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人間が机の前に座って机上で作業する場合を想定した上肢運動に関する数学モデルを、モーションキャプチャによる身体部位の計測データより統計処理することにより、姿勢を表す静的モデルと動きを表す動的モデルを構築した。姿勢に関するモデルにおいては、上肢姿勢をロボット工学におけるDH法により記述することにより、手先位置と関節角度の関係を線形モデルで表した。そのモデルが手先位置に依存することを実験より確認し、同一モデルで表現できる手先位置領域が2領域であることを特定し、各々の領域に関する2種類のモデルを決定した。更に、これらのモデルの支配的な手先作業領域をファジィ分割することにより、各領域への帰属度を観測データよりニューラルネットワークにより学習して2種類のモデルを合成する方法で姿勢に関するモデルを構築し、実験によりその検証を行った。その結果、2領域は人間が楽にとれる姿勢と少し窮屈に感ずる姿勢を意味していることが判明し、両領域における作業では人間は異なる肩や肘の使い方をして「慣れ」の状態ではなるべく楽な姿勢で作業を行っていることが予想された。その結果を受けて、同一領域内の反復運動に関して動的なモデリングを行い、反復運動中の手先位置、肩、肘の関節角度の関係を、多変量自己回帰モデルにより同定した。これにより、各関節角度間の寄与率を推定することが可能となり、反復動作により「慣れ」の状態での肩、肘、手先の動きの依存関係を記述することが可能となった。
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