情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

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磁力の異なるブロックを用いた種類の認識可能なブロック構造物認識システム
栁原 直貴1,a)

清 佑輔2,b)

志築 文太郎3,c)

概要：実世界の物体を操作することにより，コンピュータ内の仮想物体の操作を可能にするタンジブルユーザインタフェース（TUI）が提唱されている．その TUI の一つとして，LEGO のようなブロック型玩具を組み立てることによって 3D モデルの作成を可能にするブロック型 TUI が研究されている．我々は，磁気センサを用いた構造物認識システムである Tesla Blocks を用いて，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックの認識調査および磁力の強さが異なる 2 種類のブロックの認識調査を行った．認識調査の結果，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックの認識精度は 92.5%，磁力の強さが異なる 2 種類のブロックの認識精度は86.3%であり，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックまたは磁力の強さが異なる 2 種類のブロックを用いれば種類を認識できることがわかった．しかし，磁力の向きおよび強さが異なる 3 種類のブロックの認識精度は 45.5%であった．

を積み上げる操作に対応するため，ユーザはマウスおよびキーボードを用いる操作よりも容易に扱うことができる．
ブロック型 TUI を実現するにあたり，組み立てられたブロック（以降，構造物）を認識する必要がある．我々は，これまでに磁気センサを用いた構造物認識システムである

Tesla Blocks（図 1）を開発した [7], [8]．Tesla Blocks は，ブロックを置くことのできる土台内部に磁気センサを複数配置したハードウェアを用いて構造物を認識する．また，
図 1 Tesla Blocks．

ブロックを複数個置いた構造物の磁気センサの値は，各位置にブロックを置いた磁気センサの値の総和に等しくな

1. はじめにる．よって，Tesla Blocks はブロックを複数個置いた構造物も認識できる．しかし，これまでの研究においてブロッ

実世界の物体を操作することにより，コンピュータ内クの種類は 1 種類である．複数種類のブロックを認識できの仮想物体の操作を可能にするタンジブルユーザインタ

るようになれば，ユーザは色の異なるブロックを置くことフェース（TUI）が提唱されている（[1], [2], [3] など）．そができるようになりブロック型 TUI 上にて複雑な構造物の TUI の一つとして，LEGO のようなブロック型玩具をを容易に 3D モデリングできるようになる．

組み立てることによって 3D モデルの作成を可能にするブ

複数種類のブロックを認識させるため，我々はブロックロック型 TUI が研究されている（[4], [5], [6] など）．汎用に内蔵する永久磁石に着目した．磁力の向きおよび強さが的な 3D モデリングではマウスおよびキーボードを用いて異なる永久磁石を内蔵させたブロックを用いれば磁気セン物体を操作するため，ユーザは各操作の学習を必要とされサの値が変化するため，異なるブロックとして認識できるる．それに対し，ブロック型 TUI による 3D モデリングと考えた．ブロックの種類を増やせるかどうか調査するたでは実世界のブロックを積み上げる単純な操作が仮想物体

め，はじめに，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックの認123a)b)c)

筑波大学システム情報工学研究科
筑波大学情報メディア創成学類
筑波大学システム情報系
yanagihara@iplab.cs.tsukuba.ac.jp
sei@iplab.cs.tsukuba.ac.jp
shizuki@cs.tsukuba.ac.jp© 2020 Information Processing Society of Japan

識調査および磁力の強さが異なる 2 種類のブロックの認識調査を試みることにした．認識調査の結果，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックの認識精度は 92.5%，磁力の強さが異なる 2 種類のブロックの認識精度は 86.3%であり，磁236情報処理学会 インタラクション 2020
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力の向きが異なる 2 種類のブロックまたは磁力の強さが異なる 2 種類のブロックを用いれば種類を認識できることが

1B-15
2020/3/9(a)
a(b)
by(c)
czx

わかった．次に，磁力の向きおよび強さが異なる 3 種類のブロックの認識調査を行った．しかし，この認識結果は，45.5%と低い結果となった．より多くの種類のブロックの認識精度を向上させるため，土台内部に取り付ける磁気セN
1個
Sンサの個数，取り付け位置および方向による構造物の認識精度への影響を調査する必要がある．

2. 関連研究
これまでにも，構造物を認識するための手法，および，永久磁石と磁気センサを用いたインタラクション技術の研

図 2

S
N 1個

N
S 2個

本実験に用いた 3 種類のブロック．a: N 極が y 軸正方向の永久磁石を 1 個内蔵したブロック．b: S 極が y 軸正方向の永久磁石を 1 個内蔵したブロック．c: N 極が y 軸正方向の永久磁石を 2 個内蔵したブロック．

究が多数行われている．
研究が盛んに行われている．Kadomura ら [12] の MagNail2.1 構造物を認識するための手法

は，指に取り付けられた永久磁石の磁気をスマートフォン

ブロック型 TUI の研究における構造物認識手法として，の 3 軸磁気センサを用いて計測する．この磁気計測に基ブロックに電子回路を内蔵する手法が研究されてきた．

づいて認識された指および把持の状態は，ペイントアプリ

Anderson ら [4] は，マイクロコンピュータを内蔵したブケーションやメニュー表示アプリケーションに利用される．

ロックを用いて構築された構造物を認識するシステムを作

さらに，McIntosh ら [13] は，指に取り付けられた永久磁石製した．このシステムは，マイクロコンピュータ同士の電とモバイル端末内の 3 軸磁気センサを用いることによって，気通信により構造物認識を行う．マイクロコンピュータ同モバイル端末周辺におけるインタラクションを可能にした．

士の電気通信はブロック間の金属コネクタを介して行わ

これに加えて，モバイル端末背面に取り付けられたコイルれる．Ando ら [9] の提案したシステムである StackBlockを用いることによって，指先へ振動フィードバックを与えは，直方体の 6 面すべてに赤外線 LED およびフォトトラることも可能である．Hwang ら [14] が提案した MagGetz

ンジスタを格子状に敷き詰めた積み木を用いる．このシスは，モバイル端末の操作を行うための永久磁石を取り付けテムにおける積み木を用いた構造物の認識は，積み木同士たウィジェットである．このウィジェットへの操作は，モの赤外線を用いた光通信に基づく．また，Hsieh ら [10] はバイル端末内の 3 軸磁気センサを用いた磁気計測によってRFID を内蔵したブロックと RFID リーダを用いたタンジ認識される．また，MagCubes [15] は，MagGetz と同様の

ブル 3D モデリングシステムである RFIBricks を提案した．

システムを用いたブロック型 TUI であり，モバイルインタカメラを用いて撮影された構造物の映像から構造物を認ラクションに用いられる．Zheng ら [16] の Mechamagnets

識する手法が研究されてきた．Baudisch ら [5] の Lumino

は，物理インタフェースの内部に永久磁石を装着することは，グラスファイバとマーカによって構成されたブロックによって，物理インタフェースを操作するユーザに対してを使用して作製された構造物を認識する．システムは構造触覚フィードバックを与える手法である．この物理インタ

物を机の下のカメラから撮影し，構造物底面のマーカの見フェースへの操作は，磁気センサを用いた磁気の変化の計え方から積み上げられたブロックの高さを認識している．

測により認識される．

また，Miller ら [6] および Gupta ら [11] のシステムは，深度カメラを用いて構造物を認識している．
一方で，Tesla Blocks は，永久磁石を内蔵した単純な構造を持つブロックを用いる．また，磁気計測に基づいた構造物認識により，3D モデリングのためのブロック型TUI を実現している．さらに，これまでに開発した Tesla

一方，Tesla Blocks は永久磁石を内蔵したブロックと 3軸磁気センサを用いたブロック型 TUI である．このシス
テムは 3D モデリングのために，磁気計測に基づく構造物認識を行う．

3. 実験

Blocks [7], [8] に用いられたブロックに加え，今回は磁力のブロック型 TUI にて認識可能なブロックの種類を増や異なるブロックを用いることによって，複数種類のブロッすため，我々は，N 極が y 軸正方向の永久磁石を 1 個内蔵クを用いた構造物の認識を行う．

したブロック（赤ブロック，図 2a），S 極が y 軸正方向の永久磁石を 1 個内蔵したブロック（緑ブロック，図 2b），お2.2 永久磁石と磁気センサを用いたインタラクション技術

よび N 極が y 軸正方向の永久磁石を 2 個内蔵したブロッ永久磁石と磁気センサを用いたインタラクション技術のク（青ブロック，図 2c）を用いて調査した．ここで永久磁
石の向きは，y 軸を中心としてブロックを回転させても磁© 2020 Information Processing Society of Japan237

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ブロック

(A)
A

構造物認識ソフトウェア
データの送信データ受信ソフトウェア

3軸磁気センサ 16個デジタル値取得

磁気データ送信（16個の磁気センサの値）

円筒型固定具マイクロコンピュータ

図 5(B)
B

永久磁石

永久磁石の固定方法．

磁気センサZX

ハードウェア

構造物認識ソフトウェアの実装には Unity（2019.2.14f1）
を，データ受信ソフトウェアの実装には Ruby（2.3.7p456）を用いた．構造物認識ソフトウェアの実装には，Tesla

Blocks [7], [8] の認識アルゴリズムを用いた．本実験のシステムは，125 msec ごとに 16×3（=48）個の磁気センサ値（以降，磁気データ）を取得する．また，Tesla Blocksのハードウェア上にて磁気センサの検出レンジを調整す
図 3 本実験に用いたシステム構成．A: 本実験に用いたシステム．

B: 土台の内部のハードウェア．ハードウェアには 16 個の 3軸磁気センサが内蔵されている．

ることができる．設定可能な検出レンジは 8 種類（それぞれ ±0.09 mT，±0.13 mT，±0.19 mT，±0.25 mT，±0.40mT，±0.47 mT，±0.56 mT，および ±0.81 mT の範囲，以降，検出レンジ 1–8）ある．検出レンジ番号が大きいほど，構造認識ソフトウェアは長い距離の磁気データを検出できるようになるが微細な磁気データの変化は検出できな
くなる．シリアル通信により，各磁気データはマイクロコンピュータから PC 内のデータ受信ソフトウェアに送信される．データ受信ソフトウェアから受け取った各磁気データは，構造物認識ソフトウェアに送信される．学習データ
として 1 つの構造物に対して各レンジごとの 8 セットの磁気データ（16×3×8=384 個の磁気センサの値）が保存される．

3.2 予備調査：1 種類のブロックの認識調査
はじめに予備調査として，1 種類のブロックを用いて認
図 4 Tesla Blocks にてブロックを複数種類認識している様子．

識調査を行った．

3.2.1 設計
気センサの値が変化しない方向に固定した．本節にて，実験の詳細および結果を述べる．

ブロックの配置条件は，幅および奥に 2×2（=4）とし，学習データは各位置に一つブロックを置いた時のデータ（計 4 箇所）とした．4 箇所の各位置それぞれにブロック

3.1 実験装置を置く場合と置かない場合の 24（=16）個を，本実験の認

本実験に用いたシステムを図 3A に示す．また，Tesla

識対象の構造物とした．認識精度は，測定した構造物のブBlocks 上にてブロックを複数種類認識している様子を図 4

ロックの位置が実際の構造物と完全に一致した場合のみ認に示す．ブロックを置く土台の内部のハードウェアには，識したとみなし算出された．

16 個の 3 軸磁気センサが 4×4 の格子状に配置されてい

3.2.2 手順る（図 3B）．我々は，ブロックとして，市販の 2×2 LEGO

まず，赤ブロックのみを用いた認識調査が行われた．調

Duplo ブロックを使用した．永久磁石を固定するため，ブ査は，学習フェーズ，認識フェーズの順に行われた．学習

ロック内部に永久磁石が埋め込まれた円筒型固定具を取りフェーズでは，図 6a に示される配置条件（計 4 箇所）にブ付けた（図 5）．また，ブロックに内蔵される永久磁石としロックを置いた時の磁気データを取得した．認識フェーズて，磁束密度 220 mT のネオジム永久磁石を使用した．

では，構造物の全てのパターンにて磁気データを測定し，© 2020 Information Processing Society of Japan

238

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なった．

a(a)

3.4 調査 2：磁力の強さが異なる 2 種類のブロックの認(b)b

識調査
次に，磁力の強さが異なる 2 種類のブロックを用いた認識調査を行った．

c(c)3.4.1 設計
本調査には，磁力の強さのみが異なる赤ブロックと青ブロックの 2 種類を用いた．ブロックの配置条件は，幅およ

図 6

学習フェーズにて学習した構造物．a–c: 各ブロックの配置

び奥に 2×2（=4）とし，学習データは 2×2×2（=8）箇所

条件．とした．4 箇所の各位置それぞれに 2 種類のブロックをそれぞれ置く場合と置かない場合の 34（=81）個を，本実験

構造物認識ソフトウェアにて認識させた．赤ブロックのみの認識対象の構造物とした．認識精度は，測定した構造物を用いた認識調査の完了後，緑ブロックのみおよび青ブのブロックの位置が実際の構造物と完全に一致した場合のロックのみを用いた認識調査も同様の手順にて行われた．

み認識したとみなし算出された．

3.2.3 結果

3.4.2 手順

各認識調査の結果を図 7A に示す．一つ以上の検出レン調査は，学習フェーズ，認識フェーズの順に行った．学ジが正しく認識した場合の各ブロックの認識精度は 100%

習フェーズでは，図 6a および図 6c の各位置（計 8 箇所）にであった．赤ブロックの認識精度は，検出レンジ 5 以上がブロックを置いた時の磁気データを取得した．認識フェー100%となり，平均 90.6%となった．緑ブロックの認識精度

ズでは，構造物の全てのパターンにて磁気データを測定し，は，検出レンジ 1 以外が 100%となり，平均 99.2%となっ構造物認識ソフトウェアにて認識させた．

た．青ブロックの認識精度は，検出レンジ 8 のみ 100%，検3.4.3 結果

出レンジ 2 以下が 50%以下となり，平均 66.4%となった．

各認識調査の結果を図 7B に示す．一つ以上の検出レンジが正しく認識した場合の認識精度は 86.3%となり，検出3.3 調査１：磁力の向きが異なる 2 種類のブロックの認
識調査
次に，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックを用いた認

レンジ 4 の時もっとも高い精度（70%）となった．また検出レンジ 4，検出レンジ 5 以外の認識精度が 20%以下と低い結果となった．

識調査を行った．

3.3.1 設計
本調査には，磁力の向きのみが異なる赤ブロックと緑ブロックの 2 種類を用いた．ブロックの配置条件は，幅およ

3.5 調査 3：磁力の向きおよび強さが異なる 3 種類のブロックの認識調査
最後に，磁力の向きおよび強さが異なる 3 種類のブロッび奥に 2×2（=4）とし，学習データは 2×2×2（=8）箇所

クを用いた認識調査を行った．とした．4 箇所の各位置それぞれに 2 種類のブロックをそ

3.5.1 実験設計

れぞれ置く場合と置かない場合の 34（=81）個を，本実験

本調査には，赤ブロック，緑ブロック，および青ブロッの認識対象の構造物とした．認識精度は，測定した構造物

クの 3 種類を用いた．ブロックの配置条件は，幅および奥のブロックの位置が実際の構造物と完全に一致した場合のに 2×2（=4）とし，学習データは 2×2×2（=8）箇所としみ認識したとみなし算出された．

た．4 箇所の各位置それぞれに 3 種類のブロックをそれぞ

3.3.2 手順

れ置く場合と置かない場合の 44 （=256）個を，本実験の調査は，学習フェーズ，認識フェーズの順に行われた．

認識対象の構造物とした．認識精度は，測定した構造物の学習フェーズでは，図 6a および図 6b の各位置（計 8 箇

ブロックの位置が完全に一致した場合のみ認識したとみな所）にブロックを置いた時の磁気データを取得した．認識し算出した．

フェーズでは，構造物の全てのパターンにて磁気データを3.5.2 実験手順測定し，構造物認識ソフトウェアにて認識させた．

3.3.3 結果

学習フェーズでは，図 6 の各位置（計 12 箇所）にブロックを置いた時の磁気データを取得した．学習フェーズ終了

各認識調査の結果を図 7B に示す．一つ以上の検出レン後，認識フェーズに移行した．認識フェーズでは，構造物ジが正しく認識した場合の認識精度は 92.5%となり，検出の全てのパターンにて磁気データを測定し，構造物認識ソ

レンジ 4 の時もっとも高い精度（70%）となった．また検フトウェアにて認識させた．

出レンジ 5 以上の場合，認識精度が 30%以下と低い結果と© 2020 Information Processing Society of Japan239

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(a)

(B)
B 100

(c)

(b)

80

認識精度（％）

認識精度（％）

80
6040200(C)
C 100

調査1
調査2

123

456

検出レンジ番号

図 778all

6040200

調査380

認識精度（％）(A)
A 100

1B-152020/3/9123456

検出レンジ番号78all6040200123456

検出レンジ番号78all

磁力の異なるブロックを組み込んだ構造物の認識結果．all は 1 つ以上の検出レンジが正しく認識した場合の認識精度の結果を示している．A: 1 種類のブロックの認識調査の認
識結果．B: 磁力の向きが異なる 2 種類のブロックの認識調査および磁力の強さが異なる

2 種類のブロックの認識調査の認識結果．C: 磁力の向きおよび強さが異なる 3 種類のブロックの認識調査の認識結果．

3.5.3 結果
各認識調査の結果を図 7C に示す．一つ以上の検出レンジが正しく認識した場合の認識精度は 45.5%となり，全ての検出レンジの認識精度が 20%以下と低い結果となった．

4. 議論
本実験において，磁力の強さが異なる 2 種類のブロックを用いた場合，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックを用いた場合と比較して，認識精度が落ちるという結果が得られた．これは，実験時に取得した磁気データのオーバフローが原因と考えられる．磁気センサは検出レンジの範囲外の磁力に対し，オーバフローした値を返すため，正確な磁気データを取得することができない．また，図 7B より，検出レンジ 6–8 を用いた認識は，調査 1 および調査 2 のいずれも精度が低い．これは，検出レンジの範囲が広く，微細な磁気データの変化に対応できないことが原因と考えられる．さらに，調査 1 および調査 2 のいずれも検出レンジ4 の認識精度は 50%以上であったにも関わらず，調査 3 では他の検出レンジと同程度の認識精度であった．これらの5. まとめ
磁気センサを用いた構造物認識システムである TeslaBlocks を用いて，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックの認識調査および磁力の強さが異なる 2 種類のブロックの認識調査を行った．認識調査の結果，磁力の向きが異なる 2種類のブロックの認識精度は 92.5%，磁力の強さが異なる

2 種類のブロックの認識精度は 86.3%であり，磁力の向きが異なる 2 種類のブロックまたは磁力の強さが異なる 2 種類のブロックを用いれば種類を認識できることがわかった．
しかし，磁力の向きおよび強さが異なる 3 種類のブロックの認識精度は 45.5%と低い結果であった．
今後，認識精度を向上させるため，永久磁石の磁力，磁気センサ（個数，取り付け位置および方向），および検出レンジによる構造物の認識精度への影響を調査する．
参考文献
[1]

問題を解決するために，システムに適した永久磁石の磁力，および，磁気センサの検出レンジを調査する必要がある．
本実験における認識結果は，1 つ以上の検出レンジにて正しく認識された場合，認識したとみなしていた．しかし，[2]

現状のシステムには，正しく認識した検出レンジを判別する方法がない．今後は，近い距離にあるブロックに対しては番号が大きい検出レンジ，遠い距離にあるブロックに対しては番号が小さい検出レンジを採用する手法を検討する．

[3]

本実験では，過去の研究において作製された Tesla Blocksのハードウェアを用いた．このハードウェアにおいては，16 個の磁気センサが土台の中心付近に配置され，それぞれ上向きに固定されている．今後は，磁気センサの個数，取り付け位置および方向による構造物の認識精度への影響を調査する．

© 2020 Information Processing Society of Japan[4]

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