(57)【要約】【課題】特定の個人の動作を、個人の身体的特徴に対応して適切に再現可能とする。【解決手段】身体情報入力手段１１１が個人の身長、体重などの身体情報を入力し、計測値入力手段１２１が個人の実際の動作の計測値を入力し、刺激信号生成手段１２４が、パラメータにより規定される個人の神経系モデルに従って、上記計測値に基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするための刺激信号を生成し、シミュレーション手段１１２が、刺激信号生成手段１２４から送信された刺激信号と身体情報入力手段１１１に入力された身体情報とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションし、比較手段１２２が、個人の身体運動のシミュレーション結果と個人の実際の動作の計測値とを比較し、パラメータ決定手段１２３が、比較手段１２２による比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定する。【選択図】図２
2006053764.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の身体運動を再現する個人運動再現システムであって、
個人の身体情報を入力する身体情報入力手段と、
個人の実際の動作の計測値を入力する計測値入力手段と、
パラメータによって規定される個人の神経系モデルに従って、前記入力された計測値に基づいて、前記個人の身体運動のシミュレーションに用いる刺激信号を生成する刺激信号生成手段と、
前記身体情報入力手段に入力された個人の身体情報と前記刺激信号生成手段により生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段による個人の身体運動のシミュレーション結果と前記入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較手段と、
前記比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定手段とを備える
ことを特徴とする個人運動再現システム。
【請求項２】
個人の身体運動を再現する個人運動再現方法であって、
個人の身体情報を入力する身体情報入力ステップと、
個人の実際の動作の計測値を入力する計測値入力ステップと、
パラメータによって規定される個人の神経系モデルに従って、前記入力された計測値に基づいて、前記個人の身体運動のシミュレーションに用いる刺激信号を生成する刺激信号生成ステップと、
前記身体情報入力ステップにおいて入力された個人の身体情報と前記刺激信号生成ステップにおいて生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップにおける個人の身体運動のシミュレーション結果と前記入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較ステップと、
前記比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定ステップとを有する
ことを特徴とする個人運動再現方法。
【請求項３】
個人の身体運動を再現する個人運動再現プログラムであって、
個人の身体情報を入力する身体情報入力処理と、
個人の実際の動作の計測値を入力する計測値入力処理と、
パラメータによって規定される個人の神経系モデルに従って、前記入力された計測値に基づいて、前記個人の身体運動のシミュレーションに用いる刺激信号を生成する刺激信号生成処理と、
前記身体情報入力処理において入力された個人の身体情報と前記刺激信号生成処理において生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーション処理と、
前記シミュレーション処理における個人の身体運動のシミュレーション結果と前記入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較処理と、
前記比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定処理とを、コンピュータに実行させるための個人運動再現プログラム。
【請求項４】
個人の身体運動を再現する個人運動再現プログラムを記録した記録媒体であって、
個人の身体情報を入力する身体情報入力処理と、
個人の実際の動作の計測値を入力する計測値入力処理と、
パラメータによって規定される個人の神経系モデルに従って、前記入力された計測値に基づいて、前記個人の身体運動のシミュレーションに用いる刺激信号を生成する刺激信号生成処理と、
前記身体情報入力処理において入力された個人の身体情報と前記刺激信号生成処理において生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーション処理と、
前記シミュレーション処理における個人の身体運動のシミュレーション結果と前記入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較処理と、
前記比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定処理とを、コンピュータに実行させるための個人運動再現プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人の運動を再現する技術に関し、特に、個人の運動の計測データに基づいて個人の運動をシミュレーションし、再現する個人運動再現システム、個人運動再現方法、個人運動再現プログラムおよび個人運動再現プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
人体の筋肉骨格系と神経系の相互作用による運動の生成原理に基づいた、人間の運動再現技術は、従来から存在する。図４は、従来の人間の運動再現技術を説明する概念図である。
【０００３】
図４（Ａ）は人間の身体動力学モデルであり、図４（Ｂ）は人間の神経系モデルである。また、図４（Ｃ）は再現された人間の身体運動である。図４（Ａ）の人間の身体動力学モデルは、人間の運動を司る骨格、筋肉、関節から構成される。骨格は太線で示され、筋肉は細線で示される。二重丸で示す部分は、関節である。
【０００４】
図４（Ｂ）に示す人間の神経系モデルは、線で示される神経１００と、神経１００との結合部位であるシナプス１０１とから構成されている。また、図４（Ｂ）の点線で囲った２つのシナプス１０１で構成される単位を、神経振動子（ＣＰＧ:central pattern generator）と言う。ＣＰＧの構成と各ＣＰＧ間のデータの入出力関係により、図４（Ａ）の人間の身体動力学モデルに示される骨格の周りにあるどの筋肉が動作するかが決まる。
【０００５】
具体的には、各ＣＰＧは、所定の方程式で表現されるシナプス１０１が互いに抑制し合う組により構成され、それぞれのシナプス１０１が出力する信号により図４（Ａ）に示す筋肉中の屈筋と伸筋を駆動する。
【０００６】
図４（Ｃ）のように人間の身体運動を再現するためには、図４（Ａ）の人間の身体動力学モデルに示される骨格の周りにある筋肉を動かすための刺激信号を、図４（Ｂ）の人間の神経系モデルを用いて生成する必要がある。
【０００７】
言い換えると、人間の身体動作を再現するためには、図４（Ｂ）に示す神経１００をどのような重みで組み合わせて用いるかを示すパラメータ、すなわち、ＣＰＧの構成と各ＣＰＧ間のデータの入出力関係を示すパラメータを決定し、図４（Ａ）の人間の身体動力学モデルに示される、ある筋肉を動かすための刺激信号を生成する必要がある。
【０００８】
従来の人間の運動再現技術では、ＣＰＧの構成と各ＣＰＧ間のデータの入出力の関係を示すパラメータを、教師信号を用いることなく試行錯誤により決定して、刺激信号を生成し、生成された刺激信号に基づいて人間の身体運動をシミュレーションし、再現していた。
【０００９】
なお、歩行運動の制御機構モデルに関する従来技術に関して、下記の非特許文献１に記載され、また、リカレントネットワークにおける強化学習アルゴリズムについて、下記の非特許文献２に記載されている。
【非特許文献１】Taga,G:A model of the neuro-musculo-skeletal system for human locomotion.I.Emergence of basic gait; it Biological Cybernetics,Vol.73,pp.97-111(1995).
【非特許文献２】川内野明洋、前野隆司、進化的計算を用いた直鎖リンク型移動ロボットの運動パターン生成、日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会'00 講演論文集、2P2-31-035,2000
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、上記従来技術は、人間の身体運動を再現するためのＣＰＧの構成と各ＣＰＧ間のデータの入出力関係を示すパラメータを、教師信号を用いることなく試行錯誤により決定していたため、人間らしい動きを再現することは、困難であるという問題点があった。
【００１１】
また、上記従来技術は、特定の個人の身体運動を再現することは、困難であった。すなわち、入力された個人の身体、体重などの身体的特性に基づき当該個人の動作を再現することは、ＣＰＧの構成と各ＣＰＧ間のデータの入出力関係を示すパラメータを試行錯誤により決定する上記従来技術では困難であった。
【００１２】
本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、特定の個人の身体運動を、個人の身体的特徴に対応して適切に再現することが可能な個人運動再現システム、個人運動再現方法、個人運動再現プログラムおよび個人運動再現プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するため、本発明は、以下に述べる構成を採る。図１は、本発明の概念を説明する図である。図１（Ａ）は、個人の身体動力学モデルであり、骨格は太線で示され、筋肉は細線で示される。二重丸で示す部分は、関節である。図１（Ｂ）は個人の神経系モデルである。図中１００は神経、１０１はシナプスを表し、点線で囲った部分は、ＣＰＧである。
【００１４】
本発明は、まず、個人の身長、体重などの身体的特性を用いて、個人の身体運動をシミュレーションする。次に、センサからの個人の身体運動の計測データと、上記シミュレーション結果とを比較し、比較結果に基づいて、図１（Ｂ）に示す個人の神経系モデルにおけるＣＰＧの構成と各ＣＰＧ間のデータの入出力関係を示すパラメータを決定する。
【００１５】
そして、決定された上記パラメータに基づいて、図１（Ａ）の個人の身体動力学モデルに示される筋肉を動かすための刺激信号を生成し、この刺激信号に基づいて個人の身体運動をシミュレーションし、図１（Ｃ）に示すように再現する。
【００１６】
すなわち、本発明は、個人の身体運動を再現する個人運動再現システムであって、個人の身体情報を入力する身体情報入力手段と、個人の実際の動作の計測値を入力する計測値入力手段と、パラメータによって規定される個人の神経系モデルに従って、前記入力された計測値に基づいて、前記個人の身体運動のシミュレーションに用いる刺激信号を生成する刺激信号生成手段と、前記身体情報入力手段に入力された個人の身体情報と前記刺激信号生成手段により生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段による個人の身体運動のシミュレーション結果と前記入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較手段と、前記比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定手段とを備えることを特徴とする個人運動再現システムである。
【００１７】
また、本発明は、個人の身体運動を再現する個人運動再現方法であって、個人の身体情報を入力する身体情報入力ステップと、個人の実際の動作の計測値を入力する計測値入力ステップと、パラメータによって規定される個人の神経系モデルに従って、前記入力された計測値に基づいて、前記個人の身体運動のシミュレーションに用いる刺激信号を生成する刺激信号生成ステップと、前記身体情報入力ステップにおいて入力された個人の身体情報と前記刺激信号生成ステップにおいて生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップにおける個人の身体運動のシミュレーション結果と前記入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較ステップと、前記比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定ステップとを有することを特徴とする個人運動再現方法である。
【００１８】
また、本発明は、個人の身体運動を再現する個人運動再現プログラムであって、個人の身体情報を入力する身体情報入力処理と、個人の実際の動作の計測値を入力する計測値入力処理と、パラメータによって規定される個人の神経系モデルに従って、前記入力された計測値に基づいて、前記個人の身体運動のシミュレーションに用いる刺激信号を生成する刺激信号生成処理と、前記身体情報入力処理において入力された個人の身体情報と前記刺激信号生成処理において生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーション処理と、前記シミュレーション処理における個人の身体運動のシミュレーション結果と前記入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較処理と、前記比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定処理とを、コンピュータに実行させるための個人運動再現プログラムである。
【００１９】
また、本発明は、個人の身体運動を再現する個人運動再現プログラムを記録した記録媒体であって、個人の身体情報を入力する身体情報入力処理と、個人の実際の動作の計測値を入力する計測値入力処理と、パラメータによって規定される個人の神経系モデルに従って、前記入力された計測値に基づいて、前記個人の身体運動のシミュレーションに用いる刺激信号を生成する刺激信号生成処理と、前記身体情報入力処理において入力された個人の身体情報と前記刺激信号生成処理において生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーション処理と、前記シミュレーション処理における個人の身体運動のシミュレーション結果と前記入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較処理と、前記比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定処理とを、コンピュータに実行させるための個人運動再現プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、特定の個人の動作を、個人の身体的特徴に対応して適切に再現することが可能となる。従って、例えば、本発明を用いることにより、特定の個人の識別率を上げることができる。
【００２１】
また、例えば、本発明を用いることにより、個人への適切なリハビリ内容の指導を行うこともできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図２は、本発明の個人運動再現システムの構成例を示す図である。図２において、１は個人運動再現システムである。
【００２３】
個人運動再現システム１において、１１は個人の身体運動をシミュレーションする身体運動シミュレーション部、１２は個人の身体運動のシミュレーションのために必要な刺激信号を生成する刺激信号生成部である。
【００２４】
身体運動シミュレーション部１１において、１１１は個人の身長、体重などの身体情報が入力される身体情報入力手段、１１２は身体情報入力手段１１１に入力された個人の身体情報と刺激信号生成部１２により生成された刺激信号とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするシミュレーション手段、１１３はシミュレーション結果を表示する表示手段である。身体運動シミュレーション部１１は、例えば、図１（Ａ）に示すような個人の身体動力学モデルを用いて個人の身体運動をシミュレーションする。
【００２５】
刺激信号生成部１２において、１２１は個人の実際の動作の計測値が入力される計測値入力手段、１２２はシミュレーション手段１１２による個人の身体運動のシミュレーション結果と計測値入力手段１２１に入力された個人の実際の動作の計測値とを比較する比較手段、１２３は比較手段１２２による比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定するパラメータ決定手段、１２４はパラメータ決定手段１２３により決定されるパラメータにより規定される個人の神経系モデルに従って、計測値入力手段１２１から入力された計測値データに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするための刺激信号を生成し、シミュレーション手段１１２に送信する刺激信号生成手段である。
【００２６】
上記パラメータ決定手段１２３が決定するパラメータは、例えば、図１（Ｂ）に示す個人の神経系モデルにおける、ＣＰＧの構造や各ＣＰＧ間のデータの入出力関係を示すパラメータである。
【００２７】
パラメータ決定手段１２３は、比較手段１２２による比較結果に基づいて、シミュレーション手段１１２によるシュミレーション結果を実際の計測値に近づけるための上記神経系モデルのパラメータを決定する。このシミュレーション結果とは、例えば、図１（Ａ）の個人の身体動力学モデルに示される関節の動きトルクの情報や、筋肉の速度ベクトル情報等である。
【００２８】
パラメータ決定手段１２３は、例えば、上記非特許文献２に記載された、リカレントニューラルネットにおける強化学習アルゴリズムを用いて、パラメータを修正し、決定する。
【００２９】
刺激信号生成手段１２４が生成する刺激信号は、例えば、図１（Ａ）に示す個人の身体動力学モデルにおいて、ある筋肉を動かし、所要の関節の動きトルクを得て、個人の身体運動のシミュレーションするための信号である。
【００３０】
図３は、個人運動再現処理フローの一例を示す図である。まず、身体情報入力手段１１１に、個人の身長、体重などの身体情報が入力される（ステップＳ１）。
【００３１】
次に、計測値入力手段１２１に個人の実際の動作の計測値が入力される（ステップＳ２）。個人の実際の動作の計測値は、例えば、個人の動作をカメラにより撮像し、その撮像データを角度、時間を要素とする周波数データに変換することにより得られる。
【００３２】
次に、刺激信号生成手段１２４が、個人の神経系モデルに従って、上記計測値に基づいて、個人の身体運動をシミュレーションするための刺激信号を生成し（ステップＳ３）、シミュレーション手段１１２に送信する。
【００３３】
シミュレーション手段１１２が、刺激信号生成手段１２４から送信された刺激信号と身体情報入力手段１１１に入力された身体情報とに基づいて、個人の身体運動をシミュレーションする（ステップＳ４）。
【００３４】
次に、比較手段１２２が、個人の身体運動のシミュレーション結果と個人の実際の動作の計測値とを比較する（ステップＳ５）。パラメータ決定手段１２３が、比較手段１２２による比較結果に基づいて、個人の神経系モデルのパラメータを修正し、決定する（ステップＳ６）。ステップＳ６におけるパラメータの修正処理により、個人の身体運動のシミュレーション結果を個人の実際の動作の計測値に近づけるためのＣＰＧの構造や各ＣＰＧ間のデータの入出力の関係を示すパラメータが決定される。
【００３５】
そして、処理を終了するかを判断し（ステップＳ７）、処理を終了しない場合は、ステップＳ２に戻る。上記ステップＳ７において、処理を終了する契機は、例えば、個人の身体運動のシミュレーション結果と個人の実際の動作の計測値との差がある特定の範囲内になった場合や、比較回数がある閾値を超えた場合や、シミュレーションしたい全ての動作について満足のいくシミュレーション結果が得られた場合などである。
【００３６】
なお、ステップＳ４によるシミュレーション結果は比較手段１２２に送信される他、必要に応じて表示手段１１３に表示される。
【００３７】
本発明の個人運動再現方法は、個人の識別に用いることができる。例えば、本発明によって再現され、表示された個人の身体運動と、歩行する人物の実計測データとを比較することによって、個人を識別することが可能となる。
【００３８】
従来、人物の歩幅を予め計測された個人の歩幅と比較することによって個人を識別するなどの手法を採っていたが、個人の身体情報に対応して個人の身体運動を適切に再現することができる本発明を用いることにより、より個人の識別率を上げることが可能となる。
【００３９】
また、個人運動再現方法は、個人に対するリハビリ指導にも用いることができる。例えば、本発明を用いて、特定のリハビリ対象者の身体運動を再現して表示し、表示されたリハビリ対象者の身体運動を、医者が見て、目標とする身体の動作（例えば、歩行時の足の高さや関節の曲がり具合等）を達成するために必要なリハビリ内容を指導することが可能となる。
【００４０】
個人の身体情報に対応して個人の身体運動を適切に再現することができる本発明を用いてリハビリ指導を行うことにより、特定の個人に対する適切なリハビリ内容を指導することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の概念を説明する図である。
【図２】本発明の個人運動再現システムの構成例を示す図である。
【図３】個人運動再現処理フローの一例を示す図である。
【図４】従来の人間の運動再現技術を説明する概念図である。
【符号の説明】
【００４２】
１  個人運動再現システム
１１  身体運動シミュレーション部
１２  刺激信号生成部
１００  神経
１０１  シナプス
１１１  身体情報入力手段
１１２  シミュレーション手段
１１３  表示手段
１２１  計測値入力手段
１２２  比較手段
１２３  パラメータ決定手段
１２４  刺激信号生成手段
【図１】
2006053764.tif 000003
【図２】
2006053764.tif 000004
【図３】
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【図４】
2006053764.tif 000006