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研究の概要
本研究では、従来のモーションキャプチャによる姿勢計測に加え、実際に動作している人間の筋肉の動き(筋力パターン)を前進の筋電計測によって獲得し、その情報を利用している人間型キャラクタの自然な動作生成を可能にするマッスルキャプチャの実現を目的としている。はじめに、我々がこれまで開発してきた等身大仮想環境構築技術および筋電パターンからの部分的な運動の推定技術を用いて、様々な運動を行いながら、筋電パターン計測が可能な計測環境の構築について検討した。そして、計測した筋電パターンから全身の筋力パターンを直接推定する技術を解明した。さらに、これらの計測情報をデータベース化し、そこから筋力パターンレベルにおいて動作を自在に合成することで、人間型キャラクタの自然な動作生成を試み、その有効性を評価した。具体的な成果は以下の通りである。
本年度(〜平成19年3月31日)の研究実施計画
平成18年度は前年度得られた筋力パターンの分析を進めると共に、運動との対応付けを前提としたデータベースの作成とそのデータへの多様なアクセス方法の検討を行う。
1)動作データベースは、筋力パターンを含めた多様なデータ構成になることが予想されるため、高速な検索及び呼び出しが可能になるような構成を目指した。また、動作データを増やすことが一般的には困難であるとされているため、より多様なデータを容易に獲得し、データベースを拡張していくことが可能になるフレームワークの開発をすすめた。
2)動作データに対して、力覚提示装置などで外力を加えた際の動作への影響を調べた。実際になんらかの作業を想定した仮想VP環境を構築し、等身大力覚提示装置を用いてこれを評価した。

【研究分担者】
小池康晴	東京工業大学	精密工学研究所	助教授	(Kakenデータベース)
橋本直己	東京工業大学	精密工学研究所	助教	(Kakenデータベース)
長谷川晶一	電気通信大学	知能機械工学科	助教授	(Kakenデータベース)