ，ＲＲｖｉ＋１））、ピッチ（ｒｏ
ｔ（Ｙ，ＰＰｖｉ＋１））、ヨー（ｒｏｔ（Ｘ，ＹＹｖ
ｉ＋１））への変換式を、（式ー４）に記述する。

【数４】 ただし、Ｃｒｒ＝ｃｏｓ（ＲＲｖｉ＋１）、Ｓｒｒ＝ｓｉｎ（ＲＲｖｉ＋１） Ｃｐｐ＝ｃｏｓ（ＰＰｖｉ＋１）、Ｓｐｐ＝ｓｉｎ（ＰＰｖｉ＋１） Ｃｙｙ＝ｃｏｓ（ＹＹｖｉ＋１）、Ｓｙｙ＝ｓｉｎ（ＹＹｖｉ＋１）

【００２２】ここで、両辺に左からｒｏｔ（Ｚ，ＲＲｖ
ｉ＋１）￣をかけると

【数５】 上記式より、ＲＲｖｉ＋１、ＰＰｖｉ＋１、ＹＹｖｉ＋
１について、算出することができる。 −Ｓｒｒ＊（Ｎｖｘｉ＋１）＋Ｃｒｒ＊（Ｎｖｙｉ＋
１）＝０ ∴ＲＲｖｉ＋１＝ｔａｎ￣［（Ｎｖｙｉ＋１）／（Ｎｖ
ｘｉ＋１）］−Ｓｐｐ＝Ｎｖｚｉ＋１ Ｃｐｐ＝Ｃｒｒ＊（Ｎｖｘｉ＋１）＋Ｓｒｒ＊（Ｎｖｙ
ｉ＋１） ∴ＰＰｖｉ＋１＝ｔａｎ￣［−（Ｎｖｚｉ＋１）／
｛（Ｃｒｒ＊（Ｎｖｘｉ＋１）＋Ｓｒｒ＊（Ｎｖｙｉ＋
１）｝］ −Ｓｙｙ＝−Ｓｒｒ＊（Ａｖｘｉ＋１）＋Ｃｒｒ＊（Ａ
ｖｙｉ＋１） Ｃｙｙ＝−Ｓｒｒ＊（Ｏｖｘｉ＋１）＋Ｃｒｒ＊（Ｏｖ
ｙｉ＋１） ∴ＹＹｖｉ＋１＝ｔａｎ￣［｛−Ｓｒｒ＊（Ａｖｘｉ＋
１）＋Ｃｒｒ＊（Ａｖｙｉ＋１）｝／｛Ｓｒｒ＊（Ｏｖ
ｘｉ＋１）−Ｃｒｒ＊（Ｏｖｙｉ＋１）｝］

【００２３】以上により、制御対象動的オブジェクトの
位置姿勢データよりモーションベースにて動作すべき位
置姿勢データが算出できるが、これはあくまで動作スト
ロークがＶＲ空間内の制御対象動的オブジェクトと等価
な場合のみ実行できる。ここでは、図５に示すような有
限ストロークを持つモーションベースでの動作を違和感
なく実現するため、下記変換方式を有する運動モデルに
てモーションデータへ変換し、最後に変換後の各軸指令
データについて、図５に示す機構を動作させるため、図
６（ａ）〜図６（ｃ）に示す解析図を用いて後述する逆
変換式でボールスクリューの値に変換し、これを図４に
示す時間制御４７のサーボ指令により、実物動作を実現
する。基本とする運動モデルの考え方は、速度感覚につ
いては有限ストローク機構のモーションベースでは視覚
（映像）または聴覚（サウンド）そして接触感（風等）
でしか感じることはできないため、加速度および重力効
果を利用することによりモーションベース乗車者の没入
感を高めるモデルとする。

【００２４】図６（ａ）〜図６（ｃ）に示す解析図を用
いて、逆変換式を説明する。まず、Ｐ１の座標系への変
換（Ｐ１をシート座標から見る）は、Ｘ−Ｙ及びＹ−Ｚ
平面の斜影を考えると、図６（ａ）に示すように、以下
のようになる。（Ｐｉｔｃｈの影響はない。） Ｘ´＝Ｘ＋Ｌｓ＊ｃｏｓｐ Ｚ´＝Ｚ−Ｌｓ＊ｓｉｎｐ ｒ´＝ｒ （Ｍ２、Ｍ３の配置によりメカのＲｏｌｌ、
Ｐｉｔｃｈの回転中心はＰ１となる） ｐ´＝ｐ （Ｍ２、Ｍ３の配置によりメカのＲｏｌｌ、
Ｐｉｔｃｈの回転中心はＰ１となる） 次に、Ｌ２及びＬ３について解析すると、図６（ｂ）に
示すように求めることができる。更に、Ｘ−Ｚ平面の斜
影を行うと、図６（ｃ）に示すようになる。したがっ
て、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４について、以下のようにし
て算出される。 Ｌ２＝ＳＱＲ［｛Ｌｂ（１−ｃｏｓｒ）／ｓｉｎα｝²
＋（Ｚ−Ｌｓ＊ｓｉｎｐ＋Ｌｂ＊ｓｉｎｒ）²］ Ｌ３＝ＳＱＲ［｛Ｌｂ（１−ｃｏｓｒ）／ｓｉｎα｝²
＋（Ｚ−Ｌｓ＊ｓｉｎｐ−Ｌｂ＊ｓｉｎｒ）²］ Ｌ１＝ＳＱＲ［｛（Ｌｂ（１−ｃｏｓｒ）／ｓｉｎα）
ｃｏｓα−Ｌａ（１−ｃｏｓｐ）｝²＋（Ｚ−Ｌｓ＊ｓ
ｉｎｐ＋Ｌａ＊ｓｉｎｐ）²］ Ｌ４＝Ｌｃ−［Ｘ＋Ｌｓ＊ｃｏｓｐ＋｛Ｌｂ（１−ｃｏ
ｓｒ）／ｓｉｎα｝ｃｏｓα］

【００２５】次に、Ｓｕｒｇｅ動作、Ｈｅａｖｅ動作及
びＳｗａｙ動作への変換モデル、機構補正モデル（Ｓｗ
ａｙ補正、Ｓｕｒｇｅ補正）並びにフィルタリング補正
モデルについて、説明する。 （１） Ｓｕｒｇｅ動作への変換モデル Ｓｕｒｇｅ動作はモーションベースの前後動作であり、
この動きがモーションベース乗車者の前後方向の加速度
感につながることから、制御対象オブジェクトの加速度
を以下の（式−５）から求め、そして、有限ストローク
とするために（式―６）のスケーリングを行ない、動作
ストロークと速度の算出を行うことができる。 Ａｘｉ＝ｄ²（｜（Ｐｘｉ＋１）−Ｐｘｉ｜）／ｄｔ²−−−（式―５） ΔＳｘｉ＝（Ｌｘ／２）＊（Ａｘｉ／Ａｘｍａｘ）−−−−（式―６） ただし、Ａｘｉ＞Ａｘｍａｘのとき、Ａｘｉ＝Ａｘｍａ
ｘとする。 Ｖｘｉ＝ｄ（｜（Ｐｘｉ＋１）−Ｐｘｉ｜）／ｄｔ Ａｘｉ：制御対象オブジェクトのＶＲ上のＳｕｒｇｅ軸
加速度（時刻ｉ） ΔＳｘｉ：Ｓｕｒｇｅ軸動作量（時刻ｉ） Ｖｘｉ：Ｓｕｒｇｅ軸移動速度（時刻ｉ） Ｌｘ：Ｓｕｒｇｅ軸最大動作ストローク Ａｘｍａｘ：Ｓｕｒｇｅ軸許容最大加速度 Ｐｘｉ：制御対象オブジェクトの位置データ（Ｘ成分、
時刻ｉ） （２） Ｈｅａｖｅ動作への変換モデル Ｈｅａｖｅ動作はモーションベースの上下動作であり、
この動きがモーションベース乗車者の上下方向の加速度
感につながることから、制御対象オブジェクトの加速度
を以下の（式−７）から求め、そして、有限ストローク
とするために（式―８）のスケーリングを行ない、動作
ストロークと速度の算出を行うことができる。 Ａｙｉ＝ｄ²（｜（Ｐｙｉ＋１）−Ｐｙｉ｜）／ｄｔ²−−−（式―７） ΔＳｙｉ＝（Ｌｙ／２）＊（Ａｙｉ／Ａｙｍａｘ）−−−−（式―８） ただし、Ａｙｉ＞Ａｙｍａｘのとき、Ａｙｉ＝Ａｙｍａ
ｘとする。 Ｖｙｉ＝ｄ（｜（Ｐｙｉ＋１）−Ｐｙｉ｜）／ｄｔ Ａｙｉ：対象制御オブジェクトのＶＲ上のＨｅａｖｅ軸
加速度（時刻ｉ） ΔＳｙｉ：Ｈｅａｖｅ軸動作量（時刻ｉ） Ｖｙｉ：Ｈｅａｖｅ軸移動速度（時刻ｉ） Ｌｙ：Ｈｅａｖｅ軸最大動作ストローク Ａｙｍａｘ：Ｈｅａｖｅ軸許容最大加速度 Ｐｙｉ：制御対象オブジェクトの位置データ（Ｙ成分、
時刻ｉ） （３）Ｓｗａｙ動作への変換モデル Ｓｗａｙ動作はモーションベースの左右動作であり、こ
の動きがモーションベース乗車者の左右方向の加速度感
につながることから、制御対象オブジェクトの加速度を
以下の（式−９）から求め、そして、有限ストロークと
するために（式―１０）のスケーリングを行ない、動作
ストロークと速度の算出を行うことができる。 Ａｚｉ＝ｄ²（｜（Ｐｚｉ＋１）−Ｐｚｉ｜）／ｄｔ²−−（式―９） ΔＳｚｉ＝（Ｌｚ／２）＊（Ａｚｉ／Ａｚｍａｘ）−−−（式―１０） ただし、Ａｚｉ＞Ａｚｍａｘのとき、Ａｚｉ＝Ａｚｍａ
ｘとする。 Ｖｚｉ＝ｄ（｜（Ｐｚｉ＋１）−Ｐｚｉ｜）／ｄｔ Ａｚｉ：対象制御オブジェクトのＶＲ上のＳｗａｙ軸加
速度（時刻ｉ） ΔＳｚｉ：Ｓｗａｙ軸動作量（時刻ｉ） Ｖｚｉ：Ｓｗａｙ軸移動速度（時刻ｉ） Ｌｚ：Ｓｗａｙ軸最大動作ストローク Ａｚｍａｘ：Ｓｗａｙ軸許容最大加速度 Ｐｚｉ：制御対象オブジェクトの位置データ（Ｚ成分、
時刻ｉ） （４）機構補正モデル１（Ｓｗａｙ補正） メカ機構によっては上記変換モデルが適用できないケー
スが発生する場合があり、そのときに使用する機構補正
モデルの一例を示す。まず、メカにＳｗａｙ軸動作機構
がないケースでは、Ｓｗａｙ量△ＹｏをＲｏｌｌ軸の回
転量Ｒｏへ補正する。座標の位置をＰ、Ｒｏｌｌ軸回転
中心からＰまでの長さをＬｏとすると、Ｙｏ＝Ｌｏ＊Ｒ
ｏであるため、ロール補正量△Ｒｏを（式−１１）より
求め、Ｒｏｌｌ軸の回転量Ｒｏに加える。 △Ｒｏ＝△Ｙｏ／Ｌｏ−−−−−−−−（式−１１） これにより、左右方向の加速度感は、Ｒｏｌｌ軸の回転
量Ｒｏを△Ｒｏ増加させて実現する。なお、Ｌｏを大き
くすると、ロール補正量△Ｒｏを小さくすることができ
る。 （５）機構補正モデル２（Ｓｕｒｇｅ補正） メカ機構により上記変換モデルが適用できないケースが
発生した場合の機構補正モデル２を示す。メカにＳｕｒ
ｇｅ軸動作機構がないケースでは、Ｓｕｒｇｅ量△Ｘｏ
をＰｉｃｈ軸の回転量Ｐｏへ補正する。座標の位置を
Ｐ、Ｐｉｃｈ軸回転中心からＰまでの長さをＬｏとする
とＸｏ＝Ｌｏ＊Ｐｏであるため、ピッチ補正量△Ｐｏを
（式−１２）より求め、Ｐｉｔｃｈ軸の回転量Ｐｏに加
える。 △Ｐｏ＝△Ｘｏ／Ｌｏ−−−−−−−−（式−１２） これにより、前後方向の加速度感は、Ｐｉｔｃｈ軸の回
転量Ｐｏを△Ｐｏ増加させて実現する。なお、Ｌｏを大
きくすると、ピッチ補正量△Ｐｏを小さくすることがで
きる。 （６）フィルタリング補正モデル 動作が映像からのデータを上記モデルに従い変換した場
合、動作が過激になってしまうケースがある。この場合
に、動作をスムーズにするためのローパスフィルタモデ
ルを用意する。本モデルに採用するローパスフィルタモ
デルの一例を、以下に記述する。なお、Ｓは遅れを示
す。 １＋ＴＬ＊Ｓ／（１＋α＊ＴＬ＊Ｓ）−−−−−−−（式−１３） Ｆ（Ｓ）＝｛（１＋ＴＬ＊Ｓ）／（１＋αＬ＊ＴＬ＊Ｓ）｝＊ ｛（１＋Ｔｆ＊Ｓ）／（１＋αｆ＊Ｔｆ＊Ｓ）｝−−（式―１４） ここでαＬ、αｆ＜１．０の時進み系 このローパスフィルタモデルを採用すると、高周波成分
のカットが可能となり、動作が過激になる部分をカット
することが可能となり、動作をスムーズにすることがで
きる。

【００２６】上記モデルの実施ブロック図の一例を第７
図に示す。ワールド座標（Ｗｏｒｌｄ Ｃｏｏｒｄｉｎ
ａｔｅｓ）７１、イメージ座標（Ｉｍａｇｅ Ｃｏｏｒ
ｄｉｎａｔｅｓ）７２、ワールド座標への変換（Ｔｒａ
ｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎｔｏ ｗｏｒｌｄ ｃｏ
ｏｄｉｎａｔｅ）７３、モーションベース座標への変換
（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎｔｏ Ｍｏｔｉ
ｏｎ−Ｂａｓｅ ｃｏｏｄｉｎａｔｅ）７４、加速度変
換（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ａｃｃｅｌ
ｅｒａｔｉｏｎ）７５、スケーリング（Ｓｃａｌｅｉｎ
ｇ Ｒｅｖｉｓｉｏｎ）７６、フィルタ制御（Ｆｉｌｔ
ｅｒ Ｃｏｎｔ）７７、サーボデータ変換（Ｔｒａｎｓ
ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｏ Ｄａｔａ）７８、サ
ーボコントロール（Ｓｅｒｖｏ Ｃｏｎ）７９等からな
る。そして、イメージ座標７２は、まずワールド座標へ
の変換７３となり、そして、ワールド座標７１とでモー
ションベース座標への変換７４となり、加速度変換７５
され、そして、スケーリング７６され、更に、フィルタ
制御７７され、サーボデータ変換７８となり、サーボコ
ントロール７９となる。

【００２７】

【発明の効果】本発明によれば、ＣＧデータからのモー
ションベース動作データ生成が可能となるため、あらか
じめ動作パターンが予測できないようなインターラクテ
ィブシステムにおいてもモーションベースの動作データ
が生成可能となり、モーションベースの適用範囲が広が
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施例のＶＲモーション生成装置を用いるシ
ュミレーションライドシステムの一例の説明図。

【図２】映像系出力座標データの一例説明図。

【図３】映像系出力フォーマットの一例の説明図。

【図４】モーション制御装置の一例の説明図。

【図５】有限ストロークを持つモーションベースでの動
作の実施機構の一例の説明図。

【図６】実施機構における逆変換式の一例の説明図。

【図７】モデル実施フローの一例の説明図。

【符号の説明】

１１ 映像装置 １２ プロジェクタ １３ スクリーン １４ モーションベース制御装置 １５ モーションベース １６ ＬＡＮ １７ 入力装置 ４０ ハンドラ ４１ ＭＣＰ ４２ ＲＣＰ ４３ ＬＡＮ制御系 ４４ ＤＰＲＡＭ ４５ ＭＣＬ制御 ４６ 外部クロック処理 ４７ 時間制御（サーボ制御） ７１ ワールド座標 ７２ イメージ座標 ７３ ワールド座標への変換 ７４ モーションベース座標への変換 ７５ 加速度変換 ７６ スケーリング ７７ フィルタ制御 ７８ サーボデータ変換 ７９ サーボコントロール

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 坂入 浩 茨城県土浦市神立町502番地 株式会社日 立製作所機械研究所内 (72)発明者 乙母 正美 千葉県習志野市東習志野７丁目１番１号 日立京葉エンジニアリング株式会社内 (72)発明者 清野 憲二 千葉県習志野市東習志野７丁目１番１号 日立京葉エンジニアリング株式会社内 (72)発明者 加藤 実 千葉県習志野市東習志野７丁目１番１号 日立京葉エンジニアリング株式会社内

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 コンピュータグラッフィクスにより構築
   されるバーチャルリアリティ空間内で動く制御対象オブ
   ジェクトの運動モデルを有限ストロークを有するモーシ
   ョンベースの運動モデルへ変換する運動モデル変換手段
   を具備するＶＲモーション生成装置において、 前記制御対象オブジェクトは動的オブジェクトであり、
   そして、前記運動モデル変換手段は、該制御対象動的オ
   ブジェクトの運動モデルを有限ストロークを有するモー
   ションベースの運動モデルへ変換することを特徴とする
   ＶＲモーション生成装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載のＶＲモーション生成装置
   において、 上記運動モデル変換手段は、制御対象動的オブジェクト
   の運動モデルの座標データをモーションベースの運動モ
   デルの座標データへ変換することを特徴とするＶＲモー
   ション生成装置。
3. 【請求項３】 請求項１又は２に記載のＶＲモーション
   生成装置において、上記運動モデル変換手段は、リアル
   タイムに変換する変換手段であることを特徴とするＶＲ
   モーション生成装置。
4. 【請求項４】 請求項１〜３のいずれか１項に記載のＶ
   Ｒモーション生成装置において、 インターラクティブシステムであるシュミレーションラ
   イドシステムに使用されることを特徴とするＶＲモーシ
   ョン生成装置。
5. 【請求項５】 請求項１〜４のいずれか１項に記載のＶ
   Ｒモーション生成装置において、 上記制御対象動的オブジェクトの運動モデル描写のため
   の座標データを抽出する手段と、抽出された座標データ
   から制御対象動的オブジェクトのＶＲ空間内の速度変化
   を算出する手段と、時刻毎の制御対象動的オブジェクト
   自身の姿勢変化を算出する手段と、を備えることを特徴
   とするＶＲモーション生成装置。
6. 【請求項６】 請求項５記載のＶＲモーション生成装置
   において、 算出された速度変化を制御対象動的モデルへ固定したオ
   ブジェクト座標系の各軸成分へ分解しオブジェクト座標
   系の各軸の速度変化量を算出する手段と、算出された速
   度変化量にスケーリングをかけて実際に動作させるモー
   ションベースの有限ストローク内動作量へ変換する手段
   と、を備えることを特徴とするＶＲモーション生成装
   置。
7. 【請求項７】 請求項５又は６に記載のＶＲモーション
   生成装置において、 算出された制御対象動的オブジェクト自身の姿勢変化を
   制御対象動的オブジェクトに固定したオブジェクト座標
   系の各軸の回転量に変換する手段と、変換された回転量
   にスケーリングをかけて実際に動作させるモーションベ
   ースの有限ストローク内動作量へ変換する手段と、を備
   えることを特徴とするＶＲモーション生成装置。
8. 【請求項８】 請求項５〜７のいずれか１項に記載のＶ
   Ｒモーション生成装置において、 上記運動モデル変換手段にて算出されたモーションベー
   スの動作データに対しデータの周波数成分を指定周波数
   にてカットする手段と、モーションベースのメカ機構を
   考慮したモーションベースのモーションデータを生成可
   能とする手段と、を備えることを特徴とするＶＲモーシ
   ョン生成装置。