(57)【要約】  本発明の一実施例によると、生きている対象の姿勢を予測するためのコンピュータ化された方法は、それぞれの行動に対する複数の姿勢の規則を記憶場所に記憶することと、第一の生きている対象の行動の開始姿勢を受けとることと、行動の目的物の位置を受け取ることと、開始姿勢および目的物の位置に基づいて行動を複数の動作に分けることと、第一の生きている対象の行動の終了姿勢を決定することとを含む。終了姿勢を決定することは、動作の各々に対して姿勢の規則を少なくとも一つ適用することと、動作の各々に関連して複数の制限の少なくとも一つをチェックすることとを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれの行動に対する複数の姿勢の規則を記憶場所に記憶することと、
第一の生きている対象の該行動の開始姿勢を受けとることと、
該行動の目的物の位置を受け取ることと、
該開始姿勢および該目的物の該位置に基づいて該行動を複数の動作に分けることと、
該動作の各々に対して該姿勢の規則を少なくとも一つ適用することと、
該動作の各々に関連して複数の制限の少なくとも一つをチェックすることと、
から成る、該第一の生きている対象の該行動の終了姿勢を決定することと、
から成る、生きている対象の姿勢を予測するためのコンピュータ化された方法。
【請求項２】
該それぞれの行動のための複数のモジュールの一つを選択することから更に成る、請求項１のコンピュータ化された方法。
【請求項３】
該複数の動作が、
該目的物に対して水平に該第一の生きている対象の位置させることと、
該第一の生きている対象の胴体を屈曲することと、
該第一の生きている対象の骨盤を回転することと、
該第一の生きている対象の該骨盤を垂直に位置させることと、
該第一の生きている対象の足の姿勢をとることと、
から成る、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項４】
該第一の生きている対象の頭部の姿勢をとることから更になる、請求項３に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項５】
該複数の制限が
該第一の生きている対象のバランスと、
障害物の位置と、
該第一の生きている対象の視線と、
該目的物の到達可能性と、
生理学的正確性と、
該第一の生きている対象の強度
から成るグループから選択されることを特徴とする、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項６】
該第一の生きている対象の該行動の該終了姿勢を決定することが、チェックするステップにおける結果に基づいて該第一の生きている対象の途中の姿勢を調整することから更に成る、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項７】
該生きている対象が人間であることを特徴とする、請求項１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項８】
生きている対象の姿勢を予測するためにメディアにエンコードしたロジックで、該ロジックが、
それぞれの行動に対する複数の姿勢の規則を記憶場所に記憶するステップと、
第一の生きている対象の該行動の開始姿勢を受けとるステップと、
該行動の目的物の位置を受け取るステップと、
該開始姿勢および該目的物の該位置に基づいて該行動を複数の動作に分けるステップと、
該動作の各々に対して該姿勢の規則を少なくとも一つ適用することと、該動作の各々に関連して複数の制限の少なくとも一つをチェックすることによって、該第一の生きている対象の該行動の終了姿勢を決定するステップと、
を実行するように操作可能である、該メディアにエンコードしたロジック。
【請求項９】
該ロジックが該それぞれの行動のための複数のモジュールの一つを選択するように更に操作可能である、請求項８に記載のメディアにエンコードされたロジック。
【請求項１０】
該複数の動作が、
該目的物に対して水平に該第一の生きている対象を位置させることと、
該第一の生きている対象の胴体を屈曲することと、
該第一の生きている対象の骨盤を回転することと、
該第一の生きている対象の該骨盤を垂直に位置させることと、
該第一の生きている対象の足の姿勢をとることと、
から成ることを特徴とする、請求項８に記載のメディアにエンコードされたロジック。
【請求項１１】
該第一の生きている対象の頭部の姿勢をとることから更になる、請求項１０に記載のメディアにエンコードされたロジック。
【請求項１２】
該複数の制限が
該第一の生きている対象のバランスと、
障害物の位置と、
該第一の生きている対象の視線と、
該目的物の到達可能性と、
生理学的正確性と、
該第一の生きている対象の強度と、
から成るグループから選択されることを特徴とする、請求項８に記載のメディアにエンコードされたロジック。
【請求項１３】
該ロジックが、該チェックするステップにおける結果に基づいて該第一の生きている対象の途中の姿勢を調整するように更に操作可能であることを特徴とする、請求項８に記載のメディアにエンコードされたロジック。
【請求項１４】
該生きている対象が人間であることを特徴とする、請求項８に記載のメディアにエンコードされたロジック。
【請求項１５】
それぞれの行動のための複数のモジュールの一つを選択すること
該それぞれの行動に対する複数の姿勢の規則を記憶場所に記憶することと、
第一の生きている対象の該行動の開始姿勢を受けとることと、
該行動の目的物の位置を受け取ることと、
該目的物に対して水平に該第一の生きている対象を位置させることと、
該第一の生きている対象の胴体を屈曲することと、
該第一の生きている対象の骨盤を回転することと、
該第一の生きている対象の該骨盤を垂直に位置させることと、
該第一の生きている対象の足の姿勢をとることと、
から成る該第一の生きている対象の複数の動作の姿勢を順々にとることと、
該動作の各々に対して該姿勢の規則を少なくとも一つ適用することと、該動作の各々に関連して複数の制限の少なくとも一つをチェックすることと、
から成る、生きている対象の姿勢を予測するためのコンピュータ化された方法。
【請求項１６】
該複数の制限が
該第一の生きている対象のバランスと、
障害物の位置と、
該第一の生きている対象の視線と、
該目的物の到達可能性と、
生理学的正確性と、
該第一の生きている対象の強度と、
から成るグループから選択されることを特徴とする、請求項１５に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１７】
該チェックするステップにおける結果に基づいて該第一の生きている対象の途中の姿勢を調整することから更に成る、請求項１５に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１８】
該複数の動作が該第一の生きている対象の頭部の姿勢をとることから更になる、請求項１５に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１９】
該生きている対象が人間であることを特徴とする、請求項１５に記載のコンピュータ化された方法。
規則に基づいた逐次アプローチを利用した人間の姿勢を予測するためのシステムおよび方法
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的にコンピューター支援設計（「ＣＡＤ」）分野に関し、特に、規則に基づいた逐次アプローチを使用した人間の姿勢を予測するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の動作のシュミレーションツールは、職場、製品、トレーニングおよびサービス活動の人間工学的解析やエンタテイメント産業で使用されている。人間の動作を正確に描写するプロセスは単調で時間がかかり、関節レベルでの複雑な三次元の運動学的システムの操作に精通し、姿勢のリアリズムを見る目がある熟練したオペレーターが必要である。人間の姿勢を予測するこれまでの取り組みでは、コンピュータ的に迅速で、生理学的に現実的で、新奇な条件に対して一般化可能であるという所望される特徴を同時には提供していない。これらの特徴は、人間のシュミレーションツールが人間工学の専門家の領域外へ展開できるようになるために重要な必要条件である。人間の行動能力を評価するために使用されるツールは、姿勢の情報に敏感である。したがって、正確で典型的な姿勢をとることが、これらのツールから価値のあるデザイン上のガイダンスを得るために重要である。
【０００３】
最近の予測ツールは、体全体に適応する根本的な最適化目標または経験的モデルに基づいて、体全体の姿勢をモデルしようとるすものである。最新の伸ばして持ち上げる姿勢のアプリケーションの中には、足、胴体、腕の姿勢を解決する逆運動学（ＩＫ）を使用しているものもある。手の形をしたマークをシーンの中に示し、姿がどこに到達しようとしているかを示す。そしてＩＫソルバーが、姿の手が所望される位置に到達するように、姿が姿勢を取るように使用される。ＩＫソリューションは非常に一般的で早い一方で、しばしば結果的に望ましくない姿勢になる。
発明の要約
【０００４】
本発明の一実施例によると、生きている対象の姿勢を予測するためのコンピュータ化された方法は、それぞれの行動に対する複数の姿勢の規則を記憶場所に記憶すること、第一の生きている対象の行動の開始姿勢を受けとること、行動の目的物の位置を受け取ること、開始姿勢および目的物の位置に基づいて行動を複数の動作に分けること、第一の生きている対象の行動の終了姿勢を決定することを含む。終了姿勢を決定することは、各動作に対して姿勢の規則を少なくとも一つ適用することおよび、各動作に関連した複数の制限のなかから少なくとも一つをチェックすることを含む。
【０００５】
本発明の実施例は多くの技術的な効果を提供する。本発明の実施例は、これら効果の全てまたはいくつかを含んでいてもよいし、あるいは含んでいなくてもよい。一つの実施例では、姿勢予測の方法は、目標となる端エフェクターの位置を入力として取り込み、入力された「斜角」の値に基づいて肘／膝の位置を設定するという、分析的な腕および足の姿勢を示す方法を活用する。このアプローチによって確定的に腕および足の姿勢を示すことができ、それにより「チキンアーム」や膝が間違った姿勢を示すことを避けることができる。一つのアプローチでは姿の特定の局面の姿勢を連続的に示すカスケード方法を使用し、各ステップの最後でテストを実施して次の操作のパラメーターを決定する。この規則に基づいたアプローチでは、ユーザーが寄りかかる物体の位置を特定することができる。物体が提供されている場合、物体はカスケード式アプローチで考慮されている。このアプローチではまた物体に一歩近づくこともでき、物体に近づくことによって、物体に対して機構的な利点が増加するように人間が進む一歩をモデルしようと試みるので、より現実的に見える姿勢を提供することができる。人物のバランスもまた、片手操作または両手操作と同様にカスケード式アプローチで説明することができる。従来の姿勢予測の試みとは違って、この新しいアプローチは、目的物への到達可能性の必要条件、人間の関節の生理的な可動域の限界および／またはセグメントの長さの一貫性の必要条件、バランスの必要条件、力の発揮の必要条件、姿勢に影響を与える他の環境または人物の条件を、同時に組み込んでいる。
【０００６】
さらに、人間、または他の生きている対象といった、適当な運動学的な骨格を持ったものならどんな形態でもシュミレーションすることができる。現実的な姿勢の自動予測により、人間のシュミレーション技術を人間工学のバックグランドを持たない技術者が利用できるようになり、技術者は、人間工学の専門家の直接的な関与なしに、人間工学の課題に関してデザインを効果的に選別することができる。
【０００７】
他の技術的な効果は、以下の図面、説明、請求項の範囲から、当業者には容易に明らかである。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の実施例およびその効果は図１Ａから図４の図を参照することによって最もよく理解できる。図において、同じ数字は同じ部分を指す。
【０００９】
図１Ａは本発明の一実施例による人間の姿勢を予測するシステム１００を説明したブロック図である。システム１００は、コンピュータ１０６および記録装置１０８とにアクセスできる人間の姿勢予測器・者１０４を有する、人間の姿勢予測エンティティ１０２を含む。人間の姿勢予測エンティティ１０２は、例えばＣＡＤ／ＣＡＭ／ＣＡＥソフトウェア、アニメ映画、ビデオゲーム、他の適切なソフトウェアアプリケーションといった、人間の姿勢を予測することを要求する任意の会社又は他の適切なエンティティである。人間の姿勢予測エンティティ１０２は、たいてい、正確かつ費用効率よく人間の姿勢を予測することを目指している。人間の姿勢の予測は、比較的複雑で費用がかかるプロセスであるため、本発明のいくつかの実施例では、規則に基づいた逐次アプローチを使用するコンピュータ化された方法およびシステムを提供し、人間の姿勢を現実的に予測する。このコンピュータ化された方法は、数理最適化方法といったものを利用せずに、一貫して、どんな姿勢にも適応することができる。また、本詳細な説明では、「人間」の姿勢の予測を用いているが、例えば、動物、魚、他の適当な生き物といった、適当な運動学的な骨格を持ったものならどんな形態でも予測することができる。このコンピュータ化された方法は人間の姿勢予測器・者１０４にによって利用されるが、人間の姿勢予測器・者１０４は、人間の姿勢予測エンティテイ１０２が雇用する単一の従業員、従業員のグループあるいは、この方法を起動する独立したコンピュータプログラムといったものである。
【００１０】
図１Ｂは、本発明の一つの実施例による、人間の姿勢を予測する際に使用するコンピュータ１０６のブロック図である。図示した実施例では、コンピュータ１０６は、入力装置１１０、出力装置１１２、プロセッサー１１４、人間の姿勢を予測するモジュール１１８を記憶したメモリ１１６、姿勢の規則１２１と姿勢の制限１２３とを記憶したデーターベース１２０を含む。
【００１１】
入力装置１１０はコンピュータ１０６に連結しており、人間の姿勢予測器・者１０４が人間の姿勢予測モジュール１１８を利用できるようにする。例えば、人間の姿勢予測器・者１０４は、人間の姿勢予測モジュール１１８内にある、一つ、あるいはそれ以上のユーザーインターフェースを介して、人間の姿勢予測モジュール１１８を利用する。これにより、人間の姿勢予測器・者１０４は様々なデータおよび情報を、入力、選択、および／又は操作することができる。一つの実施例では、入力装置１１０はキーボードであるが、入力装置１１０は、例えば独立したコンピュータプログラム、マウス、スタイラス、スキャナー、またはそれらの組み合わせといった他の形態でもよい。
【００１２】
出力装置１１２は、例えば、液晶ディスプレー（「ＬＣＤ」）又はブラウン管ディスプレイ（「ＣＲＴ」）といった、人間の姿勢予測器・者１０４が予測しようとしている人間の姿勢を「見る」ことを可能にする任意の適切な視覚的表示装置である。例えば、図１Ａに戻って参照すると、予測１２２の一例は出力装置１１２で見ることができる。図示した実施例では、一人の人間が前に進み出て、棚の上にある箱をつかんでいる。出力装置１１２は、例えば特定の予測あるいは他の適当な情報といった任意の所望される情報を記録するために、記録装置１０８に連結していてもよい。例えば、姿勢の予測は、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、または他の適当なメディアに記録してもよい。姿勢の予測は、ファイルに送信したり、他のコンピュータプログラムで利用することができる。
【００１３】
プロセッサー１１４は、ロジックを実行する任意の適切なタイプのプロセッシングユニットから成る。プロセッサー１１４の機能の一つは、メモリ１１６から人間の姿勢予測モジュール１１８を読み出し、人間の姿勢予測器・者１０４が人間の姿勢を予測できるように、人間の姿勢予測モジュール１１８を実行することである。人間の姿勢予測モジュール１１８の他の機能については、以下、図２Ａから図４と併せてより完全に説明する。プロセッサー１１４はまた、例えば測定した人間の動作を示すデータといった情報や他の適切なデータのキャプチャー、および／又は記憶をコントロールしてもよい。
【００１４】
人間の姿勢予測モジュール１１８は、適切なコンピュータ言語で書かれたコンピュータプログラムである。本発明の一つの実施例の教示によると、人間の姿勢予測モジュール１１８は、（例えば姿勢の規則１２１および姿勢の制限１２３といった）データベース１２０に記憶されたデータや情報を利用できるように操作可能であり、人間の姿勢を予測するために人間の動作シミュレータ１０４で入力する。人間の姿勢予測モジュール１１８は、例えば測定した人間の動作を示すデータをキャプチャーするといった、他の適切な機能を実行することができる。人間の姿勢予測モジュール１１８の機能のいくつかは、以下図２Ａから図４を参照しながら記載する。図示した実施例では、人間の姿勢予測モジュール１１８はメモリ１１６にエンコードしたロジックである。しかし、代替的な実施例では、人間の姿勢予測モジュール１１８は、特定用途向け集積回路（ＡＳＣＩ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）、又は他の適切である特別なプロセッサあるいは汎用のプロセッサを通じて実施される。
【００１５】
メモリ１１６およびデータベース１２０は、ファイル、スタック、データベース、又は他の適切である揮発性メモリ又は不揮発性メモリの構成物から成る。メモリ１１６およびデータベース１２０は、ランダムアクセスメモリ、読み出し専用メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、リムーバブルメモリデバイス、又はデータの記憶および／又は読み出しを可能にする他の適切な装置でもよい。メモリ１１６およびデータベース１２０は互換性があり、同様の機能を実行することができる。図示した実施例では、データベース１２０は、姿勢の規則１２１、姿勢の制限１２３、人間の姿勢を予測する際に人間の姿勢予測モジュール１１８が機能を実行できるようにする式およびデータのテーブルといった他の適切な情報を記憶している。データベース１２０はまた、例えばモーションキャプチャ技術を使用して取り込んだデータといった、人間の測定した動作の保存に関連したデータを記憶していてもよい。
【００１６】
以下図２Ａから図４を参照しながら更に詳しく記載するように、姿勢の規則１２１は、特定の行動のための、例えば人間の姿といった骨格を持った形態の終了姿勢を決定するために利用される。姿勢の規則１２１は、任意に適切に決定することができ、単純なテスト又は、例えば同時に胴体を屈曲して骨盤を回転した時の影響といった複雑な経験モデルでもよい。姿勢の制限１２３は姿勢の規則１２１と共に利用して、終了姿勢を予測する一助とすることもできる。例えば姿のバランス、障害物の位置、姿の視線、目的物への到達可能性、生理学的正確性、姿の強度、又は姿の終了姿勢を正確に予測するために役立つ他の適切な制限といった任意の適切な姿勢の制限を利用することができる。姿勢の制限１２３は特定の行動に特有であってもなくても良い。
【００１７】
本発明の一つの実施例の教示を説明するために、例として人間の単純な行動を使用する。図２Ａから図２Ｄを参照すると、棚の上の目的物２０２をつかんでいる人間の姿２００の行動を利用し、本発明の一つの実施例による、姿２００の終了姿勢２１０の予測を図示している。この行動は複数の動作に分けられ、そのうちのいくつかが図２Ａから図２Ｄに図示してある。
【００１８】
図２Ａに図示するように、体の側面に沿って腕を真っ直ぐに下ろして直立している人間の骨格を単純化した形（姿２００）が示されている。図２Ｂでは、姿２００は一歩前に出て腕を目的物２０２（図示した実施例では棚の上の箱）の方へ上げ始めている。姿２００と目的物２０２との間には障害物２０４があるので、図２Ｃに図示するように、姿２００の胴体は前方に屈曲して目的物２０２に届くように腕が伸びている。それから図２Ｄに図示するように、姿２００は後ろの足を前に動かして頭部の姿勢をとることによって終了姿勢になる。図３および図４に併せて図示するように、特定の一式の姿勢の規則１２１がデーターベース１２０に記憶されており、図２Ａから図２Ｄに図示した特定の行動に利用される。また、図２Ａから図２Ｄの行動の動作に関連した特定の姿勢の制限１２３があってもよい。これらの姿勢の規則１２１および姿勢の制限１２３は、本発明の姿勢予測の方法の一実施例を説明している図３および図４のフローチャートに図示されるように利用される。
【００１９】
図３は、本発明の一実施例による人間の姿勢を予測するコンピュータ化された方法を説明したフローチャートである。図２Ｄに図示するように、この例の方法で予測される人間の姿勢は、終了姿勢２１０である。図３のフローチャートは、終了姿勢を予測するために利用される一般的な手法を図示しており、図４のフローチャートは、図２Ａから図２Ｄに示した行動の終了姿勢の予測のより詳細な手法である。
【００２０】
図３を参照すると、姿２００は、目的物２０２と障害物２０４に対して水平方向に位置している。これは図２Ｂに最もよく図示されており、姿２００が目的物２０２の方へ、障害物２０４の脇へと一歩前に踏み出している。図２Ｃに図示するように、ステップ３０２では姿２００の胴体の屈曲が計算されている。胴体の屈曲の計算はどんな適切な方法によるものでもよい。一つの実施例では、余弦の法則の応用が利用される。
【００２１】
ステップ３０４では、姿２００は目的物２０２に対して垂直に位置している。言い換えると、目的物２０２が高すぎるところにある場合は、姿２００は目的物２０２に届くようにつま先立たなければならず、目的物２０２が低すぎるところにある場合は、姿２００が目的物２０２を拾い上げるために屈み込めるように、姿２００の膝は屈曲しなければならない。ステップ３０６では、姿２００の腕と手は、特定の行動のための腕と手の姿勢を現実的に予測している姿勢をとる。ステップ３０８では、姿２００の足と足先は、姿２００の足と足先の姿勢を現実的に予測している姿勢をとる。ステップ３１０では、姿２００の頭部は、頭部の姿勢を現実的に予測している姿勢をとる。そして、図３に図示した方法の例は終了となる。
【００２２】
上述したように、特定の行動の終了姿勢を予測する一般的な手法は、行動の種類によって、図３に示した一般的な手法とは異なってもよい。姿勢の規則１２１および姿勢の制限１２３は特定の行動に特有であり得るし、特定の姿の特定の行動の終了姿勢を正確かつ現実的に予測するために、姿勢予測器・者１０４（図１Ａ）が姿勢の規則１２１および姿勢の制限１２３を修正したり、更なる姿勢の規則又は姿勢の制限と補完したりしてもよい。
【００２３】
図４は、本発明の一実施例による図２Ａから図２Ｄに図示した行動を使用した姿勢の予測方法の一例を説明したフローチャートである。図４に図示したフローチャートは、図３に図示したフローチャートよりも具体的な手法である。したがって、図２Ａから図２Ｄに図示した姿２００の行動の終了姿勢２１０の予測をより明確に説明している。図４に図示した手法は、図２Ａから図２Ｄに図示した特定の行動のための、特定の姿勢予測モジュール１１８（図１Ｂ）の機能性のいくつかを説明している。図２Ａから図２Ｄに図示した図とは、一人の人間が立って棚の上の箱に手を伸ばしている図である。したがって、図４のフローチャートを議論するため、複数の姿勢の規則１２１および複数の姿勢の制限１２３が既にこの行動のためのデータベース１２０に記憶されており、目的物２０２および障害物２０４の位置に加えて、姿２００の開始姿勢がコンピュータ１０６に入力されているものと仮定している。
【００２４】
この方法の例は決定のステップ４００から始まり、そこで障害物が存在するかしないかを決定する。障害物が存在する場合、ステップ４０２が示すように、骨盤の正面が障害物のところにくるように目的物の方へ一歩進みでる。これは、データベース１２０に記憶されている姿勢の規則１２１の一つである。ステップ４０４で骨盤は５０パーセント回転するが、これも別の姿勢の規則１２１である。これらの姿勢の規則１２１は、異なる行動に対しては異なるものであるが、ステップ４０４で示すように、骨盤を５０パーセント回転するというのは、目的物の方へ片足を一歩出す時に、骨盤は通常、目的物へ対して正面を向いた状態のままではいないという動きを模倣した規則である。
【００２５】
決定のステップ４００に戻って参照すると、障害物がない場合、目的物が高すぎるところにあるか低すぎるところにあるかを決定する。決定のステップ４０６で問う質問は姿勢の制限１２３の一つであってもよい。この特定の姿勢の制限は目的物の到達可能性である。この制限は姿の次の動作に影響を与えるため、このステップでチェックされる。目的物が高すぎる、あるいは低すぎるところにある場合、ステップ４０８で示すように、骨盤の正面が目的物と対するように目的物の方へ一歩進み出る。これも姿勢の規則１２１の一つである。目的物が高すぎたり低すぎたりしない場合、ステップ４１２に示すように、骨盤が目的物から一定の距離に来るように目的物の方へ一歩進み出る。この特定の規則の原理は、目的物が人間の体の中心に対して垂直にある場合、実際には、目的物をつかむ際目的物が体の隣にあるわけではなく一定の距離が離れているということである。こうすることにより現実的な姿勢になるようになるが、この点は本発明の一つの効果である。いずれにしても、ステップ４１０で示すように、骨盤は５０パーセント回転する。
【００２６】
この方法は決定のステップ４１４へと続き、胴体が自由に屈曲できるかどうかを決定する。胴体が自由に屈曲できる場合、胴体は屈曲するが、ステップ４１６で示すように骨盤と胴体の間で屈曲を分配する。骨盤での屈曲量は、胴体の総屈曲角度と膝の角度が分かっているならばアンダーソン回帰方程式から計算するというように、任意の適切な方法を利用して計算することができる。回帰方程式は骨盤での屈曲量を出力し、余りの屈曲量は胴体によるものとする。例えば、回帰方程式は、骨盤での角度＝−１７．５−１．２*Ｔ＋０．２２６*Ｋ＋０．００１２*Ｔ*Ｋ＋０．０５*Ｔ*Ｔ−０．０００７５*Ｋ*Ｋと表すことができる。ここで、Ｔは総胴体屈曲量、Ｋは膝の角度を含めたもの、骨盤での角度はまっすぐな状態からの角度である。ステップ４１８に示すように、次のステップは胴体の軸方向のひねりを設定するものである。例えば、この方法の早い段階で骨盤が目的物に対して５０パーセント回転た場合、ここで目的物に対して正面を向くようにしてもよい。
【００２７】
この方法は決断のステップ４２０へと続き、障害物が骨盤の高さ付近にあるかどうかを決定する。障害物が骨盤の高さ付近にない場合、ステップ４２２でバランスのテストを行う。これは別のもう一つの姿勢の制限１２３である。特定の姿のバランスは、任意の適切な方法を使用してチェックすることができる。決定のステップ４２４では、姿のバランスがとれているか否かを決定する。姿のバランスがとれていない場合は、ステップ４２６で姿の姿勢を再調整する必要があり、姿が現実的な姿勢をとるようにする。姿のバランスがとれている場合、または姿が再調整された後、この方法は決定のステップ４２８へと続く。また、決定のステップ４２０に戻って参照するが、障害物が骨盤の高さ付近にある場合、この方法は決定のステップ４２８へと続く。
【００２８】
決定のステップ４２８では、目的物に到達したかどうかを決定する。これも姿勢の制限１２３の一つであり、目的物の到達可能性を決定する。目的物に到達しない場合、目的物が高すぎるところにあるか低すぎるところにあるかのいずれかである。ステップ４３０に示すように目的物が高すぎるところにある場合、ステップ４３２でエラーメッセージを生成し、人間の姿勢予測器・者１０４（図１A）に対して物体に達することができないと示される。図示はしてはいないが、追加的なステップとして、姿がつま先をあげると目的物へ到達し易くなるかどうかを確かめることがあってもよい。
【００２９】
ステップ４３４で示すように目的物が低すぎるところにある場合、ステップ４３６で示すように姿を低い姿勢にする必要がある。そのためには姿の膝の屈曲または姿の胴体が更に曲がることが必要となる。いずれにせよ、姿のバランスはステップ４３８でチェックされ、必要であれば再調整される。到達可能性のテストで到達と分かると、この方法はステップ４４０へと続き、足の姿勢をとる。これは足と足先が現実的な姿勢をとることが実行される図３のステップ３０８に類似している。ステップ４４２で、姿の頭部が現実的な姿勢になるように、姿の頭部の姿勢をとる。こうして図４に図示した方法の例は終了となる。
【００３０】
こうして、図４に図示するように、特定の行動のための複数の姿勢の規則１２１がその行動のための複数の動作に適応され、複数の制限１２３がその行動のための動作のいくつかをチェックし、姿の行動の終了姿勢を決定する。特定の姿勢の規則および姿勢の制限を使用して、特定の行動に対して終了姿勢は一つだけしか決定しなかったが、他の姿勢の規則および姿勢の制限を本発明の教示内で活用することができる。例えば、姿の強度、行動の特定の動作中に姿が受ける力、姿が目的物を見ることができるかどうか、といった点は他の適切な制限に加えて全て考慮することができる。本発明の効果は、手法は無数の異なる行動に拡張することができ、姿の終了姿勢を正確かつ現実的に予測することである。
【００３１】
本発明の実施例およびそれらの効果を詳細に記載しているが、当業者は、本願記載の請求項の範囲で定義される本発明の精神および範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができる。
【００３２】
他の技術的な効果は、以下の図面、説明、請求の範囲から、当業者には容易に明らかである。
【００３３】
本発明をより完全に理解するために、またさらなる特徴および効果を理解するために、添付の図面と併せて、本発明を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１Ａ】本発明の一実施例による、人間の姿勢を予測するシステムを説明したブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の一実施例による、人間の姿勢を予測する際に使用する図１Ａのシステムのコンピュータのブロック図である。
【図２】ＡからＤは、本発明の一実施例による、複数の動作に分けられた行動の姿勢の予測を図示している。
【図３】本発明の一実施例による、人間の姿勢を予測するコンピュータ化された方法を説明したフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例による、図２Ａから図２Ｄの行動を利用した姿勢の予測の方法の一例を説明したフローチャートである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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2008512750.tif 000009