2020 Fiscal Year Research-status Report
全天球カメラを用いた３次元動作解析システムの研究開発
| Project/Area Number |
19K22827
|
|---|
| Research Institution | Ritsumeikan University |
|---|
Principal Investigator |
長野 明紀 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30392054)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤本 雅大 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10732919)
伊坂 忠夫 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30247811)
佐藤 隆彦 びわこリハビリテーション専門職大学, リハビリテーション学部, 助教 (50780813)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
|
| Keywords | 動作解析 / 極座標系 / 正距円筒図法 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究開発の目的は全天球カメラを用いた高精度な３次元動作解析システムを構築することである。３次元的な動作解析手法には先行研究の中で確立されたDirect Linear Transformation法（DLT法）とNon-Linear Transformation法（NLT法）があるが、その双方から着想を得て、2つの方法を構築する事とした。DLT法・NLT法ともに、透視投影モデルに基づいた通常のカメラを用いる事を前提としている。そのため全天球カメラを用いるにあたっては透視投影法とは異なる投影方法を念頭におき、新たな手法を構築する必要がある。本研究では正距円筒図法と極座標系を用いて新手法を構築した。
DLT法に着想を得た手法については2019年度に数式群を構築し、これらをPythonのプログラムとして実装していた。また、新手法についての予備実験を行い、その精度を検証していた。2020年度には、この実験設定を更に精緻化し、本実験として精度検証を行った。検証には約3m×1m×1mの空間を用いた。その結果、誤差0.2%程度の精度が期待出来る事が示された。これは従来DLT法の精度を検証した先行研究の中で示された誤差の値と同等であり、実長にすると1mmを下回る。そのため本手法の精度は実用上十分に高いと判断できた。
NLT法に着想を得た手法について、2020年度に数式群を構築し、これらをPythonのプログラムとして実装した。更に予備実験を実施して、その精度を検証した。その結果、上記のDLT法に着想を得た手法と同等の精度が期待出来る事が明らかとなった。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
これまでDLT法、NLT法それぞれに着想を得た手法を構築し、それらの精度が実用上十分である事を確認している。数式群を構築し、それらをPythonのプログラムとして実装し、更に予備実験・本実験を行ってきた。これは当初予定通りの進捗であり、本研究はおおむね順調に進展していると判断できる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2020年度までの成果として、DLT法に着想を得た手法について本実験まで実施し、NLT法に着想を得た手法について数式群の構築・プログラムとしての実装・検証実験を行ってきた。NLT法に着想を得た手法は、DLT法に着想を得た手法とは異なる数学的関係に基づいたものであり、ほぼ全てのプロセスを別途進める必要があった。
NLT法に着想を得た手法についてはまだ本実験を行っていないので、2021年度にこれを実施する。また研究期間を通して得られてきた成果を論文化する。更に研究期間を通して構築してきた動作解析システム（DLT法・NLT法に着想を得た手法の両方について）の実用化を推進する。精度については誤差期待値 0.3% 以下を実現する。また、専用ハードウェア環境の構築を進める。更にスポーツ動作を対象とした検証実験を実施する。
|
