個人別人体モデルに対する 骨格モデルの構築と運動解析機能の開発 産業技術総合研究所 ⃝遠藤 維， 多田 充徳， 吉田 英一 人間中心設計 . . 使いやすさ・操作しやすさといった人間工学指 標を向上させ，その個人差を縮小させる設計 • 違和感のない把持 • 疲れない • 誤操作が少ない，容易に操作できる • 安全に使用できる • 高いパフォーマンスが得られる • タスクに要する時間が少ない ロボット介護機器に対する 人間中心設計支援 . . 安全性、有用性指標に基づくシミュレーション を用いた設計支援システムの開発 • 介護者・被介護者動作の測定・解析・再現 • 機器モデルを用いた最適なパラメータ設計の 支援 • 人体シミュレーションによる実機の効果定量 評価 人体シミュレーション . . . 人体モデルの生成 個人別モデル，代表形態モデル • モーションキャプチャ • 人体寸法 . . . 姿勢・動作の再現 モーションキャプチャ 対応点入力 . . . エルゴノミクス評価 幾何学・運動学 • 視点，接触面積，関節角度 逆動力学解析 • 関節トルク，筋発揮効率 逆動力学解析 . 接触力情報を含む人体運動データから関節トル クや筋発揮率を推定する． . 機器操作時の腰などの負担評価を通じて，機器 の人間中心設計を支援できる可能性がある． . 多様な体型の人体モデルの運動に対して適用す ることで，パフォーマンスの個人差を推定可能 . 解析に必要な人体モデル . . 表皮モデル • . リンク構造モデル • . 関節ローカル座標系変換行列，回転行列 リンク力学パラメータ • . 三角形メッシュ 重心，質量，慣性モーメント 外力（接触力） ⼈人体モデル⽣生成 評価 ー モ ⼈人 体 モ デ ル 表 ⽪皮 モ デ ル モ・ デリ ルン のク ⽣生 構 成造 ー キ ー リ ン ク パ ラ メ 筋 モ デ ル ・ 筋 パ ラ メ 運動⽣生成 プ を 利利 ⽤用 し た 動 作 再 現 標準モデル (テンプレート) ◯ 1 FW ── 静姿勢 のみ ── ── 個⼈人モデル ◯ 2 FW ◯ FW 3 FW タ の 推 定 タ の 追 加 作 業 運 動 の ⾃自 動 推 定 関 節 ト ル ク の 推 定 筋 発 揮 率率率 の 推 定 FW: Future work 人体標準モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 既開発のDhaibaモデルを使用 人体標準モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 2 . 既開発のDhaibaモデルを使用 骨形状メッシュモデルを配置 • 既開発の個人モデルを標準モデルのリンク長等を 元にスケーリングし，配置 人体標準モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 2 . 骨形状メッシュモデルを配置 • 3 . 既開発のDhaibaモデルを使用 既開発の個人モデルを標準モデルのリンク長等を 元にスケーリングし，配置 表皮モデル面分を主参照リンクごとに分割 • 表皮変形で使用する頂点ウェイトを参照 • 複雑な稜線部分は手動で平滑に修正 • 「穴」を埋めそれぞれ閉じたメッシュとする 人体標準モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 2 . 骨形状メッシュモデルを配置 • 3 4 . . 既開発のDhaibaモデルを使用 既開発の個人モデルを標準モデルのリンク長等を 元にスケーリングし，配置 表皮モデル面分を主参照リンクごとに分割 • 表皮変形で使用する頂点ウェイトを参照 • 複雑な稜線部分は手動で平滑に修正 • 「穴」を埋めそれぞれ閉じたメッシュとする 体積，重心，慣性モーメントを推定する • 各リンク対応メッシュおよび骨形状メッシュに対し てそれぞれ推定 • Mirtichらの手法[1]を使用 [1] Brian Mirtich, “Fast and Accurate Computation of Polyhedral Mass Properties” 個人別人体モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 人体標準Dhaibaモデルを変形 • 寸法またはランドマークを参照する 個人別人体モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 2 . . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 人体標準Dhaibaモデルを変形 • 寸法またはランドマークを参照する 骨形状メッシュモデルを配置 • 標準モデルと個人モデルとのリンク長比を 元にスケーリングし，配置 個人別人体モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 2 . . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 人体標準Dhaibaモデルを変形 • 寸法またはランドマークを参照する 骨形状メッシュモデルを配置 • 3 . 標準モデルと個人モデルとのリンク長比を 元にスケーリングし，配置 各リンク対応メッシュを変形 • 標準モデルから個人モデルへの表皮モデルの変形を 参考に，標準モデルの各リンク対応メッシュを，個 人モデルの表皮に一致するように変形させる 個人別人体モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 2 . . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 人体標準Dhaibaモデルを変形 • 寸法またはランドマークを参照する 骨形状メッシュモデルを配置 • 3 . 各リンク対応メッシュを変形 • 4 . 標準モデルと個人モデルとのリンク長比を 元にスケーリングし，配置 標準モデルから個人モデルへの表皮モデルの変形を 参考に，標準モデルの各リンク対応メッシュを，個 人モデルの表皮に一致するように変形させる 体積，重心，慣性モーメントを推定する • 各リンク対応メッシュおよび骨形状メッシュに対し てそれぞれ推定 • Mirtichらの手法[1]を使用 関節トルクの推定 . . 「OpenSim」の使用 • . . 逆動力学計算機能をもつシミュレーションソ フトウェア 必要なデータをインポート • 個人別Dhaibaモデル定義 • モーションリコンストラクション結果 • 外力・トルクシーケンス 運動中の関節トルクを推定 シミュレーション結果 . . . DhaibaWorks • 個人別Dhaibaモデルの生成 • モーションフィッティング • 床反力情報の付与 OpenSim • 関節トルクの計算 100$ 80$ 60$ 40$ R_FEMUR_4lt_moment$ 20$ R_TIBIA_4lt_moment$ 0$ 1.9$ 2.1$ 2.3$ 2.5$ 2.7$ 2.9$ 3.1$ FEMUR R_FOOT_4lt_moment$ !20$ !40$ TIBIA !60$ !80$ FOOT 今後の課題 . . 臓器モデルの追加によるリンクパラメータの高 精度化 . 筋モデル・筋パラメータの追加 . 逆動力学演算エンジンの統合 . 作業姿勢・運動の自動推定 ロボット介護機器に対する 人間中心設計支援への課題 . . 多様な被介護者に対する人体モデル化 . 介護者・被介護者・製品が接触する複雑な作業 環境の計測・再現 ■ 本研究は，経済産業省省によるロボット介護機器開発・導⼊入促進事業（開発補助事業）により実施されました． 人体標準モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 2 . 骨形状メッシュモデルを配置 • 3 4 . . 既開発のDhaibaモデルを使用 既開発の個人モデルを標準モデルのリンク長等を 元にスケーリングし，配置 表皮モデル面分を主参照リンクごとに分割 • 表皮変形で使用する頂点ウェイトを参照 • 複雑な稜線部分は手動で平滑に修正 • 「穴」を埋めそれぞれ閉じたメッシュとする 体積，重心，慣性モーメントを推定する • 各リンク対応メッシュおよび骨形状メッシュに対し てそれぞれ推定 • Mirtichらの手法[1]を使用 [1] Brian Mirtich, “Fast and Accurate Computation of Polyhedral Mass Properties” 個人別人体モデルに対するリンクパラメータの推定 . 1 2 . . 表皮モデル・リンク構造モデルを生成 • 人体標準Dhaibaモデルを変形 • 寸法またはランドマークを参照する 骨形状メッシュモデルを配置 • 3 . 各リンク対応メッシュを変形 • 4 . 標準モデルと個人モデルとのリンク長比を 元にスケーリングし，配置 標準モデルから個人モデルへの表皮モデルの変形を 参考に，標準モデルの各リンク対応メッシュを，個 人モデルの表皮に一致するように変形させる 体積，重心，慣性モーメントを推定する • 各リンク対応メッシュおよび骨形状メッシュに対し てそれぞれ推定 • Mirtichらの手法[1]を使用
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![みやこ杣木を使った事例集 Vol.2 [PDF 1.93MB]](http://s3.expydoc.com/store/data/008408012_1-ae627e45e3efdf9648e316a44a99a8c7-250x500.png)
