| 研究課題/領域番号 |
18H04103
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
北村 喜文 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (80294023)
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| 研究分担者 |
片山 統裕 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (20282030)
高嶋 和毅 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (60533461)
枦 修一郎 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (90324285)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | バーチャルリアリティ / モーションキャプチャ / 3次元ユーザインタフェース |
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| 研究実績の概要 |
従来は計測できなかった対象の3次元の動きを幅広く計測できる新しい磁気式モーションセ
ンサシステムを実現し，いくつかの分野で未解決であった重要な実問題への応用を図るため，本年度は次の課題に取り組んだ． ①(a)機械学習を用いた高速で安定な3次元位置計算アルゴリズムを検討し，また新たなバイラテラルフィルタを考案し，これらを実装した． ①(b)フリップ型励磁コイルとLC共振の原理による3次元モーションセンサシステムの試作のため，マニピュレータを購入し，準備を開始した． ②(a)マウスの行動計測の準備を行った．②(b)道具操作時の細かい手指運動のモーションデータベース構築とアニメーションの自動生成のために，限られた数の磁気式モーションセンサの出力を機械学習し，細かい手指の動作を行う手の代表点の位置・姿勢および各指の関節間の全部位の姿勢を推定する方法を提案した．磁気式モーションセンサにより，オクルージョンが生じる状況やグローブが使用できない状況でも対象の推定が可能である．機械学習のモデルには，2 次元格子状に配置された磁気式モーションセンサの計測値を入力とするCNN のモデルを採用した．磁気式モーションセンサの7 つのマーカを片手に装着し，別のセンサ出力を訓練標本として手の動き収集し，学習を行った．その結果，精度の高い推定が可能であると確認した．②(c)多関節物体の例としてRubic's Cubeをとりあげ，その運動計測結果から状態を推定する手法を検討した．これを新しい楽器のためのユーザインタフェースとして応用する試作を行った．②(d)流体の動きを直接計測するための準備を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
概ね順調に進展している．機械学習部分に加え，性能が良いフィルタを実装することができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
特に問題はない．機械的に動作させる部分を個別に試作するのではなく，汎用のロボットを利用することにしたので，今後効率的に様々なアイデアを試すことができる．
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