1999 Fiscal Year Annual Research Report
任意形状の弾性体を入力装置とすることが可能な知的3次元形状操作インタフェース
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10555079
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
村上 存 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (20212251)
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| Keywords | ヒューマン・インタフェース / 力覚インタフェース / 直接・直観的入力装置 / ニューラル・ネットワーク / CAD / 形状モデリング / コンピュータ・グラフィックス / 3次元形状測定 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は,用途に応じたさまざまな形状の入力装置に,素手で曲げる,ねじる等の直観的な変形操作を加えることにより,コンピュータ中の3次元形状モデルが連動して変形する,3次元形状操作のための受動的力覚インタフェースを実現することである。本年度は,入力装置および制御立体の形状について,直方体以外のさまざまな形状に対応するために,以下の研究成果を得た。
(1)さまざまな形状で製作された,入力装置となる可変抵抗発泡ゴムの塊に対し,3次元形状測定機を用いた形状読み取りを行ない,対応する制御立体形状データを自動的にコンピュータ内に生成する手法を考案した。
(2)3次元形状測定機で物体の形状および表面の色や模様(テクスチャ)を読み取ることにより,テクスチャを有するさまざまな形状を操作対象とすることができるようになった。
(3)本来は矩形格子状の制御立体について提案された自由形状変形(free form deformation)計算について,直方体以外の複雑な形状の制御立体に適用可能とするために,複数の直方体で近似した単純化制御立体を介して写像する手法を考案した。また,基底関数をBezier関数からB-Spline関数に置き換えることによって,より操作と結果の対応が直観的な変形を実現した。
(4)直方体とは異なり,複雑な形状の入力装置を用いる場合,変形を測定するための最適な端子の数および配置の決定は困難である。そこで,昨年度の成果である,ニューラル・ネットワークの中間層ユニット数の最適化による学習能力の最適化に加え,学習の過程で必要度の低い端子に対応する入力層ユニットを削除することにより,端子の数および配置の最適化を行う手法を考案した。
(5)以上の手法をハードウェア,ソフトウェアとして実装し,考案した手法の有効性,可能性を検証した。
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