画像電子学会 The Institute of Image Electronics Engineers of Japan 年次大会予稿 Proceedings of the Media Computing Conference 仮想空間における人物行動の記憶生成過程に関する一考察 A Study on Memory Generation Process of Human Behavior in a Virtual Space 林慶和† Yoshikazu HAYASHI† 張英夏† 向井信彦† Youngha CHANG† and Nobuhiko MUKAI† †東京都市大学大学院工学研究科 †Graduate School of Engineering, Tokyo City University E-mail: †{hayashi, chang, mukai}@vgl.cs.tcu.ac.jp 1. まえがき近年，コンピュータグラフィックス (CG)技術は建築物などの景観シミュレーションだけでなく，仮想空間内における人物行動の生成にも用いられている．仮想空間内における人物行動の生成には，実際に歩行者が歩いた軌跡データを取得し，取得データを基に歩行経図 1 路を一般化して仮想空間内の人物に与えることで人物仮想空間の構成要素行動を生成する研究 [1]があるが，人物行動の目標地点と通過点が限定されており，人物の移動経路に多様性がないという問題点がある．また，仮想空間内の人物の歩行経路をインタラクティブに決定し，人物行動を 3. 人物行動の生成仮想空間内における人物行動生成の流れを以下に示す．生成する研究 [2]もあるが，ユーザが歩行経路を決めなければならず，自律的な人物行動を生成できないとい 1) パスの中央を直進するための歩行方向の変更う問題点がある．このように，仮想空間内における人 2) 空間 (前方，曲がり角，ノード，ランドマーク )の物行動をユーザが制御する場合，人物行動の生成には認識多大な労力を要する．したがって，自律的な人物行動 3) 移動方向の決定の自動生成が必要となる． 4) 移動あるいは方向転換このため我々は，仮想空間内の人物に視界を与え，視界から得られる情報を基にした自律的な人物行動の仮想空間内の人物はノードやランドマークを正しシミュレーションを行ってきた [3]．しかしながら，従く認識するために，歩行方向を変更しながらパスの中来の研究では視界から得られる情報は一過性のもので央を歩行する．さらに，パスの歩行中に空間 (曲がり角，あり，記憶という概念がなかった．前方，ノードおよびランドマーク )を認識し，方向転換そこで本稿では，視界に入る分岐路や分岐路周辺にあるランドマークを認識し，認識結果を人間の頭の中を行いながらノード間を移動する．以下に，人物行動生成の流れの各項目について具体的に説明する．にある空間的特性を持つイメージである認知地図情報として記憶する手法を提案する． 3.1 歩行方向の変更 2. 仮想空間の環境設定く認識できるように，歩行中はパスの中央を歩行させ仮想空間内の人物がノードやランドマークを正し仮想空間の環境設定を行うために仮想空間内の構る．図 2 にパスの端を歩行している人物を上から見た成要素を森らの研究 [4]に従って図 1 のように定義し，様子を示す．ここで，dl と dr は視界の範囲内における定義に基づいて仮想空間を作成する．人物は視界から左右のエッジまでの最短距離である．まず dl と dr を得られる色情報を基に物体を認識しているため，仮想取得し，⊿ d lr =|dl-dr|を求める．⊿ d lr が一定の閾値以上空間内の各ノードや各ランドマークにはそれぞれを識の場合，人物はどちらかのエッジに寄って歩行してい別できるように，異なる色情報を設定する．本研究でるため，歩行方向を変更する．歩行方向は， dl < dr のは，ノードの識別に RGB の B を，ランドマークの識場合は右方向， dl > dr の場合は左方向に一定の角度 θ 別に RGB の R を用い ,ノードとランドマークには識別分変更する．図 2(a)では，人物が左のエッジに寄ってに用いる色情報を順次設定する. 歩行しているため，図 2(b)のように右方向に歩行方向を変更する．画像電子学会 The Institute of Image Electronics Engineers of Japan 年次大会予稿 Proceedings of the Media Computing Conference 3.3 ノードとランドマークの認識仮想空間内の人物はパスの中央を歩行しているため，視界の中心付近を縦に走査することでノードを認識できる．図 4(a)にノード認識に必要な視界の走査を示す．視界を左右に 2 等分する境界線を中心線として，中心線から左右一定の範囲内にある画素を縦に下から上まで走査し，距離が一定以内であれば前方にはノードが (a) 歩行方向変更前 (b) 歩行方向変更後図 2 歩行方向の変更存在すると認識する．また，ランドマークの認識では図 4(b)に示すように，ノードを認識した後，人物の視線の高さに対応する範囲の画素を左から右へ走査し， 3.2 曲がり角と前方の認識ノードの周辺にある 4 つのランドマークを認識する．仮想空間内の曲がり角は，田中の研究 [3]における分岐路の認識方法を用い，人物が視界から得る奥行き情報 (距離 )に基づいて認識する．人物の視界で捉える画像の横方向に隣接する 2 画素にエッジが写っている場合，2 画素までの距離を d1 および d2 とし，2 画素までの距離の差の絶対値 |d1-d2|を ⊿ d とする．図 3 に，曲がり角が存在しない場合と存在する場合の隣接する 2 画素の距離を示す．図 3(a)に示すようにエッジが続いている場合， ⊿ d の値は小さいが，図 3(b)のように， (a) ノードの認識 (b) ランドマークの認識図 4 ノードとランドマーク認識のための画面走査隣接する 2 画素間に曲がり角が存在する場合，⊿d の値は大きくなる．図 3 (c)に曲がり角がない場合，図 3(d) には曲がり角がある場合の隣接する 2 画素を赤い矩形 3.4 移動方向の決定曲がり角や前方の認識結果を基に，ノードを直進，で示す．⊿d が設定した閾値より大きい場合，曲がり左折，あるいは右折するのかを決定する．曲がり角，角が存在すると認識する．あるいは前方を認識した結果から移動できない方向を削除し，残った移動可能な方向からランダムに 1 つの方向を選択して移動方向とする． 3.5 方向転換方向転換は左折，あるいは右折する場合に必要であり，田中の研究 [3]における分岐路認識の際の注視点移動動作を拡張することで行う．図 5 に，左折の例を示 (a) 曲がり角なし (鳥瞰図 ) (b) 曲がり角あり (鳥瞰図 ) す．まず，認識された曲がり角 (ランドマークの角 )の方向と現在の注視点の方向とのなす角 φ を求める．φ の値が閾値以上であれば，ランドマークの角がある方向に注視点の向きを一定の角度分変更する．ただし，注視点の変更のみでは，視線方向が変わるだけで，曲がり角は曲がれない．そこで，視線方向の変更に伴い，人物の歩行方向もランドマークの角の方向に一定の角度分変更し，曲がり角における方向転換を行う． (c) 曲がり角なし (視界 ) (d) 曲がり角あり (視界 ) 図 3 曲がり角の認識前方も奥行き情報に基づいて認識できる．視界の中心付近の矩形領域内を走査し，前方のエッジまでの距離を調べる．矩形領域内に一定の閾値以内の距離を持つ画素があれば，前方にはランドマークがありパスが存在しないと判断する．図 5 方向転換画像電子学会 The Institute of Image Electronics Engineers of Japan 年次大会予稿 Proceedings of the Media Computing Conference 4. 記憶の生成人間は空間の構造を認知地図という形で記憶している．認知地図にはルートマップ型とサーベイマップ型の 2 つの形式がある [5]．ルートマップ型は，経路進行中に遭遇した対象物を，遭遇した順番通りに順序付けてできる認知地図である．また，人間の視点から見た図 8 映像の集まりであり，空間を局所的に理解するものでサーベイマップ型認知地図内の方向ある．一方，サーベイマップ型は，複数の対象物の配置を同時に表象する認知地図である．また，空間全体サーベイマップ型認知地図の生成手法を以下に示を見渡す鳥瞰図 (地図 )であり，空間を大局的に理解すす．下記手法を用いることで，人物が仮想空間内を歩るものである．一般的に，人間の記憶はルートマップ行しながら生成したルートマップ型認知地図から，サ型の認知地図からサーベイマップ型の認知地図に変換ーベイマップ型認知地図を生成できる．されると考えられている [5]．そこで本稿では，仮想空間内の人物が歩行中に生成したルートマップ型の認知 1) れると，サーベイマップ型認知地図内の方向と地図をサーベイマップ型の認知地図に変換して記憶す人物の位置座標を取得する．る手法の提案を行う． 2) を基に，パスとノードをサーベイマップ型認知人物の歩行によって認識されたノードやランドマ地図に描く．ーク，移動方向，および移動距離の情報は，通過した 3) ルートマップ型認知地図での移動方向が左折または右折の場合，曲がり角にあるランドマークて記憶する．ただし，今回用いた仮想空間は，全てのをサーベイマップ型認知地図に描く．パスの長さが一定のため，移動距離の情報は一定値とする．人物が仮想空間内を歩行しながら，新しいノーサーベイマップ型認知地図内の方向，人物の位置座標，および 1 つ前のノードからの移動距離 4.1 ルートマップ型認知地図の生成ノード毎に順次まとめ，ルートマップ型認知地図とし新たなルートマップ型認知地図の要素が生成さ 4) ルートマップ型認知地図での移動方向に応じてドを認識する度に，ノード毎にまとめた情報を保存すサーベイマップ型認知地図内の方向および，人ることで，図 7 に示すような通過したノード順に情報物の位置座標を更新する．が対応付けられたルートマップ型認知地図を生成する．図 9 に，人物が仮想空間内を歩行しながら生成したルートマップ型認知地図を基にして生成したサーベイマップ型認知地図を示す．図 9 は，1 つ目のノードを直進し，2 つ目のノードにある青色のランドマークを右折した時のサーベイマップ型認知地図である．サー図 7 ルートマップ型認知地図要素の対応付けベイマップ型認知地図では，仮想空間内の人物の初期位置を赤い円，人物の歩行経路 (パス )を赤い線分，ノ 4.2 サーベイマップ型認知地図の生成サーベイマップ型の認知地図を生成するためには，ルートマップ型で記憶している移動方向とサーベイマードを黒い矩形で描いている．なお，ランドマークは左折あるいは右折の場合のみ，曲がり角にあるランドマークの色を矩形で表示している．ップ型認知地図内の方向を対応付ける必要がある．図 8 に，サーベイマップ型認知地図内の方向を示す．本研究では，人物の歩行は最初に必ず直進することとし，この直進方向を図 8 の 1 番の方向としてサーベイマップ型認知地図内の方向と対応付ける．直進の次に右折する場合，サーベイマップ型認知地図内では 1 番の方向を向いているときに右折したことになり，サーベイマップ型認知地図内の方向を 2 番に更新する．その後左折した場合，サーベイマップ型認知地図内の方向は再び 1 番となる．また，サーベイマップ型認知地図内の人物の初期位置は，画像の中心座標とする．図 9 サーベイマップ型認知地図の例画像電子学会 The Institute of Image Electronics Engineers of Japan 5. シミュレーション年次大会予稿 Proceedings of the Media Computing Conference 図 10(a)は初期状態であり認知地図は生成されてい人物を仮想空間内で歩行させ，空間構造の記憶であない．図 10(b)では， 1 つ目のノードを通過し， 2 つ目る認知地図を生成するシミュレーションを行った．シに認識したノードを左折したため，ルートマップ型認ミュレーションでは，人物が仮想空間内を歩行しなが知地図内左に存在する青色のランドマークがサーベイらルートマップ型認知地図を生成し，生成されたルーマップ型認知地図に描かれている．同様に，図 10(c) トマップ型認知地図からサーベイマップ型認知地図をでも左折するときに認識した緑色のランドマークがサ生成する．また，生成された認知地図の正確性を確認ーベイマップ型認知地図に描かれ，6 つ目のノード認するため，生成したルートマップ型認知地図のみを基識時におけるルートマップ型およびサーベイマップ型にした歩行動作を生成し，生成された歩行経路の観測認知地図は図 10(d)に示す結果となった．このようにし結果と，歩行の基になったルートマップ型認知地図かて，ルートマップ型からサーベイマップ型の認知地図ら生成したサーベイマップ型認知地図を比較した．が生成できていることが判る．図 10 に，6 つのノードを認識するまでの歩行に伴っまた，生成されたルートマップ型認知地図を基にして生成されたルートマップ型認知地図 (人物の見た局た歩行動作の観測結果と，ルートマップ型認知地図か所的映像 )，およびルートマップ型認知地図から生成しら生成したサーベイマップ型認知地図の比較結果を図たサーベイマップ型認知地図 (鳥瞰画像 )を示す．今回 11 に示す．図 11(a)の観測結果と，図 11(b)のサーベイのシミュレーションでは，人物が取得する視野画像のマップ型認知地図は同じ経路を辿っているため，認知解像度を 400×200 とした．地図を基に同じ道を歩行することができ，記憶が正しく生成されていることが確認できた． 6. まとめ本稿では，仮想空間内の人物に認知地図という形で記憶を生成する手法を提案した．シミュレーションの人物の位置 (a) 初期状態結果，ルートマップ型認知地図からサーベイマップ型認知地図を生成することができ，生成された認知地図を基に元と同じ歩行動作を再現することができた．しかしながら，本稿で用いた仮想空間の構造は単純で現実空間と異なるため，より現実に近い構造をした仮想人物の位置ルートマップサーベイマップ (b) 2 つ目のノード認識時空間におけるシミュレーションを行い，より現実に近い空間の認識と認知地図の生成方法を検討する必要がある．また，本シミュレーションでの人物は，一度認識した内容は全て記憶しているため，今後，記憶の定着や忘却など，より人間に近い記憶の生成手法も検討する予定である．人物の位置ルートマップサーベイマップ (c) 4 つ目のノード認識時人物の位置ルートマップサーベイマップ (d) 6 つ目のノード認識時図 10 認知地図の生成 (2， 4， 6 つ目のノード認識時 ) (a) 歩行の観測結果図 11 (b) サーベイマップ型認知地図歩行経路と認知地図の比較文献 [1] 板倉豊和 , 石田亨 , “ 歩行者軌跡データを用いた仮想都市群集シミュレーション”, 情処学研報, MBL, Vol.28, pp.263-270 2005. [2] Jongmin Kim， Yeongho Seol ， Taesoo Kwon ， Jehee Lee ， “Interactive Manipulation of Large-Scale Crowd Animation”， ACM Trans. on Graphics， Vol.33， No.4， Article 83, 2014. [3] 田中研介 , “ 仮想空間における個人行動の生成と群集シミュレーションへの応用 ”, 東京都市大学大学院修士論文 , 2014. [4] 森晃徳 , 岩井敦子 , “ 認知地図 ” ,信学誌 , Vol.77, No.8, pp.836-839, 1994. [5] 横澤一彦 , 和田絵里香 , 光松秀倫 , “ 仮想空間における認知地図の形成と変換 ”,信学論 , Vol.J87-A, No.1, pp.13-19, 2004.