(57)【要約】【課題】物品の着目部位の寸法を様々に変更して使い勝手を評価するための作業量を従来構成よりも大幅に低減することができる物品設計支援装置を提供する。【解決手段】仮想空間において、デジタルヒューマンにより物品の仮想モデルを使用する動きのシミュレーションを行う。物品モデル生成手段２１は、物品の仮想モデルを生成するとともに物品の着目部位について寸法の上下限の範囲と当該範囲内で仮想モデルを生成する寸法間隔とを指定する。動き指定手段１３は、物品の仮想モデルを使用する際のデジタルヒューマンの動きの種類を指定する。負荷演算手段１は、物品モデル生成手段２１により生成された各寸法の物品の仮想モデルに対して、デジタルヒューマンが動き指定手段１３により指定した動きを行う際のデジタルヒューマンの着目部位に作用する負荷を算出する。負荷演算手段１４が算出した負荷はモニタ装置３２に表示される。【選択図】図１
2013127654.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより生成した仮想空間に、物品の設計に基づく仮想モデルと物品の仮想モデルを使用する動きのシミュレーションを行うデジタルヒューマンとを配置し、デジタルヒューマンの動きに基づいて仮想モデルの使い勝手を評価する物品設計支援装置であって、デジタルヒューマンを生成する人体モデル生成手段と、物品の仮想モデルを生成するとともに物品の着目部位について寸法の上下限の範囲と当該範囲内で仮想モデルを生成する寸法間隔とを指定する物品モデル生成手段と、物品の仮想モデルを使用する際のデジタルヒューマンの動きの種類を指定する動き指定手段と、前記物品モデル生成手段により生成された各寸法の物品の仮想モデルに対して、デジタルヒューマンが前記動き指定手段により指定した動きを行う際のデジタルヒューマンの着目部位に作用する負荷を算出する負荷演算手段と、前記負荷演算手段により算出した負荷をモニタ装置に表示する評価画像生成手段とを備えることを特徴とする物品設計支援装置。
【請求項２】
前記物品モデル生成手段は、物品の仮想モデルの使用にあたってデジタルヒューマンが使用すると想定される可搬の物体を生成可能であり、前記動き指定手段は、前記物品モデル生成手段により生成された可搬の物体と、デジタルヒューマンにおいて当該物体を扱う部位とを結合するとともに、当該物体の使用に関する動きの指定が可能であることを特徴とする請求項１記載の物品設計支援装置。
【請求項３】
前記物品モデル生成手段は、可動部分を有した物品の仮想モデルを生成可能であり、前記動き指定手段は、前記物品モデル生成手段により生成された物品の可動部分と、デジタルヒューマンにおいて当該物品を扱う部位とを結合するとともに、当該物品の使用に関する動きの指定が可能であることを特徴とする請求項１記載の物品設計支援装置。
【請求項４】
前記人体モデル生成手段により生成されるデジタルヒューマンは、人体の関節に相当する要素であるジョイントと、人体の骨格に相当する要素であってジョイント間を接続するセグメントとを備えており、前記人体モデル生成手段は、年齢・性別・身長・体重・胴囲をデジタルヒューマンの身体条件として指定する入力手段と、年齢・性別・身長・体重・胴囲に各セグメントの標準の長さを対応付けた標準モデルデータベースとを用い、前記入力手段から入力された身体条件を前記標準モデルデータベースに照合することによりデジタルヒューマンの各セグメントの長さを決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の物品設計支援装置。
【請求項５】
前記標準モデルデータベースは、年齢・性別により分類されたデータ群からなり、当該データ群の中で体重別に身長と胴囲との複数個の代表値と各セグメントの長さとを対応付けてあり、前記人体モデル生成手段は、前記入力手段から入力された年齢・性別によりデータ群を選択するとともに、選択したデータ群の中で前記入力手段から入力された体重に照合することにより選択される範囲内において、前記入力手段から入力された身長と胴囲とに対応するセグメントの長さを、データ群に含まれる身長と胴囲との複数個の代表値との比率に基づいて決定することを特徴とする請求項４記載の物品設計支援装置。
【請求項６】
前記人体モデル生成手段により生成されるデジタルヒューマンの各ジョイントに対して重力により作用する荷重の分布を、年齢・性別に対応付けて格納した質量分布記憶部を備え、前記人体モデル生成手段は、前記入力手段から入力された年齢・性別・体重を質量分布記憶部と照合することにより、デジタルヒューマンの各ジョイントに対して重力により作用する荷重を決定することを特徴とする請求項４又は５記載の物品設計支援装置。
【請求項７】
デジタルヒューマンの各ジョイントについて、少なくとも最大発揮力と関節受動抵抗とをジョイントの角度に対応付けた関節属性が格納された関節属性データベースを有し、前記関節属性データベースは、関節属性を年齢・性別により分類してあり、前記人体モデル生成手段は、前記入力手段から入力された年齢・性別を前記関節属性データベースと照合することにより関節属性を取得することを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載の物品設計支援装置。
【請求項８】
前記関節属性データベースには一定角度毎の関節属性が格納されており、隣接する角度における関節受動抵抗の差分の絶対値が規定の閾値を超える角度を、ジョイントの可動域の上限または下限と定めることを特徴とする請求項７記載の物品設計支援装置。
【請求項９】
デジタルヒューマンの各ジョイントについて、ジョイントの角度と筋力の関係を示す予測式がジョイントごとに設定され、予測式には年齢・性別に応じた筋力に補正するための年齢係数が含まれており、前記人体モデル生成手段は、前記入力手段から入力された年齢・性別から求めた年齢係数を各ジョイントの予測式に適用することによりジョイントの角度と筋力との関係を求めることを特徴とする請求項７又は８記載の物品設計支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、住宅関連設備やオフィス家具のような物品について設計の評価を支援する物品設計支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、住宅関連設備などの各種物品において、人間工学を考慮した人に使い易い物品が望まれている。この種の物品には、あらゆる年齢層の人が、身体の機能にかかわらず、疲労感なく安全に使えることが要求される。とくに、高齢者が増加してきていることから、物品設計においては、誰でも使えるユニバーサルデザインが重要になってきている。
【０００３】
ところで、物品を設計するにあたって、図面のみでは使い勝手や安全性を知ることは困難であるから、設計した物品の模型や試作品を作成し、実際に人が模型や試作品を使用することにより、使い勝手や安全性などの評価を行っているのが現状である。すなわち、図面に表した物品の模型や試作品を作成し、使い勝手や安全性を評価し、課題があれば改善するという手順で、物品を設計している。
【０００４】
しかしながら、この手順では、物品の設計値や使用者の特性を様々に変化させてユニバーサルデザインを行おうとすると、模型や試作品を何度も作成しなければならない。したがって、最終的な物品の設計が完了するまでに、多大な費用と時間を要するという問題が生じる。
【０００５】
この種の問題を解決するために、３次元のコンピュータグラフィック画像として表示される仮想空間内に物品の仮想モデルを配置し、物品の仮想モデルを仮想空間内のデジタルヒューマンが使用するシミュレーションを行う技術が提案されている。つまり、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）により設計された物品のデータを用いて作成した仮想モデルと、仮想モデルを使用するデジタルヒューマンとにより、物品の設計を評価する技術が種々提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００６】
特許文献１には、仮想空間内のデジタルヒューマンに設計した物品の仮想モデルを使用する姿勢を指示し、当該姿勢におけるデジタルヒューマンの着目する筋肉に作用する負荷の程度を評価する技術が記載されている。すなわち、筋肉に作用する負荷により物品の扱いやすさを評価している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−３３４４４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、特許文献１に記載の構成は、基本的に定位置に配置した物品を使用する際のデジタルヒューマンの姿勢をもとにして、物品の使いやすさを評価するものである。そして、ＣＡＤを用いて設計された寸法が固定されている物品についての評価しかできないものである。言い換えると、物品の設計中に、使い勝手に影響すると考えられる部位の寸法を変更してデジタルヒューマンによる評価を行おうとすれば、ＣＡＤのデータを多数作成しなければならず、適正な寸法を決めるための作業量が多くなる。
【０００９】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、物品の着目部位の寸法を様々に変更して使い勝手を評価するための作業量を従来構成よりも大幅に低減することができる物品設計支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上述の目的を達成するために、コンピュータにより生成した仮想空間に、物品の設計に基づく仮想モデルと物品の仮想モデルを使用する動きのシミュレーションを行うデジタルヒューマンとを配置し、デジタルヒューマンの動きに基づいて仮想モデルの使い勝手を評価する物品設計支援装置であって、デジタルヒューマンを生成する人体モデル生成手段と、物品の仮想モデルを生成するとともに物品の着目部位について寸法の上下限の範囲と当該範囲内で仮想モデルを生成する寸法間隔とを指定する物品モデル生成手段と、物品の仮想モデルを使用する際のデジタルヒューマンの動きの種類を指定する動き指定手段と、物品モデル生成手段により生成された各寸法の物品の仮想モデルに対して、デジタルヒューマンが動き指定手段により指定した動きを行う際のデジタルヒューマンの着目部位に作用する負荷を算出する負荷演算手段と、負荷演算手段により算出した負荷をモニタ装置に表示する評価画像生成手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
物品モデル生成手段は、物品の仮想モデルの使用にあたってデジタルヒューマンが使用すると想定される可搬の物体を生成可能であり、動き指定手段は、物品モデル生成手段により生成された可搬の物体と、デジタルヒューマンにおいて当該物体を扱う部位とを結合するとともに、当該物体の使用に関する動きの指定が可能である構成が望ましい。
【００１２】
また、物品モデル生成手段は、可動部分を有した物品の仮想モデルを生成可能であり、動き指定手段は、物品モデル生成手段により生成された物品の可動部分と、デジタルヒューマンにおいて当該物品を扱う部位とを結合するとともに、当該物品の使用に関する動きの指定が可能である構成でもよい。
【００１３】
人体モデル生成手段により生成されるデジタルヒューマンは、人体の関節に相当する要素であるジョイントと、人体の骨格に相当する要素であってジョイント間を接続するセグメントとを備えており、人体モデル生成手段は、年齢・性別・身長・体重・胴囲をデジタルヒューマンの身体条件として指定する入力手段と、年齢・性別・身長・体重・胴囲に各セグメントの標準の長さを対応付けた標準モデルデータベースとを用い、入力手段から入力された身体条件を標準モデルデータベースに照合することによりデジタルヒューマンの各セグメントの長さを決定することが望ましい。
【００１４】
標準モデルデータベースは、年齢・性別により分類されたデータ群からなり、当該データ群の中で体重別に身長と胴囲との複数個の代表値と各セグメントの長さとを対応付けてあり、人体モデル生成手段は、入力手段から入力された年齢・性別によりデータ群を選択するとともに、選択したデータ群の中で入力手段から入力された体重に照合することにより選択される範囲内において、入力手段から入力された身長と胴囲とに対応するセグメントの長さを、データ群に含まれる身長と胴囲との複数個の代表値との比率に基づいて決定することが望ましい。
【００１５】
人体モデル生成手段により生成されるデジタルヒューマンの各ジョイントに対して重力により作用する荷重の分布を、年齢・性別に対応付けて格納した質量分布記憶部を備え、人体モデル生成手段は、入力手段から入力された年齢・性別・体重を質量分布記憶部と照合することにより、デジタルヒューマンの各ジョイントに対して重力により作用する荷重を決定することが望ましい。
【００１６】
さらに、デジタルヒューマンの各ジョイントについて、少なくとも最大発揮力と関節受動抵抗とをジョイントの角度に対応付けた関節属性が格納された関節属性データベースを有し、関節属性データベースは、関節属性を年齢・性別により分類してあり、人体モデル生成手段は、入力手段から入力された年齢・性別を関節属性データベースと照合することにより関節属性を取得する構成を採用することができる。
【００１７】
この場合、関節属性データベースには一定角度毎の関節属性が格納されており、隣接する角度における関節受動抵抗の差分の絶対値が規定の閾値を超える角度を、ジョイントの可動域の上限または下限と定めることが望ましい。
【００１８】
また、デジタルヒューマンの各ジョイントについて、ジョイントの角度と筋力の関係を示す予測式がジョイントごとに設定され、予測式には年齢・性別に応じた筋力に補正するための年齢係数が含まれており、前記人体モデル生成手段は、前記入力手段から入力された年齢・性別から求めた年齢係数を各ジョイントの予測式に適用することによりジョイントの角度と筋力との関係を求める構成を採用することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の構成によれば、デジタルヒューマンを用いて物品の使い勝手を評価するにあたり、物品の仮想モデルにおける着目部位について寸法の上下限の範囲と、その範囲内で仮想モデルを生成する寸法間隔とを指定するとともに、各寸法の物品の仮想モデルに対してデデタルヒューマンが指定した動きを行うので、目部位の寸法が異なる複数の物品をあらかじめ指定することが可能になり、様々な寸法の物品について使い勝手を評価することが可能になる。すなわち、物品の寸法を適正化するための作業量を従来構成よりも大幅に低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上に用いるデジタルヒューマンの構造を示す図である。
【図３】同上に用いる標準モデルデータベースを示す図である。
【図４】同上における標準モデルデータベースの使用例を示す図である。
【図５】同上に用いる質量分布記憶部に設定するデータ例を示す図である。
【図６】同上における関節の角度を示す図である。
【図７】同上における許容発揮力と関節受動抵抗との関係を示す図である。
【図８】年齢による関節受動抵抗の相違を示す図である。
【図９】物品の評価例を示す図である。
【図１０】可動部を有する物品を評価する際の画像例を示す図である。
【図１１】図１０に示した物品の評価例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に説明する物品設計支援装置は、パーソナルコンピュータのようなコンピュータを用いて形成される３次元のコンピュータグラフィック画像としてモニター装置に表示される仮想空間を用いる。すなわち、この仮想空間内に、物品の仮想モデルとともに仮想人体モデルであるデジタルヒューマンを配置し、仮想空間においてデジタルヒューマンに当該物品を使用する動作を行わせることにより、当該物品について設計の妥当性を評価する。したがって、物品設計支援装置は、コンピュータおよびコンピュータで実行可能なアプリケーションプログラムにより実現される。
【００２２】
物品としては、システムキッチン、洗面化粧台、便器、浴槽、洗濯機、冷蔵庫、電子レンジ、開き戸や引戸のような建具など各種の設備や機器を対象とすることができる。一例を挙げると、システムキッチンでは、斜め下方に引き出すことのできる可動棚を備えた吊り棚における可動棚の移動軌跡による使い勝手の相違の評価に用いることができる。また、浴槽であれば、洗い場から浴槽の縁までの高さ寸法の相違による浴槽への入りやすさの評価に用いることができる。あるいはまた、洗面化粧台であれば、抽斗や鏡の位置に応じた使いやすさを評価に用いることができ、洗濯機であれば扉の向きや高さに応じた使い勝手の評価に用いることができる。さらに、開き戸や引戸においては、開閉の向き、開閉の範囲、把手の位置などに応じた使い勝手を評価することができる。
【００２３】
物品の設計の妥当性を評価する項目としては、利用者にとって物品を使用する動作が可能か否かの評価項目がある。すなわち、物品を使用する際の作業に伴う動作が関節の可動域内の動作であることや、物品を使用する動作において利用者の筋負荷が許容範囲か否かを評価しなければならない。そこで、本実施形態では、デジタルヒューマンにより物品設計の妥当性を評価するために、デジタルヒューマンに物品を操作させるとともに、物品の操作中におけるデジタルヒューマンの筋力（関節周りのトルクで評価する）および関節の角度に応じた関節受動抵抗を算出している。
【００２４】
デジタルヒューマンを配置する仮想空間に配置する物品の仮想モデルは、キーボードやマウス（マウス以外のポインティングデバイスを用いることができる）を備えた入力手段３１からの指示に応じて物品モデル生成手段２１において生成される。物品モデル生成手段２１では、物品の設計を行う設計者がＣＡＤ（Computer Aided Design）を物品の仮想モデルとすることができるが、既存の物品の典型的な形状や立方体や球のような単純形状から仮想モデルを生成してもよい。
【００２５】
この場合、あらかじめ用意してある形状に対して、ＣＡＤにおいて一般に用意されている程度の変形（寸法、角度、回転、縦横比などの変形）を行うことによって、目的とする評価が可能な程度の形状を得ることが可能である。すなわち、デジタルヒューマンを用いる目的は、人間工学に基づく機能の評価であるから、現実の物品との形状が精密に一致している必要はなく、寸法や位置の関係について使い勝手を評価することができればよい。
【００２６】
仮想空間では、物品の仮想モデルをデジタルヒューマンに使用させることにより、物品の使い勝手を評価する。この種の評価としては、次の３種類の場合が想定される。すなわち、物品（たとえば、洗面化粧台）の所望の部位（たとえば、鏡）に手が届くか否かの評価がある。また、可搬の物体（たとえば、鍋）を移動させる際に物品（たとえば、キッチンカウンタ）の寸法や位置が適切か否かの評価がある。あるいはまた、可動部分を有した物品（たとえば、可動棚を有する吊り棚、開き戸や引戸）において可動部分の操作が容易か否かの評価もある。
【００２７】
したがって、物品モデル生成手段２１では、物品の形状のほかに、物品に可動部分があれば、可動部分の可動域の両端位置を示す動作情報、可動部分の質量に関する質量情報も必要になる。動作情報や質量情報は、要求仕様などに基づいて設計者が入力手段３１を用いて指示する。また、可動部分の移動軌跡については、制約条件のみを動作情報に含めるようにし、移動軌跡の変更を可能にしている。したがって、移動軌跡を変更することによる筋負荷の変化を評価することが可能になっている。移動軌跡の変更も入力手段３１で行うことができる。
【００２８】
移動軌跡は、作図用のアプリケーションプログラムにおいてベジェ曲線やスプライン曲線の作図方法として知られているように、ポインタを指定してポインタの位置を変更することにより、自由に変形させることが可能である。
【００２９】
本実施形態における物品モデル生成手段２１の特徴的な機能は、物品の仮想モデルについて、所望の部位の寸法を範囲として指定することが可能になっている点である。すなわち、物品の寸法が使い勝手に影響する場合に、寸法をどのように設定すれば、もっとも使い勝手がよくなるかがわからない場合に、設計者は経験に基づいて適宜の上下限の範囲を指定することができる。さらに、上下限の範囲内で様々な寸法について評価を自動的に試みることができるように、上下限の範囲内で物品の仮想モデルを生成する寸法間隔を指定することが可能になっている。
【００３０】
たとえば、物品がキッチンカウンタであれば、床面からの高さ寸法は使い勝手に影響する。また、高さ寸法の上下限の範囲は経験的に７００〜９５０ｍｍ程度であると考えられる。そこで、この上下限の範囲において、たとえば、５０ｍｍ刻みの寸法間隔を指定すると、７００ｍｍ、７５０ｍｍ、…、９００ｍｍ、９５０ｍｍの高さ寸法の物品を自動的に生成することができるようにしてある。寸法の上下限の範囲および寸法間隔は、入力装置３１を用いることにより任意に設定可能である。
【００３１】
物品モデル生成手段２１では、物品の寸法、質量、移動軌跡、位置などについて、１種類の要素を指定するだけではなく、高さ寸法と幅寸法、高さ寸法と奥行き寸法のように複数種類の要素を組み合わせて指定することも可能になっている。さらに、物品が移動可能である場合や可動部分を有している場合には、移動の態様（回転移動、直進移動など）についても記述することが可能になっている。
【００３２】
物品設計支援装置には、物品モデル生成手段２１で生成した物品の仮想モデルを用いて画面に表示するために物品画像生成手段２２が設けられている。物品画像生成手段２２では、物品モデル生成手段２１から物品の仮想モデルに関するデータが与えられると、画面表示のための物品の３次元画像データ（以下、「物品画像データ」という）を生成する。
【００３３】
物品画像生成手段２２により生成された物品画像データは、画像合成手段２３を通して画像表示用メモリ２４に格納され、画像表示用メモリ２４に格納された物品画像データに基づいてモニタ装置３２の画面に物品の仮想モデルが３次元画像として表示される。ここに、モニタ３２の画面に表示された仮想空間内での物品の仮想モデルの位置・向き・大きさは、入力手段３１の操作によって適宜に変更可能になっている。すなわち、仮想空間内の物品の仮想モデルは３次元画像であるから、仮想空間における位置移動や大きさの変更が可能であり、また視点位置を変更することによって向きを変更することが可能である。
【００３４】
一方、デジタルヒューマンは、人体モデル生成手段１１において後述する属性が決められ、当該属性が物品モデル生成手段２１に生成された物体（可搬の物体があれば当該物体も併せて）の仮想モデルのデータ（以下、物体と物品とに関するデータを「物品データ」という）とともに動き指定手段１３に入力される。
【００３５】
動き指定手段１３では、入力手段３１からの指示に従って、デジタルヒューマンに設定したハンドル（図示せず）の移動軌跡を設定し、また必要に応じてハンドルを物品や可搬の物体に結合する。デジタルヒューマンに設定したハンドルとは、たとえば手先を意味する。ハンドルは、たとえば、片手に設定することが可能であるが、両手に設定することも可能である。動き指定手段１３によりハンドルの動きが指定されると（移動軌跡が与えられると）、ハンドルの位置に応じた逆運動学演算により、デジタルヒューマンがバランスを保つように、デジタルヒューマンの各関節の角度が決定される。
【００３６】
動き指定手段１３で求めた各関節の角度は負荷演算手段１４に入力される。デジタルヒューマンには、ジョイント（関節）の角度に対する最大発揮力および関節受動抵抗の関係がデータテーブルもしくは筋力の予測式（後述する）としてあらかじめ設定されている。したがって、負荷演算手段１４では、動き指定手段１３から与えられたデジタルヒューマンの各関節の角度に対し、上記関係を用いて、当該角度に対応する最大発揮力および関節受動抵抗を算出する。
【００３７】
また、物品が可動部分を有している場合あるいはデジタルヒューマンが可搬の物体を移動させる場合には、負荷演算手段１４では、デジタルヒューマンの関節の角度と、物品の可動部分または可搬の物体の質量とから、デジタルヒューマンの各部位に作用する筋負荷を求める。
【００３８】
筋負荷は、筋肉の伸縮により屈伸される関節に作用するトルク（実際には、着目する関節を中心として関節の周りに作用する力のモーメント）を求める。着目する関節に作用するトルクは、着目する関節の周りにおいて自重により作用する力と、物品の質量に応じて作用する力との合力に考慮して算出される。すなわち、負荷演算手段１４では、デジタルヒューマンの姿勢と、各関節に作用する荷重とにより、各関節の周りのトルクを筋負荷として算出する。
【００３９】
負荷演算手段１４で求めた各関節の周りのトルクは、当該関節を屈伸させる筋肉の筋負荷を反映していると考えられるから、各関節に作用するトルクを求めることにより、デジタルヒューマンの各部位における筋負荷を評価することができる。各関節に作用するトルクの最大限度は関節ごとに異なっており、関節の屈伸に関連する筋肉群の最大発揮力により決定される。
【００４０】
負荷演算手段１４での演算処理は、デジタルヒューマンに設定したハンドルの移動軌跡の上に設定した複数個の計算点で行われる。このような演算処理は、使用するコンピュータに十分な処理能力があれば、デジタルヒューマンの関節を移動軌跡に従って移動させる間にリアルタイムで行うことが可能である。
【００４１】
ただし、本実施形態では、移動軌跡が決定されると、移動軌跡の上で設定されている複数個の計算点において演算処理をあらかじめ行っておき、演算処理の結果を結果記憶手段１６に記憶させている。したがって、結果記憶手段１６から演算処理の結果をいつでも読み出すことができる。後述するようにモニタ装置３２に演算処理の結果を表示する際には、あらかじめ演算処理を行った結果を読み出すことにより、あたかもリアルタイムで処理を行っているかのように表示することが可能になる。
【００４２】
負荷演算手段１４での演算結果は、評価画像生成手段１５に入力され、各関節ごとに作用するトルクの大きさに応じて、「容易」「困難」「不可」の３段階を表す評価画像データが生成される。評価画像データには、各関節別に「容易」「困難」「不可」が色別で分類された画像データを用いる。表示の形式としては、各関節ごとのトルクの値を示すバーグラフに着色する形式、デジタルヒューマンにおいて関節を屈伸させる筋肉に相当する部位に着色する形式、いずれかの関節について時間経過に伴うトルクの変化をグラフ図で示す形式を選択して採用する。
【００４３】
評価画像データは、物品画像データおよび人体画像データとともに画像合成手段２３に入力され、モニタ装置３２の画面に重ねて表示可能となるように画像合成手段２３において合成される。また、物品画像データおよび人体画像データとともに画像表示用メモリ２４に格納される。このようにして画像表示用メモリ２４に格納された画像がモニタ装置３２に表示されるのである。
【００４４】
本実施形態では、デジタルヒューマンを用いた物品の評価のシミュレーションを次の３段階の手順で行う。すなわち、シミュレーションには、デジタルヒューマンの身体条件を決める第１段階と、デジタルヒューマンが物品を操作するのに必要な関節や筋力の条件を決定する第２段階と、デジタルヒューマンの動作を決める第３段階との３段階が必要である。第１段階では、物品の利用者を考慮した年齢に基づいてデジタルヒューマンの身体条件を設定する。また、第２段階では、第１段階で設定した身体条件に応じてデジタルヒューマンの関節の可動域および関節の可動域内で発揮できる筋力を見積もる。さらに、第３段階では、デジタルヒューマンをリアルタイムで動かすことにより、設定した身体条件で物品の使い勝手を評価する。
【００４５】
（第１段階）
物品設計の妥当性を評価するには、物品を実際に使用する利用者の身体条件を考慮する必要がある。そのため、図１に示すように、入力手段３１を設け、利用者に関する様々な身体条件を入力手段３１から設定可能にしている。入力手段３１から入力可能な身体条件には、年齢・性別・身長・胴囲・体重・身体障害の有無や種類などがある。また、必要に応じて、手の長さや脚の長さなどのように測定可能な他の身体条件を併せて用いることも可能である。以下の説明では、例外的な条件については説明を省略し、年齢・性別・身長・体重・胴囲を入力手段３１から与えるものとする。
【００４６】
第１段階においては、デジタルヒューマンの形状を決定することが主な作業である。ここで、用いるデジタルヒューマンは、図２（ａ）に示すように、人体の骨格に対応した複数個（図示例は１７個）のセグメント４１と、人体の関節に対応した複数個（図示例は１７個）のジョイント４２とにより表現される。ただし、画像表示の際には人体画像生成手段１２において、図２（ｂ）のように、違和感の少ない外観となるように、人体画像生成手段１２において、スキン（表面属性）４３がマッピングされる。なお、ジョイント４２は関節に相当するが、セグメント４１は骨格に対応しているから、関節の屈伸時に伸縮する筋肉群にも対応すると言える。この場合、セグメント４１は、通常は１種類の筋肉ではなく複数種類の筋肉を複合した筋肉群を意味することになる。
【００４７】
セグメント４１の属性は長さであって、後述するように、年齢・性別・身長・体重・胴囲により決定することができる。つまり、本実施形態は、セグメント４１の長さは、年齢・性別・身長・体重・胴囲に基づいて、平均的な寸法を求めることができるという知見に基づいている。したがって、入力手段３１から年齢・性別・身長・体重・胴囲を身体条件として入力することにより、人体モデル生成手段１１において、セグメント４１の長さが自動的に決定される。
【００４８】
セグメント４１の長さを決定する手順を以下に説明する。まず、入力手段３１から入力されたデジタルヒューマンの身体条件は人体モデル生成手段１１に与えられ、人体モデル生成手段１１では入力手段３１から入力された身体条件に応じてデジタルヒューマンのセグメント４１の長さが決定される。
【００４９】
入力手段３１から身体条件として入力される身体条件の種類は少数である。そこで、人体モデル生成手段１１では、人体の計測データに基づいて生成された標準モデルデータベースＤＢ１に身体条件を照合することにより、標準的なデジタルヒューマンを生成する。標準モデルデータベースＤＢ１は、多数（数万人）の日本人に関する既存の身体測定のデータに基づいて生成されている。
【００５０】
具体的には、標準モデルデータベースＤＢ１では、男女の各性別ごとにデータ群を分類してあり、さらに、男女の各データ群について、図３（ａ）に示すように、１０歳ずつ年齢層を区分したデータ群Ｇ１〜Ｇ６に分類してある。各データ群Ｇ１〜Ｇ６では、２０〜２９歳、３０〜３９歳、４０〜４９歳、５０〜５９歳、６０〜６９歳、７０〜７９歳のデータ群に分類している。データ群Ｇ１〜Ｇ６の個数については増減させてもよく、また、各データ群Ｇ１〜Ｇ６の年齢幅も適宜に設定することが可能である。
【００５１】
各データ群Ｇ１〜Ｇ６における個々のデータは、図３（ｂ）のように、身長と体重と胴囲との３軸からなる３次元ベクトルに対応付けてマッピングしてある。各年齢層のデータ群Ｇ１〜Ｇ６は、さらに８個の領域に分割されている。すなわち、図３（ｂ）において中心から放射状に広がる８本の直線により、８個の領域（ゾーン１〜ゾーン８）が形成されている。
【００５２】
ここに、８個の領域は以下のようにして形成している。すなわち、胴囲の平均値と身長の平均値とを（５０，５０）とし、胴囲と身長とについて、それぞれ最大値と最小値とを百分率で表して、１００％、０％とする。さらに、（胴囲，身長）の組を、それぞれ百分率の組として、（５，５）（５，５０）（５，９５）（５０，５）（５０，５０）（５０，９５）（９５，５）（９５，５０）（９５，９５）の点を決める。点（５０，５０）を除く各点と、点（５０，５０）とを結ぶ８本の直線を形成すると、８個の領域を形成することができる。
【００５３】
各点には、それぞれ身体測定のデータから求めた人体モデルの各部位の寸法（後述する主な関節間を連結するセグメントの長さ）の代表値が対応付けられる。たとえば、点（５０，５０）には、各データ群Ｇ１〜Ｇ８における体重別の各部位の中央値（データの分布を正規分布と考えると平均値）が対応付けられる。
【００５４】
上述の標準モデルデータベースＤＢ１を用いることにより、人体モデル生成手段１１では、まず設定するデジタルヒューマンの年齢層に対応するデータ群Ｇ１〜Ｇ８を決定し、次に、決定したデータ群Ｇ１〜Ｇ８について体重を用いることにより、胴囲と身長とからなる２次元平面を切り出す。ここに、データ群Ｇ１〜Ｇ８から胴囲と身長とからなる２次元平面を切り出す際に、体重には適宜の幅（たとえば、１ｋｇの幅）を持たせておくのが望ましい。
【００５５】
年齢・性別・体重により２次元平面が決まると、デジタルヒューマンの各セグメントの寸法（人体表現データ）は、図４に示すように、９個の点に対応付けた寸法（代表値）を用いて求めることができる。つまり、年齢・性別・体重により決まる各２次元平面内の９個の点には、デジタルヒューマンの記述に必要なすべてのセグメントの寸法が、それぞれ身長と胴囲とに対応付けて登録されている。したがって、任意の身長と胴囲とに対応するセグメントの寸法を、９点に対応付けたセグメントの寸法を用いて求めることができる。
【００５６】
たとえば、図４の星印は、座標（９５，５０）（５０，５０）（９５，９５）の３点で囲まれたゾーン１に属しているから、これらの３点に対応付けたセグメントの値を用いて星印の位置のセグメントの値を求めることができる。
【００５７】
いま、図示例に示される３点に対応付けた着目するセグメントの寸法が、それぞれＭ（５０，５０）、Ｍ（９５，５０）、Ｍ（９５，９５）であるとする。ゾーン１の中の任意の座標位置のセグメントの寸法を求めるには、ゾーン１を規定する３点の座標に各点に対応付けたセグメントの寸法を組み合わせた３次元空間で補間を行えばよい。すなわち、セグメントの寸法Ｍ（５０，５０）を基準に用い、寸法Ｍ（９５，５０）と寸法Ｍ（９５，９５）との寄与度に応じた補正分を寸法Ｍ（５０，５０）に加算すればよい。
【００５８】
ここでは、点（５０，５０）を原点Ｏとし、原点Ｏと星印の位置とを結ぶベクトルを用いて上述した補間の演算を行う。また、ベクトルの表記として、たとえば、点Ｏから点Ａに至るベクトルは、ベクトル〔ＯＡ〕と表す。
【００５９】
原点Ｏと星印の位置とを結ぶベクトルは、原点Ｏと点（９５，５０）とを結ぶ方向のベクトル〔ＯＡ〕と、原点Ｏと点（９５，９５）とを結ぶ方向のベクトル〔ＯＢ〕とのベクトル和として表すことができる。このように、ゾーン１を規定する基準ベクトルの方向のベクトル〔ＯＡ〕〔ＯＢ〕に分解すると、寸法Ｍ（５０，５０）を、寸法Ｍ（９５，５０）と寸法Ｍ（９５，９５）とにより補正する程度を求めることができる。ここでは、それぞれの点（９５，５０）（９５，９５）による補正の程度を、補正率Ｒ〔ＯＡ〕、Ｒ〔ＯＢ〕と表す。すなわち、星印の位置のセグメントの寸法は、Ｍ（５０，５０）＋Ｍ（９５，５０）×Ｒ〔ＯＡ〕＋Ｍ（９５，９５）×Ｒ〔ＯＢ〕と表すことができる。
【００６０】
言い換えると、いずれかのデータ群Ｇ１〜Ｇ６において、体重により切り出した範囲内で、身長と胴囲との複数個の代表値との比率に基づいて、身長と胴囲とに対応するセグメント４１の長さを決定していることになる。
【００６１】
上述のように、標準モデルデータベースＤＢ１の各領域（ゾーン１〜ゾーン８）には、既存の身体測定のデータから求めた人体の各部位の寸法が対応付けてあり、領域を絞って各部位の寸法を求めることにより、デジタルヒューマンに関する少数の身体条件を設定するだけで、残りの身体条件を自動的かつ適正に生成することが可能になる。
【００６２】
このように、デジタルヒューマンの身体条件として、年齢・性別・身長・体重・胴囲を与えるだけで、まず年齢・性別からデータ群Ｇ１〜Ｇ８が選択され、選択されたデータ群Ｇ１〜Ｇ８の一部のデータが体重により抽出される。さらに、身長・胴囲によって８個の領域のうちのどの領域に属するかが決定される。こうして領域が決定されると、領域を囲む直線を規定している点に対応付けた身体条件を用いて、与えられた身長・胴囲に対応した身体条件（セグメント４１の長さ）が決定されるのである。
【００６３】
（第２段階）
第１段階において、デジタルヒューマンのセグメントの寸法が決定されることにより、デジタルヒューマンの外形が決まる。次に、第２段階では、デジタルヒューマンが物品を操作する際に必要な関節に関する条件および筋力に関する条件を決定する。
【００６４】
第２段階においては、セグメント４１とジョイント４２とからなるデジタルヒューマンのモデルをリンクモデルとみなし、身体を動かす際のバランスを考慮することにより、許容された動きのみが可能になるようにする。すなわち、デジタルヒューマンの動きに伴って関連する関節（ジョイント４２）の角度が変化するように、関節の連動関係が規定される。したがって、各関節は許容された動作に応じて分類されている。
【００６５】
また、身体を動かす際のバランスは、逆動力学計算により重心の位置を調節することにより保たれる。つまり、デジタルヒューマンが動く際の各関節に作用するモーメント（トルク）や関節反力などを、逆動力学計算により求める必要がある。また、重心の位置を求めるために、まずデジタルヒューマンにおける荷重の配分を決めなければならない。荷重の配分は、男女の性別によって異なり、また青年と高齢者とでも異なることが知られている。
【００６６】
そこで、図５に示すように、質量の配分を４種類に分類しておき、年齢・性別に応じてどの配分を採用するかを決定する。図５において、（ａ）は青年男性、（ｂ）は青年女性、（ｃ）は高齢者男性、（ｄ）は高齢者女性を示している。図５は体重が６０ｋｇである場合についての配分である。ジョイント４２を示す円の中に記載した数値は、各ジョイント４２に作用する荷重を表している。したがって、体重が６０ｋｇである場合には、足関節に相当する下端のジョイント４２には、３０ｋｇずつの荷重が作用することになる。また、腰の位置のジョイント４２には、上半身の荷重が作用するから、もっとも大きい数値になっている。
【００６７】
このような荷重の配分は、質量分布記憶部ＤＢ２にあらかじめ登録されている。人体モデル生成手段１１ではデジタルヒューマンに対し、質量分布記憶部ＤＢ２に登録された荷重の配分を適用し、デジタルヒューマンの各部位における荷重の配分を行う。
【００６８】
ところで、デジタルヒューマンを用いて物品の使い勝手に関するシミュレーションを行う際には、関節に作用するトルク（モーメント）が許容範囲内であることが要求される。関節に作用するモーメントの予測式は知られているが、この種の予測式は年齢・性別に関係なく平均的な値を求めるものであり、様々な年齢や性別の相違は考慮されていない。
【００６９】
一方、関節に作用するモーメントは筋力と相関を有しており、筋力に関しては身体測定のデータと同様に実測値に基づく既存のデータベースがある。そこで、デジタルヒューマンの筋力を評価するために、身体条件と同様に、男女の各性別ごとにデータ群を生成し、さらに、男女の各データ群について年齢層を区分したデータ群に分類する。このようなデータ群を用いると、第１段階においてデジタルヒューマンの形状を決定したのと同様に、各関節（ジョイント４２）の周りに作用するモーメント（トルク）を年齢・性別に応じて求めることが可能になる。
【００７０】
本実施形態では、関節のモーメントを求める基本の予測式において、年齢・性別に応じた補正を加えることによって、年齢・性別に応じた筋力を算出している。表１は、日本人の男女について、関節の角度と筋力Ｓの関係を示す予測式を列記したものである。筋力Ｓは、年齢・性別により分類したデータ群の平均値である。
【００７１】
【表１】
2013127654.tif 000003
【００７２】
表１の上段は男性、下段は女性であり、各角度αＥ，αＳ，αＨ，αＫは、それぞれ肘、肩、腰、膝の各関節の角度を示している。また、年齢係数ＡＦは、年齢・性別に応じて表２のように設定される。
【００７３】
【表２】
2013127654.tif 000004
【００７４】
表１に列記した予測式について表２に示した年齢係数ＡＦを適用することにより、各関節について、年齢・性別に応じた筋力（平均値）Ｓを求めることができる。伸展時の筋力Ｓに負の符号を付しているのは、筋力を発揮する向きが逆であることを示している。
【００７５】
一方、物品の設計を評価するには、利用者にとって無理なく発揮できる筋力を見積もる必要がある。そのため、デジタルヒューマンの着目した部位に作用する筋負荷を、各関節（ジョイント４２）の角度から求められる筋力に対する割合で見積もっている。利用者にとって無理なく発揮できる筋力を、以下では許容発揮力（ＡＶＣ：Affordable Voluntary Contraction）と呼ぶ。
【００７６】
筋負荷に相当する値としては、筋肉の伸縮により屈伸される関節に作用するトルクを用いる。ここでのトルクは、着目する関節を中心として関節の周りに作用する力のモーメントを意味している。着目する関節に作用するトルクは、図７のように、関節の角度に応じて変化する。図７は、肩関節について横軸を角度、縦軸をトルクとして角度に対するトルクの関係を表している。
【００７７】
肩関節では、腕を真下に下げた状態を基準（０°）とし、腕を前方に上げた状態（前方挙上）が屈曲であり、腕を後方に反らした状態が伸展になる。腕を前方に上げると関節角度は負の値になり、腕を後方に反らすと関節角度は正の値になる。図７に示しているように、肩関節では屈曲における中間の角度でトルク（特性ａ）が最大になる。特性ａの上下の破線は、年齢によるトルクの変化の範囲を示している。一般に、加齢に伴って筋力が低下するから、特性ａも加齢とともに低下する。物品設計の際には筋力を考慮することが必要である。また、肩関節の可動域は、図７にＤ１で示す範囲であるが、容易に動かすことができるのはＤ２で示す範囲になる。すなわち、物品設計に際しては関節の可動域も考慮しなければならない。
【００７８】
図７の下部に記載している特性ｂは、関節受動抵抗（ＪＰＲ：Joint Passive Resistance）を表しており、関節受動抵抗は、関節の可動域の両端付近で増加する。すなわち、関節受動抵抗が増加している領域は、関節を動かすのが困難ないし不可となる領域である。
【００７９】
筋負荷の許容範囲は、物品を使用する作業が容易であることの要求から、たとえば最大発揮力（ＭＶＣ：Maximum Voluntary Contraction）に対して５０％（５０％ＭＶＣと表記する）以下である筋負荷となることが要求される。もちろん、物品の操作に必要な筋力の最大発揮力に対する割合は、設定する年齢などにも依存し、青年では割合が大きく、高齢者では割合を少なくするのが望ましいと言える。表３は、実際の日常行動における最大発揮力に対する筋負荷の割合を関節毎に計測した結果を示している。
【００８０】
【表３】
2013127654.tif 000005
【００８１】
上述したように、関節の可動域の限界付近では、関節受動抵抗が増加する。図８は、肩関節について、関節角度（横軸）に対する関節受動抵抗（縦軸）の変化の一例を示している。関節の可動域は年齢と相関関係を有しており、一般に、青年のほうが高齢者よりも可動域が広くなる。図８では、範囲Ｄ３により青年の可動域を表し、範囲Ｄ４により高齢者の可動域を表している。関節の角度θは、負側が屈曲、正側が伸展を示している。図８によれば、関節受動抵抗は、関節の可動域の両端付近では絶対値が増加するが、関節の可動域の中間部分では関節の角度θに関わりなく略一定とみなすことができる。したがって、関節受動抵抗をＴで表し、関節角度をθで表すと、図８の関係は次式のように表すことができる。
Ｔ＝ｋ１・ｅｘｐ｛ｋ２（θ−ｋ３）｝−ｋ４・ｅｘｐ｛ｋ５（ｋ６−θ）｝
定数ｋ１〜ｋ６は関節の可動域の広さにより設定され、関節の可動域の両端付近の形状は定数ｋ３，ｋ６により決定される。定数ｋ１〜ｋ６を決定することにより、関節の屈伸に伴う関節受動抵抗（トルク）を見積もることができるから、関節の可動域を決定することが可能になる。
【００８２】
関節の可動域は、関節受動抵抗がほぼ０であって関節の屈伸が容易である領域と、関節受動抵抗が立ち上がり始め関節の屈伸が困難である領域と、関節受動抵抗が大きくなり関節の屈伸が不可である領域とに分けることができる。関節の屈伸が「容易」「困難」「不可」となる領域は、年齢・性別によって区分される。言い換えると、デジタルヒューマンに対して、年齢・性別を与えることにより、関節の可動域を決定することができる。
【００８３】
ここに、関節受動抵抗が立ち上がり始める角度は、次式を閾値と比較することにより求めることができる。
｜Ｔ（θｉ＋１）−Ｔ（θｉ）｜２
ただし、θｉ＋１，θｉはジョイント４２の角度、Ｔ（θｉ）は角度θｉに対するジョイント４２の周りのトルクである。すなわち、ジョイント４２の一定角度（＝θｉ＋１−θｉ：たとえば、１°）毎の関節属性（ここでは、関節属性である関節受動抵抗）の差分の絶対値が適宜の閾値を超える角度をジョイント４２の可動域の上限または下限とする。なお、上式では、差分の二乗を用いており、差分の絶対値とは値が異なるが、差分の絶対値の二乗と同値であるから、閾値との判定に用いる上では、差分の絶対値を用いることと等価である。
【００８４】
以上説明したように、第２段階において、デジタルヒューマンに設定した年齢・性別に応じて、ジョイント４２の屈伸に伴って発揮できる筋力と、ジョイント４２の可動域とを定めることができる。
【００８５】
最大発揮力、関節受動抵抗、許容発揮力の関節属性を各ジョイント４２の角度に対応付けたデータ群は、年齢・性別に応じて分類された状態で、関節属性データベースＤＢ３に格納されている。つまり、関節属性は関節ごとに設定される。人体モデル生成手段１１は、入力手段３１から与えられた年齢・性別に応じて、関節属性データベースＤＢ３から読み出され、デジタルヒューマンの属性として設定されることになる。
【００８６】
（第３段階）
第２段階までにデジタルヒューマンの形状が決まり、ジョイント４２の角度に応じて発揮可能な筋力およびジョイント４２の可動域が決まる。第３段階では、物品を操作するデジタルヒューマンをリアルタイムで動かすことにより物品の使い勝手を評価する。すなわち、物品モデル生成手段２１において生成した物品（必要に応じて可搬の物体）の仮想モデルと、人体モデル生成手段１１で設定された形状と関節に関する属性とを有したデジタルヒューマンとを用い、負荷演算手段１４においてデジタルヒューマンの各ジョイント４２に作用する負荷を算出する。算出結果は評価画像生成手段１５に与えられ、モニタ装置３２に表示される。
【００８７】
モニタ装置３２の画面上でのデジタルヒューマンの動きは、ジョイント４２を記述する階層的な構造により制御される。すなわち、階層構造の上位であるハンドルを定義し、ハンドルを移動させると、ハンドルの動きに関連したジョイント４２の角度が逆運動学演算により決められる。このように、ハンドルの動きに応じてデジタルヒューマンの姿勢が制御される。デジタルヒューマンの設定時に与える身体条件は少数であり、デジタルヒューマンの動きはハンドルの動きに伴って自動的に制御される。したがって、熟練者でなくとも、様々なサイズのデジタルヒューマンの姿勢を、リアルタイムで直観的に制御することが可能になる。
【００８８】
（シミュレーションの機能評価）
上述したデジタルヒューマンを用いたシミュレーションを評価するために、以下の実験を行った。
【００８９】
（１）実際の人からのフィードバックに基づく評価
洗面台の模型を作成し、被験者による評価を行った。身長が１３５〜１９０ｃｍの４１人に対して、カウンタの高さを７０〜９５ｃｍの範囲で変化させ、洗面の動作において使い易い最小の高さを聴取した。
【００９０】
一方、デジタルヒューマンについて、被験者と身長について同条件のモデルを生成し、デジタルヒューマンを用いて算出したトルクを用いて、実際の人の評価と比較した。
【００９１】
図９の実線ｄは、デジタルヒューマンから求めた身長とカウンタ高さとの関係であり、破線ｃは被験者から聴取した結果に基づく身長とカウンタ高さとの関係である。図９からデジタルヒューマンによる評価と被験者による評価とが合致していることがわかる。
（２）可動棚を有する吊り棚に関する評価（肩関節の周りのトルクに関して、被験者の筋電とデジタルヒューマンとの比較）
キッチンにおける物品として可動棚を備える吊り棚について評価した。この吊り棚は、図１０に示すように、固定棚５１に可動棚５２を設けたものであり、可動棚５２が固定棚５１に対して昇降するものである。このような吊り棚をユニバーサルデザインとして設計するために、以下のように方針を決めた。
１．可動棚５２の把手の高さ位置は、身長が１．５ｍの人でも届くこと。つまり、使用可能な最小の身長を１．５ｍに設計すること。
２．可動棚５２を引き下げているときに、あらゆる年齢層の人が楽に操作できること。
３．可動棚５２を引き下げているときに、可動棚５２の質量が自動的に調節され、可動棚５２が利用者のほうに向かって移動しているときに、利用者に不安を抱かせないこと。
【００９２】
さまざまな条件でデジタルヒューマンを設定し、各ジョイント４２の周りのトルクを求め、各ジョイント４２に対応する最大発揮力（ＭＶＣ）と許容発揮力（ＡＶＣ）とを求めた。これにより、斜め方向の移動軌跡を採用すると、あらゆる年齢層の人にとって使い易いという結果が得られた。
【００９３】
結果の評価のために、被験者に右手での可動棚５２の上げ下げを行ってもらい、この間に筋電を計測した。一方、デジタルヒューマンについては、年齢、身長、胴囲、腕の長さについて、被験者と同条件とし、可動棚５２についても実空間における可動棚５２と同じ質量にした。また、図１０に示す可動棚５２の昇降の操作をデジタルヒューマンＨｍが行うように、デジタルヒューマンＨｍの右手の手先にハンドル（図示せず）を規定し、当該ハンドルを可動棚５１の把手に結合した。
【００９４】
ここでは、デジタルヒューマンＨｍの動作を開始させると、ハンドルが移動軌跡Ｌｔに沿って移動し、ハンドルの移動に伴って可動棚５２の昇降が行われる様子を見せるために、モニタ装置３２にアニメーションとして表示されるようにした。モニタ装置３２に表示するアニメーションは、人体画像生成手段１２により生成したデジタルヒューマンＨｍの画像と、物品画像生成手段２２により生成した物品（棚）の画像とを、画像合成手段２３で合成することにより作成した。
【００９５】
デジタルヒューマンＨｍの動作は始点と終点とが移動軌跡Ｌｔにより規定されるから、ハンドルが始点から終点に向かって移動軌跡Ｌｔの上を移動する間の動作が動き指定手段１３において生成される。デジタルヒューマンＨｍは、ハンドルの移動に伴い、この動作に関連する関節が連携して関節の角度が変化する。したがって、各関節の周りのトルクを見積もることが可能になるとともに、モニタ装置３２においても動きを伴う表示が可能になる。
【００９６】
また、動き指定手段１３において決定した動作に応じたデジタルヒューマンＨｍの各部の負荷（各関節の周りに生じるトルク）は、負荷演算手段１４で算出される。評価画像生成手段１５では、負荷演算手段１４で算出された負荷を用いることにより、評価画像データを生成し、デジタルヒューマンＨｍおよび物品の画像とともに、モニタ装置３２に表示する。つまり、モニタ装置３２の画面に表示されたデジタルヒューマンＨｍの動きと、デジタルヒューマンＨｍの動きに伴う負荷の変化が示されることになり、デジタルヒューマンＨｍによる物品の使い勝手を評価することが可能になるのである。
【００９７】
図１１の実線はデジタルヒューマンによる肩関節の周りに作用するトルクと筋電とを正規化した値の時間経過に伴う変化を示している。実線はデジタルヒューマンにおけるトルクの変化を示しており、破線は実空間における被験者の時間経過に伴う筋電の変化を示している。図１１により、シミュレーションの結果が実際の結果に対応していることがわかる。
【００９８】
以上の技術を用いて、人間工学に基づく物品設計を行うアプリケーションプログラムを開発した。このプログラムを実行することにより、設計技術者は、ＣＡＤを用いて物品の設計を行い、設計のための適宜の変数を入力し、使用者のモデルとなるデジタルヒューマンに関する条件を入力すると、設計した物品に関する使い勝手を評価することができる。また、シミュレーションはリアルタイムで行われる。
【００９９】
以上のように、デジタルヒューマンの形状を決める身体条件、デジタルヒューマンが発揮する筋力および関節の可動域を設定し、デジタルヒューマンに設定したハンドルを移動さえることにより、加齢に伴う効果を評価することが可能になった。また、デジタルヒューマンを用いたシミュレーションの結果は、実際に人が物品を操作する場合とよく一致していた。したがって、物品の使い勝手を評価するために、物品の模型を人が操作していた従来の作業による負担を軽減することになる。また、物品の設計者にとって、物品の使い勝手に関する課題を探し出すための有効なツールになるのである。
【０１００】
物品の設計者が物品の使い勝手に関する問題を評価するには、設計条件を容易に変更できることが望ましい。たとえば、図１０に示す昇降式の棚であれば、設計条件として可動棚５２の移動軌跡Ｌｔを容易に変更できるようにしておくことが望ましい。図示例では、複数個のポイントＰｃを設定することにより移動軌跡Ｌｔを定義してあり、ポインティングデバイスを用いてポイントＰｃの位置をドラッグすることにより、移動軌跡Ｌｔを変形させることが可能になっている。
【０１０１】
物品の操作に伴うデジタルヒューマンの筋力（筋負荷）の変化は、デジタルヒューマンの対応する部位に色分けをして表示するのが望ましい。たとえば、筋負荷の段階を緑、黄、橙、赤などの色を用いて表示することにより、設計者に筋負荷の程度を直観的に認識させることが可能になる。この例の場合、この順で筋負荷が大きくなることを示し、赤色になった場合には、筋負荷が過大であることを表す。
【０１０２】
筋負荷の変化は、モニタ装置３２の画面上にバーグラフで表示することも可能である。この場合も、部位別の筋負荷の程度を色分けして表示するのが望ましい。また、着目部位を指定し、当該部位における筋負荷の時間変化をグラフ図として表示してもよい。
【０１０３】
ところで、物品の開発から販売に至る過程では、少なくとも企画、設計、販売の各段階が必要であり、上述した物品設計支援装置は、物品開発のツールとしては、設計および販売の各段階で用いることができる。すなわち、設計に際しては、ＣＡＤを用いて作成した物品の設計データから物品の３次元の仮想モデルを生成し、物品の仮想モデルに対して上述したデジタルヒューマンの身体条件を様々に変化させ、身体条件に応じた物品の使い勝手を評価することが可能になる。
【０１０４】
ここにおいて、物品の設計データは、物品の最終形態である必要はなく、企画の段階で示された物品のプロトタイプに適宜の寸法を与えた程度のものでもよい。したがって、企画に際しては、フリーハンドで作成した手書きイラストやモックアップの写真などの２次元データに基づいて３次元データを生成する開発ツールを用いたり、物品について基本形となる複数種類の見本のデータが用意されたドローイング用のプログラムからなる開発ツールを用いたりすることによって、物品の形状がわかる程度の簡単な仮想モデルを生成するのが望ましい。この種の開発ツールを企画の段階で用いると、企画に際して生成した物品の３次元データを設計の際のプロトタイプとして用いることが可能になる。
【０１０５】
このプロトタイプの３次元データを専門の設計者が手直しすることによって、現実の物品に近い３次元のモデルデータを生成することが可能になる。つまり、２次元データから３次元データを生成する開発ツールや物品のプロトタイプを生成するプログラムを用いることにより、企画と設計との段階をシームレスに結びつけることが可能になる。
【０１０６】
一方、設計の段階においては、設計した物品の３次元モデルを用いて上述したデジタルヒューマンによる物品の評価を行うことで、設計した物品の妥当性の評価が可能になる。すなわち、デジタルヒューマンの身体条件を様々に設定することによって、当該身体条件に適応した物品であるか否かの評価を簡単に行うことができる。
【０１０７】
さらに、販売の段階においては、設計した物品とデジタルヒューマンとをコンピュータにより生成した仮想空間に配置した画像をモニタの画面に表示し、デジタルヒューマンに対して様々な身体条件を与え、それぞれの身体条件に応じて物品の使用時におけるデジタルヒューマンの動きと、その動きにより身体に作用する負荷の変化とを提示することで、物品の使い勝手を顧客に示すことができる。つまり、目で見てわかる形で物品の使い易さを訴えることにより、物品の利便性を直感的にわかるようにし、物品の販売に寄与することになる。
【符号の説明】
【０１０８】
１１  人体モデル生成手段
１３  動き指定手段
１４  負荷演算手段
１５  評価画像生成手段
２１  物品モデル生成手段
３１  入力手段
３２  モニタ装置
４２  ジョイント
４１  セグメント
ＤＢ１  標準モデルデータベース
ＤＢ２  質量分布記憶部
ＤＢ３  関節属性データベース
Ｇ１〜Ｇ６  データ群
Ｈｍ  デジタルヒューマン
【図１】
2013127654.tif 000006
【図２】
2013127654.tif 000007
【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】
2013127654.tif 000013
【図９】
2013127654.tif 000014
【図１０】
2013127654.tif 000015
【図１１】
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