(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル・センサによって取得された物理変数の一連の測定値を安定化する方法であって、
（ａ）前記物理変数の少なくとも第１の測定値、第２の測定値、及び第３の測定値を、前記デジタル・センサを通して取得するステップと、
（ｂ）デジタル・メモリに前記物理変数の各測定値を格納するステップと、
（ｃ）前記第１の測定値と前記第２の測定値の間の差を計算するステップと、
（ｄ）前記第１の測定値と前記第２の測定値の間の差が所定の閾値より小さいなら、前記デジタル・メモリの中で、前記第２の測定値を補正された第２の測定値と置き換えるステップであって、前記補正された第２の測定値は、前記第１の測定値に対する差が第１のフィルタリング強度によって減ぜられている、ステップと、
（ｅ）前記補正された第２の測定値と前記第３の測定値の間の差を計算するステップと、
（ｆ）前記第２の補正された測定値と前記第３の測定値の間の差も前記閾値より小さいなら、前記デジタル・メモリの中で、前記第３の測定値を補正された第３の測定値と置き換えるステップであって、前記補正された第３の測定値は、前記補正された第２の測定値に対する差が第２のフィルタリング強度によって減ぜられており、前記第２のフィルタリング強度は、前記第１のフィルタリング強度よりも小さい、ステップと
を含む方法において、
前記ステップ（ｄ）は、以下の等式にしたがって、前記補正された第２の測定値を計算することを含み、
【数１】
0005620516.tif 000008
ここで、Ｐｔ−２は前記第１の測定値であり、Ｐｔ−１は前記第２の測定値であり、Ｐ’ｔ−１は前記第２の測定値の補正された値であり、Δｔ−１は前記第１及び第２の測定値の間の差であり、Δ’ｔ−１は前記第１のフィルタリング強度でフィルタリング関数ｆ（Δ）を差Δｔ−１に適用した結果であり、
前記ステップ（ｆ）は、以下の等式にしたがって、前記補正された第３の測定値を計算することを含み、
【数２】
0005620516.tif 000009
ここで、Ｐｔは前記第３の測定値であり、Ｐ’ｔ−１は前記第２の測定値の補正された値であり、Ｐ’ｔは前記第３の測定値の補正された値であり、Δｔは前記第２及び第３の測定値の間の差であり、Δ’ｔは前記第２のフィルタリング強度で前記フィルタリング関数ｆ（Δ）を差Δｔに適用した結果である、ことを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記フィルタリング関数ｆ（Δ）は次式で表されるべき関数であり、
【数３】
0005620516.tif 000010
ここで、αはフィルタリング強度であり、βは閾値である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１、第２、及び第３の測定値が時間的に連続している、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記物理変数が物理的位置である、請求項１から３までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記位置が三次元空間における位置である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
異なる閾値を、三次元空間における各軸に対して適用する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記物理的位置の各測定値を取得することが、画像内の所与の対象物を認識し、基準フレーム内のその位置を測定することを含む、請求項５又は６に記載の方法。
【請求項８】
前記デジタル・センサが撮像センサである、請求項１から７までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記デジタル・センサが３Ｄ撮像センサ（３）である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
デジタル・センサによって取得され、請求項１から９までのいずれか一項に記載の方法を使って安定化された物理変数の一連の測定値を通じて、データ及び／又はコマンドをコンピュータ・システム（４）に入力する方法。
【請求項１１】
前記データ及び／又はコマンドが、前記コンピュータ・システム（４）によって実行されるコンピュータ・ゲームに関する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記物理変数が、ユーザの体の一部の物理的位置である、請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
デジタル・センサに接続可能な入力と、
請求項１から９までのいずれか一項に記載の、前記デジタル・センサを通じて取得された物理変数の一連の測定値を安定化する方法を実行する命令を有するデジタル・メモリと、
前記命令を実行するために、前記デジタル・メモリ及び前記入力に接続されたデジタル・データ・プロセッサとを備える、
コンピュータ・システム（４）。
【請求項１４】
請求項１から９までのいずれか一項に記載の方法を実行する実行可能コードを格納する、コンピュータ読込み可能データ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル・センサにより取得された物理変数の一連の測定値を安定化する方法、及びデバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、物理変数が連続信号である一方で、デジタル・センサが出力できるのは、それら変数の不連続な読取り値のみである。デジタル・センサによるそのような連続的な物理変数の不連続な読取り値はいくらかのノイズを生成する、又は、前記連続的な物理変数のデジタル表示の精度を変える可能性がある。フィルタを追加することでそのようなノイズを削減又は抑制することができる一方で、フィルタはまた、知覚可能な待ち時間／遅延を導入する、又は、前記物理変数の一連の測定値全体に亘る緩やかであるが明確な変動をマスクする可能性もある。したがって、そのような緩やかであるが明確な変動に大幅な影響を及ぼすことなく、且つ知覚可能な遅延を加えることなく、デジタル・センサによって取得された物理変数の一連の測定値における雑音を制御することができる安定化方法を開発することは利点がある。
【０００３】
そのような安定化方法は、デジタル・センサによってある時間に亘って取得された一連の空間位置測定値、特に３Ｄデジタル・イメージング・システムによって、ある時間に亘って取得された一連の空間位置測定値を安定化することに対して特に利点がある。特に、そのような空間位置測定値の取得が対象物認識ステップも含む場合、対象物認識アルゴリズムは対象物の空間位置の連続する測定値における顕著なノイズ、及び空間位置調整ラスタの限定的な定義によって悪化させられる可能性のあるノイズを引き起こすことがある。
【０００４】
米国特許出願公開第２００６／０２８９４４号において、前の位置測定値との差がある閾値より小さいなら、位置測定値の変化を破棄する又は減じることによって、デジタル・モーション・センサによって取得された経時的な一連の位置測定値のノイズを抑制する試みが成されている。しかしながら、そのような安定化技術によって、緩やかであるが真の連続動作が、位置測定値における不意の変動として気付かれないか、又は反映されることになる。このような理由から明らかなように、この開示によれば、この技術は特定の事象に応じて規則的に適用される。
【０００５】
米国特許出願公開第２００８／１６５２８０号では、画像の安定化が安定化アルゴリズムの形で画像安定化パラメータの初期セットを使って達成される、ビデオ安定化の方法が開示されている。因果性及び非因果性フィルタリングの両方が記載されており、因果性フィルタリングが使われた場合に、復号された画像がバッファリングされる。部分的な投影ベクトル、すなわち２つの画像の部分的な領域の比較を実行して、ジッタ成分に対して最良の一致（比較された２つのベクトルの間の最短距離）を判断する。フィルタ式を使うことで二次元におけるジッタを補正し、フィルタ式は算出された動きの推定値に関して表される。ジッタをゼロに導き、フレーム毎に、２Ｈｚ以上の周波数でビデオカメラの手ぶれを補正するために採用することができるダンピング係数ａが開示されている。このダンピング係数は、０＜ａ＜１の正規化された値を有する。
【０００６】
米国特許出願公開第２００８／０３０４６０号では、基準画像を比較画像と比較して、特徴を一致させることが開示されている。２つの閾値が適用され、結果的に、画像を３つの領域、すなわち高ダンピング領域、低ダンピング領域、及び漸進又は線形領域に分割する。画像内の位置情報は、適用物、例えば関心領域内の手の位置を制御するために使われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００６／０２８９４４号
【特許文献２】米国特許出願公開第２００８／１６５２８０号
【特許文献３】米国特許出願公開第２００８／０３０４６０号
【特許文献４】国際公開第２００８／１２８５６８号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
したがって、本発明は、デジタル・センサによって取得された一連の物理変数の測定値におけるノイズを確実にフィルタリングできる方法及びデバイスを含み、前記一連の測定値全体に亘る前記物理変数における緩やかだが関連性のある変動を十分に反映したまま、物理変数のデジタル表現と現実世界における連続空間内での絶対式との間の顕著な遅延の導入を実質的に妨げる。
【０００９】
本発明によれば、デジタル・センサによって取得された物理変数の一連の測定値Ｐを安定化する方法は、
センサを通じて、前記物理変数の少なくとも第１の測定値Ｐｔ−２、第２の測定値Ｐｔ−１、及び第３の測定値Ｐｔを取得するステップと、
前記第１の測定値Ｐｔ−２と前記第２の測定値Ｐｔ−１間の差Δｔ−１が閾値βより小さいなら、前記第１の測定値Ｐｔ−２に対する差がフィルタリング強度αｔ−１を使って減ぜられた、補正された第２の測定値Ｐ’ｔ−１を、デジタル・メモリにおいて第２の測定値Ｐｔ−１と置き換えるステップと、
前記補正された第２の測定値Ｐ’ｔ−１と前記第３の測定値Ｐｔ間の差Δｔも閾値βより小さいなら、前記補正された第２の測定値Ｐ’ｔ−１に対する差が第２の測定値Ｐｔ−１に適用されたフィルタリング強度αｔ−１より低いフィルタリング強度αｔを使って減ぜられた、補正された第３の測定値Ｐ’ｔを、デジタル・メモリにおいて第３の測定値Ｐｔと置き換えるステップとを含む。
【００１０】
「デジタル・メモリ」とは、ランダム・アクセス・メモリ又はフラッシュ・メモリ等の固体記憶装置だけでなく、ハード・ディスク・ドライブ又は磁気テープ等の磁気データ記憶媒体、光ディスク等の光データ記憶媒体等を含むが、それらに限定されない任意のコンピュータ読込み可能及びコンピュータ書込み可能データ記憶媒体を意味する。
【００１１】
フィルタリング強度は、フィルタリングされる必要のある各測定値が後続になるにつれて減少するので、フィルタリングされた出力は、徐々に、一方向に緩やかだが着実に動く入力に向かって収束する。他方、短期ノイズは、最も高いフィルタリング強度でフィルタリングされる。
【００１２】
米国特許出願公開２００８／１６５２８０号に記載された方法では、閾値より小さい差に応じた、測定された比較値又は測定値の補正はない。このビデオ安定化技術において、安定化は、ジッタ及び動き推定に関する連続フレームにおける画像の同じ部分を保持することにより達成される。元の画像はクロップされ（したがって、壊され）、クロップされた画像は次の画像との補間に使われ、クロッピングの量は決められたジッタに応じて求められる。
【００１３】
米国特許出願公開２００８／０３０４６０号は閾値の適用について開示しており、それら閾値により画像を３つの領域、すなわち高ダンピング領域、低ダンピング領域、及び漸進又は線形領域に効果的に分割する。画像の位置情報は、関心領域内の用途を制御するために使われる。この方法では、線形関数が２つの閾値間のダンピングのために使われるので、動的調整は提供されない。
【００１４】
有利には、本方法では、デジタル・プロセッサにおいてＰ’ｔ−１を次式で計算することができる。
【００１５】
【数１】
0005620516.tif 000002
ここで、Δ’ｔ−１は、フィルタリング関数ｆ（Δ）をフィルタリング強度αｔ−１との差Δｔ−１に適用した結果であり、
Ｐ’ｔは、デジタル・プロセッサにおいて、次式で計算される。
【００１６】
【数２】
0005620516.tif 000003
ここで、Δ’ｔは、フィルタリング関数ｆ（Δ）を低フィルタリング強度αｔとの差Δｔ−１に適用した結果である。これらの数式はスカラに対してだけでなくベクトル測定値Ｐに対しても適用できるので、本発明のこの特定の実施例による方法は、物理変数が多次元である場合でも、前記物理変数の一連の測定値を安定化するために使うこともできる。
【００１７】
更に有利には、フィルタリング関数ｆ（Δ）は、次式によってべき関数とすることができる。
【００１８】
【数３】
0005620516.tif 000004
【００１９】
有利には、前記第１、第２、第３の測定値は、時間的に連続となり得る。したがって、本発明のこの特定の実施例による方法は、時間の経過に伴う物理変数の状態変化を評価するために、前記物理変数の一連の経時的に連続する測定値を安定化する目的で使うことができる。
【００２０】
有利には、前記物理変数は位置であり得る。更により有利には、前記物理変数は、三次元空間における位置であり得る。特定の実施例において、フィルタリング・パラメータの別のセットを、この三次元空間における各軸に対して適用することができる。したがって、特に前記測定値が経時的に連続する場合、本発明のこの特定の実施例による方法は、緩やかだが着実な移動の測定に大幅な影響を与えずに、位置又は動きのデジタル・センサを使って取得された動きにおけるノイズをフィルタリングするために使うことができる。
【００２１】
特に有利には、前記デジタル・センサは、撮像センサであり得る。このことは、位置測定値の取得を更に容易にし、特に、前記デジタル・センサが３Ｄ撮像センサであるなら、三次元空間における位置測定値の取得を可能にする。そのような３Ｄ撮像センサは、例えば、ＬＩＤＡＲセンサ、飛行時間（ＴＯＦ）カメラ、レーザ三角測量の走査で用いるカメラ、又は、他の任意の種類の遠隔計測システムを含む。
【００２２】
特に有利には、物理的位置の前記一連の測定値における各測定値を取得することは、画像内の所与の対象物を認識すること、及び基準フレーム内のその位置を測定することを含むことができる。例えば、国際公開第２００８／１２８５６８号において以前に開示されたような既存の認識アルゴリズムは、例えば、画像、おそらくは３Ｄ画像内でのユーザの手足等の対象物を認識することを可能にする。国際公開第２００８／１２８５６８号において、三次元空間内でのボリュームを認識する方法が開示され、この方法において、三次元画像データは、三次元空間で用いる複数のポイントを備える。これらのポイントはクラスタ化され、クラスタは関心ポイントとして選択される。選択されたクラスタ内のポイントはサブクラスタに再グループ化され、サブクラスタは、それぞれが重心、及び重心と関連づけられたボリュームを有する。重心は対象物を表すネットワークを形成するよう繋ぐことができ、手足は他の１つの重心のみに繋げられた重心であるとして識別される。
【００２３】
しかしながら、これらのアルゴリズムは、連続画像内の前記対象物の位置の測定におけるあるレベルのノイズをもたらす可能性がある。本発明のこの特定の実施例による方法は、対象物の緩やかであるが着実な移動の伝達に大幅な影響を与えることなしに、そのようなノイズに対する前記対象物の連続する位置測定値の安定化をもたらすと共に、現実の位置と前記位置のデジタル値の間の顕著な遅延の導入を回避する。
【００２４】
本方法は、この安定化方法を実行するための実行可能コードを格納するコンピュータ読込み可能データ記憶媒体にも関する。
【００２５】
「コンピュータ読込み可能データ記憶媒体」とは、ランダム・アクセス・メモリ、フラッシュ・メモリ、又はリード・オンリー・メモリ等の固体記憶装置だけでなく、ハード・ディスク・ドライブ又は磁気テープ等の磁気データ記憶媒体、光ディスク等の光データ記憶媒体などを含むが、それらに限定されない、デジタル・データを含む任意のコンピュータ読込み可能サポートを意味する。
【００２６】
本発明は、デジタル・センサによって取得された物理変数の一連の測定値を通じて、コンピュータ・システムにデータ及び／又はコマンドを入力する方法にも関する。本発明の特定の実施例において、この一連の測定値は、上記のように安定化される。有利には、前記データ及び／又はコマンドは、前記コンピュータ・システムによって実行されるコンピュータ・ゲームに関連することができる。前記物理変数は、ユーザの体の部分の物理的な位置であってもよい。
【００２７】
本発明は、コンピュータ・システムにも関する。本発明の１つの好適な実施例によれば、このコンピュータ・システムは、
デジタル・センサによって取得された物理変数の一連の測定値を受信する、前記デジタル・センサに接続可能な入力と、
本発明による前記一連の測定値を安定化する方法を実行するための命令を含むデジタル・メモリと、
前記命令を実行するために前記デジタル・メモリ及び前記入力に接続されたデジタル・データ・プロセッサとを備える。
【００２８】
本発明の特定の実施例は、以下の図を参照して、限定的な形態ではなく例示的に記載される。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の特定の実施例による、人間のユーザ、デジタル・センサ、及びコンピュータ・システムの模式図である。
【図２】本発明の特定の実施例による安定化方法のフローチャートである。
【図３】初期測定に関するいくつかの異なる差について、本発明による安定化方法の効果を表すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本発明の特定の実施例を図１に示す。この特定の実施例において、本発明の方法は、コンピュータ・システム４に接続された３Ｄ撮像センサ３を通して認識される人間のユーザ２の右手１の動きを安定化するために使われる。特に有利な実施例では、３Ｄ撮像センサ３はＴＯＦカメラである。しかしながら、２Ｄカメラ、ステレオ・カメラ、ＬＩＤＡＲ、レーダー、ソナー等の別の種類のデジタル・イメージング・システムが代わりに使われてもよい。
【００３１】
３Ｄ撮像センサは、人間のユーザ２が立っている部屋の３Ｄ画像データを取得し、この３Ｄ画像データは、複数のピクセルによる部屋の２Ｄ画像と、各ピクセルに対する深度値とを含んでおり、この深度値は、各ピクセルによって描き出されるポイントの３Ｄ撮像センサ３への距離に対応している。２Ｄ画像自体の中のピクセルのＸ及びＹ位置は、それらが３Ｄ撮像センサ３に対して表すポイントの天頂角、及び方位角に対応するので、これら３Ｄ画像データは、３Ｄ撮像センサ３の範囲内にある対象物の可視ポイントに対応するポイントの三次元雲によって示すことができる。処理を簡単にするために、３Ｄ撮像センサ３に対する各ポイントの深度、天頂角、及び方位角は、直交座標に変換することができる。
【００３２】
３Ｄ撮像センサ３自体の中、コンピュータ・システム４の中、又はそれらの間の任意の場所にあってもよいプロセッサは、人間のユーザ２に対応するこの画像のポイントをグループ化する認識アルゴリズムをいくつかのクラスタに適用し、各クラスタは、人間のユーザ２の体の部分に対応し、人間のユーザ２の体の部分としてタグ付けされる。プロセッサは、各クラスタの重心位置も計算し、右手１等の対応する体の部分にクラスタを割り当てる。しかしながら、時間的に連続する人間のユーザの画像を取得すると、光のわずかな変化でさえ、認識アルゴリズムに、所与のクラスタに対して異なるポイントを割り当てさせ、たとえ人間のユーザ２が実際には完全に立ち止まっていても、対応する体の部分の位置の明確な動きを生成する。そのようなノイズは、光の摂動又は変調により、３Ｄ撮像センサの限られた精細度及び体の部分の位置が示された基準フレームのラスタにより、３Ｄ撮像センサの感度により、及び／又は前の画像処理ステップにより、もたらされる可能性がある。
【００３３】
手１の測定された位置におけるこのノイズ及び別のノイズを抑制するが、同じ手１の緩やかであるが実際の着実な動きは抑制しないように、コンピュータ・システム４が図２のフローチャートに示すような安定化方法を実行する。
【００３４】
第１のステップ１０１において、コンピュータ・システム４は、３Ｄ撮像センサ３を通じて取得され、上記の認識アルゴリズムによって解釈される３つの軸Ｘ、Ｙ、Ｚにおける手の位置の経時的に連続する一連の測定値を受信し、この測定値には、軸Ｘ、Ｙ、Ｚのそれぞれに対する手の位置の少なくとも第１の測定値Ｐｔ−２、第２の測定値Ｐｔ−１、及び第３の測定値Ｐｔが含まれる。
【００３５】
ステップ１０２において、前記コンピュータ・システム４のプロセッサは、軸Ｘ、Ｙ、Ｚのそれぞれに対する前記第１の測定値Ｐｔ−２と前記第２の測定値Ｐｔ−１の間の差Δｔ−１を次式で計算する。
Δｔ−１＝‖（Ｐｔ−１−Ｐｔ−２）‖
【００３６】
次いで第３のステップ１０３において、この差Δｔ−１は、プロセッサによって所定の閾値βと比較される。この好適な実施例において、この閾値βは軸Ｘ、Ｙ、Ｚのそれぞれに対して個々に設定され得る。差Δｔ−１が閾値β以上なら、第２の測定値はフィルタリングされずに残る。しかしながら、差Δｔ−１が閾値βより小さいなら、プロセッサは、第４のステップ１０４において、第２の測定値Ｐｔ−１の補正値Ｐ’ｔ−１を計算して、コンピュータ・メモリ内の前記第２の測定値Ｐｔ−１と置き換える。この補正値Ｐ’ｔ−１は、次の式で計算される。
【００３７】
【数４】
0005620516.tif 000005
ここで、Δ’ｔ−１はフィルタリング関数ｆ（Δ）にフィルタリング強度αｔ−１との差Δｔ−１を適用することでもたらされる補正された差であり、フィルタリング関数ｆ（Δ）は次式で表されるべき関数である。
【００３８】
【数５】
0005620516.tif 000006
【００３９】
その後、次のステップ１０５において、プロセッサは、軸Ｘ、Ｙ、Ｚのそれぞれに対して、補正された前記第２の測定値Ｐ’ｔ−１と前記第３の測定値Ｐｔの間の差Δｔを次の式により計算する。
Δｔ＝‖（Ｐｔ−Ｐ’ｔ−１）‖
【００４０】
次いでステップ１０６において、この差Δｔは、プロセッサによって、各対応する軸に対し、同じ所定の閾値βと比較される。差Δｔが閾値β以上なら、第１の測定値はフィルタリングされずに残る。差Δｔが前記閾値βより小さいなら、プロセッサは、ステップ１０７において、前記第３の測定値Ｐｔの補正値Ｐ’ｔを計算して、コンピュータ・メモリ内の前記第３の測定値Ｐｔと置き換える。この補正値Ｐ’ｔは、以下の式により計算される。
【００４１】
【数６】
0005620516.tif 000007
ここで、Δ’ｔはフィルタリング関数ｆ（Δ）に差Δｔを適用してもたらされる補正された差である。しかしながら、前記ステップ１０７の前に、ステップ１０８において、プロセッサは、前の測定値、すなわち第２の測定値Ｐｔ−１も補正されたかどうか（すなわち、ステップ１０４が実行されたかどうか）を確認する。この場合、フィルタリング関数ｆ（Δ）のフィルタリング強度αは、ステップ１０９において、Δ’ｔとＰ’ｔを計算する前に、０＜σ＜１の減衰係数σを掛けることにより減ぜられ、その結果αｔ＝σ・αｔ−１となる。
【００４２】
フィルタリング強度の減少が望まれる場合、σ＜１であるが、フィルタリング強度の増加が望まれない環境においては、代わりにσを１に設定することも可能である。
【００４３】
その後の測定値に対し、前の各測定値に対する差が毎回、閾値βより小さいなら、フィルタリング強度は毎回、再び減衰係数σと掛け合わせることができ、それにより、補正された測定値Ｐ’が実際の測定値Ｐに近づく。その後の測定値において、測定差が閾値β以上であるなら、フィルタリング強度αは元の値にリセットされる。
【００４４】
図３において、フィルタリングされた差Δ’ｔ−１及びΔ’ｔは、４の初期フィルタリング強度αｔ−１、及び１／２の減衰係数σに対して測定された差Δの関数としてプロットされる。グラフ２０１はΔ’ｔ−１に、グラフ２０２はΔ’ｔに対応する。明らかであるように、どちらの場合においても、閾値βを超える場合にはフィルタリングされない。しかしながら、前記閾値より下では、Δ’ｔ−１はΔ’ｔより強くフィルタリングされる。
【００４５】
上記の好適な実施例では、差は、軸Ｘ、Ｙ、Ｚのそれぞれに対して個別に計算、比較、及びフィルタリングされたが、代替実施例では、同じ式を使用して、連続する測定値間のベクトル距離の係数を代わりに使うことができる。
【００４６】
上記の好適な実施例において、デジタル・センサは３Ｄ撮像センサであり、測定された物理変数は三次元基準フレーム内の手１の位置であるが、本発明の方法及びデバイスは、他の種類のデジタル・センサを通じて取得される、位置、速度、加速度、温度、圧力等の様々な他の種類の物理変数に対して適用することができる。
【００４７】
本発明は、単独で使用することができ、又は、コンピュータ・システム４と通信するのに適した他のユーザインターフェースと組み合わせて使うことができ、そのようなユーザインターフェースには、スイッチ、キーボード、マウス、トラックボール、タブレット、タッチパッド、タッチスクリーン、６−ＤＯＦ周辺装置、ジョイスティック、ゲームパッド、モーション・トラッキング・システム、アイ・トラッキング・システム、データグローブ、３Ｄマウス、音声認識、生体電気センサ、神経インターフェース、トレッドミル、固定自転車、ローイング・マシン、又はコンピュータ・システム４への入力に適した他の任意のセンサやインターフェース等がある。
【００４８】
本発明のデバイス及び方法を通じて提供され得るコマンド及び入力には、以下のものがある。
・視点の回転、移動、位置決め、及び／又は配向等の２Ｄ及び／又は３Ｄナビゲーション、並びに遠近感、範囲、色、エクスポジション等の他の視覚パラメータ
・例えば、メニュー、リスト、パラメータ選択、及び／又は入力フィールド内のナビゲーションを含む、インターフェース要素ナビゲーション
・例えば、アバター制御や、位置、方向、移動等のアプリケーション・オブジェクト・パラメータの制御、回転、外観、形状、及び／又はシステム・パラメータの機能及び／又は制御を含む操作
・例えば、動作コマンド、パラメータ変更コマンド、及び／又は状態コマンド、動作コマンド、及び／又はアプリケーション・オブジェクト、制御パラメータ、及び／又はその他の状態を変更するコマンドの変更の検証等の起動
・例えば、インターフェース要素、アプリケーション・オブジェクト、実環境オブジェクト等の選択
・例えば、物理的シミュレーションにおける力の入力
・例えば、音声ボリューム、アプリケーション・オブジェクトの外観、アプリケーション・オブジェクトの提示のための出力パラメータ調整
【００４９】
コンピュータ・システム４は、例えば以下のような様々な出力デバイスのいずれにも同様に接続することができる。
・２Ｄ又は３Ｄディスプレイ・デバイス、スピーカ、ヘッドホン、プリンター、触覚出力デバイス、ベンチレーター、及び／又は背景照明等のコンピュータ出力デバイス
・仮想現実ゴーグル、携帯ディスプレイ・デバイス、Ｃａｖｅ（登録商標）等のマルチ・ディスプレイ・デバイス、Ｒｅａｌｉｔｙ  Ｃｅｎｔｅｒ（登録商標）等の大型ディスプレイ・デバイス、立体スクリーン、強制復帰デバイス、３Ｄディスプレイ・デバイス、発煙機、及び／又はスプリンクラー等の仮想現実出力デバイス
・雨戸制御デバイス、暖房制御デバイス、及び／又は照明制御デバイス等のホーム・オートメーション・デバイス
・テレビ、及び／又は音楽システムのようなホーム・エンターテイメント・デバイス
・携帯音楽及び／又は映像プレイヤー、ポジショニング・システム、携帯情報端末、ポータブル・コンピュータ、及び／又は携帯電話等のポータブル・デバイス
・バルブ、トレッドミル、ロボット・デバイス等のコンピュータ・システム４に接続可能な他のデバイス
【００５０】
本発明を特定の例示的な実施例を参照して説明したが、特許請求の範囲に記載されている本発明のより広い範囲から逸脱することなく、これらの実施例に様々な変形や変更を行うことができることは明らかであろう。したがって、本明細書と図面は、限定的なものではなく例示的なものであると考えるべきである。
【図１】
0005620516.tif 000011
【図２】
0005620516.tif 000012
【図３】
0005620516.tif 000013