(57)【要約】【課題】複雑な装置を用いることなく、精度よく人物の姿勢を計測する。【解決手段】姿勢計測装置（１０）は、検出部（２０）で検出した骨盤、脊椎及び大腿の各々に対応する計測データを用いて、骨盤、脊椎及び大腿の各々に対応する計測対象者の体表面の複数箇所の傾斜角度を算出部（２４）で算出し、体表面の複数箇所の傾斜角度から骨盤、脊椎及び大腿の各々における骨格傾斜角度を算出部（２８）で算出することにより複数の骨格位置の傾斜角度を推定し、推定された複数の骨格位置の傾斜角度の分布に基づき骨格変形形状を算出部（３０）で算出することにより骨盤及び脊椎の各々が連携した骨格形状を導出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
骨盤、脊椎及び大腿の各々に対応する体表面の複数箇所各々の傾斜角度を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された体表面の複数箇所の傾斜角度に基づいて、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々における複数の骨格位置の傾斜角度を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記複数の骨格位置の傾斜角度の分布に基づいて、前記骨盤、及び前記脊椎の各々が連携した骨格形状を導出する導出部と、
を備えた姿勢計測装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々における骨格位置の傾斜角度と、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々に対応する体表面の各々における傾斜角度と、の予め定めた対応関係を用いて、前記骨格位置の傾斜角度を推定する
請求項１に記載の姿勢計測装置。
【請求項３】
前記導出部は、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々における複数の骨格位置を該複数の骨格位置の傾斜角度に沿うように連結して前記骨格形状を導出する
請求項１又は請求項２に記載の姿勢計測装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々を移動するための伸縮の度合いを示す活性度に応じて伸縮可能な筋肉モデルを含んで人体を模擬する人体モデルを用い、前記検出部によって検出された体表面の複数箇所の傾斜角度となるように、前記活性度を変更して前記複数の骨格位置の傾斜角度を推定し、
前記導出部は、前記変更された活性度の前記筋肉モデルにより定まる前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々の姿勢を、前記骨格形状として導出する
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の姿勢計測装置。
【請求項５】
前記検出部は、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々における傾斜角度を前記複数箇所に設置された複数の慣性センサによって検出された複数の傾斜角度から前記体表面の複数箇所各々の傾斜角度を検出する
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の姿勢計測装置。
【請求項６】
前記検出部は、前記大腿を撮影した複数の撮影画像から得られる複数箇所の位置変化に基づいて、前記大腿における複数の傾斜角度を検出する
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の姿勢計測装置。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の姿勢計測装置における各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、姿勢計測装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人物の姿勢を検出するために、骨盤の姿勢変動をジャイロスコープ及び加速度計等のセンサによって３次元の基準軸に対する回転角で検知する技術が知られている（特許文献１）。この技術では、センサは、身体真横の腸骨突出部に取り付けられ、骨盤の姿勢変動を３次元の基準軸に対する回転角で検知する。そして人物の左右姿勢変位に基づいて生じるロール角、人体の前後屈姿勢変位に基づいて生じるピッチ角及び人体の捻転姿勢変位に基づいて生じるヨ一角などを得ている。
【０００３】
また、座席シートに着座した着座者の骨盤の後方への倒れ込みを測定する技術が知られている（特許文献２）。この技術では、円形リング状の模擬臀部、シートクッションに当接する模擬坐骨結節部及び上肢に相当する錘などから構成され、模擬坐骨結節部の下端部を中心とする模擬坐骨結節部の回転角から着座者の骨盤の後方への倒れ角を計測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２０８７９号公報
【特許文献２】特開２０１２−５２８１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
人物の姿勢変化では、骨盤の回転に伴って骨盤に連結される脊柱が変形する。すなわち、骨盤は、仙骨と寛骨から構成され、仙骨と寛骨は仙腸関節によって結合されている。仙腸と寛骨は多くの靭帯と接合されており、仙腸関節はほとんど曲がらない。このため、骨盤回転時には、仙骨と寛骨がほぼ一体となって回転する。よって、骨盤の回転を許容するために腰椎などの脊柱が変形する。一方、脊柱は頭部及び上肢の位置に影響するので、脊柱の変形によって姿勢が変化する場合がある。また、骨盤の回転には、大腿の姿勢も影響することが知られている。
しかし、特許文献１及び特許文献２の技術では、骨盤の回転角及び倒れ角を計測しているものの、骨盤に関する計測のみであり、骨盤姿勢を十分に把握することができない。なお、骨盤の回転及び脊柱の変形は、Ｘ線撮影によって把握することが可能であるが、大規模なＸ線撮影装置及び撮影環境を構築する必要があり、実用的ではない。従って、簡単に人物の姿勢を計測するのには改善の余地がある。
【０００６】
本発明は、上記事実を考慮してなされたもので、複雑な装置を用いることなく、精度よく人物の姿勢を計測することができる姿勢計測装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本開示の第１態様は、骨盤、脊椎及び大腿の各々に対応する体表面の複数箇所各々の傾斜角度を検出する検出部と、前記検出部によって検出された体表面の複数箇所の傾斜角度に基づいて、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々における複数の骨格位置の傾斜角度を推定する推定部と、前記推定部によって推定された前記複数の骨格位置の傾斜角度の分布に基づいて、前記骨盤、及び前記脊椎の各々が連携した骨格形状を導出する導出部と、を備えた姿勢計測装置である。
【０００８】
本開示の第２態様は、第１態様の姿勢計測装置において、前記推定部は、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々における骨格位置の傾斜角度と、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々に対応する体表面の各々における傾斜角度と、の予め定めた対応関係を用いて、前記骨格位置の傾斜角度を推定する。
【０００９】
本開示の第３態様は、第１態様又は第２態様の姿勢計測装置において、前記導出部は、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々における複数の骨格位置を該複数の骨格位置の傾斜角度に沿うように連結して前記骨格形状を導出する。
【００１０】
本開示の第４態様は、第１態様から第３態様の何れか１態様の姿勢計測装置において、前記推定部は、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々を移動するための伸縮の度合いを示す活性度に応じて伸縮可能な筋肉モデルを含んで人体を模擬する人体モデルを用い、前記検出部によって検出された体表面の複数箇所の傾斜角度となるように、前記活性度を変更して前記複数の骨格位置の傾斜角度を推定し、前記導出部は、前記変更された活性度の前記筋肉モデルにより定まる前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々の姿勢を、前記骨格形状として導出する。
【００１１】
本開示の第５態様は、第１態様から第４態様の何れか１態様の姿勢計測装置において、前記検出部は、前記骨盤、前記脊椎、及び前記大腿の各々における傾斜角度を前記複数箇所に設置された複数の慣性センサによって検出された複数の傾斜角度から前記体表面の複数箇所各々の傾斜角度を検出する。
【００１２】
本開示の第６態様は、第１態様から第４態様の何れか１態様の姿勢計測装置において、前記検出部は、前記大腿を撮影した複数の撮影画像から得られる複数箇所の位置変化に基づいて、前記大腿における複数の傾斜角度を検出する。
【００１３】
本開示の第７態様は、コンピュータを、前記姿勢計測装置における各部として機能させるためのプログラムである。
【００１４】
なお、本開示のプログラムを記憶する記憶媒体は、特に限定されず、ハードディスクであってもよいし、ＲＯＭであってもよい。また、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、光磁気ディスクやＩＣカードであってもよい。更にまた、該プログラムを、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本開示によれば、複雑な装置を用いることなく、精度よく人物の姿勢を計測することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態に係る姿勢計測装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】複数のセンサを備えた検出部の一例を示す図である。
【図３】検出部の一例を示す正面図である。
【図４】検出部の一例を示す側面図である。
【図５】検出部の一例を示す背面図である。
【図６】複数のセンサによる計測データにより算出される傾斜角度の一例を示す図である。
【図７】計測対象者の体表面位置と骨格位置との相違の一例を示す図である。
【図８】姿勢計測装置をコンピュータを含む構成により実現した一例を示すブロック図である。
【図９】姿勢計測装置のコンピュータにおける処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１０】人体計算モデルに傾斜角度を表記した一例を示す図である。
【図１１】人体計算モデルのうち、大腿における筋肉モデルの一例を示す図である。
【図１２】人体計算モデルの動作に対応する筋肉モデルの筋活性度の一例を示す図である。
【図１３】第２実施形態に係る姿勢計測装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】第２実施形態に係る姿勢計測装置における姿勢演算処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】第３実施形態に係る姿勢計測装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本開示の技術を実現する実施形態を詳細に説明する。なお、本実施形態では、車両に搭載された座席シートに着座する乗員の姿勢を計測する姿勢計測装置に、本開示の技術を適用した場合を一例として説明する。
【００１８】
＜本実施形態の概要＞
人物が姿勢を変更する際には、骨盤の回転や脊柱の変形が生じる。骨盤の回転と脊柱変形による姿勢変化は、Ｘ線撮影装置による撮影で高精度に把握できるが、一般生活の中で同様の高精度な姿勢変化を得ることは困難である。
【００１９】
本実施形態では、骨盤、脊椎及び大腿の各々に対応する体表面の複数箇所各々の傾斜角度から骨盤、脊椎及び大腿の相互に作用する関係を適切に考慮して、少なくとも骨盤、及び脊椎が連携した骨格形状を導出することで、高精度に、乗員の姿勢を算出する。すなわち、本実施形態では、複数部位間の相互影響を複数のセンサによって考慮すると共に、計測した回転角がそれぞれの体表面の３次元的な傾斜角度である点に着目し、体表面の傾斜角度を骨格の傾斜角度に変換し、骨格の３次元形状を再構築して姿勢とする。
【００２０】
本実施形態では、骨格とは、少なくとも骨盤、及び脊椎が連結された状態の骨構造であり、各々を構成する骨の組み合わせで表現してもよく、複数の骨を連続させた表面形状又は代表線（例えば、主要線）で表現してもよい。また、骨盤、及び脊椎に、大腿が連結された状態の骨構造としてもよい。
【００２１】
＜第１実施形態＞
図１に、第１実施形態に係る姿勢計測装置の構成の一例を示す。
図１に示すように、第１実施形態に係る姿勢計測装置１０は、計測対象の乗員（以下、計測対象者と称する。）の体表面の傾斜角度を検出するための複数のセンサ１２を備えた検出部２０と、計測対象者の姿勢を示す骨格変形形状を算出するコンピュータ３４、及び出力部３６を備えている。
【００２２】
検出部２０は、計測対象者の骨盤、脊椎及び大腿の各々に対応する体表面の複数箇所各々の傾斜角度を検出するために、各々複数のセンサ１２を有する骨盤体表面検出部１４、脊柱体表面検出部１６及び大腿体表面検出部１８の各々を備えている。骨盤体表面検出部１４は、骨盤の３次元の回転角θp（傾斜角度）を計測するためのセンサ群である。また、脊柱体表面検出部１６は、脊柱の３次元の回転角θs（傾斜角度）を計測するためのセンサ群である。また、大腿体表面検出部１８は、大腿骨の３次元の回転角θT（傾斜角度）を計測するためのセンサ群である。
【００２３】
図２に、複数のセンサ１２を備えた検出部２０の一例を示す。
検出部２０は、屈曲及びねじり変形が可能な薄板に所定間隔でセンサ１２が配設されている。薄板の材質の一例としては、ゴムや樹脂などがあり、厚み０．１ｍｍ程度の鋼鈑などを用いることも可能である。薄板には、センサ１２の各々に電力を供給する電源線及び計測制御を行うための信号線が配線される。これらの電源線及び信号線は、薄板に屈曲及びねじりが生じた場合であっても断線を抑制するために、ループ状の配線箇所を設けたり、伸長する配線などを用いることができる。
【００２４】
具体的には、骨盤体表面検出部１４は、薄板１４Ａの一方の面に所定間隔でセンサ１２が配設され、他方の面が計測対象者の骨盤付近に接触される面として構成される。脊柱体表面検出部１６は、薄板１６Ａの一方の面に所定間隔でセンサ１２が配設され、他方の面が計測対象者の脊椎付近に接触される面として構成される。大腿体表面検出部１８は、計測対象者の右大腿を担当する薄板１８ＡＲの一方の面に所定間隔でセンサ１２が配設され、他方の面が計測対象者の右大腿付近に接触される面として構成される。また、大腿体表面検出部１８は、計測対象者の左大腿を担当する薄板１８ＡＬの一方の面に所定間隔でセンサ１２が配設され、他方の面が計測対象者の左大腿付近に接触される面として構成される。
【００２５】
骨盤体表面検出部１４、脊柱体表面検出部１６及び大腿体表面検出部１８の各々の薄板は、所定位置で、連結ジョイントによって結合されている。具体的には、骨盤体表面検出部１４の薄板１４Ａと、脊柱体表面検出部１６の薄板１６Ａとは、連結ジョイント１５によって結合されている。また、骨盤体表面検出部１４の薄板１４Ａと、右大腿を担当する薄板１８ＡＲとは、連結ジョイント１７Ｒによって結合され、骨盤体表面検出部１４の薄板１４Ａと、左大腿を担当する薄板１８ＡＬとは、連結ジョイント１７Ｌによって結合されている。なお、これらの連結ジョイント１５、１７Ｒ，１７Ｌは、薄板が個々の部位ごとの体表面に沿って変形可能に、例えば、ボールジョイントなどを用いることが好ましい。
【００２６】
検出部２０に具備されるセンサ１２の一例としては、３次元の回転角θ（傾斜角度）を計測する慣性センサが挙げられる。
【００２７】
図３から図５に、計測対象者に装着した検出部２０の一例を示す。図３は計測対象者の正面図であり、図４は側面図であり、図５は背面図である。なお、図３から図５に示す例では、人体モデルを計測対象者の一例とした場合における骨盤、脊椎及び大腿の各々を含む部位のみを示している。
図３乃至図５に示すように、骨盤体表面検出部１４は、計測対象者の骨盤１の周囲である体表面に位置するように設置される。また、脊柱体表面検出部１６は、計測対象者の脊柱２の背後である体表面に位置するように設置される。また、大腿体表面検出部１８は、計測対象者の大腿の沿うように設置される。具体的には、計測対象者の右大腿３Ｒの沿うように、右大腿体表面検出部１８Ｒが設置され、左大腿３Ｌの沿うように、左大腿体表面検出部１８Ｌが設置される。
【００２８】
なお、検出部２０が具備する複数のセンサ１２は、所定間隔で、薄板の長手方向に沿って設置されており、隣接して設置されているセンサ間の相対距離を固定するために薄板で結合され、隣接して設置されているセンサ間の、計測対象者の姿勢形状に沿った相対距離は、計測対象者の姿勢（変形）に関わらず固定とする。
【００２９】
姿勢計測装置１０におけるコンピュータ３４は、ＣＰＵ、後述する処理を実現するためのプログラムを記憶したＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、及びＨＤＤ等の記憶装置で構成されている（図８参照）。
【００３０】
コンピュータ３４を機能ブロックで表すと、図１に示すように、複数のセンサ１２に対して計測制御する計測処理を実行する計測部２２、及び計測対象者の姿勢を演算する演算処理を実行する演算部３２を備えている。演算部３２は、体表面傾斜角度算出部２４、体表面形状算出部２６、骨格傾斜角度算出部２８、及び骨格変形形状算出部３０を備えている。
なお、検出部２０は、本開示の検出部の一例である。骨格傾斜角度算出部２８は、本開示の推定部の一例である。骨格変形形状算出部３０は、本開示の導出部の一例である。
【００３１】
計測部２２は、複数のセンサ１２に対して計測制御する計測処理を実行する機能部である。計測部２２は、複数のセンサ１２により計測されたデータを記憶するメモリ２２Ｍを備えている。具体的には、計測部２２は、予め定めた計測条件により定まる所定時間毎の加速度及び角速度などの物理量を取得することによりセンサ１２が設置されている体表面の各々におけるデータ（変動状態）を計測し、メモリ２２Ｍに記憶する。また、計測部２２は、メモリ２２Ｍに記憶されたデータ（変動状態を示す加速度及び角速度などの物理量）が予め定めた所定数に到達すると、所定数のデータを計測データとして演算部３２へ出力する。
【００３２】
演算部３２は、検出部２０における複数のセンサ１２による計測データを用いて、計測対象者の姿勢を演算する演算処理を実行する機能部である。演算部３２は、各種データを記憶するメモリ３２Ｍを備えている。詳細には、体表面傾斜角度算出部２４は、計測部２２からの計測データ、すなわちセンサ１２各々の加速度及び角速度などの物理量を用いて、複数のセンサ１２各々、すなわち体表面の複数箇所各々の傾斜角度を算出する。
【００３３】
具体的には、体表面傾斜角度算出部２４は、所定時間毎に検出された、センサ座標軸におけるＸＹＺ軸の３軸周りの角速度の各々について、例えば、１階の時間積分をし、所定時間毎に、センサ座標軸におけるＸＹＺ軸の３軸周りの回転角度の変化量の各々を算出し、算出した回転角度の変化量と、センサ１２の回転角度の前回計測値又は初期値とに基づいて、センサ１２の回転角度を算出し、結果を出力する。なお、出力される回転角度は、ローカル座標系軸における回転角度であり、以降はセンサの傾斜角度とする。また、センサ１２の各々の初期状態のセンサの傾斜角度は、予めメモリ３２Ｍに記憶されているものとする。
【００３４】
体表面形状算出部２６は、体表面傾斜角度算出部２４で算出された体表面の複数箇所各々の傾斜角度に基づいて、体表面形状を算出する機能部である。
具体的には、体表面形状算出部２６は、所定時間毎に計測されたセンサ１２の各々の傾斜角度と、メモリ３２Ｍに記憶されているセンサ１２の各々の初期状態の３次元座標値とに基づいて、体表面の全体形状を表す各位置の３次元座標値を演算して、体表面の全体形状を構築する。例えば、センサ各々の初期状態の３次元座標値において、センサ各々の傾斜角度を用いて、当該３次元座標値において、センサ各々の傾斜を持たせた線分を結んで形成された形状を体表面の全体形状として構築する。
【００３５】
図６に、脊柱体表面検出部１６の上部（図２の上方向で示される）５個のセンサ１２による計測データにより算出される傾斜角度θの一例を示す。
図６に示すように、５個のセンサ１２による計測データにより算出される傾斜角度θは、連続した変化となる。また、図６に二点鎖線で示したように、５個のセンサ１２の位置を基準とした曲線が体表面の全体形状である。
【００３６】
骨格傾斜角度算出部２８は、体表面形状算出部２６で算出された体表面形状に基づいて、骨格傾斜角度、すなわち、骨格の各位置における傾斜角度を算出する機能部である。
【００３７】
具体的には、検出部２０が具備するセンサ１２の各々の位置は、体表面であるため、骨格の位置とは相違する。すなわち、図７に示すように、計測対象者の体表面の位置における傾斜角度と、骨格の位置における傾斜角度とは、人体組織の厚み分、異なる。ところで、骨格の３次元形状と、計測対象者の体表面形状とは相関関係を有し、体表面の３次元的な傾斜角度から骨格の傾斜角度を導出可能である。そこで、骨格傾斜角度算出部２８は、当該相関関係を計測対象者の人体組織に関する情報として用いて、体表面形状から骨格傾斜角度を算出する。
【００３８】
本実施形態では、計測対象者の人体組織に関する情報としてメモリ３２Ｍに予め記憶されているデータベースに基づいて、骨格傾斜角度を算出する。このデータベースは、予め定めた標準体型の計測対象者について、体表面の複数位置における傾斜角度と、骨格の各位置における傾斜角度との対応関係が記憶される。すなわち、予め記憶されているデータベースを参照することで、体表面の複数位置における傾斜角度に対する、骨格の各位置における傾斜角度を算出することが可能になる。なお、データベースは、予め定めた標準体型の計測対象者に関する人体組織に関する情報に限定されるものではない。例えば、複数の異なる体型の計測対象者の各々に対する各々のデータベースを記憶しておき、使用するデータベースを選択するようにしてもよい。また、個々の計測対象者の各々について、予め計測、又は演算により求めた体表面の複数位置における傾斜角度に対する、骨格の各位置における傾斜角度であるデータベースを登録して使用してもよい。
【００３９】
骨格変形形状算出部３０は、骨格傾斜角度算出部２８で算出された骨格傾斜角度に基づいて、骨格変形形状を算出する機能部である。骨格変形形状とは、骨格傾斜角度により構築される計測対象者の姿勢を示す骨盤の回転及び脊柱の変形をいう。
【００４０】
具体的には、骨格傾斜角度算出部２８で算出された計測対象者の骨格傾斜角度を用いて骨格の３次元形状を再構築する。例えば、骨格変形形状算出部３０は、骨格傾斜角度算出部２８で算出された計測対象者の骨格傾斜角度の各々と、メモリ３２Ｍに記憶されている骨格傾斜角度の各々の初期状態の３次元座標値とに基づいて、骨格の全体形状を表す各位置の３次元座標値を演算して、骨格の全体形状を再構築する。例えば、骨格各々の初期状態の３次元座標値において、骨格各々の傾斜角度を用いて、当該３次元座標値において、骨格各々の傾斜を持たせた線分を結んで形成された形状を骨格の全体形状として再構築する。そして、初期状態の骨格形状から再構築された骨格形状への変形量を求める。求めた変形量による骨格の変形は、骨盤の回転及び脊柱の変形を示す。
【００４１】
以上のようにして、骨盤、脊椎及び大腿の各々に対応する体表面の複数箇所各々の傾斜角度から骨盤、脊椎及び大腿の相互に作用する関係を適切に考慮して、少なくとも骨盤、及び脊椎が連携した骨格形状を導出することで、高精度に、計測対象者の姿勢の算出が可能となる。
【００４２】
図８に、姿勢計測装置１０をコンピュータ３４を含む構成により実現した一例を示す。
図８に示すように、姿勢計測装置１０は、コンピュータ本体３４０を備えている。コンピュータ本体３４０は、ＣＰＵ３４Ａ、ＲＡＭ３４Ｂ、ＲＯＭ３４Ｃ、及び入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）３４Ｄを備えている。これらのＣＰＵ３４Ａ、ＲＡＭ３４Ｂ、ＲＯＭ３４Ｃ、及び入出力Ｉ／Ｏ３４Ｄは、相互にデータ及びコマンドを授受可能にバス３４Ｅを介して接続された構成である。また、Ｉ／Ｏ３４Ｄには、骨盤体表面検出部１４、脊柱体表面検出部１６、大腿体表面検出部１８、表示部３４Ｆ、及び操作入力部３４Ｇが接続されている。
【００４３】
ＲＯＭ３４Ｃには、コンピュータを計測部２２及び演算部３２として機能させるための姿勢演算プログラム３４Ｐが記憶される。ＣＰＵ３４Ａは、姿勢演算プログラム３４ＰをＲＯＭ３４Ｃから読み出してＲＡＭ３４Ｂに展開して処理を実行する。これにより、姿勢演算プログラム３４Ｐを実行したコンピュータはコンピュータ３４として動作する。なお、ＲＯＭ３４Ｃには、初期情報が予め記憶される。姿勢演算プログラム３４Ｐ及び初期情報は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体により提供するようにしても良い。
【００４４】
次に、第１実施形態に係る姿勢計測装置１０の作用について説明する。
図９に、姿勢計測装置１０のコンピュータにおける処理ルーチンの内容の一例として姿勢演算プログラム３４Ｐの処理の流れを示す。
姿勢計測装置１０に電源が投入されると、コンピュータ３４において、図９に示す処理ルーチンが繰り返し実行される。
【００４５】
まず、ステップＳ１００で、複数のセンサ１２に対して計測制御する計測処理を実行する。具体的には、所定時間毎に計測されたセンサ１２が設置されている体表面の各々におけるデータ（変動状態を示す加速度及び角速度などの物理量）を計測データとして取得する。ステップＳ１００は、図１に示す計測部２２で実行される処理の一例である。
【００４６】
次にステップＳ１０２では、複数のセンサ１２による計測データを用いて、計測対象者の姿勢を演算する演算処理を実行する。このステップＳ１０２では、上述のように、計測データ、すなわちセンサ１２各々の加速度及び角速度などの物理量を用いて、複数のセンサ１２各々、すなわち体表面の複数箇所各々の傾斜角度を算出する。ステップＳ１０２は、図１に示す演算部３２の体表面傾斜角度算出部２４で実行される処理の一例である。
【００４７】
次に、ステップＳ１０４で、計測対象者の体表面の複数箇所各々の傾斜角度に基づいて、体表面形状を算出する。このステップＳ１０４では、上述のように、センサ１２の各々による傾斜角度と、各々の初期状態の３次元座標値とに基づいて、体表面の全体形状を表す各位置の３次元座標値を演算して、体表面の全体形状を構築する。ステップＳ１０４は、図１に示す演算部３２の体表面形状算出部２６で実行される処理の一例である。
【００４８】
次にステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で算出された体表面形状に基づいて、骨格傾斜角度、すなわち、骨格の各位置における傾斜角度を算出する。このステップＳ１０６では、予め記憶されている計測対象者の人体組織に関する情報を用いて骨格傾斜角度を算出する。ステップＳ１０６は、図１に示す演算部３２の骨格傾斜角度算出部２８で実行される処理の一例である。
【００４９】
次のステップＳ１０８では、ステップＳ１０６で算出された骨格傾斜角度に基づいて、骨格変形形状を算出する。このステップＳ１０８では、例えば、算出された計測対象者の骨格傾斜角度の各々と、予め記憶されている骨格傾斜角度の各々の初期状態の３次元座標値とに基づいて、骨格の全体形状を表す各位置の３次元座標値を演算して、骨格の全体形状を再構築する。ステップＳ１０８は、図１に示す演算部３２の骨格変形形状算出部３０で実行される処理の一例である。
【００５０】
次に、ステップＳ１１０で、姿勢計測装置１０の電源が遮断、又は処理終了が指示されたか否かを判断し、否定判断の場合はステップＳ１００へ処理を戻し、上記処理を繰り返し実行する。一方ステップＳ１１０で肯定判断の場合は、本処理ルーチンを終了する。
【００５１】
以上説明したように、第１実施形態に係る姿勢計測装置によれば、体表面傾斜角度算出部２４によって、骨盤、脊柱及び大腿に対応する体表面における傾斜角度が算出され、体表面形状算出部２６によって体表面の形状が算出される。この体表面形状から骨格傾斜角度算出部２８によって骨格における傾斜角度が算出される。骨格変形形状算出部３０は、骨盤、脊柱及び大腿の３次元姿勢を、各骨格位置における傾斜角度に基づいて求めるので、実際の計測対象者の着座姿勢に対応した姿勢を得ることができる。
【００５２】
また、人物の姿勢は、骨盤の回転と脊柱の変形によって変更されることから、骨盤と脊柱の３次元姿勢を把握することによって、Ｘ線撮影装置などを用いなければ得られなかった高精度な着座姿勢を得ることができる。さらに、得られた姿勢を基に、着座姿勢による快適性、健康及び医療などの多くの分野に有益な情報を提供することが可能となる。
【００５３】
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態の姿勢計測装置２００は、第１実施形態の姿勢計測装置１０と同様の構成であり、第１実施形態の姿勢計測装置１０と同一の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００５４】
第１実施形態では、骨格の３次元形状と、計測対象者の体表面形状とは相関関係を有する点に着目し、予め記憶されているデータベースを用いて、体表面の３次元的な傾斜角度から骨格の傾斜角度を算出した。第２実施形態は、人体計算モデルを用いて、計測対象者の姿勢を詳細に算出する点が、第１実施形態と主に異なっている。
【００５５】
人物の姿勢は、骨格の変形を示す骨格の傾斜角度によって特定可能である。一方、骨格は、主として筋肉の収縮及び弛緩によって変形する。この筋肉の収縮及び弛緩による骨格の変形によって、人物の姿勢は変化する。そこで、本実施形態では、計測対象者の体表面形状から得られる骨格の傾斜角度に適合するように、人体計算モデルを用いて、筋肉の収縮及び弛緩によって骨格の変形を模擬することで、計測対象者の姿勢を得る。
【００５６】
図１０に、人体計算モデルに傾斜角度を表記した一例を示す。
図１０に示すように、人体計算モデルは、骨盤１、脊柱２、及び大腿３を含む骨格モデルと、図示しない軟組織、筋肉及び靭帯などの組織モデルとから構成されている。人体モデルの姿勢を変更するには、例えば骨格に連携する筋肉を収縮及び弛緩させればよい。本実施形態では、組織モデルのうち筋肉をモデル化した筋肉モデルを収縮及び弛緩させることで、所望の姿勢を得る場合を説明する。
【００５７】
筋肉は、最も弛緩した状態から最も収縮した状態の間の何れかの状態となる。この筋肉の状態に応じて筋肉が伸縮する。本実施形態では、筋肉の弛緩した状態から収縮した状態を示す指標として、筋肉の活性度（以下、筋活性度と称する。）を用いる。この筋活性度は、筋肉モデルにおける伸縮の度合いを示す情報でもある。
【００５８】
筋活性度の一例には、動作を行う際に筋肉より発せられる電気信号（以下、筋電と称する。）の大きさ（例えば振幅値）に対応する情報が挙げられる。例えば、人物が動作を行う際には、筋肉の電気信号（以下、筋電と称する。）に変化が生じるので、動作毎に筋電を計測することによって、各動作における筋肉の関与の度合いを取得することができる。
本実施形態では、人体計算モデルの動作と、当該動作における筋肉の関与の度合い、すなわち筋肉の位置及び筋活性度との対応関係が実験又はシミュレーションによって、予め定められている場合を説明する。
【００５９】
図１１に、人体計算モデルのうち、大腿における筋肉モデルの一例を示す。
図１１に示すように、大腿３について、大腿骨３Ｂに連結した股関節３Ｈと膝関節３Ｋとの間の筋肉をモデル化する。具体的には、計測対象者の着座状態における大腿上部の筋肉をモデル化した大腿上部筋モデル３ＭＵと、大腿下部の筋肉をモデル化した大腿下部筋モデル３ＭＤと、を備える。
【００６０】
本実施形態では、大腿に関与する筋肉モデルを、３つの筋肉モデルで模擬する一例を説明する。例えば、大腿上部筋モデル３ＭＵは、股関節３Ｈ側の部位のモデル（以下、第１大腿上部筋モデルと称する。）ｅ１、膝関節３Ｋ側の部位のモデル（以下、第２大腿上部筋モデルと称する。）ｅ２、及び股関節３Ｈと膝関節３Ｋとの間の部位のモデル（以下、第３大腿上部筋モデルと称する。）ｅ３から構成される。
【００６１】
また、大腿下部筋モデル３ＭＤは、股関節３Ｈ側の部位のモデル（以下、第１大腿下部筋モデルと称する。）ｆ１、膝関節３Ｋ側の部位のモデル（以下、第２大腿下部筋モデルと称する。）ｆ２、及び股関節３Ｈと膝関節３Ｋとの間の部位のモデル（以下、第３大腿下部筋モデルと称する。）ｆ３から構成される。これらの第１大腿上部筋モデルｅ１、第２大腿上部筋モデルｅ２、及び第３大腿上部筋モデルｅ３と、第１大腿下部筋モデルｆ１、第２大腿下部筋モデルｆ２、及び第３大腿下部筋モデルｆ３の少なくとも１つの筋肉モデルを収縮及び弛緩させることで、大腿が動作（姿勢変化）される。
【００６２】
なお、筋肉モデルは上記のように３つに分類して用いることに限定されるものではなく、少なくとも１つ以上であればよく、骨格の変形に関与する筋肉の数量及び部位に応じて定めればよい。
【００６３】
図１２に、人体計算モデルの動作に対応する筋肉モデルの筋活性度の一例を示す。図１２に示す例では、大腿上部筋モデル３ＭＵの筋活性度を実線で示し、大腿下部筋モデル３ＭＤの筋活性度を点線で示した。
図１２では、例えば、筋活性度０％の状態で筋肉が最も弛緩し、筋活性度１００％の状態で筋肉が最も収縮する場合の一例が示されている。人体計算モデルで、姿勢変更などの動作を行わせる場合、姿勢変化に関与する各部の筋肉に対して、設定した筋活性度を与えて収縮又は弛緩させる。
【００６４】
図１３に、第２実施形態に係る姿勢計測装置２００の構成の一例を示す。第２実施形態に係る姿勢計測装置２００では、演算部３２（図１）が具備する体表面形状算出部２６、骨格傾斜角度算出部２８、及び骨格変形形状算出部３０に代えて、人体計算モデル変形部２５を備える演算部３２０によりコンピュータ３４１を構成する点が、第１実施形態と主に異なっている。
図１３に示すように、第２実施形態に係る演算部３２０における人体計算モデル変形部２５は、体表面傾斜角度取得部２５１、筋活性度導出部２５２、モデル変形部２５３、比較部２５４、傾斜角度記憶部２５５、及び姿勢データ記憶部２５６を備えている。
【００６５】
演算部３２０は、体表面傾斜角度算出部２４及び人体計算モデル変形部２５によって、計測対象者の体表面形状から得られる骨格の傾斜角度に適合するように、人体計算モデルを用いて、計測対象者の姿勢を演算する演算処理を実行する。人体計算モデル変形部２５における体表面傾斜角度取得部２５１は、体表面傾斜角度算出部２４によって算出された体表面の複数箇所各々の傾斜角度を示す体表面傾斜角度データを取得する機能部である。
【００６６】
筋活性度導出部２５２は、体表面傾斜角度取得部２５１で取得された体表面傾斜角度データ、及び比較部２５４における比較結果に基づいて、筋肉モデルの筋活性度を導出する機能部である。
具体的には、筋活性度導出部２５２は、体表面傾斜角度データにより示される体表面の位置に対応する骨格部位を導出し、かつ、この骨格部位の変形に関与する筋肉モデルに対して与える筋活性度を導出する。例えば、体表面傾斜角度データが大腿体表面検出部１８による大腿３に対応する位置を示す場合、大腿骨３Ｂを、体表面傾斜角度データにより示される体表面の位置に対応する骨格部位として導出する。次に、大腿骨３Ｂの変化に関与する大腿上部筋モデル３ＭＵ及び大腿下部筋モデル３ＭＤのうちの予め定めた筋肉モデルを導出する。なお、体表面傾斜角度データにより示される体表面の位置と、骨格部位及び当該骨格部位の変形に関与する筋肉モデルとの対応関係が予め定められているものとする。そして、大腿上部筋モデル３ＭＵ及び大腿下部筋モデル３ＭＤの各々筋活性度を導出する。例えば、導出された筋肉モデルが第１大腿上部筋モデルｅ１及び第１大腿下部筋モデルｆ１である場合、第１大腿上部筋モデルｅ１を収縮させる筋活性度と、第１大腿下部筋モデルｆ１を弛緩させる筋活性度を導出する。例えば、導出する筋活性度として、現在の人体計算モデルの筋肉モデルに与えられている筋活性度から予め定めた値を増減した筋活性度を導出する。
【００６７】
なお、詳細は後述するが、筋活性度導出部２５２は、人体計算モデルの体表面傾斜角度が体表面傾斜角度取得部２５１で取得された体表面傾斜角度に一致した場合、すなわち、比較部２５４からの信号が、例えば差分０を示す場合に、モデル変形部２５３へ姿勢データを出力するように指示する機能を有している。
【００６８】
モデル変形部２５３は、筋活性度導出部２５２で導出された筋活性度に応じて人体計算モデルを変形する機能部である。
具体的には、モデル変形部２５３は、筋活性度導出部２５２で導出された筋活性度に応じて、対応する筋肉モデルを収縮又は弛緩させ、人体計算モデルを変形する。また、モデル変形部２５３は、変形された人体計算モデルにおいて、体表面傾斜角度取得部２５１で取得された体表面傾斜角度データの体表面の位置に対応するモデル表面の位置における傾斜角度を一時的に傾斜角度記憶部２５５に記憶させ、かつ比較部２５４へ出力する。
【００６９】
また、モデル変形部２５３は、筋活性度導出部２５２から姿勢データを出力する指示を示す信号が入力された場合、変形された人体計算モデルの姿勢を示す姿勢データを、一時的に姿勢データ記憶部２５６に記憶させ、かつ出力部３６へ出力する機能を有している。
【００７０】
比較部２５４は、体表面傾斜角度算出部２４によって算出された体表面の各々の傾斜角度と、変形された人体計算モデルにおける体表面角度とを比較する機能部である。例えば、比較部２５４は、体表面傾斜角度算出部２４によって算出された体表面の各々の傾斜角度と、変形された人体計算モデルにおける体表面角度との差分演算を行い、演算結果を筋活性度導出部２５２へ出力する。この場合、差分０を示す場合は、体表面傾斜角度算出部２４によって算出された体表面の各々の傾斜角度と、変形された人体計算モデルにおける体表面角度とが一致したことを示す。
【００７１】
人体計算モデル変形部２５は、センサ１２により検出された検出結果を計測対象者の動作の制御入力とし、人体計算モデルにおけるセンサ１２の各々と同じ位置における傾斜情報を制御出力とするフィードバック制御系が構成される。これによって、制御誤差が予め定めた閾値以内に収束するまで制御誤差に応じて各筋肉モデルの筋活性度を変更すると、検出部２０によって検出された計測対象者の姿勢、例えば着座姿勢と、変形された人体計算モデルの姿勢が同ーとなる。
【００７２】
例えば、人体計算モデル変形部２５は、センサ１２により計測された対象者の体表面における複数箇所（例えば、ｎ個）の傾斜角度Ｓｕ−１＊〜Ｓｕ−ｎ＊の各々が、人体計算モデルにおける対応部位の傾斜角度Ｓｕ−１〜Ｓｕ−ｎの各々と一致するようにフィードバック制御が行われる。傾斜角度Ｓｕ１〜Ｓｕｎが傾斜角度Ｓｕ１＊〜Ｓｕｎ＊と一致した場合、人体計算モデルの姿勢は、対象者の姿勢と一致する。この場合、センサ１２により計測された対象者の体表面の傾斜角度Ｓｕから導出される骨格の傾斜角度Ｓｋ−１＊〜Ｓｋ−ｎ＊と、人体計算モデルにおける骨格の傾斜角度Ｓｋ−１〜Ｓｋ−ｎとも一致する。
【００７３】
なお、筋活性度導出部２５２における筋活性度の導出は、制御出力を評価関数とし、評価関数に対する各筋肉モデルの感度を用いて行ってもよい。また、筋活性度導出部２５２は、例えば、予め複数の異なる姿勢変化に対して学習された学習部を備えて、学習部で得られた学習結果を用いて行ってもよい。
【００７４】
本実施形態では、人体計算モデルを変形させる計算過程において、計測対象者の各姿勢における軟組織や骨格の状態を３次元産標値として得ることができるので、計測対象者の骨格姿勢変化を時系列に把握することが可能となる。
【００７５】
次に、第２実施形態に係る姿勢計測装置の作用について説明する。
図１４に、第２実施形態に係る姿勢計測装置２００における姿勢演算処理の流れを示す。
第２実施形態に係る姿勢計測装置２００に電源が投入されると、コンピュータ３４において、図１４に示す処理ルーチンが繰り返し実行される。
【００７６】
まず、ステップＳ２００で、複数のセンサ１２による計測データを用いて算出された体表面の複数箇所各々の傾斜角度を取得する。ステップＳ２００では、上述の計測処理、すなわち、複数のセンサ１２の各々が設置されている体表面の各々の位置における計測データを取得する処理（図９に示すステップＳ１００の処理）、及び計測データを用いて体表面の複数箇所各々の傾斜角度を算出する処理（図９に示すステップＳ１０２の処理）によって算出された体表面の複数箇所各々の傾斜角度を取得する。
【００７７】
次に、計測対象者の体表面の複数箇所各々の傾斜角度に基づいて、人体計算モデルの姿勢を変形する演算を行う演算処理を実行する。
まず、ステップＳ２０２で、人体計算モデルの体表面におけるセンサ１２各々位置に対応する所定位置の傾斜角度が、取得した傾斜角度となるように、筋肉モデルの筋活性度を変更する。具体的には、ステップＳ２０２で、例えば、人体計算モデル変形部２５は、センサ１２により計測された対象者の体表面における複数箇所の傾斜角度Ｓｕ−１＊〜Ｓｕ−ｎ＊の各々が、人体計算モデルにおける対応部位の傾斜角度Ｓｕ−１〜Ｓｕ−ｎの各々と一致するように上述のフィードバック制御が行われる。ステップＳ２０２は、図１３に示す演算部３２０における人体計算モデル変形部２５の筋活性度導出部２５２、及びモデル変形部２５３で実行される処理の一例である。
【００７８】
次のステップＳ２０４では、人体計算モデルの体表面における所定位置の傾斜角度と、計測データに基づく傾斜角度とが一致したか否かを判断し、否定判断の場合は、ステップＳ２０２へ処理を戻し、肯定判断の場合はステップＳ２０６へ処理を進める。なお、図１４に示すステップＳ２０４の判断処理は、人体計算モデルの体表面における所定位置の傾斜角度と、計測データに基づく傾斜角度とが一致したか否かを判断したが、両者の傾斜角度が一致するか否かの判断に限定されない。例えば、人体計算モデルの体表面における所定位置の傾斜角度と、計測データに基づく傾斜角度とが予め定めた閾値以内である場合に、肯定されるようにしてもよい。ステップＳ２０４は、図１３に示す筋活性度導出部２５２において、例えば差分０を示す信号が比較部２５４から入力された場合に、モデル変形部２５３へ姿勢データを出力するように指示する機能の一例である。
【００７９】
次に、ステップＳ２０６で、変更した筋活性度の筋肉モデルにより定まる人体計算モデルの姿勢を特定し、次のステップＳ２０８で、特定された人体計算モデルの姿勢を示す姿勢データを出力する。ステップＳ２０６及びステップＳ２０８は、モデル変形部２５３で実行される処理の一例である。
【００８０】
以上説明したように、第２実施形態に係る姿勢計測装置２００によれば、各筋肉モデルの筋活性度を変更して、人体計算モデルにおける対応部位の傾斜角度を、計測した計測対象者の体表面の傾斜角度に一致するように、人体計算モデルを変形する。これによって、人体計算モデルの姿勢は、計測対象者の姿勢と一致し、計測対象者の姿勢を詳細に算出することが可能になる。また、各筋肉モデルの筋活性度を用いて、計測対象者の姿勢に一致する人体計算モデルの姿勢を求めているので、各筋肉モデルに対応する計測対象者の筋肉について、筋肉疲労などの評価が可能になる。これによって、例えば、車両の座席シートを設計する場合に、筋肉疲労を考慮した有益な情報を得ることが可能になる。
【００８１】
また、人体計算モデルを変形させる計算過程において、各姿勢における軟組織及び骨格の状態を３次元産標値として得ることが可能になるため、計測対象者の骨格姿勢変化を時系列に把握することが可能となる。
【００８２】
＜第３実施形態＞
次に、第３実施形態について説明する。なお、第３実施形態の姿勢計測装置３００は、第２実施形態の姿勢計測装置２００と同様の構成であり、第２実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００８３】
第３実施形態は、複数のセンサ１２に代えて計測対象者を撮影した撮影画像に基づいて、計測対象者の姿勢を算出する点が、第２実施形態と主に異なっている。
【００８４】
大腿及び下肢を動作させるための筋肉の中には、例えば、大臀筋など骨盤を起始とする筋肉がある。このため、大腿の姿勢によって骨盤の傾斜角度などが影響を受けることから、大腿姿勢の計測は重要である。大腿は、股関節及び膝関節の間の大腿骨で構成された単純な構造と考えることが可能である。また、計測対象者が例えば、椅子及び座席シートに着座した場合、座面と接触していない大腿上表面は、外観観察が可能である。そこで、本実施形態では、計測対象者の大腿上表面を撮影した撮影画像から３次元座標を求めて姿勢を導出する。すなわち、本実施形態では、大腿の３次元姿勢を検出するためのセンサとして、慣性センサ等のセンサ１２に代えて、撮影画像から３次元座標を求める装置（所謂モーションキャプチャ装置）で取得した後に計測対象者の姿勢を求める。
【００８５】
図１５に、第３実施形態に係る姿勢計測装置３００の構成の一例を示す。
図１５に示すように、第３実施形態に係る姿勢計測装置３００は、図１に示す大腿体表面検出部１８に代えて、モーションキャプチャ装置３１０を備えている。また、第３実施形態に係る姿勢計測装置３００は、コンピュータ３４（図１）の構成で大腿体表面検出部１８に代えてモーションキャプチャ装置３１０が接続されたコンピュータ３４１を備えている。
【００８６】
モーションキャプチャ装置３１０は、計測対象者の周囲に配設され、かつ計測対象者の大腿上表面を撮影するカメラ３１２、３１４、３１６、３１８、及び装置本体３１１を備えている。モーションキャプチャ装置３１０は、モーションキャプチャ機能を有する装置であり、関節などの人体の動作の特徴となる部位に「マーカ」と呼ばれる印を付与して、マーカの位置と動きを３次元で測定し、データ化して記録する装置である。本実施形態では、モーションキャプチャ装置３１０は、マーカの位置と動きを３次元で測定し、３次元姿勢としてデータ化、すなわち、計測対象者の大腿の３次元姿勢を示す計測データが出力されるものとする。
【００８７】
なお、モーションキャプチャ機能を有する装置は公知であるため、詳細な説明を省略する。また、本実施形態では、モーションキャプチャ装置３１０は、一例として、光学式のモーションキャプチャ装置を説明するが、光学式に限定されるものではなく、機械式及び磁気式等、他の方式によるモーションキャプチャ装置を用いてもよい。
【００８８】
また、本実施形態では、計測対象者の大腿の姿勢を検出するため、計測対象者の大腿上表面の複数の位置（例えば、遠位と近位などの予め定めた複数の異なる所定位置）の各々にマーカ３１９が、例えば接着用テープなどの固定部材によって位置固定される。カメラ３１２、３１４、３１６、３１８は、所定位置に配設されたマーカ３１９が撮影画像の有効画像領域内に位置するように角度及び視野が調整される。また、マーカ３１９は、骨盤体表面検出部１４の所定位置（例えば端部）にも配設され、大腿上表面に固定されたマーカ３１９と同様に、撮影画像の有効画像領域内に位置するようにカメラ３１２、３１４、３１６、３１８が調整される。
【００８９】
モーションキャプチャ装置３１０により出力される計測データは、モデル変形部２５３に入力されるようになっている。すなわち、本実施形態では、複数のセンサ１２により計測されたデータから脊柱の変形形状と骨盤の傾斜角度が算出され、大腿の姿勢がモーションキャプチャ装置３１０によって計測される。モデル変形部２５３は、脊柱の変形形状、骨盤の傾斜角度、及び大腿の姿勢を用いて人体計算モデルを変形する。
【００９０】
以上説明したように、第３実施形態に係る姿勢計測装置３００によれば、計測対象者の姿勢計測が、複数のセンサ１２の計測データに基づく脊柱の変形形状及び骨盤の傾斜角度と、モーションキャプチャ装置３１０の計測データによる計測対象者の大腿の３次元姿勢とから計測対象者の姿勢を導出する。
例えば、椅子及び車両の差席等に計測対象者が深く着座した姿勢状態を通常の着座姿勢状態とした場合、通常の着座姿勢状態より大腿遠位（膝）が上方に位置すると、骨盤が後傾しやすくなる影響がある。また、車両のペダル操作などで大腿遠位が下方にある場合も後傾しやすくなり、通常の着座姿勢状態では、前傾傾向になる。このような場合に、モーションキャプチャ装置３１０により計測対象者の大腿の３次元姿勢を計測することで、計測対象者の姿勢を詳細に特定することが可能になる。
【００９１】
なお、第３実施形態では、モーションキャプチャ装置３１０によって、大腿と骨盤体表面検出部１４の端部の３次元座標値を得ることができ、両者の相対位置を容易に得ることができる。また、モーションキャプチャ装置３１０によって、大腿以外の部位の３次元座標値を取得することによって、それら部位との相対位置関係も特定することができ、より詳細な姿勢評価を実行することが可能になる。
【００９２】
また、第３実施形態では、モーションキャプチャ装置３１０によって大腿の姿勢を検出する場合を説明したが、大腿の検出に限定されるものではなく、カメラによって撮影可能な部位であれば何れの部位でもよい。また、モーションキャプチャ装置３１０を用いて計測対象者の特定部位（例えば、大腿）の姿勢を検出することは第１実施形態及び第２実施形態の何れにも適用可能である。
【００９３】
なお、本開示の技術は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本開示の技術の要旨を離脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００９４】
１        骨盤
２        脊柱
３        大腿
３ＭＤ    大腿下部筋モデル
３ＭＵ    大腿上部筋モデル
１０、２００、３００    姿勢計測装置
１２      センサ
１４      骨盤体表面検出部
１６      脊柱体表面検出部
１８      大腿体表面検出部
２０      検出部
２２      計測部
２４      体表面傾斜角度算出部
２５      人体計算モデル変形部
２６      体表面形状算出部
２８      骨格傾斜角度算出部
３０      骨格変形形状算出部
３２、３２０    演算部
３４、３４１    コンピュータ
３４Ｐ    姿勢演算プログラム
２５１    体表面傾斜角度取得部
２５２    筋活性度導出部
２５３    モデル変形部
２５４    比較部
３１０    モーションキャプチャ装置
３１２    カメラ
３１９    マーカ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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