(57)【要約】【課題】  従来の技術では特に水中での使用において、ユーザの水中での作業を妨げ、自由度を低下させていた。水中での作業を妨げることなく、作業の自由度を低下させないジェスチャインタラクションを可能するフィン型水中インタラクション装置およびそれを用いたシステムの提供を可能とする。【解決手段】  本発明のフィン型水中インタラクション装置は、ダイビングフィンと、少なくとも１以上のセンサとを備え、センサによりダイビングフィンの動作を検出するよう構成する。また、本発明の水中インタラクションシステムは、ダイビングフィンと、少なくとも１以上のセンサとを備え、センサによりダイビングフィンの動作を検出するフィン型水中インタラクション装置を複数備え、ジェスチャ推定装置が、複数のフィン型水中インタラクション装置のセンサのセンシング結果によりジェスチャを推定し認識するように構成する。【選択図】図１
2017151640.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ダイビングフィンと、
少なくとも１以上のセンサとを備え、
前記センサにより前記ダイビングフィンの動作を検出することを特徴とするフィン型水中インタラクション装置。
【請求項２】
前記センサとしてフィンのしなりを検出する曲げセンサを備える請求項１に記載のフィン型水中インタラクション装置。
【請求項３】
前記センサとしてフィンにかかる加速度を検出する３軸加速度センサを備える請求項１乃至２のいずれかに記載のフィン型水中インタラクション装置。
【請求項４】
前記センサの出力をＡ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ−ｔｏ−Ｄｉｇｉｔａｌ）変換するＡ／Ｄコンバータを有する請求項１乃至３のいずれか１つに記載のフィン型水中インタラクション装置。
【請求項５】
前記センサのセンシング結果によりジェスチャを推定し認識するジェスチャ推定装置を有する請求項１乃至４のいずれか１つに記載のフィン型水中インタラクション装置。
【請求項６】
前記ジェスチャ推定装置は認識された前記ジェスチャに対応したフィードバックデータを出力する請求項１乃至５のいずれか１つに記載のフィン型水中インタラクション装置。
【請求項７】
請求項５乃至６の何れかに１つに記載のフィン型水中インタラクション装置を複数備え、前記ジェスチャ推定装置が、複数の前記フィン型水中インタラクション装置の前記センサのセンシング結果によりジェスチャを推定し認識する水中インタラクションシステム。
【請求項８】
前記フィン型水中インタラクション装置は、さらにアクチュエータを備え、
前記アクチュエータは前記ジェスチャ推定装置が出力したフィードバックデータに応じた動作をする請求項７に記載の水中インタラクションシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インタラクション装置に関し、特にフィン型水中インタラクション装置およびそれを用いた水中インタラクションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では３次元ジェスチャを利用するインタラクション技術が注目され、研究や開発がなされている（たとえば特許文献１〜３）。これらの研究や開発は、空中における３次元ジェスチャに関するものであり、水中における活用は想定されていない。水中では、水流、抵抗、浮力などユーザの活動に対して様々な制約が存在する。
【０００３】
これらを加味したうえで、水中でのジェスチャインタラクションを可能にするには、これまでとは異なる技術が必要となる。従来技術では水中におけるジェスチャインタラクションを実現する方法として、水面に対して見下ろす形で設置した深度カメラを利用する（特許文献４）、光学式のセンサを水槽内側の側面に並べて設置した容器を利用する（特許文献５）といった方法でジェスチャによるインタラクションが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2015-162125
【特許文献２】特表2009-535173
【特許文献３】特開2002-236939
【特許文献４】特開2014-238828
【特許文献５】特開2013-171422
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来の技術では、あらかじめセンサやカメラを環境内の所定の位置に設置（あるいは固定）しておく必要があり、その環境外でのジェスチャインタラクションの実現は不可能である。あらゆる環境でのジェスチャインタラクションを実現するためには、センサやカメラをその環境で持ち運ぶ必要がある。特に水中では、手段によっては、ユーザの水中での作業を妨げ、自由度を低下させる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のフィン型水中インタラクション装置は、ダイビングフィンと、少なくとも１以上のセンサとを備え、センサによりダイビングフィンの動作を検出するよう構成する。
【０００７】
また、本発明の水中インタラクションシステムは、ダイビングフィンと、少なくとも１以上のセンサとを備え、センサによりダイビングフィンの動作を検出するフィン型水中インタラクション装置を複数備え、ジェスチャ推定装置が、複数のフィン型水中インタラクション装置のセンサのセンシング結果によりジェスチャを推定し認識するように構成する。
【発明の効果】
【０００８】
水中での作業を妨げることなく、作業の自由度を低下させないジェスチャインタラクションを可能とする。またフィン型水中インタラクション装置およびそれを用いたシステムの提供を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】フィン型水中インタラクション装置およびそれを用いたシステムの構成を示す図である。
【図２】実験に用いた実施の形態例を示す図
【図３】フィン型水中インタラクション装置を用いたシステムを説明する図
【図４】各センサの出力の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明のフィン型水中インタラクション装置およびそれを用いたシステムの構成を図１に示す。本発明のインタラクション装置は、水中での使用を考慮しフィンを利用するものである。水中では、特に大がかりな装備を備えない限り、音声によるコミュニケーションは困難である。このためダイビングを行う場合、絶えず互いを視覚による認識しながらジェスチャ等でコミュニケーションを行っている。本発明のインタラクション装置およびそれを用いたシステムはダイビングを行う場合、ダイビングによくつかわれるフィンをインタラクション装置として、ジェスチャを認識し認識した結果を互いに伝達するシステムとすることで、互いにコミュニケーションをとれるようにするよう以下に示す構成をとっている。
【００１１】
図１は、本発明のフィン型水中インタラクション装置を用いたシステム１００を示す図である。図１では、２名のユーザ間での構成例を示しており、１人目（第１のユーザ：１Ａ）用のインタラクション装置を１０−１、２人目（第２のユーザ：１Ｂ）のインタラクション装置を１０−２とする。本発明のフィン型水中インタラクション装置（以下インタラクション装置と称す）（１０、１０−１、１０−２）は、それぞれ右足用インタラクション装置（１０−１Ｒ、１０−２Ｒ）、左足用インタラクション装置（１０−１Ｌ、１０−２Ｌ）の１対の構成からなる（１０−１Ｒと１０−１Ｌで１０−１、１０−２Ｒと１０−２Ｌで１０−２となる）。また１ユーザごとに１対のインタラクション装置を備える構成である。インタラクション装置１０−１Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２Ｌ、１０−２Ｒは後述するセンサの配置位置を除き同一構成である。図１では、インタラクション装置１０−１Ｒについてのみその詳細を記している。各インタラクション装置（１０−１Ｌ、１０−２Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２Ｒ）の各々は、フィン２(図２参照）および３軸加速度センサ（３軸加速度センサモジュール）１１、曲げセンサ１２、アクチュエータ１３、Ａ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）とを備える。
【００１２】
各インタラクション装置（１０−１Ｌ、１０−２Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２Ｒ）は、それぞれ後述するジェスチャ推定機構２０に接続され、水中インタラクションシステム（１００）を構成する。
【００１３】
次に個々のインタラクション装置として１０−１Ｒを例として、その構成を以下に記す。
【００１４】
曲げセンサ１２は、手前方向（第１）の曲げセンサ（１２−１）と、足裏方向（第２）の曲げセンサ（１２−２）を備える。左足用フィンの曲げセンサの配置は、右足用フィンの曲げセンサの配置と逆に配置されている。曲げセンサ（１２−１、１２−２）は単極性の曲げセンサであり、それぞれ手前方向の曲り、足裏方向への曲りを検出する。これら２つの曲げセンサは、１つの両極性の曲げセンサ（両方向の曲げを検知できるセンサ）に置き換え可能である。
【００１５】
３軸加速度センサ１１は、フィン２の動きに応じて、Ｘ、Ｙ、Ｚの各軸に対する加速度データを検知しその結果を逐次出力する。
【００１６】
２つの曲げセンサ１２−１、１２−２によりフィンのしなりがＩＮ２として、３軸加速度センサ１１によりフィンにかかる加速度がそれぞれセンシングされる。その結果、曲げデータ（Ｄ４、Ｄ５）およびＸ軸加速度データＤ１、Ｙ軸加速度データＤ２、Ｚ軸加速度データＤ３としてアナログ信号が各センサの出力として出力される。
【００１７】
３軸加速度センサ１１からアナログ信号として出力されるＸ軸加速度データＤ１、Ｙ軸加速度データＤ２、Ｚ軸加速度データＤ３をＡ／Ｄ変換し、デジタル信号（Ｄ１’〜Ｄ３’）として出力するＡ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−３）が各軸の加速度データ（Ｄ１〜Ｄ３）に対応して備えられる。さらに、第１、第２の曲げセンサ（１２−１、１２−２）からアナログ信号として出力される曲げデータ（Ｄ４、Ｄ５）をＡ／Ｄ変換し、デジタル信号（Ｄ４’〜Ｄ５’）として出力するＡ／Ｄコンバータ（１４−４〜１４−５）がそれぞれ第１、第２の曲げセンサに対応して備えられる。
【００１８】
ジェスチャ推定機構２０へ渡すＡ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）の出力データ（Ｄ１’〜Ｄ５’）、およびアクチュエータ１３へ渡すジェスチャ推定機構２０のフィードバックデータ（後述、Ｄ７）は、無線による接続パスによってなされる。その他のデータのやり取りは、有線による接続パスによってなされる。
【００１９】
以上説明したように、１つのインタラクション装置（１０−１Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２Ｌ、１０−２Ｒ）は、各々５本のデジタル信号（Ｄ１’〜Ｄ５’）をジェスチャ推定機構２０に送るとともに、各々１本の信号（Ｄ７）をジェスチャ推定機構２０から受け取る構成となる。
【００２０】
ジェスチャ推定機構（ジェスチャ推定装置）２０は、ジェスチャ認識モジュール２１とフィードバック決定モジュール２２により構成される。ジェスチャ推定機構２０はコンピュータ上で動作しており、コンピュータとソフトウェア（プログラム）によって構成されている。
【００２１】
ジェスチャ認識モジュール２１はあらかじめ設定されているジェスチャセットのデータを利用して、ジェスチャを決定するルールのモデル化が行われている。モデル化はRandom forestによる機械学習を利用してなされている。各センサからの入力をこの学習したルールに基づいて、ジェスチャの認識を行う。水中インタラクションシステム（１００）の動作中は各インタラクション装置（１０−１Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２Ｌ、１０−２Ｒ）の３軸加速度センサ１１、手前方向の曲げセンサ１２−１、足裏方向の曲げセンサ１２−２のセンシング結果によりジェスチャ認識モジュール２１がジェスチャを推定し認識する。ここでジェスチャの推定とは、学習により作成したルールにより、新たにセンサから入力されたデータがジェスチャに対応するのかあるいはどのジェスチャに対応するかを推定することであり、ジェスチャの認識とは、そのルールに基づいて新たにセンサから入力されたデータがジェスチャにあたると推定した場合どのジェスチャに対応するかを決定することである。
【００２２】
フィードバック決定モジュール２２は、上述に従って認識されたジェスチャに対応したフィードバックを、あらかじめ決められた送信対象のインタラクション装置に向けて出力する。つまり決定したジェスチャに対応するあらかじめ決められた処理をフィードバックデータとして出力する。このフィードバックデータはたとえばコマンドとしてあらかじめ決められた送信対象のインタラクション装置に向けて出力される。
【００２３】
フィードバック決定モジュール２２は、ジェスチャを行ったユーザ（１Ａ）からそのジェスチャを伝える相手のユーザ（１Ｂ）に向けて決定されたジェスチャに対応したフィードバックデータ（Ｄ７）を送る。また、フィードバック決定モジュール２２はジェスチャを行ったユーザ（１Ａ）に対してもどのようなフィードバックが送られたかを知らせるフィードバックを送るようにしてもよい。
【００２４】
各インタラクション装置（１０−１Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２Ｌ、１０−２Ｒ）に備えられたアクチュエータ１３は、フィードバック決定モジュール２２から送られてきたフィードバック（Ｄ７）に応じて決められた動作を行う。たとえば、アクチュエータ１３として振動子を利用し、フィードバックデータ（Ｄ７）に応じて振動させるように構成する。つまり認識したジェスチャに応じてあらかじめ決められたアクチュ―エータ１３の動作のコマンドをフィードバックデータ（Ｄ７）として送るように構成する。あらかじめ決められたジェスチャに応じ振動のパターンを特定しておけば種々のジェスチャをユーザ間で伝え合うことができる。その結果、ジェスチャを受けるユーザ（１Ｂ）に、ユーザ（１Ａ）のジェスチャを伝えることができ、ジェスチャによるユーザ（１Ａ、１Ｂ）間での水中でのコミュニケーションがはかれることになる。
【００２５】
各インタラクション装置（１０−１Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２Ｌ、１０−２Ｒ）に備えられたセンサ（１１、１２−１、１２−２）により常にユーザの足の状態のセンシングを行う。これらのセンサデータはアナログデータ（Ｄ１〜Ｄ５）であり、Ａ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）によりデジタルデータ（Ｄ１’〜Ｄ５’）へ変換が行われたのち、ジェスチャ推定機構２０に送信される。
【００２６】
ジェスチャ認識モジュール２１は受信したセンサデータ（Ｄ１’〜Ｄ５’）からそれがどのようなジェスチャであるか、あるいはジェスチャを行っていないかの認識が行う。ジェスチャを認識すればジェスチャデータ（Ｄ６）をフィードバック決定モジュール２２に出力する。
【００２７】
フィードバック決定モジュール２２はジェスチャデータ（Ｄ６）に対応するフィードバック内容と出力先とを決定し、決定したフィードバックデータ（Ｄ７）を決められた出力先に送信する。インタラクション装置（１０−１Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２Ｌ、１０−２Ｒ）の各々はフィードバックデータ（Ｄ７）をアクチュエータ（１３）で受け、アクチュエータ（１３）はフィードバックデータ（Ｄ７）に応じた動作を行う。これによってユーザへのフィードバックが行なわれる。
【００２８】
個々のユーザが行うジェスチャを認識するため、ジェスチャの認識は、１人のユーザあたり左右のインタラクション装置を用いて認識される。つまり、ジェスチャ認識モジュール２１はインタラクション装置１０−１Ｌ、１０−Ｒから入力した左右の足の３軸加速度センサ１１、手前方向の曲げセンサ１２−１、足裏方向の曲げセンサ１２−２の合計１０
のセンサからのパラメータ（データ）に関してのセンシング結果を受信し、１つのジェスチャを認識する。
【００２９】
また、フィードバックは、必要に応じて他ユーザのインタラクション装置に行うだけでなく、自らのインタラクション装置に対しても行ってもよい。これらはフィードバック決定モジュール２２にあらかじめ組み込み設定しておけばよい。
【００３０】
たとえば、図３に示すように、ユーザ（１Ａ）がインタラクション装置１０−１を用いてあるジェスチャを行うと、インタラクション装置１０−１の各センサからセンシングされたデータがジェスチャ推定機構２０に送られる（Ｓ１）。ジェスチャ推定機構２０によりジェスチャが認識され、認識されたジェスチャに応じて、ユーザ（１Ａ）および別のユーザ（１Ｂ）のインタラクション装置（１０−１、１０−２）にフィードバック（Ｓ２、Ｓ３）がフィードバックされる。ユーザ１Ａへのフィードバック（Ｓ２）とユーザ１Ｂへのフィードバック（Ｓ３）とはあらかじめ決められたルールに従いフィードバック決定モジュール２２からそれぞれ送られる。
【００３１】
本発明の１実施例として研究のため実際に作成した実施例について説明する。図２はこの実施例におけるフィン型水中インタラクション装置を示す図である。また、図２は右足用インタラクション装置（１０−１Ｒ）の１構成例を示している。フィン２は一般的に使用されているストラップ式ダイビングフィンと同等のものを使用した。なお、簡素化のため、アクチュエータ１３、Ａ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）は割愛しフィン２の外部に備える構成としている。また、曲げセンサ（１２）からの出力は配線１６を、３軸加速度センサ（１１）からの出力は配線１５を通じてそれぞれ対応するＡ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）に接続される。左右それぞれのフィン２について３軸加速度センサ１基を足の甲部分に、単極性の曲げセンサ２基をそれぞれ手前方向用と足裏方向用としフィン２の裏部分に設置した。センサ類には防水処理としてシリコン素材で周囲を覆う処理を行った。また、手前方向用の曲げセンサ（１２−１）が外側に、足裏方向用の曲げセンサ（１２−２）が内側になるようにフィン２の先端から９ｃｍの位置に設置した配置した。これらのセンサによる情報は、Ａ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）を介してデジタル化され、有線でジェスチャ認識システムに送信される。より具体的には、これらのセンサによる情報は、マイコンボードを経由して、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）上で動作するジェスチャ認識システムに送信されるよう構成した。ジェスチャ推定機構２０は、各センサからの出力データを時系列データとして保持し、モデル化したルールに従い、どのジェスチャに属するかを推定するように構成した。マイコンボードとＰＣはＵＳＢケーブルで接続されており、相互に通信を行う。ジェスチャ認識システムは先述したようにＰＣ上で動作しており、Random Forestによる機械学習でジェスチャの認識を行う。
【００３２】
このように構築した水中インタラクションシステムにおいて、１０名の被験者を対象にいくつかのジェスチャを水中で実施し各センサの出力データの収集を行った。実験においてのジェスチャはあらかじめ設計したジェスチャを用いた。各ジェスチャデータは、先述した１０のパラメータについて０．０５秒間隔で常時取得・保持し、被験者がジェスチャを終えたとするタイミングの１秒後から遡って２０秒分をデータとして収集した。その結果、被験者自身による測定時間の平均は２．５０秒(標準偏差: １．７３秒) であり、冗長な時間を加えた３秒分の時系列データを利用することで、ジェスチャの認識は十分に行えることが認められた。そこで、被験者から得られた全ての時系列データについて、ジェスチャの終了時刻から遡って３秒分のパラメータを０．１秒間隔で保持するデータとして整形を行った。
【００３３】
次に、本実験例で構築したインタラクションシステムのジェスチャの認識精度を明らかにするため、上述した水中でのジェスチャデータに認識精度を検証した。認識システムの精度検証には10-fold cross validationを利用した。また、学習を特定のユーザに特化した場合の精度についても検討を行うため、全被験者のジェスチャを使用し学習を行った場合と、被験者ごとのジェスチャを使用し学習を行った場合の２条件について検証を行った。
【００３４】
このように構成されたインタラクション装置を用いた結果の１例として左足を下に踏み降ろすジェスチャ(平均時間Ｔｇ（ａｖｇ）: ０．９８秒、標準偏差：０．３１秒) における、各センサ値の全被験者間での平均値を図４に示す。図４の（Ａ）は左右のフィン２それぞれに備えられた３軸加速度センサ１１のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各加速度の平均値（重力加速度：Ｇ）を示す加速度データである。Ｒｘ、Ｒｙ、Ｒｚは右足側のフィンに搭載されたＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸の加速度データであり、Ｌｘ、Ｌｙ、Ｌｚは左足側のフィンに搭載されたＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸の加速度データである。また、図４（Ｂ）は、手前側方向、足裏側方向それぞれの曲げセンサ（１２−１、１２−２）の出力の平均値（センサ値：a.u.）を示す曲げデータである。Ｒｆ、Ｒｂはそれぞれ右足側の手前側方向、足裏側方向それぞれの曲げデータであり、Ｌｆ、Ｌｂはそれぞれ左足側の手前側方向、足裏側方向それぞれの曲げデータである。
【００３５】
ジェスチャの平均開始時刻（ｔ０）である、ジェスチャ終了時刻（ｔ１）の０．９８秒前から平均センサ値に注目すると、左足の加速度センサについてはジェスチャ開始時刻から終了時刻まで（期間（１））、曲げセンサについてはジェスチャ開始時刻から終了時刻の０．６秒前までにかけて（期間（２））値の変化が確認でき、動かしていない右足については値に明確な変化が見られない。このことから、フィン型デバイスによるジェスチャのセンシングは可能であるといえる。
【００３６】
また、３軸加速度センサの変化に比べ、曲げセンサの変化の方が大きくまた急峻に反応が表れていることがわかる。このことは、水中においては、３軸加速度センサよりも曲げセンサの方がよりジェスチャをとらえやすい傾向を示しているものと思われる。このことは、水中では、３軸加速度センサに代えて曲げセンサを利用すること、あるいは両者を併用することによって水中でのジェスチャをより精度よく認識できることを示唆している。
【００３７】
全被験者のジェスチャを対象とするケースと被験者ごとのジェスチャを対象とするケースについて認識システムの精度検証を行った。この結果、全ての被験者のジェスチャによる学習の認識精度は７２．３％（標準偏差：４．５％）であった。一方で、被験者ごとのジェスチャを使用した学習の認識精度は８３．８％（標準偏差: ８．１％）であった。ここで本実験例のフィン型インタラクション装置は、常に１人で装着し利用するため、個人ごとで認識ができれば十分である。したがって、被験者ごとのジェスチャによる学習の平均認識精度から本認識システムは概ね実用に耐えられることが分かった。
【００３８】
なお、インタラクション装置１０およびジェスチャ推定機構２０は、上述の例の他にさまざまに構成することができきる。たとえば、Ａ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）は、インタラクション装置１０に備えてもよいし、ジェスチャ推定機構２０に備えるように構成してもよい。また、ジェスチャ推定機構（ジェスチャ推定装置）２０は、インタラクション装置１０とともにフィン２に備えるように構成してもよいし、それぞれ独立して構成してもよい。各データ（Ｄ１〜Ｄ５、Ｄ１’〜Ｄ５’、Ｄ７）のやり取りは、有線による接続でもよいし、無線による接続でもよい。少なくともフィン２に備えた構成物とその外部との間でのデータのやり取りは無線による接続ができるように構成すればよい。
【００３９】
図２のような本事件例に示した、フィン２に曲げセンサ（１２）、３軸加速度センサ（１１）を備える場合は、曲げセンサ（１２）、３軸加速度センサ（１１）とＡ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）の間およびフィードバック決定モジュール２２からアクチュエータ１３への接続を無線とすればよい。また、フィン２に曲げセンサ（１２）、３軸加速度センサ（１１）、アクチュエータ１３、Ａ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）を備える場合は、これらの間の接続は有線で、Ａ／Ｄコンバータ（１４−１〜１４−５）とジェスチャ認識モジュール２１の間およびフィードバック決定モジュール２２からアクチュエータ１３への接続を無線とすればよい。
【００４０】
また、両極性の曲げセンサを使用できる場合には、図２に示す曲げセンサ１２−１、１２−２の配置位置に両極性のセンサを２つ配置すれば、より精度が向上したインタラクション装置を構成できる。
ジェスチャ推定機構２０はＰＣおよびソフトウェア（プログラム）で構成する例をしめしたが、これらは専用の装置を構成してもよいし、１つの集積回路として構成してもよい。
【００４１】
以上説明したように、本発明のフィン型水中インタラクション装置および水中インタラクションシステムはつぎのように構成されている。つまり、本発明のフィン型水中インタラクション装置は、ダイビングフィンと、少なくとも１以上のセンサとを備え、センサにより前記ダイビングフィンの動作を検出する。
【００４２】
また、本発明のフィン型水中インタラクション装置はセンサとしてフィンのしなりを検出する曲げセンサを備える。あるいは、本発明のフィン型水中インタラクション装置は、センサとしてフィンにかかる加速度を検出する３軸加速度センサを備える。さらに本発明のフィン型水中インタラクション装置はセンサの出力をＡ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ−ｔｏ−Ｄｉｇｉｔａｌ）変換するＡ／Ｄコンバータを有する。
【００４３】
本発明のフィン型水中インタラクション装置はセンサのセンシング結果によりジェスチャを推定し認識するジェスチャ推定装置を有するように構成してもい。さらにジェスチャ推定装置は認識されたジェスチャに対応したフィードバックデータを出力するモジュールを兼ね備える。
【００４４】
さらにまた、これらフィン型水中インタラクション装置を複数備え、ジェスチャ推定装置が、複数のフィン型水中インタラクション装置のセンサのセンシング結果によりジェスチャを推定し認識する水中インタラクションシステムを構成してもよい。さらにはフィン型水中インタラクション装置は、さらにアクチュエータを備え、アクチュエータが前記ジェスチャ推定装置が出力したフィードバックデータに応じた動作をするように構成してもよい。
【００４５】
本発明は、ダイビングフィンをインタラクション装置するため、水中での作業を妨げることなく、作業の自由度を低下させない。また水中でのジェスチャインタラクションを可能とする。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
水中でのジェスチャによるコミュニケーションを精度よく行う装置に適用可能である。
【符号の説明】
【００４７】
１Ａ、１Ｂ  ユーザ
２  フィン
１０、１０−１、１０−２  １対のインタラクション装置
１０−１Ｌ、１０−１Ｒ、１０−２−Ｌ、１０−２−Ｒ  インタラクション装置
１１  ３軸加速度センサ
１２、１２−１、１２−２  曲げセンサ
１３  アクチュエータ
１４−１〜１４−５  Ａ／Ｄコンバータ
１５、１６  配線
２０  ジェスチャ推定装置
２１  ジェスチャ認識モジュール
２２  フィードバック決定モジュール
１００  水中インタラクションシステム
【図１】
2017151640.tif 000003
【図２】
2017151640.tif 000004
【図３】
2017151640.tif 000005
【図４】
2017151640.tif 000006