(57)【要約】【課題】  実世界データに基づいて物体の力学的機能を推定する。【解決手段】  実世界に依拠した実世界データとして、物体データ、作用対象データ、主体データが与えられて動作する仮想空間シミュレータによるリアリティベースドシミュレーションによって、物体に関する新たな知識を自動的に獲得する方法であって、与えられた主体データ、与えられた作用対象データ、及び与えられた主体データに基づいて、主体−物体−作用対象の相互作用を仮想空間シミュレータによってシミュレートし、主体−物体―作用対象の相互作用のシミュレーション結果に基づいて、物体に関する新たな知識を獲得する。【選択図】      図３
2007026117.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１）実世界に依拠した実世界データとして、次の１ａ）１ｂ）１ｃ）のデータが与えられて動作する仮想空間シミュレータによるリアリティベースドシミュレーションによって、物体に関する新たな知識を自動的に獲得する方法であって、次の２）３）のステップを含むことを特徴とするリアリティベースドシミュレーションに基づく物体に関する新たな知識の自動獲得方法。
１ａ）主体によって使用されるとともに作用対象への作用が可能な物体を、仮想空間で再現するために用いられる物体データ；
１ｂ）物体が作用する作用対象を、コンピュータによる仮想空間で再現するために用いられる作用対象データ；
１ｃ）物体を使用する主体の特性に関する主体データ；
２）与えられた主体データ、与えられた作用対象データ、及び与えられた主体データに基づいて、主体−物体−作用対象の相互作用を仮想空間シミュレータによってシミュレートするシミュレートステップ。
３）主体−物体―作用対象の相互作用のシミュレーション結果に基づいて、物体に関する新たな知識を獲得する知識獲得ステップ。
【請求項２】
１）実世界に依拠した実世界データとして、次の１ａ）１ｂ）１ｃ）のデータが与えられ、リアリティベースシミュレーションによって物体に関する新たな知識を自動的に獲得するために、次の２）３）の手段を含むことを特徴とするリアリティベース仮想空間シミュレータ。
１ａ）主体によって使用されるとともに作用対象への作用が可能な物体を、仮想空間で再現するために用いられる物体データ；
１ｂ）物体が作用する作用対象を、コンピュータによる仮想空間で再現するために用いられる作用対象データ；
１ｃ）物体を使用する主体の特性に関する主体データ；
２）与えられた主体データ、与えられた作用対象データ、及び与えられた主体データに基づいて、主体−物体−作用対象の相互作用を仮想空間シミュレータによってシミュレートするシミュレート手段。
３）主体−物体―作用対象の相互作用のシミュレーション結果に基づいて、物体に関する新たな知識を獲得する知識獲得手段。
【請求項３】
１）実世界に依拠した実世界データとして、次の１ａ）１ｂ）１ｃ）のデータが与えられて動作する仮想空間シミュレータによって、物体の力学的機能を推定する方法であって、次の２）３）４）のステップを含むことを特徴とする物体の力学的機能推定方法。
１ａ）主体によって使用されるとともに作用対象への作用が可能な物体が、作用対象に作用する様子をコンピュータによる仮想空間で再現するために、当該物体の３次元形状データ及び力学的データを含む物体データ；
１ｂ）物体が作用する作用対象を、コンピュータによる仮想空間で再現するために、作用対象の物理特性データを含む作用対象データ；
１ｃ）物体を使用する主体の特性に関する主体データ；
２）与えられた主体データで表される主体による、与えられた物体データで表される物体の把持状態を、仮想空間シミュレータによって推定する把持状態推定ステップ。
３）前記把持状態推定ステップで推定された把持状態において、物体が作用対象に与える力を仮想空間シミュレータによって計算する作用力計算ステップ。
４）前記作用力推定ステップで推定された作用力が、与えられた作用対象データで表される作用対象に作用することによって当該作用対象に生じ得る変化に基づいて物体の力学的機能を推定する機能推定ステップ。
【請求項４】
前記主体データは、解剖学、心理学、及び／又は人間工学の知見に基づく、人間の特性データであることを特徴とする請求項３記載の物体の力学的機能推定方法。
【請求項５】
前記主体データは、主体の性別データ及び又は主体の年齢データを含むことを特徴とする請求項３又は４記載の物体の力学的機能推定方法。
【請求項６】
前記把持状態推定ステップにおいて推定される把持状態は、主体が物体を把持するときの姿勢である把持パターンと、主体が物体を把持するときの力である把持力とを含むことを特徴とする請求項３〜４のいずれかに記載の物体の力学的機能推定方法。
【請求項７】
１）実世界に依拠した実世界データとして、次の１ａ）１ｂ）１ｃ）のデータが与えられ、物体の力学的機能を推定するために、次の２）３）４）の手段を含むことを特徴とする仮想空間シミュレータ。
１ａ）主体によって使用されるとともに作用対象への作用が可能な物体が、作用対象に作用する様子をコンピュータによる仮想空間で再現するために、当該物体の３次元形状データ及び力学的データを含む物体データ；
１ｂ）物体が作用する作用対象を、コンピュータによる仮想空間で再現するために、作用対象の物理特性データを含む作用対象データ；
１ｃ）物体を使用する主体の特性に関する主体データ；
２）与えられた主体データで表される主体による、与えられた物体データで表される物体の把持状態を、推定する把持状態推定手段。
３）前記把持状態推定手段で推定された把持状態において、物体が作用対象に与える力を計算する作用力計算手段。
４）前記作用力推定手段で推定された作用力が、与えられた作用対象データで表される作用対象に作用することによって当該作用対象に生じ得る変化に基づいて物体の力学的機能を推定する機能推定手段。
【請求項８】
前記主体データは、解剖学、心理学、及び／又は人間工学の知見に基づく、人間の特性データであることを特徴とする請求項７記載の仮想空間シミュレータ。
【請求項９】
前記主体データは、主体の性別データ及び又は主体の年齢データを含むことを特徴とする請求項７又は８記載の仮想空間シミュレータ。
【請求項１０】
前記把持状態推定手段において推定される把持状態は、主体が物体を把持するときの姿勢である把持パターンと、主体が物体を把持するときの力である把持力とを含むことを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の仮想空間シミュレータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リアリティベースドシミュレーションに基づく物体に関する新たな知識の自動獲得方法及びリアリティベース仮想空間シミュレータに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
バーチャルリアリティ（ＶＲ）の新規性は、実世界に依拠した「体験」を提供することにあり、実世界の現象や実物体の振る舞いに忠実なシミュレーションを実現することが本質的な課題である。ＶＲ環境における実世界に忠実な「体験」を通して、実世界に対する新たな「発見」や「理解」を導くことを可能にする。最近では、触覚／力フィードバック装置も実用化され、ＶＲをはじめ、ＣＧ（コンピュータグラフィックス）、ロボティクス、心理学の分野においても、視覚とさらに触覚に基づくインターフェイス実現へ向けて勢力的に研究が進められてきている［非特許文献１〜３］。
【０００３】
心理学分野における触覚の研究は手の機能や把持の分析を中心に進められてきた。代表的な研究として、ＬｅｄｅｒｍａｎとＫｌａｔｚｋｙによる物体の顕著な特徴、つまり物体の形状、剛さ、柔軟度、重さ、温度、物体の機能などを探るための典型的な手動作パターンＥＰｓ（Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ）が挙げられる。 これらの手の能動的探索により獲得される、物体の剛さ、柔軟度、重さ、相互拘束関係等の触覚情報を自動獲得することを目的とし、「触れて視る」ハプティックビジョン構想が提案されている［非特許文献４〜６］。
さらに、ハプティックビジョンに基づき、実世界のインタラクションの観測から、はさみのような機能を持つ関節物体の３次元インタラクティブモデルを自動獲得する研究が進められている［非特許文献７］。
【０００４】
そのようなインタラクティブモデルが与えられることにより、仮想空間において実世界に忠実なインタラクションが可能になる。人工的に作られた物体の多くは、何らかの目的を達成するため、 つまり、機能を達成するための道具である。図１に示すように、物体の機能は、物体−作用対象−主体の３要素間のインタラクションにより達成されている。機能は、使用目的のための有用性と定義され、使用目的とは、主体が物体を操作し、作用対象を異なる状態に変える／遷すことをいう。３要素間のインタラクションのうち、どれかが欠けると、機能を達成することはできない。
【０００５】
物体の機能推定・認識の研究は、人工知能やコンピュータビジョン分野において進められてきた。 初期の機能推定の研究は、物体(椅子等) のみに着目し、物体の静的機能を静止画像から推定した［非特許文献８］。その後、主体が包丁などの物体を使用する動的シーン(主体−物体インタラクション) を観測し解析することにより、物体の動的機能(“切る”、“突く”、“スライスする”等) を推定する手法が提案された［非特許文献９］。
【０００６】
しかし、作用対象の変化を画像から観測することは難しく、“物体−作用対象”インタラクションは考慮されていない。作用対象に着目した研究は北橋らにみられ［非特許文献１０］、物体(レンチ、栓抜き) と作用対象(ナット、栓) の接触状態(物体-作用対象インタラクション) による力学的特性を満たすか否かを判断することから機能を推定した。しかし、操作者である主体が考慮されていなかった。このように、従来の手法において、物体−主体−作用対象の３要素間のインタラクションを同時に観測することは困難であるため、９０年代半ば以降研究が停滞していた。最近では、主体と作用対象の動作を通じて、両者を補完的に認識するという手法が提案されている［非特許文献１１］。
【０００７】
【非特許文献１】H.T. Tanaka, K. Kushihama: Haptic Vision. Proc. IEEE 16th Int. Conf. on Pattern Recognition, Vol.2, Session1.7 Robotics,Vol.II, pp.852855, Aug. 2002.
【非特許文献２】A.M. Okamura, M.A. Costa, M.L. Turner, C. Richard, andM.R. Cutkosky, ”Haptic Surface Exploration,” Experimental Robotics VI, Lecture Notes in Control and Information Sciences, Vol. 250, Springer-Verlag, pp. 423-432, 2000.
【非特許文献３】D.K. Pai, K. van den Doel, D.L. James, J. Lang, J. E. Lloyd, J.L. Richmond and S.H. Yau: Scanning Physical Interaction behavior of 3D objects. in Computer Graphics(ACM SIGGRAH 2001 conference Proceedings) (2001).
【非特許文献４】Shiro Tanaka, Kengo Nishimura, Hiromi T. Tanaka: ”安定姿勢における形状対称性を用いた能動的３次元形状推定〜機能から形状を推定するアプローチ〜”, 情報処理学会論文誌、Vol.44 No. SIG9(CVIM7), pp.3845, 2003.
【非特許文献５】Shiro Tanaka, Takeshi Tanigawa, Yoshinobu Abe, MasatsuguUejo, Hiromi T. Tanaka: ”Active Mass Estimation with Haptic Vision”, Proc. IEEE 17th Int. Conf. on Pattern Recognition(ICPR2004), 2004.
【非特許文献６】Naoki Ueda, Shi-iti Hirai, Hiromi T. Tanaka: ”ExtractingRheological Properties of Deformable Objects with Haptic Vision”, Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation(ICRA2004), 2004.
【非特許文献７】Masatsugu Uejyo, Hiromi T. Tanaka: ”Actiev Modeling of anarticulated Object with Haptic Vision, Proc. IEEE 17th Int.Conf. on Pattern Recognition(ICPR2004), 2004.
【非特許文献８】山本勉，加藤博一，佐藤宏介，井口征士: ”機能モデルを用いた３次元物体認識”, 電子情報通信学会論文誌，Vol.74-D II, No.5, pp.601609,1995.
【非特許文献９】Z. Duric, J.A．Fayman and E. Rivin: ”Function From Motion”,IEEE PAMI, Vol.18, pp.576578, 1996．
【非特許文献１０】H. Hattori, K. Kise, T. Kitahashi and K. Fukunaga: Recognitionof Functions of Objects Based on Models of Dynamic Functions. IPSJ, Vol.36[10], pp.22772285, 1995.
【非特許文献１１】吉田成希，北橋忠宏: ”人間動作を通じての物体の機能的認識”, 電子情報通信学会，信学技報，PRMU2002-213，pp.1318, 2003.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、仮想空間シミュレータが推論エンジンとして機能することに着目し、実世界に依拠するシミュレーションを通して、実世界(実物体) についての新たな発見と知識を自動的に獲得することを目的とする。
また、本発明のより具体的な目的は、物体についての新たな知識として力学的機能を推定することである。
【０００９】
ここで、物体の機能は、それを操作する主体（人間）の特性を離れては決めることができないことが多い。例えば、物体（道具）としてペンチがあり、物体の作用対象として針金があった場合、ペンチを使う主体が大人であれば、ペンチで針金を切断することができるが、主体が力の弱い子供であれば、ペンチで針金を掴むことしかできなことがある。このように、同じ物体（道具）であっても、それを使う主体によって、その物体の機能は異なってくる。
また、主体が同じでも、その主体がどのように物体（道具）を持つかによっても、物体の機能は変わってくる。つまり、物体を掴んで持つ場合と、握って持つ場合では、主体が物体に与えることができる力が異なり、この結果、物体によって発揮される機能は異なったものになることがある。
以上に鑑み、本発明では、実世界に依拠したシミュレーション、特に、主体により、物体に対して、任意の接触力を作用させたシミュレーションによって、物体の力学的機能などの新たな知識を発見し獲得すること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
リアリティベースドシミュレーションに基づく物体に関する新たな知識の自動獲得方法に係る本発明は、
１）実世界に依拠した実世界データとして、次の１ａ）１ｂ）１ｃ）のデータが与えられて動作する仮想空間シミュレータによるリアリティベースドシミュレーションによって、物体に関する新たな知識を自動的に獲得する方法であって、次の２）３）のステップを含むことを特徴とするリアリティベースドシミュレーションに基づく物体に関する新たな知識の自動獲得方法である。
１ａ）主体によって使用されるとともに作用対象への作用が可能な物体を、仮想空間で再現するために用いられる物体データ；
１ｂ）物体が作用する作用対象を、コンピュータによる仮想空間で再現するために用いられる作用対象データ；
１ｃ）物体を使用する主体の特性に関する主体データ；
２）与えられた主体データ、与えられた作用対象データ、及び与えられた主体データに基づいて、主体−物体−作用対象の相互作用を仮想空間シミュレータによってシミュレートするシミュレートステップ。
３）主体−物体―作用対象の相互作用のシミュレーション結果に基づいて、物体に関する新たな知識を獲得する知識獲得ステップ。
【００１１】
リアリティベース仮想空間シミュレータに係る本発明は、１）実世界に依拠した実世界データとして、次の１ａ）１ｂ）１ｃ）のデータが与えられ、リアリティベースシミュレーションによって物体に関する新たな知識を自動的に獲得するために、次の２）３）の手段を含むことを特徴とするリアリティベース仮想空間シミュレータである。
１ａ）主体によって使用されるとともに作用対象への作用が可能な物体を、仮想空間で再現するために用いられる物体データ；
１ｂ）物体が作用する作用対象を、コンピュータによる仮想空間で再現するために用いられる作用対象データ；
１ｃ）物体を使用する主体の特性に関する主体データ；
２）与えられた主体データ、与えられた作用対象データ、及び与えられた主体データに基づいて、主体−物体−作用対象の相互作用を仮想空間シミュレータによってシミュレートするシミュレート手段。
３）主体−物体―作用対象の相互作用のシミュレーション結果に基づいて、物体に関する新たな知識を獲得する知識獲得手段。
【００１２】
力学的機能推定方法に係る本発明は、１）実世界に依拠した実世界データとして、次の１ａ）１ｂ）１ｃ）のデータが与えられて動作する仮想空間シミュレータによって、物体の力学的機能を推定する方法であって、次の２）３）４）のステップを含むことを特徴とする物体の力学的機能推定方法である。
１ａ）主体によって使用されるとともに作用対象への作用が可能な物体が、作用対象に作用する様子をコンピュータによる仮想空間で再現するために、当該物体の３次元形状データ及び力学的データを含む対象物体データ；
１ｂ）物体が作用する作用対象を、コンピュータによる仮想空間で再現するために、作用対象の物理特性データを含む作用対象データ；
１ｃ）物体を使用する主体の特性に関する主体データ；
２）与えられた主体データで表される主体による、与えられた物体データで表される物体の把持状態を、仮想空間シミュレータによって推定する把持状態推定ステップ。
３）前記把持状態推定ステップで推定された把持状態において、物体が作用対象に与える力を仮想空間シミュレータによって計算する作用力計算ステップ。
４）前記作用力推定ステップで推定された作用力が、与えられた作用対象データで表される作用対象に作用することによって当該作用対象に生じ得る変化に基づいて物体の力学的機能を推定する機能推定ステップ。
【００１３】
前記主体データは、解剖学、心理学、及び／又は人間工学の知見に基づく、人間の特性データであるのが好ましい。
前記主体データは、主体の性別データ及び又は主体の年齢データを含むのが好ましい。
前記把持状態推定ステップにおいて推定される把持状態は、主体が物体を把持するときの姿勢である把持パターンと、主体が物体を把持するときの力である把持力とを含むのが好ましい。
【００１４】
仮想空間シミュレータに係る本発明は、１）実世界に依拠した実世界データとして、次の１ａ）１ｂ）１ｃ）のデータが与えられ、物体の力学的機能を推定するために、次の２）３）４）の手段を含むことを特徴とする仮想空間シミュレータである。
１ａ）主体によって使用されるとともに作用対象への作用が可能な物体が、作用対象に作用する様子をコンピュータによる仮想空間で再現するために、当該物体の３次元形状データ及び力学的データを含む対象物体データ；
１ｂ）物体が作用する作用対象を、コンピュータによる仮想空間で再現するために、作用対象の物理特性データを含む作用対象データ；
１ｃ）物体を使用する主体の特性に関する主体データ；
２）与えられた主体データで表される主体による、与えられた物体データで表される物体の把持状態を、推定する把持状態推定手段。
３）前記把持状態推定手段で推定された把持状態において、物体が作用対象に与える力を計算する作用力計算手段。
４）前記作用力推定手段で推定された作用力が、与えられた作用対象データで表される作用対象に作用することによって当該作用対象に生じ得る変化に基づいて物体の力学的機能を推定する機能推定手段。
【００１５】
前記主体データは、解剖学、心理学、及び／又は人間工学の知見に基づく、人間の特性データであるのが好ましい。
前記主体データは、主体の性別データ及び又は主体の年齢データを含むのが好ましい。
前記把持状態推定手段において推定される把持状態は、主体が物体を把持するときの姿勢である把持パターンと、主体が物体を把持するときの力である把持力とを含むのが好ましい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、実世界データに基づくシミュレーションにより、物体の機能などの新たな知識を獲得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
［１．はじめに］
ここでは、Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ―ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎアプローチと呼ぶ、実世界に依拠したシミュレーション結果の解析に基づいて、力学的機能を物体に関する新たな知識の一例として、掴む、潰す、壊す等の関節物体（物体）の機能を推定する方法を提案する。仮想空間において、実世界の“物体−作用対象”インタラクションの観測から獲得された、ハサミのような機能を持つ関節物体のインタラクティブモデルを用いて、様々な物理特性（形状、サイズ、剛性、表面の滑らかさ）を持つ任意の作用対象に対して、様々な人間の特性（性別、年齢、手のサイズ、把持パターン）を持つ主体により任意の接触力を作用させたシミュレーションの結果を解析することにより、（１）物体の持つ可能な力学的機能をすべて推定し、さらに、（２）主機能と呼ぶ最尤の力学的機能とその物体を把持する手の把持姿勢を推定する。はさみ、ペンチ、ピンセット等の７種類の、一つの関節を持つ物体の力学的機能を推定した実験結果を示し、３０人の被験者による主観評価実験結果との比較から提案手法の有効性を検証した。
【００１８】
［２．Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  Ａｐｐｒｏａｃｈ］
図２に、Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎアプローチの概念を示す。仮想空間シミュレータへの入力は、実世界のインタラクションの観測から獲得された、実世界に忠実なインタラクションを可能とする実物体の3 次元モデル、実物体（作用対象）の物理特性、あるいは解剖学、心理学および人間工学の知見に基づく人間の特性である。これらの入力はすべて実世界に依拠した情報であり、これらに基づくシミュレーションは実世界における現象を表している。そこで、Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎアプローチは、仮想空間シミュレータが推論エンジンとして機能することに着目し、実世界に依拠するシミュレーションを通して、実世界(実物体) についての新たな発見と知識を自動的に獲得することを可能にする。
【００１９】
［３．実施形態：Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎアプローチに基づく関節物体の力学的機能推定］
フランスの社会思想家Ｐ．Ｊ．Ｐｒｏｕｄｈｏｎ(１８９０９−１８６５) は、『人間
が仕事をするために使う最も基本的な、最も一般的な道具、つまりそれらの道具の帰するところはテコである』と述べている.
このように、テコは物体が機能を認識するための最も基本的な要素であり、物体の機能に関するほとんどの研究は物体がテコの機能を持つと仮定している。そこで、ここでも“掴む”、“切る”、“壊す”等の動的な機能を持つ対象の関節物体は、要素機能としてのテコを持つと仮定する。
【００２０】
本実施形態に係るリアリティベース仮想空間シミュレータは、テコの機能を有する物体（関節物体）の動的な機能を推定するためのものであり、コンピュータに後述の処理を実行させるコンピュータプログラムをインストールすることによって構成されている。
仮想空間シミュレータは、その機能として、ａ）下記Ｓｔｅｐ１の処理を行う把持パターン推定処理部、ｂ）下記Ｓｔｅｐ２の処理を行う把持力推定処理部、ｃ）下記Ｓｔｅｐ３の処理を行う作用力計算処理部、ｄ）下記Ｓｔｅｐ４の処理を行う作用応力計算処理部、ｅ）下記Ｓｔｅｐ５の処理を行う力学的機能推定処理部（知識獲得処理部）、ｆ）下記Ｓｔｅｐ６の処理を行う主機能推定処理部（知識獲得処理部）、を有している。
なお、把持パターン推定処理部及び把持力推定処理部を総称して、把持状態推定処理部といい、把持状態推定処理部は、把持状態（例えば、把持パターン及び当該把持パターンでの把持力）を推定するものである。
また、把持状態推定処理部、作用力計算処理部、及び作用応力計算処理部を総称して、主体−物体−作用対象の相互作用を仮想空間でシミュレートするシミュレート部という。
【００２１】
仮想空間シミュレータへの入力は、機能達成のための３要素：（１）物体（関節物体）のインタラクティブモデル（物体データ）、（２）作用対象データ、（３）主体データであり、これらの３つのデータが、実世界に依拠した実世界データである（図２参照）。
これらのデータは、仮想空間シミュレータの記憶手段に与えられ、仮想空間シミュレータの各処理部は、これらの実世界データに基づいて、実物体の機能推定等の物体についての新たな発見と知識の自動獲得ための処理を行う。
【００２２】
（１）関節物体のインタラクティブモデルは、実物体である関節物体に関するデータであり、実世界の“関節物体−作用対象”インタラクションの観測から獲得されたものである。このインタラクティブモデルは、物体の３次元形状データＳｈａｐｅや、力学的データＦｏｒｃｅ，Ｌｅｖｅｒ、Ｓｐｒｉｎｇを有している。このインタラクティブモデルの詳細は後述する。
（２）作用対象データは、作用対象の物理特性（形状、サイズ、剛性、表面の滑らかさ等）を有して構成されており、物体が動的機能により作用対象に作用したときに、作用対象がどのように変化するか（切れる、壊れるか等）を演算により推定するための基となるデータである。
（３）主体データは、解剖学の知見に基づく人間の特性情報、心理学の知見に基づく人間の特性情報、および人間工学の知見に基づく人間の特性情報などによって構成されており、具体的には、主体(人間) の性別、年齢、利き手、手のサイズ、手の動き、把持パターン、把持力などによって構成することができる。
【００２３】
図３に、仮想空間シミュレータによる処理の流れの概要を示す。
Ｓｔｅｐ１）関節物体の3 次元インタラクティブモデル、主体の解剖学的知見［Noriko Kamakura: ”手のかたち  手の動き”, 医歯薬出版, 1989.］に基づくデータにより、主体が関節物体を把持するパターンを推定する（把持状態推定処理；把持パターン推定処理）。
Ｓｔｅｐ２）推定された把持パターン、最初の入力として与えられた主体データ（主体の性別、年齢、利き手）を引数とした人間工学的知見［笠井紀宏，堀井健，小谷賢太郎: ”摘み動作における対象幅と安定把持力の関係”: 平成11 年度日本人間工学会関西支部大会講演論文集,pp.175-178，1999.] [Virgil Mathiowetz, MS, OTR, Nancy Kashman, OTR, Gloria Volland, OTR, Karen Weber, OTR, Mary Dowe, OTS, Sandra Rogers, OTS: Grip and Pinch Strength : Normative Data for Adults, American Occupational Therapy Foundation, 1984.]に基づくデータを用いることで、把持パターンに応じた把持力の範囲を推定する。把持力とは、主体が関節物体を把持する力である。
Ｓｔｅｐ３） 関節物体の3３次元インタラクティブモデルのテコ情報、Ｓｔｅｐ２で求めた把持力の範囲から、作用対象に加える絶対的な力、作用力の範囲を推定する。
Ｓｔｅｐ４) 関節物体の3 次元インタラクティブモデルの接触面積(関節物体と作用対象との接触) とＳｔｅｐ４で求めた作用力範囲から、作用応力の範囲を計算する。
Ｓｔｅｐ５）Ｓｔｅｐ４で求めた作用応力範囲と作用対象の物性(応力・ひずみ) を用いることにより、考えられる全ての機能を推定する。
Ｓｔｅｐ６） 推定された複数の機能から、主機能と呼ぶ最尤の機能、とその物体を把持する手の姿勢を推定する。
以上のステップにより、任意の作用対象と任意の主体に応じた関節物体の力学的主機能と把持パターン、つまり、物体について新たな知識を発見し自動的に獲得することが可能になる。
【００２４】
［３．１  関節物体の３次元インタラクティブモデル］
ハプティックビジョン[非特許文献１] に基づき、実世界のインタラクション、の観測から自動獲得された3 次元インタラクティブモデル[非特許文献７]の生成方法とその内容について述べる。なお、インタラクティブモデルの生成方法は、下記に限定されるものではない。
まず、（１）物体への主体であるロボットによる“接触”は既知であると仮定し、主体-物体インタラクションの観測から、テコを持つ関節物体の幾何および力学構造、機能的姿勢を抽出する。
次に、（２）作用対象の物理特性が既知であると仮定し、主体−物体−作用対象インタラクションの観測から、テコを持つ関節物体の力学的作用特性を抽出する。さらに、これらの方法を用いて、仮想空間において実世界に忠実なインタラクションを可能にする3 次元インタラクティブモデルを自動構築する。
【００２５】
図４に示すように、関節物体のインタラクティブモデルは物体の3 次元形状(Ｓｈａｐｅ)、機能的姿勢(Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｐｏｓｅ)、力学作用特性(Ｆｏｒｃｅ)、テコ構造(Ｌｅｖｅｒ)、物体のばね特性(Ｓｐｒｉｎｇ)を記述している。図５、図６に示すように、Ｓｈａｐｅには、３次元サーフェス形状Ｏｓ、３次元ボリュームデータＯｖ、重心座標Ｏｇを、Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｐｏｓｅには、関節物体の3 次元形状の対称面Ｏｓｐ、対称面における断面対称輪郭形状Ｏｃｒｏｓｓ、関節物体の対称軸Ｏａｘｉｓが記述される。Ｆｏｒｃeには(ロボットが接触した) 接触点Ｆｃｐ、図７に示す、作用対象なしでのロボットハンドの作用力/接触力の変化グラフ（Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｆｏｒｃｅ  ｗｉｔｈｏｕｔ  ａｃｔｅｅ：図７の点線）Ｆｃｆ、作用対象ありでのロボットハンドの作用力変化グラフ（Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｆｏｒｃｅ  ｗｉｔｈ  ａｃｔｅｅ：図７の細い実線）Ｆｃｆ’、降伏点でのロボットハンドの作用力Ｆｙを、Ｌｅｖｅｒには、テコパターンＬｐ、テコの初期状態からの回転限界状態である角度Ｌθｍａｘ、テコの支点Ｌｆ、外力を作用させるであろう関節物体の接触平面Ｌｃｐ、関節物体を把持するために支える平面であろう支持平面Ｌｂｐ、作用対象がおかれるべき空間である作用空間Ｌｉｓ、関節物体と作用対象の接触点Ｌｉｐ、テコの倍率Ｌｍ、関節物体と作用対象の接触面積Ｌｉａを、Ｓｐｒｉｎｇには、関節物体の反力Ｓｋ、関節物体の反力の初期値Ｓｉｆをパラメータとして有している。記述する。
ここで、テコパターンとは、支点、力点、作用点の位置関係及び素能力の力増幅、距離増幅、ついあいによって５種類に分けたものである。
【００２６】
以上のパラメータを有するインタラクティブモデルによって、仮想空間において、物体がどのような形状を有するものであるかを再現でき、主体が物体に所定の力を加えたときに作用対象にどの程度の作用力が発生するかを演算により求めることができる。
【００２７】
［３．２  Ｓｔｅｐ１：把持パターン推定（把持状態推定処理１）］
［３．２．１  把持パターンについて］
人間は、作業の目的に応じて、物体を持つ手の形状が異なる。例えば、ペンを使って何か物を書くときと、落ちているペンを拾うときは、異なった手の形状を使用する。このように、人間の意図と手の把持パターンが関係していることに着目したＮａｐｉｅｒは、正確に作業を行うために用いるＰｒｅｓｉｃｉｏｎと、力を必要とする作業に用いるＰｏｗｅｒの２種類に大きく分類した[Napier，J.R: ”The prehensile movements of the human hand.”, Journal of Bone and Joint Surgery，38B，902-913，1956.]。
Ｎａｐｉｅｒの功績は、把持の形式を決めるものは物の形や大きさではなく、作業目的であることを指摘した点にある。以後、Ｎａｐｉｅｒの２種類を基に様々な把持の分類が提案されてきた。その中で、図8８に示すように、Ｉｂｅｒａｌｌは、手の姿勢が物体の表面に対し、少なくとも２つの力(Ｏｐｐｏｓｉｔｉｉｏｎ) を含んでいるということに着目し、以下の３つの基礎的なカテゴリに分類した[C. L.Mackenzie, T.IberallL: THE GRASPING HAND,NORTH-HOLLAND, 1994.] [Iberall, T., Bingham, G., & Arbib, M.A: Opposition space as a structuring concept for the analysis of skilled hand movements. Generation and modulation of action patterns, pp.158173, 1986.]。
【００２８】
（１）Ｐａｄ  Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎ：把持する時のＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒが、図８に示す、手のｐａｌｍ座標系のｙ軸に対して平行な把持であり、正確さを必要とする作業を行う場合に用いる。
（２）Ｐａｌｍ  Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎ：把持する時のＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒが、手のＰａｌｍ座標系ｘｙ平面に対して垂直な把持であり、力を必要とする作業を行う場合に用いる。
（３）Ｓｉｄｅ  Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎ：把持する時のＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒが、手のｐａｌｍ座標系ｘ軸に対して平行な把持であり、Ｐａｄ  ＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎとＰａｌｍ  Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎの中間に位置し、正確さ、あるいは、力を必要とする作業を行う場合に用いる。
【００２９】
［３．２．２  把持パターンの推定処理（把持状態推定処理２）］
仮想空間シミュレータは、把持パターン推定処理部によって、入力として与えられたインタラクティブモデルによって表される関節物体の３次元形状から、入力として与えられた主体データで表される主体がどのように物体を把持するかという把持パターンの推定処理を行う。
具体的には、把持パターン推定処理部は、インタラクティブモデルに基づき、図９に示すように、１） まず、関節物体の接触面(Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｐｌａｎｅ) Ｌｃｐを通り、接触面Ｌｃｐとの角度と基底面(Ｂａｓｅ  Ｐｌａｎｅ) の角度が等しく、対称軸(Ｓｙｍｍｅｔｒｙ  Ｐｌａｎｅ) 上に存在するＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒを求める。
【００３０】
２）次に、把持パターン推定処理部は、求めたＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒを３つの把持パターンで把持可能か否か、解剖学的知見に基づく人間の特性データに基づいて、判定を行う。
把持パターン推定処理部は、人間特性データのうち、人の手によるＰａｄ、Ｐａｌｍ、Ｓｉｄｅの３つの把持パターンを仮想空間で再現するためのデータを用いて、インタラクティブモデルのサーフェス形状Ｏｓで表現される関節物体を、仮想空間上で実際に各把持パターンで把持させ、各把持パターンで関節物体を把持できるか否かによって、把持パターンを推定する。
【００３１】
具体的には、図１０に示すように、人間の手は、以下の解剖学的知見によって手の関節角度が制約されている[Noriko Kamakura: ”手のかたち  手の動き”, 医歯薬出版, 1989.]。つまり、手の人差し指の関節（第１関節）Ｄｉｐにおける動作角度θｄｉｐ、第２関節Ｐｉｐにおける動作角度θｐｉｐ、第３関節Ｍｃｐにおける動作角度θｍｃｐは、次の（１）（２）式によって制約される。
０°≦  θｍｃｐ  ≦  ９０°  （１）
θｄｉｐ  ＝  ２／３θｐｉｐ  （２）
【００３２】
人の手によるＰａｄ、Ｐａｌｍ、Ｓｉｄｅの３つの把持パターンを仮想空間で再現するためのデータは、ＶＨＴ社製サイバーグローブに付属しているライブラリの手のモデル(２２個の関節を持つ) から３つの把持パターンにおける２２個の関節の角度を得たものである。
把持パターン推定処理部は、このデータに基づいて、仮想空間上で、上式（１）（２）の解剖学的知見に従って各関節の角度を変化させて、物体を把持させたときに、Ｐａｄ、Ｐａｌｍ、Ｓｉｄｅの３つの把持パターンの形状が形成できるか否かで、把持パターンを判定する。
なお、手と関節物体の相対位置は、手のＰａｌｍ（手のひら）平面と関節物体の対象面Ｏｓｐとか垂直もしくは、平行になる面を初期位置とした。
【００３３】
具体的には、
（１）Ｐａｄ  Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎの判定：ａ）手のｔｈｕｍｂ（親指）の第１関節Ｄｉｐ（親指の最先側の関節）が関節物体の支持平面Ｌｂｐと接触可能か、ｂ）手のｉｎｄｅｘ（人指し指）の第１関節Ｄｉｐ（人指し指の最先側の関節）が関節物体の接触平面Ｌｃｐと接触可能か否かを判定する。ａ）ｂ）が共に可能であれば把持可能である。
（２）Ｐａｌｍ  Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎ：ａ）手のＰａｌｍ（手のひら）が関節物体の接触平面Ｌｃｐと接触可能か、ｂ）手の親指以外の指の第２関節Ｐｉｐ又は第１関節Ｄｉｐが関節物体の支持平面Ｌｂｐと接触可能か否かを判定する。ａ）ｂ）が共に可能であれば把持可能である。
（３）Ｓｉｄｅ  Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎ：ａ）手の親指以外の第１関節Ｄｉｐが関節物体の接触平面Ｌｃｐと接触可能か、ｂ）手の人指し指の第２関節Ｐｉｐと関節物体の支持平面Ｌｂｐが接触可能か否かを判定する。ａ）ｂ）が共に可能であれば把持可能である。
【００３４】
以上の拘束を基に、把持パターン推定処理部は、関節物体の対称面Ｏｓｐの垂直方向の２方向及び平行方向の２方向の計４方向から可能な把持パターンを推定する。
【００３５】
［３．３  把持力推定処理］
仮想空間シミュレータの把持力推定処理部は、把持パターンごとの把持力データを有しており、この把持力データに基づき、把持パターン推定処理部によって推定された把持パターンにおける把持力を算出する処理を行う。
把持力データは、臨床的な手の機能評価のために行われた把持パターンの把持力の測定結果を使用した[Virgil Mathiowetz, MS, OTR, Nancy Kashman, OTR, Gloria Volland, OTR, Karen Weber, OTR, Mary Dowe, OTS, Sandra Rogers, OTS: Grip and Pinch Strength : Normative Data for Adults, American Occupational Therapy Foundation, 1984.]。 左記の研究では、健常者310 人の把持力データを測定しており、３つの把持パターンに対し、20〜24 才、25〜29 才、30〜34 才、35〜39 才、40〜44 才、45〜49 才、50〜54才、55〜59 才、60〜64 才、65〜69 才、70〜74 才、75 才以上の男女、左右手の計144 種類の平均値、標準偏差値が測定されている。
図１１は、例として、ＰａｌｍＯｐｏｓｉｔｉｏｎにおける把持力データを示す。ここでは、把持力の平均値から±標準偏差値（±ＳＤ）の範囲を把持力範囲であると定義した。この把持力データによって、把持力推定処理部は、把持パターンと、主体の属性（性別、年齢）とが与えられると、把持力（把持力範囲）を推定することができる。
なお、これらの知見により、女性、高齢者に使い易い機能を推定できるだけでなく、機能に適した物体(道具) が推定可能となる。
【００３６】
なお、図１１のＳＤは、標準偏差を表し、平均値から標準偏差を引いた値をＳＤ−で表し、平均値に標準偏差を加えた値をＳＤ＋と表している。また、Ｍｉｎは最低値、Ｍａｘは最高値を表す。
【００３７】
［３．５  Ｓｔｅｐ４  作用力計算処理］
仮想空間シミュレータの作用力計算処理部は、関節物体のインタラクティブモデルのテコ構造（Ｌｅｖｅｒ）に関するデータ（テコの力点、作用点、支点など）に基づき、把持力推定処理部で求めた把持力（把持力範囲）から、作用対象に加わる力である作用力（作用力範囲）を求める。
具体的には、関節物体の力学構造モデル（インタラクティブモデル）の力点Ｆｃｐ、作用点Ｌｉｐ、支点Ｌｆから、作用対象に加わる絶対的な力、作用力Ｆａｃ（φ） を計算する。図1２左に示すように、把持力をＦａｇ、作用対象を挟まない状態での関節物体の反力をＦｓ（φ）、支点・作用点距離をＤａｃ、支点・力点の距離をＤａｇとおくと、作用力Ｆａｃ（φ）は、
Ｆａｃ(φ) ＝（Ｆａｇ−Ｆｓ（φ））×Ｄａｇ／Ｄａｃ      （３）
より求めることができる。
一方、上式によって作用力が計算できない場合がある。それは、図１２右に示すように、洗濯バサミや紙バサミ等の関節物体で、主体の力が直接作用対象に作用せず、ばねのエネルギーとして貯えられる場合である。その場合の作用力Ｆａｃ（φ） は、
Ｆａｃ（φ）＝Ｆｓ（φ）×Ｄｓ／Ｄａｃ                （４）
より求める。ここで、把持力Ｆａｇは、Ｓｔｅｐ３より求め、一定の値と仮定している。
【００３８】
［３．５  Ｓｔｅｐ４  作用応力計算処理］
仮想空間シミュレータの作用応力計算処理部は、関節物体のインタラクティブモデルの接触面積Ｌｉａデータに基づき、Ｓｔｅｐ３で求めた作用力に基づき、作用対象に加わる作用応力（作用応力範囲）を求める。
ここで応力とは、ある点を微小立方体と考えた場合に、各面に働く単位面積あたりの力[Mpa] である。図１３に一般的な応力・ひずみ曲線を示す。σｅは降伏点を、σｂは極限応力を表す。降伏点に到るまでの変形は、弾性変形である。降伏点を超えてさらに荷重を増加すると塑性変形が始まる。応力は、極限応力で最大になり、その後は自然に破断点に向かう。この極限応力を引張強さと呼び、材料の強さを表す尺度として用いることが多い。
関節物体が作用対象に加える応力、つまり、作用応力Ｆｓは、
Ｆｓ＝作用力／接触面積＝Ｆａｃ／Ｌｉａ
により求めことができる。
【００３９】
［３．６  Ｓｔｅｐ５  力学的機能推定処理］
仮想空間シミュレータの力学的機能推定処理部は、Ｓｔｅｐ４で求めた作用応力（作用応力範囲）と、入力によって与えられた作用対象データに含まれる物理特性データ（図１３参照）とから、物体の力学的機能を推定する処理を行う。
ここで我々は、物理特性が既知である作用対象の変形に応じて物体が持つ力学的機能を以下のように定義した。
・弾性変形(作用応力が降伏点より小さい)…掴む
・塑性変形(作用応力が降伏点以上極限応力以下)…潰す
・極限応力を超えた変形(作用応力極限応力以上)…壊す
ここで、弾性状態は、作用対象に力を加えて変形させた後、力を解放したらまた元の姿に完全に復元する状態をいう。一方、塑性状態は、力を解放しても元の姿に復元せず、歪んだままの状態をいう。例えば、ハサミの場合の作用対象を”切る”という機能、穴あ
けパンチの”穴を開ける”という機能は、”壊す”に分類される.
【００４０】
作用対象データに含まれる物理特性データは、例えば、図１３のように表され、作用対象への応力と、「掴む」「潰す」「壊す」という３つの力学的機能とを関連付けたデータである。
ある作用対象の物理特性とＳｔｅｐ４で求めた作用応力の範囲が図１３のように表されるとき、求めた作用応力の範囲は、（１）掴む機能と（２）潰す機能に跨っていることが判る。つまり、ある作用対象に対し、求まった作用応力の範囲によって、“掴む”と“潰す”の２つの力学的機能が推定される。なお、図１２では、“掴む”ほうが“潰す”よりも範囲が広いため、“掴む”方が物体の機能としてもっともらしいことがわかる。
なお、機能推定は、入力された関節物体モデル１つに対して、３種類の把持パターンと３種類の機能との組み合わせ、つまり、９種類に対して行われる。
【００４１】
［３．７  主機能推定処理部］
仮想空間シミュレータの主機能推定処理部は、所定の方法によって機能に評価値を与え、最も評価値の高いものを主機能として求める。
我々は、１）持ち易さ、２）作用効率性、３）機能達成し易さの３点を数値化し評価値として与え、評価値の高さに従って優先度をつけ、最も評価値が高いものを主機能とした。関節物体の持ち易さの評価値をＰ１、使い易さの評価値をＰ２、機能達成し易さをＰ３ と置く。
【００４２】
１）持ち易さの評価Ｐ１
関節物体を把持する時の持ち易さは、握り易さと置き換えることが可能である。人間工学の分野において、物体の握りやすさを評価する研究が行われている[笠井紀宏，堀井健，小谷賢太郎: ”摘み動作における対象幅と安定把持力の関係”: 平成11 年度日本人間工学会関西支部大会講演論文集,pp.175-178，1999.]。
図１４に示すように、ＰａｄＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎにおけるＮＯＤ(ＮａｔｕｒａｌＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎＤｉｓｔａｎｃｅ) は、２０〜２５ｍｍが最も握りやすいと判断されている。ＮＤＯとは、屈筋と伸筋の活動がなく、自然な状態のＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎＶｅｃｔｏｒの長さと定義される。我々は、図１４に示すグラフを正規分布にフィッティング
し、２０〜２５のときに評価値P1 の最大値１を与えた。評価値Ｐ１は、σ 離れるごとに、０．６２５、０．０８と０に近づいていく。σ は、ＮＯＤの標準偏差値である。
【００４３】
２）作用効率性Ｐ２
作用効率性とは、主体が加えた力(把持力) がどれだけ効率よく作用対象に加わっているかを表す。図１５に示すように、把持力をＦａｇ、主体への反力をＦａｇｒ(φ) とすると、作用効率性Ｐ２は、（主体への反力Ｆａｇｒ(φ)）／（主体の把持力Ｆａｇ）で算出される。
そして、主体への反力Ｆａｒｇ(φ)は、関節物体に内蔵されたバネ等による主体への反力Ｆｓ(φ)(図１５左) と作用対象のみからの反力Ｆａｃ(φ)(図１５右) から成る。支点と力点(Ｆａｇ) の距離をＤａｇ、支点と作用点(Ｆａｇ) の距離をＤａｃとおくと、力点においての作用対象から主体への反力は、（ Ｄａｃ／Ｄａｇ）×Ｆａｃ(φ) とおける。   したがってＰ２は、
Ｐ２＝主体への反力／主体の把持力
＝Ｆａｇｒ(φ)／Ｆａｇ
＝（Ｆｓ（φ）＋（ Ｄａｃ／Ｄａｇ）×Ｆａｃ(φ)）／Ｆａｇ      （６）
として求めることができる。
評価値Ｐ２は、最大値が１であり、１に近づくほど主体が加えた力(把持力) が効率よく作用対象に力が作用されていることを示す。
【００４４】
３）機能達成のし易さＰ３
人間が道具を用いる時、幅広い力範囲で、ある機能を達成する道具は扱いやすい。それは、幅の狭い力範囲で機能を達成する道具は、機能を達成するまで調節に時間が掛かったり、機能させることに失敗したりするからである。そこで、我々はＳｔｅｐ６で求めた作用対象に加わる応力の範囲のうち、機能を達成する範囲をより多く含んでいるものの優先度を高くした。例えば、図１６に示すように、作用対象に加わる応力の範囲をS、機能“掴む”の範囲をｓ１、機能“潰す”の範囲をｓ２と置くと、Ｓに対するｓ１とＳに対するｓ２の割合を比較すると、Ｓに対するｓ１の割合が大きいことから、“掴む”機能の優先度が高くなる。図１６において、“掴む”機能の評価値Ｐ３は、
Ｐ３＝ｓ１／Ｓ        （７）
により求める。
主機能推定処理部では、以上より求めた評価値Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を用いて総合評価値Ｐ を求める。我々は、評価値Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３全ての積が総合評価値であると考える。全ての評価値Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３ に１が与えられているとすれば、総合評価値が１となり、機能を達成する道具として十分な性能を有していることになる。もし、Ｐ３(機能達成しやすさ) の値が１であっても、Ｐ１(持ち易さ評価値) が０であれば機能を達成する道具とはいえない。また、Ｐ３，Ｐ２が逆の場合もそうである。したがって、評価値はＰ１，Ｐ２，Ｐ３個別の和ではなく積であるといえる。
したがって、主機能推定処理部は、総合評価値Ｐを、
Ｐ＝Ｐ１×Ｐ２×Ｐ３                （８)
として算出する。
【００４５】
［実施例］
［４．機能推定シミュレーション実験］
［４．１  実験環境］
本システムは、Ｗｉｎｄｏｗｓ２０００（商標）マシン(ＣＰＵ：Ｉｎｔｅｌ  Ｐｅｎｔｉｕｍ（商標）３．０６ＧＨｚ) を使用し、シミュレーションの衝突及び位置等の検出は、Ｖｉｒｔｕａｌ  ｔｅｃｎｏｌｏｇｉｅｓ社のＣｙｂｅｒＧｌｏｖｅに付属された付属ライブラリを使用した。
［４．２  実験結果］
ハプティックビジョンシステムによって獲得された関節物体の3 次元インタラクティブモデルを用いて、力学的機能“掴む”、“潰す”、“壊す”の機能テストを行う、リアリティベースシミュレーションを行った。関節物体は、１）手の代用、２）手の資質・機能を拡張、３）新たな機能を付加したものの３タイプについて実験を行った。
・手の代用…洗濯バサミ(小)(大)、紙バサミ(小)(大)
・手の資質・機能の拡張…ピンセット(小)(大)、トング(小)(大)、ペンチ
・新たな機能を付加したもの…穴あけパンチ、ハサミ
【００４６】
仮想空間シミュレータに対し、１）物体データとして上記各関節物体の３次元インタラクティブモデル、２）作用対象データとして作用対象のひずみと応力特性、３）主体データとして、主体の性別、年齢、利き手、の情報を入力し、主機能を推定した。
機能は、ＰａｄＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎ、ＰａｌｍＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎ、ＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの把持パターンに対し、それぞれ“掴む”、“潰す”、“壊す”の３種類が存在するため、３×３の計９種類に対して機能推定が行われる。実験結果の一部を図１７，１８，１９に示す。ここで、性別は男性、年齢は２０〜２５才、利き手は右手を、作用対象である紙の降伏応力は５．５〜６［ＭＰａ］、布を２０〜２３[ＭＰａ] 、針金や鉄板の降伏応力を４００〜４２０[ＭＰａ] とした。図１７，１８，１９の左下部は関節物体のインタラクティブモデル、上部は主機能推定のためのシミュレーションシーン、右下部は把持パターンと機能(計９種類) に対する総合評価値を表す。
【００４７】
図１７に示すように、洗濯バサミ(小) と作用対象(紙) に対してのシミュレーションは、全ての把持パターンに対し、作用対象(紙) が弾性状態であったため、全ての把持パターンに対し、“掴む”機能があると推定された。その中でＰａｄＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの”掴む”(図１８上部) が最も評価値が高くなり、主機能と推定された。洗濯バサミ(小) と作用対象(布) に対してのシミュレーション結果も作用対象(紙) と同様の結果であった。他の評価値が０となったのは、評価値Ｐ３が０となったためである。
【００４８】
図１８に示すように、関節物体ペンチと作用対象(針金) に対して、ＰａｄＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎは、”掴む”機能、ＰａｌｍＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎは、“掴む”,“潰す”,“壊す”全ての機能、ＳｉｄｅＯｐｏｏｓｉｔｉｏｎは、“掴む”機能があると推定された。そのなかでＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの”つかむ”(図１８上部) が最も評価値が高くなり、主機能と推定された。他の評価値が０となったのは、評価値Ｐ３ が０となったためである。
【００４９】
図１９に示すように、関節物体穴あけパンチと作用対象(紙) に対して、すべての把持パターンが”壊す”機能があると推定された。そのなかでＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎ の“壊す”(図１９上部) が最も評価値が高くなり、主機能と推定された。また、作用対象(鉄板)に対して、ＰａｄＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎは“掴む”機能が、ＰａｌｍＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎは“壊す”機能が、ＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎは”掴む”機能があると推定された。そのなかでＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“掴む”(図１９上部)が最も評価値が高くなり、主機能と推定された。他の評価値が０となったのは、評価値Ｐ３が０となったためである。
【００５０】
［４．３  検証実験］
推定された主機能が妥当であるかを被験者の主観評価値と比較した. 被験者は、年齢２０〜２５才、男２５、女５人の計30 人である. 検証実験方法はまず、１）シミュレーションの実験と同一の実関節物体と、２） 同一の応力・ひずみ特性を持つ作用対象を被験者に提示し、被験者はＡ） 把持パターン、Ｂ）推定される機能の順位付けと優先度、３）可能な力学的機能(掴む、潰す、壊す) とその機能により達成される用途を選択する。
図２０にシミュレーション実験結果と検証結果の比較を示す。
Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎによる推定結果と主観評価結果は、８８．０％(全体で２６種類の実験) 一致した。しかし、図２０のピンセット(小)−紙、ペンチ−針金、穴あけパンチ−鉄板に見られるように、主機能が一致していないものがある。ピンセット(小) −紙の場合、シミュレーション結果は、ＰａｄＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“掴む”が主機能と推定され、一方、主観評価実験において、ＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“掴む”が主機能と推定された。シミュレーションでは、すべての把持パターンに対して“掴む”機能が存在すると推定されたが、評価値計算の際、より少ない力で効率的に作用する機能が優先されるため、ＰａｄＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの”掴む”が主機能と推定された。
【００５１】
ペンチ− 針金の場合、シミュレーション結果は、ＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“掴む”が主機能と推定され、一方。主観評価実験はＰａｌｍＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“潰す”が主機能と推定された。
シミュレーション結果では、ＰａｌｍＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“潰す”機能が存在すると推定されている。しかし、シミュレーションにおける主機能評価では、より少ない力で効率的に作用対象に作用する機能が優先されるため、ＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの”つかむ”と推定された。
【００５２】
穴開けパンチ−鉄板の場合、シミュレーション結果は、ＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“掴む”が主機能と推定され、一方、主観評価実験はＰａｌｍＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“壊す”が主機能と推定された。
被験者は、穴あけパンチを渡された時に、穴あけパンチは穴を開ける、つまり、”こわす”機能があると思い込んでおり、どのような把持であれば鉄板を“壊す”ことができるかと考え、主機能がＰａｌｍＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“壊す”であると判断したと考えら
れる。シミュレーション結果では、ＰａｌｍＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“壊す”機能も存在すると推定されているが、シミュレーションにおいては、より少ない力で効率的に作用対象に作用する機能である、ＳｉｄｅＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎの“掴む”機能が優先されるため、シミュレーション結果と主観評価実験の結果が一致しなかったと考えられる。
【００５３】
［５．まとめ］
本実施形態では、Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎアプローチと呼ぶ、実世界に依拠したシミュレーション結果の解析に基づいて、ハサミのような機能を持つ関節物体の、（１）可能な力学的機能をすべて推定し、さらに、（２）主機能を呼ぶ最尤の力学的機能とその物体を把持する手の姿勢を、推定する方法を開示した。ハサミ、ペンチ、ピンセット等の７種類の関節物体の力学的機能を推定した実験結果を示し、３０人の被験者による主観評価実験との比較から提案手法の有効性を検証した。
【００５４】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、仮想空間シミュレータによって獲得される新たな知識は、物体の機能に限られるものではなく、物体の３次元形状などであってもよい。
例えば、物体データとして物体の機能を含むデータと、その機能の発揮対象である作用対象のデータと、それを使用する主体のデータが与えられたときに、当該主体が使いやすい（機能を発揮しやすい）物体の形状を推定してもよい。
つまり、同じ機能を生じる物体（道具）であっても、主体（大人、子供、老人）によって、使い易い形状は異なるため、仮想環境シミュレータによって、使い易い物体の形状を推定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】機能達成のインタラクションの説明図である。
【図２】Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｏｒアプローチの説明図である。
【図３】Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｂｙ  Ｒｅａｌｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎアプローチに基づく関節物体の力学的機能の推定処理説明図である。
【図４】関節物体の３次元インタラクティブモデル説明図である。
【図５】関節物体のボリューム表現と３次元形状対称面の説明図である。
【図６】関節物体の対称面における断面輪郭形状図である。
【図７】作用態様あり・なしの場合の作用力変化グラフである。
【図８】手の３つの把持パターン説明図である。
【図９】Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒの説明図である。
【図１０】Ｐａｌｍ  Ｏｐｐｏｓｉｔｉｏｎにおける把持推定説明図である。
【図１１】把持パターンにおける把持力分布図である。
【図１２】作用力の計算モデルである。
【図１３】機能推定（作用対象の物性と作用応力の範囲）処理説明図である。
【図１４】ＰａｄＯｐｐｏｓｉｔｉｏｎにおけるＮＯＤのグラフである。
【図１５】作用対象なしにおける関節物体の反力と、作用対象ありにおける関節物体の反力の説明図である。
【図１６】把持力の範囲による優先度の説明図である。
【図１７】洗濯バサミに対する主機能推定結果である。
【図１８】ペンチに対する主機能推定結果である。
【図１９】穴あけパンチに対する主機能推定結果である。
【図２０】シミュレーション結果と主観者評価実験の主機能推定比較である。
【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９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１５】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図８】
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【図１０】
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【図１４】
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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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