(57)【要約】【課題】加齢による変化を評価できる加齢効果予測人体モデル生成システムを提供する。【解決手段】年齢の違いによる人体の身体的特徴、運動能力または知覚能力の違いを反映させた人体モデルを生成するシステムであって、与えられた情報に基づいて基準となる年齢における人体モデルを生成する人体モデル生成部と、人体モデル生成部により生成された基準となる年齢における人体モデルに対して、加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化を付加する加齢効果処理部とを有する。【選択図】　　　　図１
2004094337.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
年齢の違いによる人体の身体的特徴、運動能力または知覚能力の違いを反映させた人体モデルを生成するシステムであって、
与えられた情報に基づいて基準となる年齢における人体モデルを生成する人体モデル生成部と、
人体モデル生成部により生成された基準となる年齢における人体モデルに対して、加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化を付加する加齢効果処理部とを有することを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項２】
請求項１において、人体モデル生成部は、基準となる年齢における人体モデルを、製品の利用者の現時点の情報に基づいて生成し、加齢効果処理部は、製品の利用者の加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化のうち、加齢による製品の使い勝手の違いに関連する変化を少なくとも付加することを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項３】
請求項１または２において、加齢効果処理部は、製品の購入予定者が複数の製品のなかから１つ以上の製品を選択する際に利用できる情報を出力することを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項４】
請求項３において、製品の選択に利用される情報は製品の表面と水平方向に加わる力に関連する情報であることを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項５】
請求項３または４において、製品の選択に利用される情報は製品の表面と垂直方向に加わる力に関連する情報であることを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項６】
請求項１において、加齢効果処理部は、デザインを作成または変更する際に利用できる情報を出力することを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項７】
請求項１において、加齢効果処理部は、避難時の安全性を評価する際に利用できる情報を出力することを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項８】
請求項１において、人体モデル生成部は異なる情報に基づいて複数の人体モデルを生成し、加齢効果処理部は前記複数の人体モデルのそれぞれに対して加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化を付加することにより群集モデルを作成することを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかにおいて、加齢効果処理部による処理結果を出力する仮想現実感生成装置を有することを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項１０】
請求項９において、仮想現実感生成装置は人体モデルを実スケールで表示するドーム型の表示装置を含んで構成されることを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項１１】
請求項１において、人体モデル生成部と加齢効果処理部はインターネットを介して利用できるサーバ上に配置されていることを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項１２】
請求項１において、加齢効果処理部は、加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化の度合いを人体モデルの現時点のライフスタイルに応じて異ならせることを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【請求項１３】
請求項１において、人体モデル生成部は、親以前の世代の情報に基づいて子の世代の人体モデルを生成することを特徴とする加齢効果予測人体モデル生成システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、年齢の違いによる人体の身体的特徴、運動能力または知覚能力の違いを反映させた人体モデルを生成する加齢効果予測人体モデル生成システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、当社の特願２００２−５８７０６号では、現時点におけるユーザーの体型、体力に基づいてコンピュータ上に人体モデルを作成し、この人体モデルを用いてコンピュータ上で製品の使い勝手をシミュレーションする技術が提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の技術では、現時点におけるユーザーの体型、体力に基づいて製品の使い勝手を評価することは出来るが、将来、ユーザーの体型が変化したり、運動能力や知覚能力が衰えた場合の製品の使い勝手の変化を予測することは出来なかった。
【０００４】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、年齢の違いによる人体の身体的特徴、運動能力または知覚能力の違いを反映させた人体モデルを生成することにより加齢による変化を評価できるようにした加齢効果予測人体モデル生成システムを提供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、年齢の違いによる人体の身体的特徴、運動能力または知覚能力の違いを反映させた人体モデルを生成するシステムであって、与えられた情報に基づいて基準となる年齢における人体モデルを生成する人体モデル生成部と、人体モデル生成部により生成された基準となる年齢における人体モデルに対して、加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化を付加する加齢効果処理部とを有することを特徴とする。
請求項２の発明、請求項１において、人体モデル生成部は、基準となる年齢における人体モデルを、製品の利用者の現時点の情報に基づいて生成し、加齢効果処理部は、製品の利用者の加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化のうち、加齢による製品の使い勝手の違いに関連する変化を少なくとも付加することを特徴とする。
請求項３の発明は、請求項１または２において、加齢効果処理部は、製品の購入予定者が複数の製品のなかから１つ以上の製品を選択する際に利用できる情報を出力することを特徴とする。
請求項４の発明は、請求項３において、製品の選択に利用される情報は製品の表面と水平方向に加わる力に関連する情報であることを特徴とする。
請求項５の発明は、請求項３または４において、製品の選択に利用される情報は製品の表面と垂直方向に加わる力に関連する情報であることを特徴とする。
請求項６の発明は、請求項１において、加齢効果処理部は、デザインを作成または変更する際に利用できる情報を出力することを特徴とする。
【０００６】
請求項７の発明は、請求項１において、加齢効果処理部は、避難時の安全性を評価する際に利用できる情報を出力することを特徴とする。
請求項８の発明は、請求項１において、人体モデル生成部は異なる情報に基づいて複数の人体モデルを生成し、加齢効果処理部は前記複数の人体モデルのそれぞれに対して加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化を付加することにより群集モデルを作成することを特徴とする。
請求項９の発明は、請求項１〜８のいずれかにおいて、加齢効果処理部による処理結果を出力する仮想現実感生成装置を有することを特徴とする。
請求項１０の発明は、請求項９において、仮想現実感生成装置は人体モデルを実スケールで表示するドーム型の表示装置を含んで構成されることを特徴とする。
請求項１１の発明は、請求項１において、人体モデル生成部と加齢効果処理部はインターネットを介して利用できるサーバ上に配置されていることを特徴とする。
請求項１２の発明は、請求項１において、加齢効果処理部は、加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化の度合いを人体モデルの現時点のライフスタイルに応じて異ならせることを特徴とする。
請求項１３の発明は、請求項１において、人体モデル生成部は、親以前の世代の情報に基づいて子の世代の人体モデルを生成することを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
（実施の形態１）
図１は本発明の加齢効果予測人体モデル生成システムの全体構成を示す図である。このシステムは、年齢の違いによる人体の身体的特徴、運動能力または知覚能力の違いを反映させた人体モデルを生成するシステムである。図中、１は人体モデル生成部であり、与えられた情報に基づいて基準となる年齢における人体モデルを生成する。２は加齢効果処理部であり、人体モデル生成部１により生成された基準となる年齢における人体モデルに対して、加齢による身体的特徴、運動能力または知覚能力の変化を付加する処理を行う。３は年齢別データベースであり、身体的特徴データベース３１、運動能力データベース３２、知覚能力データーベース３３を含んでいる。４は制御部であり、システム全体の動作を制御する。５はＧＵＩ（グラフィカル・ユーザー・インターフェイス）であり、コンピュータ画面、マウス・キーボード等の周辺装置を用いて、人体モデルの生成に必要な情報をユーザーから取得する。
【０００８】
図２は人体モデル生成部１の概略構成を示している。１１は入力部、１２はＣＧ作成部、１３は蓄積部、１４は出力部である。入力部１１では、生成すべき人体モデルのパラメータとして、ユーザーの身長・体重・性別・年齢等の情報を入力する。ＣＧ作成部１２では、入力された情報に基づいてＣＧ（コンピュータ・グラフィックス）の技術を用いて人体モデルのＣＧ画像を作成する。このＣＧ画像は「歩く」「すわる」等の動きに応じて複数の画像が作成される。蓄積部１３では、作成されたＣＧ画像を蓄積する。出力部１４では、蓄積部１３に蓄積されたＣＧ画像を動画として再生する。これにより、ユーザーの身長・体重・性別・年齢等に応じた体型の人体モデルに「歩く」「すわる」等の任意の動作をコンピュータ画面上で行わせることができる。
【０００９】
ここで、ＣＧ作成部１２の具体的内容については周知の技術であるので、その概略のみを説明すると、まず、ユーザーの体格に関する情報に基づいて骨格モデルを作成し、これに表面モデルを付加し、さらに服装や顔の情報を付加するものである。服装や顔はデフォルトの情報が使用されるが、デジタルカメラ等を用いてユーザーから取得した情報に置き換えても良い。「歩く」「すわる」等の動作については、加齢により筋力や関節の稼動域が変化するので、ユーザーの年齢に応じて予め登録された動きを再生する。
【００１０】
最も簡単な人体モデルの一例を図３に例示する。図中、Ｓ１は上腕セグメント、Ｓ２は下腕セグメント、Ｊ１は上腕ジョイントであり、以下同様に、１８個のセグメントと１６個のジョイントが設けられている。各セグメントＳｉ（ｉ＝１，…，１８）の形状は長さＬｉ（ｍｍ）×幅Ｗｉ（ｍｍ）のように数値データとして格納されている。また、各ジョイントＪｎ（ｎ＝１，…，１６）の初期座標は（Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎ）のように数値データとして格納されており、これらの数値データに基づいて複数のセグメントが複数のジョイントで結合された人体モデルを３次元映像化できるものである。なお、図３に図示された例では、説明を簡単化するために、人体モデルの各セグメントが長方形で描かれているが、丸みや厚みを帯びたセグメントとしても良いことは言うまでも無い。
【００１１】
人体モデルの形状データは、現実世界のユーザーから取得した身長、体重などの体格情報に基づいて補正される。例えば、標準よりも身長の高い人や体重の重い人であれば、各セグメントのサイズを予め格納されている標準サイズよりも大きくするように補正する。逆に、標準よりも身長の低い人や体重の軽い人であれば、各セグメントのサイズを予め格納されている標準サイズよりも小さくなるように補正する。図４（ａ）〜（ｃ）に補正前・後の人体モデルの形状データを例示する。同図（ａ）は小柄な体形の人、（ｂ）は標準的な体形の人、（ｃ）は大柄な体形の人の例である。
【００１２】
各年齢の人体モデルの動作は、各セグメントの相対的な位置関係の時間的変化、つまり、各セグメントをつなぐジョイントのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向の回転角度の時間的変化としてあらかじめ登録されている。この人体モデルの動作を登録するための具体的な手段としては、例えばモーション・キャプチャと呼ばれる方法を用いることができる。この方法は、例えば人体に複数のマーカを装着しておいて、複数の方向から撮影した映像から各マーカの位置を検出して、人体の３次元的な動きをデータ化する方法であり、さまざまな年齢の人の「歩く」「すわる」等の基本動作を予め登録しておくものである。
【００１３】
図５は加齢効果処理部２の概略構成を示している。２１は入力部、２２はＤＢ検索部、２３はパラメータ修正部、２４は出力部である。入力部２１は現在の人体モデルのパラメータと、加齢すべき年齢が入力される。例えば、現在の人体モデルのパラメータとして、ユーザーの身長・体重・性別・年齢等の情報が入力され、加齢すべき年齢として「１０年加齢」が入力された場合について説明する。ＤＢ検索部２２では、年齢別データベース３を検索し、図６（ａ）に示すように、年齢・性別が同じ集団のなかで、ユーザーの現在値が統計的にどの程度の位置にあるかを調べる。次に、図６（ｂ）に示すように、年齢を１０年加算して年齢別データベース３を検索し、１０年後の年齢・性別が同じ集団のなかで、統計的に同じ位置にいる人のデータを１０年後の予測値として読み出す。パラメータ修正部２３では、現在の人体モデルのパラメータを１０年後の予測値に置き換える。出力部２４では、修正後のパラメータを１０年後の人体モデルのパラメータとして出力する。ここでは、１０年後の予測値の求め方を例示したが、２０年後の予測値についても、図６（ｃ）に示すように同様の原理で求めることができる。なお、図６において、横軸は体型・体力等を数値化したデータ、縦軸は度数を表している。
【００１４】
図７は年齢別データベース３の概略構成を示している。このデータベース３は、１歳から９０歳までのそれぞれの年齢について、何千何万という実在する人の身体的特徴（身長・体重・座高・胸囲・胴回り・関節の位置、体のタイプなど）、運動能力（関節の稼動域、筋力、動きのスタイルなど）、知覚能力（視力、聴力、痛覚、味覚、嗅覚、温度の敏感さ等）の情報を男性と女性に分けて蓄積したものである。加齢効果処理部２では、これらのデータベース３を検索することで、入力されたユーザーの現在の人体モデルの身体的特徴、運動能力、知覚能力が加齢によりどのように変化するかを予測し、加齢後の人体モデルのパラメータを出力するものである。
【００１５】
なお、人体の身体的特徴、運動能力、知覚能力が年齢の増加に応じてどのように変化するかを、あらかじめ図８（ａ）〜（ｃ）のような加齢効果曲線として求めておけば、加齢効果処理部２の動作は可能であるので、年齢別データベース３はシステムの動作上は必須のものではなくなる。例えば、図８（ａ）は体重が若年期から中年期にかけては増加し、中年期から老齢期にかけては低下する様子を示している。同様に、図８（ｂ）は聴力が加齢により低下する様子を示しており、図８（ｃ）は血圧が加齢により上昇する様子を示している。これらは例示であり、他のさまざまな身体的特徴、運動能力、知覚能力についても同様に加齢効果曲線を求めておくことができることは言うまでもない。
【００１６】
（実施の形態２）
この実施の形態では、製品の利用者の身体的特徴、運動能力または知覚能力が加齢により変化した場合に、製品の使い勝手がどのように変化するかを予測する場合について説明する。購入予定の製品が長く使用されるものである場合、現時点での製品利用者の身体的特徴、運動能力または知覚能力によれば、製品の使い勝手に問題がなくても、将来、製品利用者が高齢化すると、製品の使い勝手に問題が生じる恐れがある。そこで、製品を選択する際に、ＣＧ（コンピュータ・グラフィックス）とＶＲ（バーチャル・リアリティ）の技術を使って、意思決定の参考となる情報を提供する。
【００１７】
すなわち、図１のシステムを利用して、製品を利用するユーザーの情報を入力し、人体モデル生成部により現時点におけるユーザーの人体モデルを作成する。この人体モデルを製品のＣＧ画像と合成することにより、仮想空間上で人体モデルが製品を利用する様子を図９（ａ）、図１０（ａ）のように表示する。次に、加齢効果処理部によりユーザーが高齢化したときの人体モデルを作成する。そして、この人体モデルを製品のＣＧ画像と合成することにより、仮想空間上で人体モデルが製品を利用する様子を図９（ｂ）、図１０（ｂ）のように表示する。このようにすれば、現在のみならず将来にわたって、製品の使い勝手に問題が無いかどうかを確認することができ、製品を選択する際の意思決定に役立つ情報を提供することができる。
【００１８】
図９はシステムキッチンを購入した人が天井付近の戸棚Ｔを開く動作を示している。同図（ａ）は現在の人体モデルが製品を使用した場合であり、手を伸ばせば天井付近の戸棚を開くことができることは確認できる。しかしながら、加齢により関節の稼働域が狭くなると、同図（ｂ）のように、手を伸ばしても天井付近の戸棚を開くことができないことが分かる。
【００１９】
図１０はユニットバスを購入した人が浴槽の段差Ｄを跨ぐ動作を示している。同図（ａ）は現在の人体モデルが製品を使用した場合であり、浴槽の段差を跨ぐことができることは確認できる。しかしながら、加齢により関節の稼働域が狭くなると、同図（ｂ）のように、浴槽の段差を跨ぐことができず、つまづく恐れがあることが分かる。
【００２０】
なお、図９、図１０の例では、製品の使い勝手をコンピュータ画面上に視覚化して提示しているが、単に数値計算により「３０年後には天井付近の戸棚に手が届かなくなる恐れがあります」とか「４０年後には浴槽の段差を跨げなくなる恐れがあります」などのメッセージをテキスト形式で出力するようにしても良い。また、これらのメッセージを図９、図１０の画像と共に表示しても良い。さらに、これらの出力を受けて、製品の設置高さを少し低くあるいは高くするとか、少し寸法の大きいあるいは小さい製品を選択する等、インターラクティブに設計を変更できるようにして、結果をフィードバックするようにしても良い。
【００２１】
（実施の形態３）
図１１は加齢効果を予測した人体モデルを使って製品を選択するアルゴリズムを一例として示している。製品の選択がユーザーの身体的特徴や運動能力、知覚能力等に依存する場合、購入しようとする製品が現在のユーザーの体型、体力等に適合していても、将来的にユーザーの体型、体力等が変化すると使い勝手が悪くなる可能性がある。そこで、図１１の製品選択アルゴリズムでは、製品又はユーザーの平均寿命以内で製品とユーザーとの不適合が生じないか否かを予め判定可能とすることで、製品選択の際の意思決定を支援するものである。
【００２２】
まず、図１のシステムを用いて、現在のユーザーから入力された情報に基づいて、人体モデル生成部で現在のユーザーの人体モデルを作成し、購入予定の製品を１つ選択してコンピュータ上のシミュレーションを実施することにより、製品が現在のユーザーに適合しているか否かを評価する。製品が現在のユーザーに適合していなければ、他の製品を選択し、現在の人体モデルでシミュレーションを繰り返し、適合する製品を探す。現在のユーザーに適合する製品が１つ見つかると、次に加齢効果処理部により１０年後の人体モデルを作成し、コンピュータ上のシミュレーションを実施することにより、製品が１０年後のユーザーにも適合しているか否かを評価する。この処理を繰り返し、製品が２０年後、３０年後のユーザーにも適合しているか否かを評価する。適合していなければ、他の製品を選択し、同じ処理を繰り返す。製品の平均寿命またはユーザーの平均寿命を越えると、適合する製品が見つかったものとして、シミュレーションを終了する。このようにすれば、現在および将来にわたり製品とユーザーの不適合が生じない製品を選択することができる。
【００２３】
この実施の形態によれば、製品の平均寿命が長く、製品の選択がユーザーの身体的特徴に依存するような場合、例えば、ユーザーの体型にフィットした椅子を購入するような用途において、ユーザーの意思決定を支援する有益な情報を提供することができる。また、製品の選択がユーザーの運動能力や知覚能力に依存する場合にも同様に適用できることは言うまでもない。
【００２４】
（実施の形態４）
この実施の形態では、製品の選択に利用される情報が製品の表面と水平方向に加わる力に関連する情報である場合について説明する。例えば、ユーザーが床材を選択するような場合に、フローリングにするか、タイル貼りにするか、カーペットにするかなどを比較検討するときに、表面の質感をコンピュータの画面で確認するだけでは十分な情報が得られない。そこで、コンピュータに接続された測定装置によりユーザーの現在の体重や脚力・歩幅等を測定し、それぞれの床材を採用した場合の滑りやすさを摩擦係数の大小で評価する。
【００２５】
ここで、摩擦係数とは何かを図１２を用いて説明する。図中、Ｓは製品の表面、Ｕはユーザーの体の一部、Ｗはユーザーが製品の表面に対して垂直方向に加える力、Ｆはユーザーが製品の表面に対して水平方向に加える力を表している。摩擦係数とは、製品の表面に接触しているユーザーの体の一部が製品の表面に対して滑りを生じたときのＦ／Ｗの比率を意味している。
【００２６】
床材の滑りやすさを評価する場合、ユーザーの現在の体重や脚力・歩幅等からユーザーが製品の表面に対して垂直方向に加える力と、ユーザーが製品の表面に対して水平方向に加える力を算出できるから、その比率で決まるＦ／Ｗの値が床材の摩擦係数よりも小さければ滑らない、従って、転んだりしないと判断できる。
【００２７】
ところで、ユーザーの体重や脚力・歩幅等は加齢によって次第に変化する。また、バランス感覚や反射神経も加齢により次第に鈍くなるので、現在のユーザーに適した床材であっても、高齢化したユーザーにとっては滑りやすい、転びやすい床材であるかも知れない。そこで、現在の人体モデルの体重・脚力・歩幅等を加齢に応じて修正し、ユーザーが高齢化したときにも滑らない、転ばない床材を選択できるようにする。
【００２８】
（実施の形態５）
この実施の形態では、製品の選択に利用される情報が製品の表面と垂直方向に加わる力に関連する情報である場合について説明する。例えば、ユーザーがソファーやベッドを選択するような場合、ユーザーがソファーに座ったとき、あるいはベッドに横たわったときに、ユーザーの体重によりどの程度の沈み込みが生じるかは製品の快適さに大きく影響する。そこで、コンピュータに接続された測定装置によりユーザーの現在の体重や体型等を測定し、それぞれの製品を選択した場合の沈み込みの程度を弾性係数の大小で評価する。
【００２９】
ここで、弾性係数とは何かを図１３を用いて説明する。図中、Ｓは製品の表面、Ｕはユーザーの体の一部、Ｗはユーザーが製品の表面に対して垂直方向に加える外力、ｄは製品の表面の反発力と外力とが拮抗するときの製品の表面の沈み込みの深さを表している。弾性係数とは、ｄ／Ｗの比率を意味している。
【００３０】
ソファーやベッドを選択するときに、ユーザーをのせたときの沈み込みの深さｄが快適な深さとなるようにするには、ユーザーの体型と体重で決まる製品の表面に対する外力Ｗとの比率である弾性係数が適切な範囲にある製品を選択すべきであることが分かる。
【００３１】
ところで、ユーザーの体型や体重は加齢によって次第に変化する。そこで、現在の人体モデルの体型や体重を加齢に応じて修正し、将来にわたり使い心地の良い製品を選択できるようにする。
【００３２】
（実施の形態６）
図１４は加齢効果を予測した人体モデルを使って家屋や部屋、台所などのデザインの作成または変更を支援するアルゴリズムを一例として示している。新築あるいは増改築時の設計段階において、現在のユーザーに合わせて設計してしまうと、将来的にユーザーの体型や体力、感覚などが変化すると住み心地が悪くなるとか、使い勝手が悪くなるといった不具合が生じる可能性がある。そこで、図１４の設計支援アルゴリズムでは、家屋や部屋、台所などの耐用年数又はユーザーの平均寿命以内でユーザーとの不適合が生じない設計が可能となるように、デザインの作成・変更を支援するものである。
【００３３】
まず、図１のシステムを用いて、現在のユーザーから入力された情報に基づいて、人体モデル生成部で現在のユーザーの人体モデルを生成し、新築あるいは増改築のデザインを作成してコンピュータ上でシミュレーションを実施することにより、そのデザインが現在のユーザーに適合しているか否かを評価する。そのデザインが現在のユーザーに適合していなければ、デザインを変更し、現在のユーザーの人体モデルでシミュレーションを繰り返す。現在のユーザーに適合するデザインが決まると、次に加齢効果処理部により１０年後の人体モデルを作成し、コンピュータ上でシミュレーションを実施することにより、そのデザインが１０年後のユーザーにも適合しているか否かを評価する。この処理を繰り返し、そのデザインが２０年後、３０年後のユーザーにも適合しているか否かを評価する。適合していなければ、デザインを変更し、同じ処理を繰り返す。家屋や部屋、台所などの平均耐用年数またはユーザーの平均寿命を越えると、適合するデザインが作成されたものとして、シミュレーションを終了する。このようにすれば、現在および将来にわたり住み心地や使い勝手の良い家屋、部屋、台所などの設計を支援することができる。
【００３４】
なお、ここでは、家屋、部屋、台所などを設計対象として例示したが、これに限定されるものではなく、長年にわたり使用されるものを設計する際に広く利用できることは言うまでもない。
【００３５】
（実施の形態７）
この実施の形態では、本発明の人体モデル生成システムを用いて、パニック状態に陥ったユーザーが避難する際の安全性を現在および将来にわたり評価する用途について説明する。
例えば、住宅や建物で火災が発生した場合に、火災報知器が鳴っていても、高齢で耳が遠くなっている人には聴き取れないことがある。また、煙のにおいを感じる嗅覚や温度に対する敏感さが衰えている場合にも、火災の発生に気付くのが遅れて、避難行動の開始が遅れることがある。また、たとえ火災の発生に気付いたとしても、高齢で体力が低下していると避難行動そのものが遅いとか、視力の低下により煙の中では避難誘導灯が見えないといった理由で逃げ遅れる場合がある。
【００３６】
そこで、人体モデル生成部により作成された現時点の人体モデルに対して、高齢化による聴力、嗅覚、視力等の知覚能力の低下、避難に要する体力の低下などを加味した高齢者の人体モデルを加齢効果処理部により作成し、この高齢者の人体モデルを用いて避難時の安全性を評価する。このようにすれば、住宅や建物を設計する際に、現在の知覚能力と運動能力では安全に避難できても、将来、高齢化して知覚能力や運動能力が衰えると安全に避難できない場合があることを予測することができる。
【００３７】
図１５は加齢により聴力や嗅覚、視力等の知覚能力、走る速さなどの運動能力が低下していく様子を示している。安全に避難するのに必要とされる知覚能力、運動能力の限界がそれぞれ所定の基準レベルであるとすると、いずれかの能力が所定の基準レベルに達しなくなる年齢以上では、安全に避難できない可能性があることが分かる。これにより住宅や建物の設計を変える等の対策を未然に実施することができる。
【００３８】
（実施の形態８）
図１６は本発明の人体モデル生成システムを用いて群集モデルを生成する方法を示している。まず、人体モデル生成部により複数の人体モデルを生成する。このとき、生成される人体モデルは異なる情報に基づいて生成され、同じ人体モデルは生成されないようにする。これにより、群集の一部を構成する複数の人体モデルが生成される。
【００３９】
次に、ここで生成された複数の人体モデルのそれぞれに対して加齢効果処理部により加齢効果を付与する。このとき、１つの人体モデルに対して複数通りの加齢効果を付与することにより、さまざまな年齢の人体モデルが生成される。これにより、実質的に群集モデルを生成することができる。
【００４０】
仮想の世界で群衆をリアルに視覚化するために、実在する人のデータを使うことが考えられるが、何千何万という人のデータを集めるのは多大な労力を要する。そこで、この実施の形態のように、はじめに人体モデル生成部により生成する複数の人体モデルについては実在する人のデータを使用し、加齢効果処理部により生成する群集モデルについては、実在する人の人体モデルに対して複数通りの加齢効果を付与された人体モデルを使用すれば、少ないデータで効率良く群集モデルを生成することができる。
【００４１】
（実施の形態９）
仮想現実感生成装置を用いて巨大な地下街あるいは巨大な建物でのパニック状態を経験するためには、巨大な群集がパニック状態に直面している様子をシミュレーションすることが必要である。そこで、実施の形態８で説明した群集モデルを図１７（ａ）に例示するようにコンピュータ上に設計された地下街などに配置し、仮想の世界でパニック状態を作成する。例えば、図１７（ｂ）のように煙を拡散させたり、火災報知器を鳴らす。このとき、群集モデルの個々の知覚能力の違いから、火災報知器が鳴っているのが聴こえる人と聴こえない人とでは避難行動を開始するタイミングが異なる。また、煙の立ち込める中で避難誘導灯が見える人と見えない人とでは逃げる方向に違いが生じる。さらに、群集モデルの個々の体力、年齢の違いにより避難に要する時間に違いが生じる。このような群集モデルの個々の知覚能力、運動能力の違いによる避難行動の違いをシミュレーションすることにより、リアルにパニック状態をシミュレーションすることができる。火災報知器や避難誘導灯の配置をさまざまに変えながらシミュレーションを繰り返すことにより、被害が最小となる配置を見つけることができる。また、仮想現実感生成装置を用いて、図１７（ｃ）のようにパニック状態に直面した群集の振る舞いを観察することで、防災意識を高めることができる。
【００４２】
（実施の形態１０）
仮想現実感生成装置として利用できるドーム型の表示装置の概略構成を図１８（ａ），（ｂ）に例示する。この装置は、ドーム型のスクリーン６に立体映像を実スケールで表示するものであり、スクリーン６の上部に設けられた左右一対のプロジェクタ７から偏光角度の異なる偏光フィルタを介して左目用と右目用の映像が投影され、平面鏡８で反射させてスクリーン６に映し出される。観察者Ｍは偏光フィルタを有する立体視めがねを介してスクリーン６上の映像を観察する。これにより、人体モデルを実スケールで立体表示することができる。
【００４３】
このようなドーム型の表示装置を用いて現在および将来の人体モデルを実スケールで表示することで、加齢による体型・体力の変化をリアルに観察できる。また、高齢化による視力の低下により世界の見え方がどのように変化するかをドーム型の表示装置を用いてリアルに体験することができる。
【００４４】
（実施の形態１１）
この実施の形態では、本発明の人体モデル生成システムがインターネットを介して利用できるサーバ上に配置されている場合について説明する。一般のユーザーは図１９に示すように、パソコン等で構成されたインターネット端末を用いてインターネットに接続し、特定のＵＲＬのサーバをアクセスし、人体モデル生成システムを利用する。インターネット端末のキーボードやマウスから入力された情報がインターネットを介して人体モデル生成システムに入力され、人体モデル生成システムから出力された人体モデルの情報がインターネットを介してユーザーのインターネット端末の画面に表示される。このようにすれば、一般のユーザーが現在の自分の体型や体力を入力することにより、将来の自分の体型や体力を知ることができる。
【００４５】
また、インターネットを介して人体モデル生成システムの年齢別データベースをリモートメンテナンスすることもできる。例えば、大学などの研究機関が収集した情報をインターネットを介してサーバにアップロードし、人体モデル生成システムの年齢別データベースに追加することにより、データベースの統計的価値を高めることができる。
【００４６】
さらに、インターネット上の電子商店街とリンクさせることにより、製品の購入時に本発明の人体モデル生成システムを利用して、購入予定の製品が現在および将来の自分の体型・体力にマッチしているか否かを検討することができる。
【００４７】
また、インターネット上の住宅設計支援サービスとリンクさせることにより、住宅の新築・増改築プランの作成時に本発明の人体モデル生成システムを利用して、現在および将来にわたり住み心地の良い住宅を設計することができる。
【００４８】
もちろん、従来からインターネットを利用した電子商取引や住宅設計支援サービスは存在するが、製品や住宅のＣＧをインターネット端末の画面上で確認するだけでは使い勝手が分からない。このような場合に、本発明の人体モデル生成システムにより作成した現在および将来の自分の人体モデルを製品や住宅のＣＧと共に表示することにより、製品や住宅の使い勝手を確認することが容易となる。
【００４９】
（実施の形態１２）
本発明の人体モデル生成システムは、ライフスタイルの違いによる体型や体力の変化を予測する用途にも利用できる。現時点における身体的特徴、運動能力、知覚能力が同じであっても、その後、運動不足、食べ過ぎ（偏食）、寝不足の生活を継続した人と、適度な運動、栄養摂取、睡眠を心がけた人とでは、将来の体型や体力には違いが生じると考えられる。
【００５０】
そこで、図２０のシステムでは、加齢効果処理部に運動、食事、睡眠等のライフスタイルの情報を入力して、将来の体型・体力の違いに反映させるようにしている。ライフスタイルの情報は、例えばコンピュータの画面に複数の質問を表示して回答させることにより、運動量、栄養摂取量、睡眠量などを評価する。加齢効果処理部では、入力された運動量、栄養摂取量、睡眠量が適量でない場合には、適量である場合に比べて将来の身体的特徴、運動能力、知覚能力が劣化するように人体モデルに変化を付加する。加齢効果処理部の出力はディスプレイに表示したりプリンタにより印刷してユーザーに提示される。
【００５１】
また、ユーザーが運動、食事、睡眠等のライフスタイルを改めた場合には、将来の身体的特徴、運動能力、知覚能力がどのように変化するかを評価できるように、複数のライフスタイルについてユーザーの将来像を提示できるようにしても良い。
【００５２】
（実施の形態１３）
本発明の人体モデル生成システムは、親以前の世代から子の世代への遺伝の効果を予測するシステムとしても利用できる。周知のように、個人の特徴は主にその親とそれ以前の世代から継承された特徴に依存する。
【００５３】
図２１のシステムでは、ユーザー情報として、父親（または父親となる予定の男性）の身体的特徴、運動能力、知覚能力等の情報と、母親（または母親となる予定の女性）の身体的特徴、運動能力、知覚能力等の情報が入力される。遺伝効果処理部では、これらの情報に基づいて、基準となる１つの年齢について、子の世代の人体モデルのパラメータを作成する。このとき、子の性別は選択可能としても良いし、ランダムに男女いずれかが選択されるようにしても良い。その後の処理は図１のシステムと同様であり、人体モデル生成部により、基準となる１つの年齢について、子の世代の人体モデルを生成する。その後、加齢効果処理部では、生成された人体モデルに対して、加齢による身体的特徴、運動能力、知覚能力の変化の情報を付加する。加齢効果処理部の出力はディスプレイに表示したりプリンタにより印刷してユーザーに提示される。
【００５４】
このようにすれば、代表的な１つの年齢について子の世代の人体モデルを予測するだけではなく、子の世代の一生にわたる成長と老化の過程を予測することが可能となる。
なお、図示された実施の形態では、父親と母親の情報から子の世代の人体モデルを生成する例を示したが、祖父や祖母の情報から孫の世代の人体モデルを生成しても良い。
【００５５】
【発明の効果】
請求項１の発明によれば、年齢の違いによる人体の身体的特徴、運動能力または知覚能力の違いを反映させた人体モデルを生成することにより加齢によるさまざま変化を評価できる。
請求項２の発明によれば、製品の利用者の加齢により製品の使い勝手がどのように変化するかを予測することができる。
請求項３の発明によれば、現在のみならず将来においてもユーザーに適した製品を選択することができる。
請求項４の発明によれば、製品の表面と水平方向に加わる力に関連する情報、例えば摩擦係数を用いて製品を選択可能としたので、加齢によりユーザーの体重・体力等が変化しても使い勝手の良い製品を選択できる。
請求項５の発明によれば、製品の表面と垂直方向に加わる力に関連する情報、例えば弾性係数を用いて製品を選択可能としたので、加齢によりユーザーの体重・体力等が変化しても使い勝手の良い製品を選択できる。
請求項６の発明によれば、現在のみならず将来においてもユーザーに適したデザインを作成することができる。
【００５６】
請求項７の発明によれば、避難時の安全性を現在のみならず将来についても評価することができる。
請求項８の発明によれば、比較的少ないデータで効率良く群集モデルを作成することができる。
請求項９の発明によれば、仮想現実感生成装置を用いて高齢化したときの様子を体験できる。
請求項１０の発明によれば、ドーム型の表示装置を用いることで、加齢による変化をリアルに体験できる。
請求項１１の発明によれば、インターネットを介して一般のユーザーが加齢効果予測人体モデル生成システムを容易に利用できる。また、データベースのリモートメンテナンスが可能となる。
請求項１２の発明によれば、ライフスタイルの違いにより、将来の身体的特徴、運動能力、知覚能力がどのように変化するかを評価できる。
請求項１３の発明によれば、親以前の世代の情報に基づいて子の世代の人体モデルを生成して加齢効果を付与することで、子の生涯をシミュレーションできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】請求項１の発明の構成を示す説明図である。
【図２】人体モデル生成部の構成を示す説明図である。
【図３】人体モデルの一例を示す説明図である。
【図４】人体モデルの体格の違いを示す説明図である。
【図５】加齢効果処理部の構成を示す説明図である。
【図６】加齢効果予測の原理説明図である。
【図７】年齢別データベースの構成を示す説明図である。
【図８】加齢効果曲線の例を示す説明図である。
【図９】加齢による製品の使い勝手の違いを示す説明図である。
【図１０】加齢による製品の使い勝手の違いを示す説明図である。
【図１１】請求項３の発明における製品選択のアルゴリズムを示す説明図である。
【図１２】請求項４の発明において製品選択に用いる摩擦係数の説明図である。
【図１３】請求項５の発明において製品選択に用いる弾性係数の説明図である。
【図１４】請求項６の発明における設計支援アルゴリズムを示す説明図である。
【図１５】請求項７の発明の説明図である。
【図１６】請求項８の発明の説明図である。
【図１７】請求項９の発明の説明図である。
【図１８】請求項１０の発明に用いるドーム型表示装置の構成図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は正面図である。
【図１９】請求項１１の発明の説明図である。
【図２０】請求項１２の発明の説明図である。
【図２１】請求項１３の発明の説明図である。
【符号の説明】
１　　人体モデル生成部
２　　加齢効果処理部
３　　年齢別データベース
４　　制御部
５　　ＧＵＩ
３１　身体的特徴データベース
３２　運動能力データベース
３３　知覚能力データーベース
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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