(57)【要約】  発明の一実施例によると、生物の動作をシュミレーションするためのコンピュータ化された方法には、データの各セットが第一の生物の第一のセグメントの経験的パスを示す複数のデータセットを保存することと、第二の生物の第二のセグメントの望ましい動作のスタートポイントと終了ポイントを受け取ることと、第二のセグメントの望ましい動作を保存されたデータセットと比較することと、その比較に基づいて第二のセグメントの望ましい動作を示す保存されたデータセットを選択することと、スタートポイント、終了ポイント、及び選択されたデータセットに関連する経験的パスに基づいて第二のセグメントの望ましい動作をシュミレーションすること、が含まれる。
2008503004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータセットを保存することで、データセットのそれぞれが第一の生物の第一のセグメントの経験的パスを表している、ことと、
第二の生物の第二のセグメントの望ましい動作に関して、スタートポイントと終了ポイントを受け取ることと、
該第二のセグメントの該望ましい動作を該保存されたデータセットと比較することと、
該比較に基づいて、該第二のセグメントの該望ましい動作を表す保存されたデータセットを選択することと、
該スタートポイント、該終了ポイント及び選択されたデータセットに関連する該経験的パスに基づき、該第二のセグメントの該望ましい動作をシュミレーションすることと、
から成る生物の動作をシュミレーションするためのコンピュータ化された方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータ化された方法で、該シュミレーションのステップが、
該第一のセグメントが経験的スタートポイントから経験的終了ポイントへと移行する動作期間中に、複数の時間のそれぞれにおける該第一のセグメントの位置と方向を特定することと、
それぞれの時間における該位置と該方向に基づいて、隣同士の経験的ポイント間での該第一のセグメントの位置と方向の相対的変化を特定することと、
位置と方向の該相対的変化を、該望ましい動作の該スタートポイントと該終了ポイントの間の複数のポイントに適用することと、
から成ることを特徴とする、請求項１に記載の該コンピュータ化された方法。
【請求項３】
該動作期間をほぼ同等な長さに分割すること、から更に成る請求項２に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項４】
請求項２に記載のコンピュータ化された方法で、位置の該相対的変化を特定することが、該第一のセグメントが隣同士の経験的ポイント間を移動する間に、該第一のセグメントの位置の相対的変化を固定デカルト座標系に対して特定することからなること、を特徴とする請求項２に記載の該コンピュータ化された方法。
【請求項５】
請求項２に記載のコンピュータ化された方法で、方向の該相対的変化を特定することが、該第一のセグメントが隣同士の経験的ポイント間を移動する間に、該第一のセグメントの角度の相対的変化を基準面に対して特定することからなること、を特徴とする請求項２に記載の該コンピュータ化された方法。
【請求項６】
該基準面を固定デカルト座標系と関連させること、から更に成る請求項５に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項７】
該基準面を隣りのセグメントの軸に対応する面と関連させること、から更に成る請求項５に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項８】
該生物が人間であること、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９】
媒体にエンコードされた生物の動作をシュミレーションするためのロジックで、該ロジックが以下の
複数のデータセットを保存し、データセットのそれぞれが第一の生物の第一のセグメント経験的パスを表している、
第二の生物の第二のセグメントの望ましい動作に関して、スタートポイントと終了ポイントを受け取る、
該第二のセグメントの該望ましい動作を該保存されたデータセットと比較する、
該比較に基づいて、該第二のセグメントの該望ましい動作を表す保存されたデータセットを選択する、
該スタートポイント、該終了ポイント、及び選択されたデータセットに関連する該経験的パスに基づき、該第二のセグメントの該望ましい動作をシュミレーションする、
というステップを行うために作動できる、媒体にエンコードされた生物の動作をシュミレーションするための該ロジック。
【請求項１０】
請求項９に記載の媒体にエンコードされたロジックで、該ロジックが
該第一のセグメントが経験的スタートポイントから経験的終了ポイントへと移行する動作期間中に、複数の時間のそれぞれにおける該第一のセグメントの位置と方向を特定し、
それぞれの時間における該位置と該方向に基づいて、隣同士の経験的ポイント間での該第一のセグメントの位置と方向の相対的変化を特定し、
位置と方向の該相対的変化を、該望ましい動作の該スタートポイントと該終了ポイントの間の複数のポイントに適用する
ために更に作動できる、媒体にエンコードされた該ロジック。
【請求項１１】
該ロジックが、該動作期間をほぼ同等な長さに分割するために更に作動できること、を特徴とする請求項９に記載の媒体にエンコードされたロジック。
【請求項１２】
該ロジックが、該第一のセグメントが隣同士の経験的ポイント間を移動する間に、該第一のセグメントの位置の相対的変化を固定デカルト座標系に対して特定するために更に作動できること、を特徴とする請求項１０に記載の媒体にエンコードされたロジック。
【請求項１３】
該ロジックが、該第一のセグメントが隣同士の経験的ポイント間を移動する間に、該第一のセグメントの角度の相対的変化を基準面に対して特定するために更に作動できること、を特徴とする請求項１０に記載の媒体にエンコードされたロジック。
【請求項１４】
該ロジックが、該基準面を固定デカルト座標系と関連させるために更に作動できること、を特徴とする請求項１３に記載の媒体にエンコードされたロジック。
【請求項１５】
該ロジックが、該基準面を隣りのセグメントの軸に対応する面と関連させるために更に作動できること、を特徴とする請求項１３に記載の媒体にエンコードされたロジック。
【請求項１６】
該生物が人間であること、を特徴とする請求項９に記載の媒体にエンコードされたロジック。
【請求項１７】
複数のデータセットを保存することで、データセットのそれぞれが第一の生物の第一のセグメントの経験的パスを表している、ことと、
第二の生物の第二のセグメントの望ましい動作に関して、スタートポイントと終了ポイントを受け取ることと、
該第二のセグメントの該望ましい動作を該保存されたデータセットと比較することと、
該比較に基づいて、該第二のセグメントの該望ましい動作を表す保存されたデータセットを選択することと、
該第一のセグメントが経験的スタートポイントから経験的終了ポイントへと移行する動作期間中に、複数の時間のそれぞれにおける該第一のセグメントの位置を特定することと、
それぞれの時間における該位置に基づいて、隣同士の経験的ポイント間での該第一のセグメントの位置の相対的変化を特定することと、
位置の該相対的変化を、該望ましい動作の該スタートポイントと該終了ポイントの間の複数のポイントに適用することと、
から成る生物の動作をシュミレーションするためのコンピュータ化された方法。
【請求項１８】
複数の時間のそれぞれにおける該第一のセグメントの方向を特定することと、
それぞれの時間における該方向に基づいて、隣同士の経験的ポイント間での該第二のセグメントの方向の相対的変化を特定することと、
方向の該相対的変化を、該望ましい動作の該スタートポイントと該終了ポイントの間の複数のポイントに適用することと、
から更に成る請求項１７に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項１９】
該動作期間をほぼ同等な長さに分割すること、から更に成る請求項１７に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項２０】
請求項１７に記載のコンピュータ化された方法で、位置の該相対的変化を特定することが、該第一のセグメントが隣同士の経験的ポイント間を移動する間に、該第一のセグメントの位置の相対的変化を固定デカルト座標系に対して特定することからなること、を特徴とする請求項１７に記載の該コンピュータ化された方法。
【請求項２１】
請求項１８に記載のコンピュータ化された方法で、方向の該相対的変化を特定することが、該第一のセグメントが隣同士の経験的ポイント間を移動する間に、該第一のセグメントの角度の相対的変化を基準面に対して特定することからなること、を特徴とする請求項１８に記載の該コンピュータ化された方法。
【請求項２２】
該基準面を固定デカルト座標系と関連させること、から更に成る請求項２１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項２３】
該基準面を隣りのセグメントの軸に対応する面と関連させること、から更に成る請求項２１に記載のコンピュータ化された方法。
【請求項２４】
該生物が人間であること、を特徴とする請求項１７に記載のコンピュータ化された方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的に、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）産業に関連し、特にプロファイルパスを用いた人間動作のシュミレーションのためのシステムと方法に関連するものである。
【背景技術】
【０００２】
人間動作のシュミレーションのためのツールは、職場、製品、トレーニング及びサービスオペレーションの人間工学的分析に、またエンターテイメント産業において使用されている。人間動作を正確に表すプロセスは単調で時間の掛かるものであり、また複雑な運動学的３Ｄシステムの関節レベルでの操作に長けた熟練したオペレータが必要になる。人が実際にタスクを実行する様子を経験的に観察し、それを用いて人間動作のモデルを作成する試みは、モーションキャプチャ技術と呼ばれている。これらの動作データの最終的な統計モデリングはデータの形式によって制限される。経時的な関節角度のデータと、経時的なランドマークデータのデータセットの両方が利用できる。しかし、関節角度は骨格構造に依存するため、関節角度のデータは任意の骨格構造に適用することはできない。ランドマークデータには、数学的最適化法を用いて運動学的な人間の「骨格」がランドマークデータに最良適合するようにする制約解決が必要となり、これには時間が掛かり一貫性に欠ける。
【０００３】
既存のアプローチの他の限界としては、これらの経験的データには、研究室でこれらのデータを実験的に観察した時の実験条件が反映される傾向にある、ということがある。例えば、常に「ニュートラルなスタート姿勢」から動作を開始する、といったことである。しかし殆どのシュミレーションにおいて、直前の動作の最後の姿勢が次の動作のスタート姿勢を決定づけるため、任意のスタート姿勢からの動作が要求される。無限に近い数のタスクのデータを収集し経験的モデルを作成し、また人間が動作可能な条件を読み込むことは困難である。
【０００４】
人間動作のモデリングの別の方法として、ロボット工学分野等における、キーフレームの位置を用いたものがある。この方法においては、単純な姿勢推移補間器が、全ての関節が同時に動作を開始し終了するように関節を動かす。その結果、ロボットのような動きとなり現実味に欠ける。
【発明の概要】
【０００５】
発明の一実施例によると、生物の動作をシュミレーションするためのコンピュータ化された方法には、データの各セットが第一の生物の第一のセグメントの経験的パスを示す複数のデータセットを保存することと、第二の生物の第二のセグメントの望ましい動作のスタートポイントと終了ポイントを受け取ることと、第二のセグメントの望ましい動作を保存されたデータセットと比較することと、その比較に基づいて第二のセグメントの望ましい動作を示す保存されたデータセットを選択することと、スタートポイント、終了ポイント、及び選択されたデータセットに関連する経験的パスに基づいて第二のセグメントの望ましい動作をシュミレーションすること、が含まれる。
【０００６】
本発明の実施例には技術的な効果が数々ある。本発明の実施例には、これらの効果の全てまたは一部を含むものや、その一切を含まないものがある。一実施例においては、人間動作のシュミレーション法により人間動作の複雑なコレオグラフィをキャプチャーし、人間動作をリアリスティックにシュミレーションする。骨格構造の特定のセグメントのプロファイルパスに基づいて、単純な姿勢推移法を改良して、人間動作の複雑なコレオグラフィをキャプチャーすることができる。こうすることで、保存されたデータセットからのスタートポイントと終了ポイントとの関連が解消され、人間動作のシュミレーションが容易になる。この方法は、一貫性のある形で、数学的最適化法を用いる必要性も無く、どのような骨格構造にも適応できる。更に、人間もしくはその他の生物等、運動学的に妥当な骨格構造は全てシュミレーションすることができる。プロファイルパスを人間動作のシュミレーションに利用することは、年齢、性別及び体格等の要因を含む、人間の動作に影響を与え得る全てのパラメータを考慮した上で、様々な種類のタスク、（つまりは、片手を伸ばす、両手を伸ばす、持ち上げる等）に適応できる。本発明の実施例は、人間工学及び人間要因科学に熟練していないユーザーが製品工学サイクルの全ての段階で人間要因面での懸念事項を評価する上での一助となり得る。
その他の技術的な効果は、本願の図、説明及び請求項より当業者には容易に理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１Ａ乃至図４の図面を参考にすることで、本発明の実施例とその効果の理解が更に深まるであろう。ここで、同じ番号は同じ部分を示す。
【０００８】
図１Ａは、本発明の一実施例による人間動作のシュミレーションシステム１００を示すブロック図である。システム１００は、コンピュータ１０６及び記録デバイス１０８にアクセスできる人間動作シュミレーター１０４を利用した人間動作シュミレーション事業体１０２を含む。人間動作シュミレーション事業体１０２は、ＣＡＤ／ＣＡＭ／ＣＡＥソフトウェア、アニメーション映画、ビデオゲーム及びその他の相応なソフトウェアアプリケーション等を用いて、人間動作をシュミレーションすることを望む企業もしくはその他の相応な事業体であれば如何なるものでも良い。人間動作シュミレーション事業体１０２は大抵、人間の動作を正確でまたコスト効率の高い方法で予測することを目的としている。人間動作のシュミレーションは比較的複雑で高コストなプロセスであるため、本発明の実施例の幾つかは、人間動作をリアリスティックにシュミレーションするために人間動作の複雑なコレオグラフィをキャプチャするコンピュータ化された方法とシステムを提供する。このコンピュータ化された方法は、数学的最適化法等を用いる必要性も無く、どのような姿勢にも一貫して適応できる。更に、この詳細な説明の全般で、「人間」の動作シュミレーションという言葉が使用されているが、動物、魚類もしくはその他の相応な生物の骨格構造等、妥当な運動学上の骨格構造であれば如何なるものでもシュミレーション可能である。このコンピュータ化された方法は人間動作シュミレーター１０４によって用いられ、このシュミレーターは人間動作シュミレーション事業体１０２によって雇用された従業員個人、従業員のグループ、もしくはこの方法を開始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。
【０００９】
図１Ｂは、本発明の一実施例による人間動作のシュミレーションに使用されるコンピュータ１０６のブロック図である。ここで示される実施例において、コンピュータ１０６は、入力デバイス１１０、出力デバイス１１２、プロセッサ１１４、人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８を保存するメモリ１１６及びデータベース１２０を含む。
【００１０】
入力デバイス１１０はコンピュータ１０６に繋がっており、これにより人間動作シュミレーター１０４が人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８を用いることが可能となる。例えば、人間動作シュミレーター１０４は、人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８の中に含まれる単一もしくは複数のユーザーインターフェイスを通して、人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８を用いることができる。これにより、人間動作シュミレーター１０４は様々なデータ及び情報を入力、選択及び／もしくは操作することが可能となる。一実施例においては、入力デバイス１１０はキーボードであるが、入力デバイス１１０は独立したコンピュータプログラム、マウス、スタイラス、スキャナもしくはこれらの任意の組み合わせ等、別の如何なる形態を取っていても良い。
【００１１】
出力デバイス１１２は、液晶ディスプレイ（「ＬＣＤ」）、ブラウン管（「ＣＲＴ」）ディスプレイ等、人間動作シュミレーター１０４がシュミレーションを試みる人間動作をシュミレーターに「見える」ようにする適切な視覚ディスプレイユニットであれば如何なるものでも良い。例えば、図１Ａに再び言及すれば、シュミレーション例１２２は出力デバイス１１２上で見ることができる。ここで示される実施例においては、人間が前方に踏み出して箱を棚の上に載せている。出力デバイス１１２はまた、シュミレーションもしくはその他の適切な情報等望ましい情報を記録するために、記録デバイス１０８に繋げることができる。例えば、シュミレーションはＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭもしくはその他の適切なメディアに記録できる。シュミレーションはまた、ファイルに送ることもできるし、もしくは別のコンピュータプログラムで使用することもできる。
【００１２】
プロセッサ１１４はロジックを実行する適切なタイプのプロセシングユニットから成る。プロセッサ１１４の役割の一つは、メモリ１１６から人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８を読み出し、人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８を実行して人間動作シュミレーター１０４による人間動作のシュミレーションを可能にすることである。人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８のその他の役割は、図２乃至図４との関連で更なる詳細に亘り以下に説明する。プロセッサ１１４は、情報及び人間の計測された動作を示すデータ等その他の適切なデータのキャプチャ及び／もしくは保存をコントロールすることもできる。
【００１３】
人間動作シュミレーションのアプリケーション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。本発明の教示によると、人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８は、人間の動作をシュミレーションする目的で、データベース１２０に保存されたデータ及び情報や、人間動作シュミレーター１０４からのインプットを使用ように作動する。人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８は、人間の計測された動作を示すデータをキャプチャし、その他の適切な役割を果たすことができる。人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８の役割の幾つかは図２乃至図４との関連で以下に説明されている。ここで示される実施例においては、人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８はメモリ１１６にロジックとしてエンコードされる。しかし、代替の実施例においては、人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８は特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、デジタル信号処理（「ＤＳＰ」）もしくはその他の適切な特定目的プロセッサもしくは汎用プロセッサとして構築されている。
【００１４】
メモリ１１６及びデータベース１２０は、ファイル、スタック、データベース、もしくは揮発性または非揮発性メモリのその他の適切な構成から成ることができる。メモリ１１６及びデータベース１２０は、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、取り外し可能なメモリデバイス、もしくはデータの保存及び／または読み出しを可能にするその他の適切なデバイスでも良い。メモリ１１６とデータベース１２０は互いに置き換え可能であり、同じ機能を果たすことができる。図示された実施例において、データベース１２０は様々なルール、式、表、及びその他人間動作シュミレーションのアプリケーション１１８人が間動作をシュミレーションする場合にその機能を果たせるようにする適切なロジックを保存する。データベース１２０はまた、モーションキャプチャ技術を用いてキャプチャされたデータ等、計測された人間動作をキャプチャすることに関連したデータを保存することもできる。
【００１５】
図２乃至図３Ｄは、本発明の一実施例が教示するものを図示している。図２の経験的モデル２００に示されるように、この実施例の教示を示すために用いられた姿勢の推移は、人間が単に前方に踏み出し棚の上に箱を載せるというものである。
【００１６】
図２を見ると、経験的モデル２００は、本発明の一実施例により、箱２０２を(図示されてはいない)棚の上に載せる人間を図示している。経験的モデル２００は、複数のセグメント２１６で繋げられた複数の関節２１４と、単数もしくは複数のエンドエフェクター２１８を含む。経験的モデル２００はスタート姿勢２０４から開始し、終了姿勢２０６で終了する。経験的モデル２００がスタート姿勢２０４から終了姿勢２０６へと推移する間、関節２１４、セグメント２１６及びエンドエフェクター２１８のそれぞれは特定のプロファイルパスに沿って動く。例えば、図２に示されるように、ハンドパス２０８は、経験的モデル２００において人間の手を表すエンドエフェクター２１８ａのプロファイルパスを示し、骨盤パス２１０は経験的モデル２００において人間の骨盤関節がとるパスを表し、また足パス２１２は、経験的モデル２００において人間の足を表すエンドエフェクター２１８ｂがとるパスを表す。図２に示される経験的モデル２００と様々なパスは二次元形式で表されているが、本発明は、経験的モデル２００が三次元形式で表される場合を意図している。二次元形式での図示は簡略化のために過ぎない。
【００１７】
経験的モデル２００がスタート姿勢２０４から終了姿勢２０６へと推移する間、関節２１４、セグメント２１６及びエンドエフェクター２１８の位置情報及び方向情報は、経験的データ法、モーションキャプチャ技術及び発見的規則等、適切な方法を用いてキャプチャされる。それぞれのプロファイルパスの位置情報及び方向情報を表すデータは、データベース１２０（図１Ｂ）等、適切な場所に保存することができる。以下に更に詳しく説明されるように、これらの保存されたデータセットは、似通った姿勢推移を行なう人間の望ましい動作をシュミレーションするために使用することができる。経験的モデル２００からキャプチャされたデータ例は図３Ｂ乃至図３Ｄに図示されており、これはデータベース１２０（図１Ｂ）に保存され得るタイプのデータである。
【００１８】
図３Ａを見ると、エンドエフェクター２１８ａ（つまりは、図２の人間モデルの手）の動作を示す経験的プロファイルパス３００が、発明の一実施例により示されている。経験的パス３００は経験的スタートポイント３０２と経験的終了ポイント３０４を含む。エンドエフェクター２１８ａの経験的スタートポイント３０２から経験的終了ポイント３０４へと移行する動作中の全ての時点におけるエンドエフェクター２１８ａの位置と方向が、上述のようにキャプチャされ保存される。位置情報及び方向情報は固定デカルト座標３０６対するものでも良く、もしくは適切な基準面に対するものでも良い。例えば、図示されてはいないが、人間の腕の一部の別のセグメントを関節２１９を通してエンドエフェクター２１８ａに繋げ、エンドエフェクター２１８ａの角度位置を、この特定のセグメントが位置する面に対するものとしても良い。
【００１９】
経験的パス３００は位置データ、方向データ及びタイミングデータを含んでいるため、人間動作のシュミレーションに経験的プロファイルパスを使用することは、複雑なオペレーションの全体を通してモデルの手（もしくは複数の手）を一つの部分やツールに留めておく等、他の方法では困難なシュミレーション作業を行なうために大いに役立つ。
エンドエフェクター２１８ａの経験的スタートポイント３０２から経験的終了ポイント３０４までの位置データ及び方向データの例は、図３Ｂ乃至図３Ｄに示されている。本発明の一実施例において、図３Ｂはエンドエフェクター２１８ａの時間に対する水平位置を示すグラフ３２０であり、図３Ｃはエンドエフェクター２１８ａの時間に対する垂直位置を示すグラフ３３０であり、図３Ｄはエンドエフェクター２１８ａの時間に対する水平に対する方向を示すグラフ３４０である。図３Ｂ乃至図３Ｄには二次元データのみが示されているが、上述の通り本発明は三次元データを意図している。従って、どの関節２１４、セグメント２１６及び／もしくはエンドエフェクター２１８も最大６つの自由度（ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ）で定義できる。
【００２０】
図３Ｂを見ると、ｙ軸３２１はエンドエフェクター２１８ａの水平位置を表し、ｘ軸３２２は時間を表す。曲線３２４は、経験的スタートポイント３０２から経験的終了ポイント３０４へと移行する動作期間中のエンドエフェクター２１８ａの水平位置を表す。図示された実施例において、エンドエフェクター２１８ａの水平位置は最初の１．５秒間かなり安定的に上昇し、その後姿勢推移の終了に向け上昇が緩やかになる。
【００２１】
図３Ｃを見ると、ｙ軸３３１はエンドエフェクター２１８ａの垂直位置を表し、ｘ軸３３２は時間を表す。曲線３３４は、経験的スタートポイント３０２から経験的終了ポイント３０４へと移行する動作期間中のエンドエフェクター２１８ａの垂直位置を表す。図示された実施例において、エンドエフェクター２１８ａの垂直位置はこの期間中、およそ１．２５秒後に最大垂直位置に達するまで急速に上昇する。その後、垂直位置は符号３３６が示す最終的な垂直位置に達するまで徐々に下降する。
【００２２】
図３Ｄを見ると、ｙ軸３４１はエンドエフェクター２１８ａのｘ軸に対する角度を表し、ｘ軸３４２は時間を表す。曲線３４４は、経験的スタートポイント３０２から経験的終了ポイント３０４へと移行する動作期間中のエンドエフェクター２１８ａのｘ軸に対する角度を表す。図示された実施例において、最初の約０．５秒間角度はかなり急速に増加し、その後約１秒間横ばいとなり、その後最後の０．５秒間に０度に戻るまで急速に減少する。
【００２３】
このように、図３Ｂ乃至図３Ｄに示されているように、経験的モデル２００（図２）のエンドエフェクター２１８ａに関し、位置データ及び方向データをキャプチャし保存することにより、本発明の一実施例において、似通った動作（つまりは、棚の上に箱を載せること）を行なう実際の人間の手の望ましい動作を、リアルでコスト効率の高い方法でシュミレーションすることが可能になる。一実施例においては、隣同士の経験的終了ポイント間でのエンドエフェクター２１８ａの位置及び方向の相対的変化を、望ましい人間動作を正確にシュミレーションするに当り、その動作の実際のスタートポイントから実際の終了ポイントまでの間の複数のポイントに適用することができる。
【００２４】
望ましい人間動作に似た動作を表すデータを選択するために、人間動作シュミレーター１０４（図１Ａ）は出力デバイス１１２を用いて経験的モデル２００等の適切な経験的モデルを選択することができる。もしくは、人間動作シュミレーションのアップリケーション１１８が、適切な比較アルゴリズムによってこのステップを自動的に行なうこともできる。望ましい動作を表す経験的モデルが一度選択されると、その後経験的モデル２００等その経験的モデルに関連するデータは、望ましい動作をシュミレーションするために使用できる。
【００２５】
図３Ｂ乃至図３Ｄのデータが人間動作のシュミレーションに使用される実施例においては、データは以下の形で使用できる。このデータから、経験的スタートポイント３０２から経験的終了ポイント３０４までの隣同士の経験ポイント間におけるエンドエフェクター２１８ａの位置及び方向の相対的変化が分かる。この相対的変化はその後、このエンドエフェクターのプロファイルパスを正確に予測するために、望ましい人間動作の実際のスタートポイントから実際の終了ポイント間の複数のポイントに適用できる。
【００２６】
図４は、本発明の一実施例によるコンピュータ化された人間動作のシュミレーション方法の一例を示すフローチャートである。例示されたこの方法は、複数のデータセットをデータベース１２０（図１Ｂ）に保存するステップ４００から始まる。データセットのそれぞれは、第一の生物の第一のセグメントの経験的パス３００（図３Ａ）等の経験的パスを示す。例えば、第一のセグメントは人間の手を表すエンドエフェクター２１８ａである。ステップ４０２に示されるように、第二の生物の手の望ましい動作に関して、スタートポイントと終了ポイントが受け取られる。この例においては、望ましい動作とは人間が棚の上に箱を載せる動作である。ステップ４０４で、この望ましい動作を保存されたデータセットと比較する。棚の上に箱を載せる手の動作を正確にシュミレーションできるよう、保存されたデータセットで手の望ましい動作を表すものがステップ４０６で選択される。
【００２７】
この動作をシュミレーションするために、エンドエフェクター２１８ａ等の第一のセグメントの位置と方向は、エンドエフェクター２１８ａが経験的スタートポイント３０２から経験的終了ポイント３０４へと移行する動作期間中、ステップ４０８で複数の時間のそれぞれに対して特定される。それぞれの時間におけるこれらの位置と方向に基づいて、隣同士の経験的ポイント間における位置及び方向の相対的変化がステップ４１０で特定される。位置及び方向の相対的変化は、棚の上に箱を載せるという手の動作をシュミレーションするために、ステップ４１２において手の望ましい動作のスタートポイントから終了ポイントまでの間の複数のポイントに適用される。これで図４に例示された方法は完了する。
【００２８】
２００２年９月１８日に出願された米国特許出願１０／２４６，８８０は、参照することにより本願にその全体を含むものであるが、この出願は、関節角度の補間を用いて姿勢推移にリアリスティックな人間動作のコレオグラフィを付け加えるための関節角度プロファイルの新規な使用方法を開示している。本発明の幾つかの実施例が教示するものを、特許出願１０／２４６，８８０の幾つかの実施例が教示するものと組み合わせ、人間動作のシュミレーションをより優れたものにすることができる。例えば、背骨や肩の推移には、特許出願１０／２４６，８８０に記載の角度に基づくプロファイル補間を適用し、手足の推移には本願に記載のプロファイルパスを適用できる。この解決法全体は人の特定の運動学的定義から独立しているので、どのような人間モデルの定義にも使用可能な解決法となる。
【００２９】
発明の実施例及びその効果は詳細に亘って説明されているが、当業者は、本願の請求項が定義する本発明の精神と範囲から逸脱することなく、様々な代替、追加及び削除案を考案できる。
【００３０】
本発明の理解を更に深めるために、また更なる特徴や効果に関し、添付の図を参照しながら、以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１Ａ】本発明の一実施例による人間動作のシュミレーションシステムを示すブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の一実施例による人間動作のシュミレーションに使用される、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】本発明の一実施例による、人間が棚に箱を載せる動作のシュミレーションを示している。
【図３Ａ】本発明の一実施例による、図２の人間の手の動作の経験的データを示すプロファイルパスである。
【図３Ｂ】本発明の一実施例による、人間の手のｘ軸に沿った距離を時間に対して示すグラフである。
【図３Ｃ】本発明の一実施例による、人間の手のｙ軸に沿った距離を時間に対して示すグラフである。
【図３Ｄ】本発明の一実施例による、人間の手のｘ軸に対する向きを時間に対して示すグラフである。
【図４】本発明の一実施例による、人間動作のシュミレーションのコンピュータ化された方法を示す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３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【国際調査報告】
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