慣性計測装置を用いた運動計測に関する研究

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K19896
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61050:知能ロボティクス関連
• 研究機関: 千葉工業大学
• 研究代表者: 入江 清 千葉工業大学, 未来ロボット技術研究センター, 主席研究員 (90565433)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 慣性計測装置 / グラフ最適化 / モーションキャプチャ / キャリブレーション

研究成果の概要

本研究では，慣性計測装置(IMU)を用いた運動計測技術の開発に取り組んだ．グラフ最適化に基づく状態推定方法を開発し，様々な誤差修正の手がかりを統一的に扱うフレームワークを開発した．この応用として，カメラによる画像情報とIMU情報の複合によりラケットスイングを計測するシステムや，両足に取り付けたIMUから歩行運動を計測するシステムを開発し，その効果を検証した．また，推定精度向上のため必要となる，IMUのキャリブレーションについて，既存の手法よりも簡単に行う方法を開発した．

自由記述の分野

ロボット工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

人の運動を計測することはスポーツコーチングを始め，様々な応用があるが，一般的な光学式モーションキャプチャーシステムは高価であり，手軽に用いることはできない．これに対し，安価なIMUを用いた方法を開発することで，一般のスポーツ愛好家などにも利用可能なモーションキャプチャーを提供することに繋がる．
IMUによる運動推定は従来，拡張カルマンフィルタを用いた時系列推定が用いられているが，本研究ではグラフ最適化を用いたバッチ推定という新しいアプローチで取り組んだ．この方法は様々な情報の統合により推定精度を高めることができ，拡張の余地がある．