KR20090060755A - Method for building a human body model for human motion analysis - Google Patents

Method for building a human body model for human motion analysis Download PDF

Info

Publication number
KR20090060755A
KR20090060755A KR1020070127684A KR20070127684A KR20090060755A KR 20090060755 A KR20090060755 A KR 20090060755A KR 1020070127684 A KR1020070127684 A KR 1020070127684A KR 20070127684 A KR20070127684 A KR 20070127684A KR 20090060755 A KR20090060755 A KR 20090060755A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
human body
body model
zmp
ground reaction
variable dimension
Prior art date
Application number
KR1020070127684A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR100915606B1 (en
Inventor
김승수
김창환
나성권
유범재
Original Assignee
한국과학기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국과학기술연구원 filed Critical 한국과학기술연구원
Priority to KR1020070127684A priority Critical patent/KR100915606B1/en
Publication of KR20090060755A publication Critical patent/KR20090060755A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100915606B1 publication Critical patent/KR100915606B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/10Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • G06T9/001Model-based coding, e.g. wire frame

Abstract

A human model production method for human action analysis is provided to realize stable actions during unfolding, lifting up/down, and tilting actions, thereby being applicable to both large and small displays. A lot of location information of a body of a testee and a ground reaction force of the testee are obtained(S10). A human model is applied to one of the testee's actions, and each size of a figure is determined by using the location information(S40). A ZMP(Zero Moment Point) of the human model is calculated(S50). A substantial ZMP of the testee is calculated by using the ground reaction force(S60). The human model is compensated, so that an error between the ZMP of the human model and the substantial ZMP of the testee is minimized.

Description

인간동작분석을 위한 인체모델 생성방법{METHOD FOR BUILDING A HUMAN BODY MODEL FOR HUMAN MOTION ANALYSIS}METHODO FOR BUILDING A HUMAN BODY MODEL FOR HUMAN MOTION ANALYSIS

본 발명은 인간의 운동학적 동작을 분석하는데 사용되는 인체모델을 생성하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 휴머노이드 로봇이 인간의 운동학적 동작을 모방하는데 사용될 수 있는 인체모델을 생성하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for generating a human body model used to analyze human kinematic movements, and more particularly, to a method for generating a human body model that humanoid robot can be used to mimic human kinematic movements. will be.

휴머노이드 로봇은 외형에서 인간을 닯을 뿐만 아니라 그 동작도 인간과 유사한 로봇을 말한다. 이러한 휴머노이드 로봇은 인간과 비슷하게 움직이도록 인체의 외형적인 동작 뿐만 아니라 운동학적 동작도 모방하여야 한다.Humanoid robots not only look at humans in appearance but also act like humans. These humanoid robots must mimic not only the external movements of the human body but also the kinematic movements to move similarly to humans.

인간의 외형적 동작을 모방하기 위한 정보를 획득하는데는, 피실험자의 몸에 다수의 마커를 부착하고 이들 마커의 움직임으로 정보를 얻는 광학식 모션캡쳐 방법이 사용된다. 이 방법은 용이하게 인간의 동작을 획득할 수 있어 널리 사용되고 있다.In order to obtain information for mimicking the human's appearance, an optical motion capturing method is used in which a plurality of markers are attached to a test subject's body and information is obtained by the movement of these markers. This method is widely used because it can easily acquire human motion.

인간의 운동학적 동작을 모방하기 위한 정보를 획득하는데는, 인간의 무게중심점(Center of Mass, 이하 간단히 ‘COM’이라 한다)의 궤적이나 제로모멘트포인트(Zero Moment Point, 이하 간단히 ‘ZMP’라 한다)의 궤적을 분석할 필요가 있 다. 인간의 COM 궤적이나 ZMP궤적을 획득하기 위해서는 인체의 각 부분의 질량과 움직임을 측정할 수 있어야 한다. 이러한 이유로 인체를 근사적으로 몇 개의 부분으로 나누고 각 부분의 질량을 예측하는 인체모델 생성방법이 필요하다. 그러나, 인체를 구성하는 물질이 균일하지 않고, 인체의 각 부분의 밀도가 다르며, 사람마다 각 부분의 뼈와 근육의 비율이 또한 다르므로, 이러한 차이점들을 정확히 고려하기 위해서는 피실험자 개개인에 맞는 인체모델을 생성하여야 한다.In order to acquire information to mimic human kinematic movements, the trace of the center of mass (hereinafter simply referred to as 'COM') or the zero moment point (hereinafter referred to as 'ZMP') We need to analyze the trajectory of. In order to obtain a human COM or ZMP trajectory, it is necessary to measure the mass and movement of each part of the human body. For this reason, there is a need for a method of generating a human model that divides the human body into several parts and predicts the mass of each part. However, since the material constituting the human body is not uniform, the density of each part of the human body is different, and the ratio of bones and muscles of each part also varies from person to person, in order to accurately consider these differences, a human body model suitable for each subject is required. Must be created.

많은 연구자들이 여러 인체모델들을 제안하였다.Many researchers have proposed several human models.

하나반(E.P.Hanavan,“A mathematical model of the human body”, Report No. AMRLTR 64-102, AD-608-463. Ohio: Aerospace Medical Research Laboratories, October 1964.), 위든(M.R.Weadon, “The simulation of aerial movement: Ii. a mathematical inertia model of the human body”, Journal of Biomechanics, 1990, vol. 23, pp. 75-88), 하체(H.Hatze, “A mathematical model for the computational determination of parameter values of anthropometric segments”, Journal of Biomechanics, 1980, vol. 13, pp. 833-843), 젠슨(R.K.Jensen, “Estimation of the biomechanical properties of three body types using a photogrammic method”, Journal of Biomechanics, 1978, vol. 11, pp. 349-358) 등은 인체를 표현할 수 있는 모델들을 제안하였다. 그러나, 이들은 인체모델을 구성하는 각 부분의 크기를 결정하기 위해 수작업에 의존하였고, 자동적인 방법을 제안하지는 않았다.Hanvan (EPHanavan, “A mathematical model of the human body”, Report No. AMRLTR 64-102, AD-608-463. Ohio: Aerospace Medical Research Laboratories , October 1964.), Wieden (MRWeadon, “The simulation of aerial movement: Ii.a mathematical inertia model of the human body ”, Journal of Biomechanics , 1990, vol. 23, pp. 75-88), lower body (H.Hatze,“ A mathematical model for the computational determination of parameter values of anthropometric segments ”, Journal of Biomechanics , 1980, vol. 13, pp. 833-843), RK Jensen,“ Estimation of the biomechanical properties of three body types using a photogrammic method ”, Journal of Biomechanics , 1978, vol. 11, pp. 349-358) suggested models that can represent the human body. However, they relied on manual work to determine the size of each part of the human body model and did not suggest an automatic method.

자쇼스키(V.M.Zatsiorsky, Kinetics of Human Motion, Human Kinetics, Champaign, IL, USA, 2002.)는 100명의 남자를 대상으로 인체 각 부분의 관성특성을 측정하였다. 그는 인체 각 부분의 무게중심점(COM), 질량, 관성모멘트 등을 획득하였으나, 이는 피실험자들의 평균값이며 피실험자 개개인의 특징을 반영하기 어렵다.Zashosky (VMZatsiorsky, Kinetics of Human Motion , Human Kinetics, Champaign, IL, USA, 2002) measured the inertial characteristics of each part of the human body in 100 men. He acquired the center of gravity (COM), mass, and moment of inertia of each part of the human body.

포포비치 등(M.Popovic, A.Hofmann, and H.Herr, “Angular momentum regulation during human walking: biomechanics and control” in Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 2004, vol. 3, pp. 2405-2411.) 은 실제와 비슷한 인간의 질량 분포도를 측정하기 위한 인체모델을 개발하였다. 이들은 인체를 직접 측정하거나, 측정된 문헌을 참고한 데이터를 이용하였다. 그러나 이러한 측정 작업은 시간이 매우 많이 걸리는 작업이다.Popovic, M. Popovic, A. Hofmann, and H. Herr, “Angular momentum regulation during human walking: biomechanics and control” in Proc. Of IEEE Int. Conf. On Robotics and Automation , 2004, vol. 3, pp. 2405-2411.) Developed a human body model to measure the distribution of human masses. They measured the human body directly or used the data referring to the measured literature. However, this measurement is very time consuming.

언급된 종래의 인체모델들을 사용해 인체모델의 각 부분의 크기를 결정하는 작업은 시간이 많이 걸리고 복잡한 문제점이 있다. 또한, 피실험자의 인체모델이 아닌 평균 또는 표준 인체모델이 얻어지므로, 피실험자의 정확한 정보를 얻기 힘들다는 문제점도 있다. 따라서, 피실험자를 가장 잘 표현할 수 있는 인체모델을 만들 필요가 있고, 나아가 이러한 인체모델만으로 피실험자의 운동학적 동작의 ZMP를 쉽게 얻을 수 있는 인체모델이 필요하다.Determining the size of each part of the human body model using the conventional human body models mentioned is time-consuming and complicated. In addition, since an average or standard human model is obtained instead of the human model of the test subject, it is difficult to obtain accurate information of the test subject. Therefore, it is necessary to make a human body model that can best express the subject, and furthermore, a human body model that can easily obtain the ZMP of the kinematic behavior of the subject only by such a human body model is needed.

본 발명은 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 목적은 각 신체부분의 치수가 피실험자의 해당 신체부분의 치수를 비교적 정확하게 나타낼 수 있는 인체모델을 생성하는 방법을 제공하는 것이다.The present invention was devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a method for generating a human body model in which the dimensions of each body part can represent the dimensions of the corresponding body part of the subject relatively accurately.

위와 같은 목적 및 그 밖의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 인체모델 생성방법은, 복수개의 도형으로 구성되는 인체모델을 생성하는 방법이며, 피실험자의 동작중 일정 시간 간격마다 피실험자의 신체의 다수의 위치정보와 피실험자의 지면반력을 획득하는 단계; 피실험자의 동작중 하나에 인체모델을 적용하고 위치정보를 이용하여 상기 도형 각각의 치수를 결정하는 단계; 인체모델의 ZMP를 계산하는 단계; 지면반력을 이용하여 피실험자의 실제 ZMP를 계산하는 단계; 인체모델의 ZMP와 피실험자의 실제 ZMP 사이의 오차가 제약조건 내에서 최소로 되도록 인체모델을 보정하는 단계로 이루어진다.In order to achieve the above object and other objects, the human body model generating method of the present invention is a method for generating a human body model composed of a plurality of figures, a plurality of the subject's body at a predetermined time interval during the operation of the subject Acquiring the location information and the ground reaction force of the test subject; Applying a human body model to one of the subject's motions and determining the dimensions of each figure using position information; Calculating a ZMP of the human body model; Calculating the actual ZMP of the test subject using the ground reaction force; Compensating the human model so that the error between the ZMP of the human model and the actual ZMP of the test subject is minimized within the constraints.

도형의 치수 결정 단계는 도형의 고정치수 및 가변치수를 결정하는 단계를 포함하고, 인체모델 보정 단계는 오차가 제약조건 내에서 최소로 되도록 가변치수를 최적화하는 단계와, 최적화된 가변치수를 이용해 도형의 치수를 수정하는 단계를 포함한다.The dimensioning step of the figure includes determining fixed and variable dimensions of the figure, and the human body model correcting step includes optimizing the variable dimension so that the error is minimized within the constraint, and using the optimized variable dimension Modifying the dimensions of the.

가변치수 최적화 단계는 오차를 계산하는 단계와, 오차 계산시 사용된 가변치수가 제약조건을 만족하는지 확인하는 단계와, 제약조건을 만족하면 오차 계산시 사용된 가변치수를 상기 최적화된 가변치수로 치환하는 단계를 포함한다.The variable dimension optimization step includes calculating an error, checking whether the variable used in calculating the error satisfies the constraint, and if the constraint is satisfied, replacing the variable used in the error calculation with the optimized variable. It includes a step.

제약조건은 상기 인체모델의 상기 도형중 어느 하나의 가변치수가 상기 도형중 다른 하나의 가변치수보다 크거나 작은 조건일 수 있다.The constraint may be a condition in which the variable dimension of the figure of the human body model is larger or smaller than the variable dimension of the other of the figures.

인체모델의 도형은 구, 원기둥 및 직육면체 중 어느 하나이고, 고정치수는 원기둥의 길이, 직육면체의 가로 및 세로길이이고, 상기 가변치수는 구의 반지름, 원기둥의 반지름 및 직육면체의 높이이다.The figure of the human body model is any one of a sphere, a cylinder and a cube, and the fixed dimension is the length of the cylinder, the horizontal and vertical length of the cube, and the variable dimension is the radius of the sphere, the radius of the cylinder and the height of the cube.

위치정보 및 지면반력 획득 단계는 모션캡쳐시스템에서 행해질 수 있다. 지면반력 획득 단계는 모션캡쳐시스템에 지면반력측정기를 설치하고 상기 지면반력측정기로부터 지면반력을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.The position information and ground reaction acquiring step may be performed in the motion capture system. The ground reaction obtaining step may include installing a ground reaction meter in the motion capture system and obtaining ground reaction force from the ground reaction meter.

또한, 본 발명은, 복수개의 도형으로 구성되는 인체모델을 준비하는 단계; 모션캡쳐시스템에서 지면반력측정기 상에서 피실험자가 동작하는 도중 프레임마다 피실험자의 신체의 다수의 위치정보와 지면반력측정기로부터 피실험자의 지면반력을 획득하는 단계; 프레임마다 피실험자의 동작에 인체모델을 적용하고 위치정보를 이용하여 도형 각각의 고정치수와 가변치수를 결정하는 단계; 프레임마다 인체모델의 ZMP를 계산하는 단계; 프레임마다 지면반력을 이용하여 피실험자의 실제 ZMP를 계산하는 단계; 프레임의 총 수에 걸쳐 인체모델의 ZMP와 피실험자의 실제 ZMP 사이의 오차의 합이 제약조건 내에서 최소로 되도록 가변치수를 최적화하는 단계; 그리고 최적화된 가변치수를 이용해 상기 인체모델을 보정하는 단계로 이루어진다.In addition, the present invention comprises the steps of preparing a human body model consisting of a plurality of figures; Acquiring the ground reaction force of the test subject from the ground reaction force and a plurality of pieces of position information of the subject's body for each frame while the test subject is operating on the ground reaction gauge in the motion capture system; Determining a fixed dimension and a variable dimension of each figure by applying the human body model to the test subject's motion for each frame; Calculating the ZMP of the human body model for each frame; Calculating the actual ZMP of the test subject by using the ground reaction force for each frame; Optimizing the variable dimensions such that the sum of the errors between the ZMP of the human model and the actual ZMP of the subject over the total number of frames is minimized within the constraints; And calibrating the human body model using the optimized variable dimensions.

가변치수 최적화 단계는 오차의 합을 계산하는 단계와, 오차의 합 계산시 사용된 가변치수가 제약조건을 만족하는지 확인하는 단계와, 제약조건을 만족하면 오차의 합 계산시 사용된 가변치수를 최적화된 가변치수로 치환하는 단계를 포함한다.The variable dimension optimization step includes calculating a sum of an error, checking whether a variable dimension used when calculating the sum of an error satisfies a constraint, and optimizing the variable dimension used when calculating a sum of an error if the constraint is satisfied. And substituting the variable variable.

제약조건은 인체모델의 도형중 어느 하나의 가변치수가 도형중 다른 하나의 가변치수보다 크거나 작은 조건이다.The constraint is a condition where the variable dimension of one of the figures of the human body model is larger or smaller than the variable dimension of the other one of the figures.

도형은 구, 원기둥 및 직육면체 중 어느 하나이고, 고정치수는 원기둥의 길이와 직육면체의 가로 및 세로 길이이고, 가변치수는 구의 반지름, 원기둥의 반지름 및 직육면체의 높이이다.The figure is any one of a sphere, a cylinder and a cuboid, the fixed dimension is the length of the cylinder and the horizontal and vertical lengths of the cube, and the variable dimensions are the radius of the sphere, the radius of the cylinder and the height of the cube.

본 발명의 인체모델 생성방법에 의하면, 피실험자가 모션캡쳐시스템과 지면반력측정기에서 행하는 간단한 동작만으로 피실험자 개개인에 맞는 맞춤형 인체모델을 완성할 수 있다. 본 발명에 의해 생성된 인체모델을 이용하면 지면반력측정을 하지 않고도 피실험자의 여러 동작을 해석하기 위한 COM 궤적이나 ZMP 궤적 등을 용이하게 산출할 수 있다. 지면반력을 측정하기 위해 사용되는 지면반력측정기는 상당히 고가여서, 피실험자의 광범위한 동작을 해석하기 위해 넓게 설치하는 것은 상당히 어렵다. 그러나, 본 발명에 의한 인체모델을 사용하면, 모션캡쳐시스템에서 얻어지는 피실험자 동작의 마커데이터만으로 ZMP의 궤적이나 COM의 궤적을 용이하게 얻을 수 있다.According to the method for generating a human body model of the present invention, a test subject can complete a customized human body model for each subject by a simple operation performed by the motion capture system and the ground reaction force measuring instrument. Using the human body model generated by the present invention, it is possible to easily calculate a COM trajectory or a ZMP trajectory for analyzing various motions of the subject without measuring ground reaction force. The ground reaction force gauge used to measure ground reaction force is quite expensive, so it is quite difficult to install it widely to analyze the wide range of motion of the subject. However, if the human body model according to the present invention is used, the ZMP trajectory or the COM trajectory can be easily obtained using only the marker data of the test subject's motion obtained in the motion capture system.

이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 인체모델 생성방법에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a method for generating a human body model of the present invention.

본 발명은 복수개의 도형으로 구성되는 인체모델을 생성하는 방법을 제공한다. 본 발명의 인체모델을 구성하는 도형은 인체의 각 신체부분을 형상화한다. 이러한 도형의 치수를 결정함으로써 인체모델이 완성될 수 있다. 도형들의 최적 치수는 피실험자의 동작에 본 발명의 인체모델을 적용하고, 그 동작에 일치된 인체 모델의 ZMP를 구하고, 그 동작에서의 실제 ZMP와 비교하여 양자의 오차가 최소로 될 때에 얻어진다. 최적의 치수를 사용해 인체모델을 보정하여 인체모델이 완성된다.The present invention provides a method for generating a human body model composed of a plurality of figures. The figure constituting the human body model of the present invention shapes each body part of the human body. By determining the dimensions of the figure, the human body model can be completed. The optimal dimensions of the figures are obtained when the human body model of the present invention is applied to the subject's motion, the ZMP of the human body model conforming to the motion is obtained, and the error of both is minimized compared to the actual ZMP in the motion. The human body model is completed by calibrating the human body model using the optimal dimensions.

도 1은 본 발명의 인체모델 생성방법을 예시한 흐름도이다. 1 is a flowchart illustrating a method of generating a human body model of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 인체모델 생성방법은, 피실험자의 동작중 일정 시간 간격마다 피실험자의 신체의 다수의 위치정보를 획득하는 단계(S10)와 피실험자의 지면반력을 획득하는 단계(S20); 피실험자의 동작중 하나에 인체모델을 적용하는 단계(S30); 위치정보에 근거하여 도형 각각의 초기 치수를 결정하는 단계(S40); 인체모델의 ZMP와 피실험자의 실제 ZMP 사이의 오차가 제약조건 내에서 최소로 되도록 인체모델을 보정하는 단계를 포함한다. 도형의 치수 결정 단계는 도형의 고정치수와 가변치수를 결정하는 단계를 포함한다. 인체 모델 보정 단계는, 인체모델의 ZMP를 계산하는 단계(S50); 지면반력에 근거하여 피실험자의 실제 ZMP를 계산하는 단계(S60); 인체모델의 ZMP와 피실험자의 실제 ZMP 사이의 오차가 제약조건 내에서 최소인지 확인하는 단계(S70); 최소가 아닌 경우 도형의 치수를 수정하는 단계(S80)를 포함한다. 인체모델의 ZMP와 피실험자의 실제 ZMP 사이의 오차가 제약조건 내에서 최소로 되는 최적의 도형 치수가 얻어질 때 인체모델이 완성된다.Referring to FIG. 1, the method for generating a human body model of the present invention includes: obtaining a plurality of pieces of position information of a subject's body at predetermined time intervals during a subject's operation (S10) and obtaining a ground reaction force of the subject (S20). ; Applying a human body model to one of the subject's motions (S30); Determining an initial dimension of each figure based on the position information (S40); And calibrating the human model such that the error between the ZMP of the human model and the actual ZMP of the test subject is minimized within the constraints. Determining the size of the figure includes determining fixed and variable dimensions of the figure. The human body model correction step includes: calculating a ZMP of the human body model (S50); Calculating an actual ZMP of the test subject based on the ground reaction force (S60); Confirming whether an error between the ZMP of the human body model and the actual ZMP of the test subject is minimum within a constraint (S70); If not the minimum step of modifying the dimensions of the figure (S80). The anatomical model is completed when the optimal geometrical dimension is obtained such that the error between the ZMP of the anatomical model and the actual ZMP of the test subject is minimized within the constraints.

이하에서는 본 발명의 인체모델 생성방법의 각 과정을 설명한다.Hereinafter, each process of the method of generating a human body model of the present invention will be described.

인체의 모형화Modeling of the human body

도 2는 본 발명의 인체모델 생성방법에 채용되는 인체모형을 도시한다.Figure 2 shows a human body model employed in the method for generating a human body model of the present invention.

본 발명에 따른 인체모델(100)은 머리 부분(101), 목 부분(102), 윗몸통 부분(103), 위팔 부분(104), 아래팔 부분(105), 손 부분(106), 아랫몸통 부분(107), 윗다리 부분(108), 아랫다리 부분(109), 발 부분(110) 등의 10개의 신체부분으로 구성되며, 각 신체부분은 간단한 도형으로 단순화되어 있다. 머리 부분(101)과 손 부분(106)은 구로, 발 부분(110)은 직육면체로 단순화되고, 나머지 부분(목 부분(102), 윗몸통 부분(103), 위팔 부분(104), 아래팔 부분(105), 아랫몸통 부분(107), 윗다리 부분(108), 아랫다리 부분(109))은 원기둥으로 단순화된다.The human body model 100 according to the present invention includes a head portion 101, a neck portion 102, an upper body portion 103, an upper arm portion 104, a lower arm portion 105, a hand portion 106, and a lower torso. It consists of ten body parts, such as the part 107, the upper leg part 108, the lower leg part 109, and the foot part 110, and each body part is simplified by the simple figure. The head portion 101 and the hand portion 106 are simplified into spheres, the foot portion 110 is simplified into a cuboid, and the remaining portions (neck portion 102, upper torso portion 103, upper arm portion 104, lower arm portion) 105, lower body portion 107, upper leg portion 108, and lower leg portion 109 are simplified to cylinders.

각 신체부분의 밀도는 동일한 것으로 가정된다. 따라서, 각 신체부분의 구체적 치수를 결정하게 되면, 인체모델(100)의 각 신체부분의 질량을 구할 수 있을뿐만 아니라 나아가 이러한 인체모델(100)이 특정 동작을 할 때 인체모델(100)의 ZMP 또는 COM을 구할 수 있다.The density of each body part is assumed to be the same. Therefore, when the specific dimensions of each body part are determined, not only the mass of each body part of the human body model 100 can be obtained, but also the ZMP of the human body model 100 when the human body model 100 performs a specific operation. Or you can get COM.

인체 동작 획득Body movement acquisition

인체모델(100)을 적용하기 위한 인체의 여러 동작을 획득한다. 본 발명의 실시예에서는, 인체모델(100)을 적용하기 위한 인체 동작을 획득하기 위해, 모션캡쳐시스템을 이용한다.Acquire various motions of the human body for applying the human body model 100. In an embodiment of the present invention, to obtain a human body motion for applying the human body model 100, a motion capture system is used.

도 3은 인체 동작 획득을 예시한다. 인체 동작 획득은 모션캡쳐시스템과 지면반력측정기(force plate)(21, 22)를 이용하여 수행된다. 지면반력측정기(21, 22)는 모션캡쳐시스템 내에 설치된다. 피실험자가 지면반력측정기(21, 22) 상에서 연기를 하여, 모션캡쳐시스템을 통해 피실험자 동작(모션)을 획득한다.3 illustrates human body motion acquisition. Acquisition of the human body motion is performed by using a motion capture system and ground force plates 21 and 22. Ground reaction force measuring instruments (21, 22) are installed in the motion capture system. The test subject smokes on the ground reaction force measuring instruments 21 and 22 to obtain the test subject's motion (motion) through the motion capture system.

모션캡쳐시스템에서는, 피실험자의 신체의 다수의 표면에 마커(미도시)를 부 착하고, 피실험자가 동작할 때 마커로부터 얻어지는 위치정보(마커데이터)를 이용하여 도시된 바와 같은 인체의 동작(모션) 및 인체 각 부분의 위치정보가 얻어진다. 바람직하게는, 모션캡쳐시스템에 의해 각 동작이 측정되는 동시에 지면반력측정기에 의해 지면반력이 측정된다. 즉, 모션캡쳐시스템과 지면반력측정기(21, 22)는 동기화되어 있는 것이 바람직하다.In the motion capture system, a marker (not shown) is attached to a plurality of surfaces of the subject's body, and the human body's motion (motion) as shown by using position information (marker data) obtained from the marker when the subject is operating and Location information of each part of the human body is obtained. Preferably, the ground reaction force is measured by the ground reaction meter while each motion is measured by the motion capture system. That is, the motion capture system and the ground reaction force measuring instruments 21 and 22 are preferably synchronized.

피실험자는 2개의 지면반력측정기(21, 22) 상에서 연기한다. 피실험자는 양팔, 양다리, 몸통, 머리 등을 번갈아 흔들면서 피실험자 신체의 각 부분을 골고루 움직인다. 구체적으로, 지면반력측정기(21, 22) 상에 한발 또는 양발이 지지된 상태에서 피실험자의 신체 다른 부분이 모두 움직이도록 연기하는 것이 바람직하다.The test subject postponed on two ground reaction meters (21, 22). The test subject evenly moves each part of the test subject's body by shaking his arms, legs, trunk, and head. Specifically, it is preferable to postpone so that all other parts of the subject's body move while one or both feet are supported on the ground reaction force measuring instruments 21 and 22.

모션캡쳐시스템은 피실험자가 연기를 할 때 일정 시간마다 피실험자의 모션과 위치정보를 산출한다. 즉, 모션캡쳐시스템이 산출하는 하나의 모션을 일 프레임이라 할 때, 피실험자가 동작하는 동안 모션캡쳐시스템 일정 시간 간격마다 피실험자의 동작을 캡쳐하여 다수의 연속되는 모션을 산출한다. 이 실시예에서의 모션캡쳐시스템은, 1/120초 단위로 피실험자의 동작을 캡쳐하며, 예컨대 10초 동안 피실험자가 동작하면, 1200개의 프레임의 모션이 얻어진다. 또한, 상술한 바와 같이, 모션캡쳐시스템과 지면반력측정기가 동기화되어 있으므로, 모션캡쳐시시템의 매 프레임마다 피실험자의 모션의 획득과 지면반력의 획득이 실행된다.The motion capture system calculates the subject's motion and position information every predetermined time when the subject acts. That is, when one motion calculated by the motion capture system is one frame, a plurality of continuous motions are calculated by capturing the subject's motions at regular time intervals during the motion capture system during the subject's operation. The motion capture system in this embodiment captures the subject's motion in 1 / 120th of a second. For example, if the subject is operated for 10 seconds, 1200 frames of motion are obtained. Further, as described above, since the motion capture system and the ground reaction meter are synchronized, the motion of the test subject and the ground reaction are acquired every frame of the motion capture system.

인체모델의 적용Application of the human body model

피실험자의 모션 형상은 모션캡쳐시스템을 통해 얻어진 마커데이터로부터 획득된다. 상기 마커데이터에 근거하여 형성된 모션 형상에 인체모델(100)을 적용하 여, 피실험자의 각각의 동작 상황에서 인체모델(100)의 ZMP를 계산할 수 있다.The subject's motion shape is obtained from the marker data obtained through the motion capture system. By applying the human body model 100 to the motion shape formed based on the marker data, it is possible to calculate the ZMP of the human body model 100 in each operation situation of the test subject.

도 4는 모션캡쳐시스템에서 획득된 한 프레임의 모션에 인체모델(100)을 적용하는 예를 도시한다. 상세하게는, 도 4는 피실험자의 모션에 인체모델(100)의 좌측 위팔 부분(104) 및 아래팔 부분(105)을 적용하는 예를 도시한다.Figure 4 shows an example of applying the human body model 100 to the motion of one frame obtained in the motion capture system. In detail, FIG. 4 illustrates an example in which the upper left arm portion 104 and the lower arm portion 105 of the human body model 100 are applied to the motion of the test subject.

모션캡쳐시스템에서 얻어진 일 프레임의 모션 형상(11)의 위팔에는 어깨와 팔꿈치를 잇는 선과 동일한 방향으로 이 선 중심에 인체모델(100)의 위팔 부분(104)에 해당하는 원기둥의 중심선을 일치시킨다. 마찬가지로, 아래팔에는 팔꿈치와 손목을 잇는 선에 인체모델의 아래팔 부분(105)의 중심선을 일치시킨다.The upper arm of the motion shape 11 of one frame obtained by the motion capture system coincides with the center line of the cylinder corresponding to the upper arm portion 104 of the human body model 100 in the same direction as the line connecting the shoulder and elbow. Similarly, the lower arm is aligned with the centerline of the lower arm portion 105 of the human body model to the line connecting the elbow and the wrist.

또한, 모션캡쳐시스템에서 얻어진 일 프레임의 모션 형상(11)의 몸통 윗부분에는 목과 허리 중심을 잇는 선에 윗몸통 부분(103)의 원기둥의 중심을 일치시킨다. 모션 형상(11)의 몸통 아랫부분에는, 허리와 양 다리의 윗다리의 끝점을 잇는 선에 아랫몸통 부분(107)의 원기둥의 중심선을 일치시킨다. 모션 형상(11)의 윗다리에는, 윗다리 위쪽 끝점과 무릎을 잇는 선에 윗다리 부분(108)의 원기둥의 중심선을 일치시킨다. 모션 형상(11)의 아랫다리에는, 무릎과 발목을 잇는 선에 아랫다리 부분(109)의 원기둥의 중심선을 일치시킨다. 또한, 모션 형상(11) 중 머리와 양 손에는, 머리의 중심과 손의 중심에 인체모델의 머리 부분(101)과 손 부분(106)의 구의 중심을 일치시킨다.In addition, the upper part of the body of the motion shape 11 of one frame obtained by the motion capture system matches the center of the cylinder of the upper body part 103 to a line connecting the neck and waist center. In the lower part of the torso of the motion shape 11, the center line of the cylinder of the lower torso part 107 is matched with the line connecting the end point of the waist and the upper leg of both legs. In the upper leg of the motion shape 11, the center line of the cylinder of the upper leg part 108 coincides with the line which connects an upper end point with a knee. The lower leg of the motion shape 11 is made to match the centerline of the cylinder of the lower leg part 109 with the line which connects a knee and an ankle. In addition, the head and both hands of the motion shape 11 match the center of the sphere of the head 101 and the hand 106 of the human body model to the center of the head and the center of the hand.

인체모델의 신체부분의 치수 결정Determination of the dimensions of the body parts of the human body model

피실험자의 모션 획득시, 피실험자 신체 표면에 부착된 다수의 마커의 위치정보를 이용하여, 피실험자 신체의 각 부분의 길이를 알 수 있다. 또한, 피실험자 신체를 도형으로 단순화한 인체모델(100)의 각 신체부분을 구성하는 도형들의 일부 치수를 알 수 있다.When acquiring the subject's motion, the length of each part of the subject's body may be known using position information of a plurality of markers attached to the subject's body surface. In addition, it is possible to know some dimensions of figures constituting each body part of the human body model 100 in which the subject body is simplified into figures.

예컨대, 마커의 위치정보에 근거하여, 직육면체(발 부분(110))의 경우 가로길이와 세로길이가 결정될 수 있고, 원기둥(목 부분(102), 윗몸통 부분(103), 위팔 부분(104), 아래팔 부분(105), 아랫몸통 부분(107), 윗다리 부분(108), 아랫다리 부분(109))의 경우 길이가 결정될 수 있다. 즉, 원기둥의 길이와 직육면체의 가로 및 세로 길이와 같은 고정치수가 결정될 수 있다.For example, based on the positional information of the marker, in the case of a rectangular parallelepiped (foot portion 110), the horizontal length and the vertical length can be determined, and the cylinder (neck portion 102, upper body portion 103, upper arm portion 104). In the case of the lower arm portion 105, the lower trunk portion 107, the upper leg portion 108, and the lower leg portion 109, the length may be determined. That is, fixed dimensions such as the length of the cylinder and the horizontal and vertical lengths of the rectangular parallelepiped can be determined.

그러나, 구(머리 부분(101), 손 부분(106))의 반지름과, 원기둥(목 부분(102), 윗몸통 부분(103), 위팔 부분(104), 아래팔 부분(105), 아랫몸통 부분(107), 윗다리 부분(108), 아랫다리 부분(109))의 반지름과, 직육면체(발 부분(110))의 높이는 상기 마커데이터(피실험자 신체의 위치정보)로부터 피실험자의 특성에 부합하도록 결정될 수 없다. 따라서, 이러한 구의 반지름, 원기둥의 반지름, 직육면체의 높이 등은 상기 인체모델을 보정하기 위한 가변치수들이 된다. 이들 가변치수들은 상기 보정 단계(S60, S70)에 의해 피실험자의 특성에 맞도록 최적화되고 그러한 상태에서 각 신체부분의 치수가 결정됨으로써, 인체모델(100)이 완성된다.However, the radius of the sphere (head 101, hand 106) and the cylinder (neck 102, upper torso 103, upper arm 104, lower arm 105, lower torso) The radius of the portion 107, the upper leg portion 108, the lower leg portion 109, and the height of the cuboid (foot portion 110) may be determined from the marker data (position information of the subject body) to match the characteristics of the subject. Can't. Therefore, the radius of the sphere, the radius of the cylinder, the height of the cuboid, etc. become variable dimensions for correcting the anatomical model. These variable dimensions are optimized according to the characteristics of the test subject by the correction steps S60 and S70, and the size of each body part is determined in such a state, thereby completing the human body model 100.

인체모델의 ZMP 궤적 획득Acquisition of ZMP Trajectory of Human Body Model

상술한 바와 같이, 모션캡쳐시스템에서 획득된 일 프레임의 모션에 본 발명의 인체모델(100)을 적용한다. 그러면, 피실험자의 동작 중 어느 한 시점에 맞추어 인체모델(100)의 각 신체부분의 위치가 정해진다. 이 상태에서, 인체모델(100) 의 ZMP를 계산한다. 그러면, 피실험자의 동작 중 어느 한 시점에 해당하는 인체모델(100)의 ZMP가 계산된다.As described above, the human body model 100 of the present invention is applied to the motion of one frame obtained by the motion capture system. Then, the position of each body part of the human body model 100 is determined in accordance with any one point of the operation of the test subject. In this state, the ZMP of the human body model 100 is calculated. Then, the ZMP of the human body model 100 corresponding to any point in time of the test subject's operation is calculated.

부코브라토비치 등(M. Vukobratovic, B. Borovac)은 ZMP의 개념을 정리하고 ZMP를 구하는 식을 제안하였다(“Zero-moment point - thirty five years of its life”, Int. Journal of Humanoid Robotics, vol.1, pp.157-173, 2004) 제안된 방법을 사용하여, 본 발명의 인체모델의 ZMP의 x 좌표 및 y 좌표는 다음 수학식 1과 수학식2로부터 구해질 수 있다.M. Vukobratovic, B. Borovac, proposed a formula to summarize the concept of ZMP and obtain ZMP (“Zero-moment point-thirty five years of its life”, Int. Journal of Humanoid Robotics, vol.1, pp.157-173, 2004) Using the proposed method, the x coordinate and y coordinate of the ZMP of the human body model of the present invention can be obtained from the following equation (1) and (2).

Figure 112007088663743-PAT00001
Figure 112007088663743-PAT00001

Figure 112007088663743-PAT00002
Figure 112007088663743-PAT00002

여기서, 아래첨자 i는 인체모델(100)의 각 신체부분(예컨대, 머리 부분(101), 목 부분(102), 윗몸통 부분(103), 위팔 부분(104), 아래팔 부분(105), 손 부분(106), 아랫몸통 부분(107), 윗다리 부분(108), 아랫다리 부분(109), 발 부분(110))의 순번을 나타내고, n은 신체부분의 총 수를 나타낸다. xi, yi, zi, Ii 및 mi는 각각 인체모델의 i번째 신체부분의 중심의 x, y 및 z의 좌표 값, 관성모멘트 및 질량이다.Here, the subscript i indicates each body part of the human body model 100 (eg, the head part 101, the neck part 102, the upper torso part 103, the upper arm part 104, the lower arm part 105, The hand part 106, the lower torso part 107, the upper leg part 108, the lower leg part 109, and the foot part 110 are shown in turn, and n represents the total number of body parts. x i , y i , z i , I i and m i are the coordinate values, moments of inertia and mass of x, y and z of the center of the i-th body part of the anatomical model, respectively.

각 신체부분의 중심의 x, y 및 z 좌표 값은 상술한 바와 같이 고정치수에 관계된다. 그러나, 관성모멘트 및 질량은 가변치수(예컨대, 구의 반지름, 원기둥의 반지름, 직육면체이 높이)에 의해 달라진다. 즉, 수학식 1 및 2에서, 가변치수에 의해 달라지는 인체모델(100)의 각 신체부분에 따라 mi와 Ii는 달라진다. 인체모델(100)을 보정할 때, 이들 값들은 계속 바뀌게 된다.The x, y and z coordinate values of the center of each body part are related to the fixed dimensions as described above. However, the moment of inertia and mass vary with variable dimensions (eg, the radius of the sphere, the radius of the cylinder, the height of the cuboid). That is, in Equations 1 and 2, m i and I i vary according to each body part of the human body model 100 that varies according to the variable dimensions. When calibrating the anatomical model 100, these values continue to change.

실제 ZMP 계산Actual ZMP Calculation

피실험자의 실제 ZMP는 지면반력을 사용하여 계산될 수 있다. 상술한 바와 같이, 마커를 사용하여 피실험자의 모션 형상을 획득하는 동시에 지면반력측정기(21, 22)를 사용하여 지면반력을 획득할 수 있다. 도 5는 지면반력측정으로 측정된 힘과 모멘트를 예시한다.The actual ZMP of the subject can be calculated using the ground reaction force. As described above, the ground reaction force may be obtained by using the ground reaction measuring instruments 21 and 22 while acquiring the motion shape of the test subject using the marker. 5 illustrates the forces and moments measured by ground reaction measurements.

ZMP 정의로부터 아래의 수학식 3이 유도될 수 있다.Equation 3 below can be derived from the ZMP definition.

Figure 112007088663743-PAT00003
Figure 112007088663743-PAT00003

여기서,

Figure 112007088663743-PAT00004
는 모션캡쳐시스템의 고정좌표계(도 5의 바닥에 정의한 좌표계)에서의 i번째 반발력의 위치벡터,
Figure 112007088663743-PAT00005
는 ZMP의 위치벡터,
Figure 112007088663743-PAT00006
는 i번째 지면반력벡 터이다.here,
Figure 112007088663743-PAT00004
Is the position vector of the i th repulsive force in the fixed coordinate system (coordinate system defined at the bottom of FIG. 5) of the motion capture system,
Figure 112007088663743-PAT00005
Is the position vector of ZMP,
Figure 112007088663743-PAT00006
Is the i th ground reaction vector.

위 수학식 3으로부터 실제 ZMP의 x 좌표 및 y 좌표가 다음의 수학식 4 및 5와 같이 유도될 수 있다.From the above Equation 3, the x coordinate and the y coordinate of the actual ZMP can be derived as Equations 4 and 5 below.

Figure 112007088663743-PAT00007
Figure 112007088663743-PAT00007

Figure 112007088663743-PAT00008
Figure 112007088663743-PAT00008

위 수학식 3 내지 5에서, i는 지면반력의 순번이고, n은 지면반력의 수이다. 또한, 변수들의 아래첨자 x, y 및 z 는 상응하는 각 벡터의 x, y 및 z 방향 성분을 나타낸다.In Equations 3 to 5, i is the order of the ground reaction force, and n is the number of the ground reaction force. In addition, the subscripts x, y and z of the variables represent the x, y and z direction components of the corresponding respective vectors.

위 수학식 4 및 5로부터, 모션캡쳐시스템에서 지면반력측정기 상에서 피실험자가 동작할 때, 모션캡쳐시스템의 일 프레임 당 피실험자의 실제 ZMP의 좌표가 얻어질 수 있다. 모션캡쳐를 실행하는 시간 동안, 실제 ZMP의 좌표들을 구하여 피실험자의 실제 ZMP의 궤적을 획득할 수 있다. From Equations 4 and 5, when the test subject operates on the ground reaction force meter in the motion capture system, the actual ZMP coordinates of the test subject per frame of the motion capture system can be obtained. During the time of executing the motion capture, the coordinates of the actual ZMP may be obtained to obtain a trace of the actual ZMP of the test subject.

인체모델의 보정Calibration of the human body model

상술한 바와 같이, 모션캡쳐시스템의 프레임 당 획득한 피실험자의 모션에 인체모델(100)의 각 신체부분을 적용하여 최적화되지 않은 인체모델(100)의 ZMP를 계산한다. 이렇게 계산된 ZMP와 지면반력측정기(21, 22)로부터 측정된 피실험자의 실제 ZMP를 비교하여, 인체모델(100)의 각 신체부분(101 내지 110)의 크기가 피실험자의 특성에 맞도록 가변치수들을 최적화한다.As described above, ZMP of the non-optimized human body model 100 is calculated by applying each body part of the human body model 100 to the motion of the test subject obtained per frame of the motion capture system. By comparing the calculated ZMP and the actual ZMP of the test subject measured from the ground reaction force measuring instruments 21 and 22, the variable dimensions of the body parts 101 to 110 of the human body model 100 are adjusted to match the characteristics of the test subject. Optimize.

가변치수를 최적화하기 위해, 제약조건이 있는 비선형 다중변수 최적화(constrained nonlinear multivairiable optimization) 알고리즘을 이용한다.To optimize variable dimensions, we use a constrained nonlinear multivairiable optimization algorithm.

상기 최적화 알고리즘에 대해 설명한다.The above optimization algorithm will be described.

모션캡쳐시스템의 각 프레임 당 얻어진 인체모델(100)의 ZMP와 피실험자의 실제 ZMP의 오차를 피실험자의 모션 형상을 획득한 모션캡쳐시스템의 총 프레임 회수만큼 합한다. 오차 합계를 처음으로 구할 때, 인체모델(100)의 ZMP를 계산하기 위해 입력되는 가변치수의 값은 임의의 값으로 설정된다. 구해진 합계 오차가 제약조건을 만족하면서 최소로 될 때의 가변치수를 구한다. 이 가변치수를 사용해 인체모델(100)의 각 신체부분의 치수를 수정함으로써, 인체모델(100)은 피실험자의 특성에 일치하게 된다.The error of the ZMP of the human body model 100 obtained in each frame of the motion capture system and the actual ZMP of the test subject is summed by the total number of frames of the motion capture system that acquires the test subject's motion shape. When the error sum is first obtained, the value of the variable dimension input for calculating the ZMP of the human body model 100 is set to an arbitrary value. The variable dimension is obtained when the obtained total error is minimized while satisfying the constraint. By modifying the dimensions of each body part of the human body model 100 using this variable dimension, the human body model 100 matches the characteristics of the test subject.

상기 합계 오차를 구하는 수식은 아래의 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.The equation for calculating the sum error may be expressed as in Equation 6 below.

Figure 112007088663743-PAT00009
Figure 112007088663743-PAT00009

여기서, t는 시간, nt는 캡쳐한 인체모션의 총 frame수,

Figure 112007088663743-PAT00010
은 모션캡쳐시스 템의 일 프레임 당 캡쳐된 모션의 데이터,
Figure 112007088663743-PAT00011
는 가변치수들(즉, 구의 반지름, 원기둥의 반지름, 직육면체의 높이)의 값을 가지는 벡터,
Figure 112007088663743-PAT00012
는 시간 t에서 가변치수벡터 일 때 일 프레임의 모션에 인체모델(100)을 적용하여 계산한 ZMP의 값,
Figure 112007088663743-PAT00014
는 모션캡쳐시스템의 일 프레임 당 지면반력측정기(21, 22)로부터 측정된 지면반력을 사용하여 계산된 피실험자의 실제 ZMP의 값이다.Where t is time, n t is the total number of frames of body motion captured,
Figure 112007088663743-PAT00010
Is the data of motion captured per frame of the motion capture system,
Figure 112007088663743-PAT00011
Is a vector with values of variable dimensions (ie sphere radius, cylinder radius, cuboid height),
Figure 112007088663743-PAT00012
Is the variable dimension vector at time t. When ZMP value calculated by applying the human body model 100 to the motion of one frame,
Figure 112007088663743-PAT00014
Is the value of the actual ZMP of the subject calculated using the ground reaction force measured from the ground reaction force meters 21 and 22 per frame of the motion capture system.

가변치수의 최적화는 수학식 6의 목적함수

Figure 112007088663743-PAT00015
를 최소화하는 가변치수벡터
Figure 112007088663743-PAT00016
를 구하는 것을 목적으로 한다. 가변치수벡터
Figure 112007088663743-PAT00017
의 값은 머리 부분(101)의 반지름, 목 부분(102)의 반지름, 윗몸통 부분(103)의 반지름, 위팔 부분(104)의 반지름, 아래팔 부분(105)의 반지름, 손 부분(106)의 반지름, 아랫몸통 부분(107)의 반지름, 윗다리 부분(108)의 반지름, 아랫다리 부분(109)의 반지름, 발 부분(110)의 높이가 된다. The optimization of variable dimensions is the objective function of Equation 6.
Figure 112007088663743-PAT00015
Variable dimension vector to minimize
Figure 112007088663743-PAT00016
To obtain. Variable dimension vector
Figure 112007088663743-PAT00017
The value of is the radius of the head portion 101, the radius of the neck portion 102, the radius of the upper body portion 103, the radius of the upper arm portion 104, the radius of the lower arm portion 105, the hand portion 106 Radius of, the radius of the lower body portion 107, the radius of the upper leg 108, the radius of the lower leg 109, the height of the foot portion 110.

또한, 상기 최적화 알고리즘에 사용되는 제약조건식으로 아래의 수학식 7 내지 9를 사용한다.In addition, the following equations 7 to 9 are used as constraints used in the optimization algorithm.

Figure 112007088663743-PAT00018
Figure 112007088663743-PAT00018

Figure 112007088663743-PAT00019
Figure 112007088663743-PAT00019

Figure 112007088663743-PAT00020
Figure 112007088663743-PAT00020

제약조건은 인체모델(100)을 구성하는 도형중 어느 하나의 가변치수가 다른 하나의 가변치수보다 크거나 작은 조건이다. 이러한 제약조건은 각 신체부분들들 사이의 크기에 관련된 것으로, 정상적인 인간의 신체를 직관적으로 고려하여 정의한 것이다. 예컨대, 머리 부분(101)의 반지름이 목 부분(102)의 반지름보다 크거나 같은 조건, 윗다리 부분(108)의 반지름이 아랫다리 부분(109)의 반지름보다 크거나 같은 조건 등이 제약조건으로 채용된다.The constraint is a condition in which one variable dimension of the figures constituting the human body model 100 is larger or smaller than the other variable dimension. These constraints are related to the size between the body parts and are defined by intuitive consideration of the normal human body. For example, the condition that the radius of the head portion 101 is greater than or equal to the radius of the neck portion 102 and the condition that the radius of the upper leg portion 108 is greater than or equal to the radius of the lower leg portion 109 are employed as constraint conditions. do.

수학식 8에 나타낸 행렬 A의 값들은, 가변치수벡터

Figure 112007088663743-PAT00021
의 값들의 순서를 윗다리 부분(108)의 반지름, 아랫다리 부분(109)의 반지름, 아랫몸통 부분(107)의 반지름, 윗몸통 부분(103)의 반지름, 목 부분(102)의 반지름, 머리 부분(101)의 반지름, 위팔 부분(104)의 반지름, 아래팔 부분(105)의 반지름, 손 부분(106)의 반지 름, 발 부분(106)의 높이로 했을 때의 값이다. A행렬의 첫 번째 행에서 알 수 있는 바와 같이, 윗다리 부분(101)의 반지름은 아랫다리 부분(102)의 반지름보다 크거나 최소한 같다는 것을 의미한다.The values of the matrix A shown in Equation 8 are variable dimension vectors
Figure 112007088663743-PAT00021
The order of the values of the radius of the upper leg 108, the radius of the lower leg 109, the radius of the lower body 107, the radius of the upper body 103, the radius of the neck 102, the head It is a value when it is set as the radius of 101, the radius of the upper arm part 104, the radius of the lower arm part 105, the radius of the hand part 106, and the height of the foot part 106. FIG. As can be seen in the first row of matrix A, the radius of upper leg portion 101 means that it is greater than or at least equal to the radius of lower leg portion 102.

수학식 8에 나타낸 행렬 A는 예시적인 것이며, 행렬 A의 값들은 인체모델(100)을 더욱 상세하게 고려할 경우 달라질 수 있다.The matrix A shown in Equation 8 is exemplary, and the values of the matrix A may vary when the human body model 100 is considered in more detail.

요약하면, 상기 최적화 알고리즘을 사용하여, 제약조건인 수학식 7 내지 9를 만족하면서 수학식 6의 목적함수

Figure 112007088663743-PAT00022
를 최소화 하는 가변치수벡터
Figure 112007088663743-PAT00023
를 찾는 최적화를 수행하는 것이다. 이렇게 하여, 최적의 가변치수벡터
Figure 112007088663743-PAT00024
의 값들을 계산해 낼 수 있다. 이렇게 계산된 가변치수를 사용해 인체모델(100)의 각 신체부분의 치수를 수정한다. 수정된 인체모델(100)로부터 계산된 ZMP는 피실험자의 실제 ZMP와 동일하거나 거의 유사하게 된다. 따라서, 수정된 인체모델(100)은 피실험자의 특성에 맞는 인체모델로 보정될 수 있다.In summary, using the optimization algorithm, the objective function of Equation 6 while satisfying the constraints Equation 7 to 9
Figure 112007088663743-PAT00022
Variable dimension vector to minimize
Figure 112007088663743-PAT00023
Is to perform an optimization to find. In this way, the optimal variable dimension vector
Figure 112007088663743-PAT00024
Can be calculated. The calculated dimensions are used to modify the dimensions of each body part of the human body model 100. The ZMP calculated from the modified human model 100 is the same as or almost similar to the actual ZMP of the test subject. Therefore, the modified human body model 100 may be corrected to a human body model suitable for the test subject's characteristics.

상기 최적화 알고리즘은 일 예로 설명한 것이며, 가변치수의 최적화 문제를 풀기위해 다른 알고리즘이 이용될 수도 있다.The optimization algorithm has been described as an example, and other algorithms may be used to solve optimization problems of variable dimensions.

본 발명자는 상술한 인체모델의 정확성을 검증하기 위해 모션캡쳐시스템과 지면반력측정기를 사용하는 실험을 행하였다.The present inventors conducted an experiment using a motion capture system and a ground reaction force meter to verify the accuracy of the above-described human body model.

도 6에는 상기 실험에서 피실험자가 연기한 동작이 예시되어 있다. 도 7(a) 및 도 7(b)는 각각 도 6과 같은 동작을 모션캡쳐시스템에서 수행할 때 본 발명의 인체모델을 적용하여 계산된 X방향의 ZMP 궤적 및 Y방향의 ZMP 궤적과 지면반력측 정기로부터 얻어진 X방향의 실제 ZMP 궤적 및 Y방향의 실제 ZMP 궤적을 보이는 그래프이다.6 illustrates an operation postponed by the test subject in the above experiment. 7 (a) and 7 (b) show the ZMP trajectory in the X direction and the ZMP trajectory in the Y direction and ground reaction force calculated by applying the human body model of the present invention when the motion capture system performs the operations as shown in FIG. 6, respectively. It is a graph showing the actual ZMP trajectory in the X direction and the actual ZMP trajectory in the Y direction obtained from the measuring instrument.

도 7(a) 및 도 7(b)에서, 본 발명의 인체모델의 ZMP 궤적은 실선으로 표시되어 있고, 지면반력측정기(21, 22)로부터 얻어진 피실험자의 실제 ZMP 궤적은 일점쇄선으로 표시되어 있다. 도 7(a) 및 도 7(b)로부터, 본 발명의 인체모델의 ZMP 궤적과 지면반력측정기를 통해 얻어진 실제 ZMP 궤적이 거의 유사함을 알 수 있다. 양 ZMP 궤적 사이에 약간의 오차가 보이지만, 인체모델(100)을 더욱 세분하여 구성하면 이러한 오차는 제거될 수 있다.7 (a) and 7 (b), the ZMP trajectory of the human body model of the present invention is indicated by a solid line, and the actual ZMP trajectory of the test subject obtained from the ground reaction force meters 21 and 22 is indicated by a dashed line. . 7 (a) and 7 (b), it can be seen that the actual ZMP trajectory obtained through the ZMP trajectory and the ground reaction force meter of the human body model of the present invention is almost similar. Although a slight error is seen between the two ZMP trajectories, such an error can be eliminated by further subdividing the human body model 100.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 명백할 것이다.The present invention described above is not limited to the above-described embodiment and the accompanying drawings, and it is common in the field of the present invention that various substitutions, modifications, and changes can be made without departing from the technical spirit of the present invention. It will be evident to those who have knowledge of.

본 발명은 인간동작의 운동학적 움직임을 해석할 수 있는 간단한 인체모델을 제안하고, 인체모델의 각 신체부분의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 본 발명의 인체모델 생성방법에 의하면, 인간의 운동학적 동작을 쉽게 분석할 수 있고, 휴머노이드 로봇이 인간의 운동학적 동작을 모방하는데 사용되는 COM 궤적 또는 ZMP 궤적을 간단하게 얻을 수 있다.The present invention proposes a simple human model capable of analyzing the kinematic movement of human motion, and proposes a method for determining the size of each body part of the human body model. According to the method of generating a human body model of the present invention, it is possible to easily analyze the kinematic motion of a human, and simply obtain a COM or ZMP trajectory used by the humanoid robot to mimic a human kinematic motion.

도 1은 본 발명의 인체모델 생성방법을 예시한 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a method of generating a human body model of the present invention.

도 2는 본 발명의 인체모델 생성방법에 채용되는 인체모델의 일 예를 도시한다.2 shows an example of a human body model employed in the method for generating a human body model of the present invention.

도 3은 모션캡쳐시스템과 지면반력측정기를 사용한 피실험자의 동작 획득을 도시한다.3 shows the motion acquisition of the subject using the motion capture system and the ground reaction force meter.

도 4는 본 발명의 인체모델에 모션캡쳐시스템에서 획득된 인체동작을 적용하는 예를 도시한다.Figure 4 shows an example of applying the human body motion obtained in the motion capture system to the human body model of the present invention.

도 5는 지면반력측정으로 측정된 힘과 모멘트를 예시한다.5 illustrates the forces and moments measured by ground reaction measurements.

도 6은 본 발명에 따른 인체모델의 정확성을 검증하기 위해 피실험자가 행한 동작을 예시한다.6 illustrates an operation performed by the test subject to verify the accuracy of the human body model according to the present invention.

도 7(a) 및 도 7(b)는 각각 도 6과 같은 동작을 모션캡쳐시스템에서 수행할 때 본 발명의 인체모델을 사용하여 계산된 X방향의 ZMP 궤적 및 Y방향의 ZMP 궤적과 지면반력측정기로부터 얻어진 X방향의 실제 ZMP 궤적 및 Y방향의 실제 ZMP 궤적을 보이는 그래프이다.7 (a) and 7 (b) show the ZMP trajectory in the X direction and the ZMP trajectory in the Y direction and ground reaction force calculated using the human body model of the present invention, respectively, when the motion capture system performs the operations as shown in FIG. It is a graph showing the actual ZMP trajectory in the X direction and the actual ZMP trajectory in the Y direction obtained from the measuring device.

Claims (11)

복수개의 도형으로 구성되는 인체모델을 생성하는 방법이며, It is a method of creating a human body model composed of a plurality of figures, 피실험자의 동작중 일정 시간 간격마다 상기 피실험자의 신체의 다수의 위치정보와 상기 피실험자의 지면반력을 획득하는 단계; Acquiring a plurality of position information of the test subject's body and the ground reaction force of the test subject at predetermined time intervals during the test subject's operation; 상기 피실험자의 동작중 하나에 상기 인체모델을 적용하고 상기 위치정보를 이용하여 상기 도형 각각의 치수를 결정하는 단계; Applying the anatomical model to one of the subject's motions and determining the dimensions of each figure using the position information; 상기 인체모델의 ZMP를 계산하는 단계; Calculating a ZMP of the human body model; 상기 지면반력을 이용하여 상기 피실험자의 실제 ZMP를 계산하는 단계; 그리고 Calculating an actual ZMP of the test subject using the ground reaction force; And 상기 인체모델의 ZMP와 상기 피실험자의 실제 ZMP 사이의 오차가 제약조건 내에서 최소로 되도록 상기 인체모델을 보정하는 단계Correcting the anatomical model so that an error between the ZMP of the anatomical model and the actual ZMP of the test subject is minimized within a constraint. 를 포함하는 인체모델 생성방법.Human body model generation method comprising a. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 도형의 치수 결정 단계는 상기 도형의 고정치수 및 가변치수를 결정하는 단계를 포함하고, Determining the size of the figure includes the step of determining the fixed and variable dimensions of the figure, 상기 인체모델 보정 단계는 상기 오차가 상기 제약조건 내에서 최소로 되도록 상기 가변치수를 최적화하는 단계와, 최적화된 상기 가변치수를 이용해 상기 도형의 치수를 수정하는 단계를 포함하는The human body model correcting step includes optimizing the variable dimension such that the error is minimized within the constraint, and correcting the size of the figure using the optimized variable dimension. 인체모델 생성방법.How to create a human body model. 제2항에 있어서, The method of claim 2, 상기 가변치수 최적화 단계는 상기 오차를 계산하는 단계와, 상기 오차 계산시 사용된 가변치수가 상기 제약조건을 만족하는지 확인하는 단계와, 상기 제약조건을 만족하면 상기 오차 계산시 사용된 가변치수를 상기 최적화된 가변치수로 치환하는 단계를 포함하는The variable dimension optimization step includes calculating the error, checking whether the variable dimension used in the error calculation satisfies the constraint, and if the constraint condition is satisfied, the variable dimension used in the error calculation; Replacing with an optimized variable dimension 인체모델 생성방법.How to create a human body model. 제3항에 있어서, The method of claim 3, 상기 제약조건은 상기 인체모델의 상기 도형중 어느 하나의 가변치수가 상기 도형중 다른 하나의 가변치수보다 크거나 작은 조건인The constraint is a condition in which the variable dimension of any of the figures of the human body model is larger or smaller than the variable dimension of the other of the figures. 인체모델 생성방법.How to create a human body model. 제4항에 있어서, The method of claim 4, wherein 상기 도형은 구, 원기둥 및 직육면체 중 어느 하나이고, The figure is any one of a sphere, a cylinder and a cuboid, 상기 고정치수는 원기둥의 길이, 직육면체의 가로 및 세로길이이고, The fixed dimension is the length of the cylinder, the horizontal and vertical length of the rectangular parallelepiped, 상기 가변치수는 구의 반지름, 원기둥의 반지름 및 직육면체의 높이인The variable dimension is the radius of the sphere, the radius of the cylinder and the height of the cuboid 인체모델 생성방법.How to create a human body model. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 위치정보 및 지면반력 획득 단계는 모션캡쳐시스템에서 행해지는The position information and ground reaction acquiring step are performed in a motion capture system. 인체모델 생성방법.How to create a human body model. 제6항에 있어서, The method of claim 6, 상기 지면반력 획득 단계는 상기 모션캡쳐시스템에 지면반력측정기를 설치하고 상기 지면반력측정기로부터 지면반력을 획득하는 단계를 포함하는The ground reaction acquiring step may include installing a ground reaction meter in the motion capture system and obtaining ground reaction force from the ground reaction meter. 인체모델 생성방법.How to create a human body model. 복수개의 도형으로 구성되는 인체모델을 준비하는 단계; Preparing a human body model composed of a plurality of figures; 모션캡쳐시스템에서 지면반력측정기 상에서 피실험자가 동작하는 도중 프레임마다 상기 피실험자의 신체의 다수의 위치정보와 상기 지면반력측정기로부터 상기 피실험자의 지면반력을 획득하는 단계; Acquiring a plurality of pieces of position information of the subject's body and the ground reaction force from the ground reaction force measurer for each frame while the subject is operating on the ground reaction force meter in the motion capture system; 상기 프레임마다 상기 피실험자의 동작에 상기 인체모델을 적용하고 상기 위치정보를 이용하여 상기 도형 각각의 고정치수와 가변치수를 결정하는 단계; Applying the human body model to the test subject's motion every frame and determining fixed and variable dimensions of each of the figures using the position information; 상기 프레임마다 상기 인체모델의 ZMP를 계산하는 단계; Calculating a ZMP of the anatomical model for each frame; 상기 프레임마다 상기 지면반력을 이용하여 상기 피실험자의 실제 ZMP를 계산하는 단계; Calculating the actual ZMP of the test subject by using the ground reaction force for each frame; 상기 프레임의 총 수에 걸쳐 상기 인체모델의 ZMP와 상기 피실험자의 실제 ZMP 사이의 오차의 합이 제약조건 내에서 최소로 되도록 상기 가변치수를 최적화하 는 단계; 그리고 Optimizing the variable dimension such that the sum of errors between the ZMP of the human model and the actual ZMP of the test subject is minimized within a constraint over the total number of frames; And 상기 최적화된 가변치수를 이용해 상기 인체모델을 보정하는 단계Correcting the anatomical model using the optimized variable dimensions 를 포함하는 인체모델 생성방법.Human body model generation method comprising a. 제8항에 있어서, The method of claim 8, 상기 가변치수 최적화 단계는 상기 오차의 합을 계산하는 단계와, 상기 오차의 합 계산시 사용된 가변치수가 상기 제약조건을 만족하는지 확인하는 단계와, 상기 제약조건을 만족하면 상기 오차의 합 계산시 사용된 가변치수를 상기 최적화된 가변치수로 치환하는 단계를 포함하는The step of optimizing the variable dimension includes calculating the sum of the errors, checking whether the variable dimension used in calculating the sum of the errors satisfies the constraint, and calculating the sum of the errors if the constraint is satisfied. Replacing the used variable dimension with the optimized variable dimension. 인체모델 생성방법.How to create a human body model. 제9항에 있어서, The method of claim 9, 상기 제약조건은 상기 인체모델의 상기 도형중 어느 하나의 가변치수가 상기 도형중 다른 하나의 가변치수보다 크거나 작은 조건인The constraint is a condition in which the variable dimension of any of the figures of the human body model is larger or smaller than the variable dimension of the other of the figures. 인체모델 생성방법.How to create a human body model. 제10항에 있어서, The method of claim 10, 상기 도형은 구, 원기둥 및 직육면체 중 어느 하나이고, The figure is any one of a sphere, a cylinder and a cuboid, 상기 고정치수는 원기둥의 길이와 직육면체의 가로 및 세로 길이이고, The fixed dimension is the length of the cylinder and the horizontal and vertical length of the rectangular parallelepiped, 상기 가변치수는 구의 반지름, 원기둥의 반지름 및 직육면체의 높이인The variable dimension is the radius of the sphere, the radius of the cylinder and the height of the cuboid 인체모델 생성방법.How to create a human body model.
KR1020070127684A 2007-12-10 2007-12-10 Method for building a human body model for human motion analysis KR100915606B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070127684A KR100915606B1 (en) 2007-12-10 2007-12-10 Method for building a human body model for human motion analysis

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070127684A KR100915606B1 (en) 2007-12-10 2007-12-10 Method for building a human body model for human motion analysis

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090060755A true KR20090060755A (en) 2009-06-15
KR100915606B1 KR100915606B1 (en) 2009-09-07

Family

ID=40990446

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070127684A KR100915606B1 (en) 2007-12-10 2007-12-10 Method for building a human body model for human motion analysis

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100915606B1 (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104318038A (en) * 2014-11-17 2015-01-28 中国科学院合肥物质科学研究院 Lightweight design method of leg structure of biped humanoid robot
KR101502235B1 (en) * 2013-10-25 2015-03-12 성균관대학교산학협력단 Method for deriving ground reaction force predicting model and ground reaction force predicting apparatus using the same
RU2638083C2 (en) * 2015-11-27 2017-12-11 Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" Device for determining the zero moment point position, while walking without ankle flexion
WO2020116836A1 (en) * 2018-12-06 2020-06-11 (주)코어센스 Motion capture device using movement of center of gravity of human body and method therefor
KR20200069218A (en) * 2018-12-06 2020-06-16 (주)코어센스 Motion capture apparatus using movement of human centre of gravity and method thereof

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040080102A (en) * 2003-03-10 2004-09-18 (주) 모비다임 Motion Capture Apparatus using Human Body Imaging Sensor
JP2005256232A (en) 2004-03-12 2005-09-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Method, apparatus and program for displaying 3d data
KR100705753B1 (en) * 2005-09-27 2007-04-09 성균관대학교산학협력단 An apparatus for predicting operation results of equinus gait

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101502235B1 (en) * 2013-10-25 2015-03-12 성균관대학교산학협력단 Method for deriving ground reaction force predicting model and ground reaction force predicting apparatus using the same
CN104318038A (en) * 2014-11-17 2015-01-28 中国科学院合肥物质科学研究院 Lightweight design method of leg structure of biped humanoid robot
RU2638083C2 (en) * 2015-11-27 2017-12-11 Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" Device for determining the zero moment point position, while walking without ankle flexion
WO2020116836A1 (en) * 2018-12-06 2020-06-11 (주)코어센스 Motion capture device using movement of center of gravity of human body and method therefor
KR20200069218A (en) * 2018-12-06 2020-06-16 (주)코어센스 Motion capture apparatus using movement of human centre of gravity and method thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR100915606B1 (en) 2009-09-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Duriez Control of elastic soft robots based on real-time finite element method
Jovic et al. Humanoid and human inertia parameter identification using hierarchical optimization
US8315823B2 (en) Force and/or motion measurement system having inertial compensation and method thereof
JP5288418B2 (en) Identification of mechanical parameters
González et al. Estimation of the center of mass with Kinect and Wii balance board
KR100915606B1 (en) Method for building a human body model for human motion analysis
Kong et al. Quantifying the physical intensity of construction workers, a mechanical energy approach
Bonnet et al. Fast determination of the planar body segment inertial parameters using affordable sensors
Mistry et al. Sit-to-stand task on a humanoid robot from human demonstration
Mihcin et al. Investigation of wearable motion capture system towards biomechanical modelling
Bonnet et al. A constrained extended kalman filter for dynamically consistent inverse kinematics and inertial parameters identification
JP2007315968A (en) Method and device for estimating kinematics parameter using motion capture
García-de-Villa et al. Novel IMU-based adaptive estimator of the center of rotation of joints for movement analysis
Callejas-Cuervo et al. Capture and analysis of biomechanical signals with inertial and magnetic sensors as support in physical rehabilitation processes
Dutta et al. Low-cost visual postural feedback with Wii Balance Board and Microsoft Kinect-a feasibility study
De Rosario et al. Correction of joint angles from Kinect for balance exercising and assessment
JP5435543B2 (en) Method for measuring mass and center of gravity of each part of human body
Mallat et al. Human-exoskeleton system dynamics identification using affordable sensors
Yunardi et al. Robotic leg design to analysis the human leg swing from motion capture
Hajný et al. A study of gait and posture with the use of cyclograms
Crenna et al. Measurement uncertainty evaluation in biomechanical inverse dynamics analysis
Joukov et al. Closed-chain pose estimation from wearable sensors
Futamure et al. Dynamically consistent inverse kinematics framework using optimizations for human motion analysis
Crenna et al. A Global Approach to Assessing Uncertainty in Biomechanical Inverse Dynamic Analysis: Mathematical Model and Experimental Validation
Rabuffetti et al. Optimised procedure for the calibration of the force platform location

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120808

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130731

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150212

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151001

Year of fee payment: 7

LAPS Lapse due to unpaid annual fee