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kçã~I=fï~í~=W=?mêÉëÉåí~íáçå=çÑ=jìäíáéäÉ=aáãÉåëáçå~ä=sçäìãÉ=a~í~=Äó=~=S=alc=ÑçêÅÉ=Çáëéä~ó?ImêçÖêÉëë=áå=eìã~å=fåíÉêÑ~ÅÉI=======sçäKP=IééKNNNJNOMI=NVVQ

1/10

フォースディスプレイを用いた高次元ボリュームデータの力覚表現
野間 春生*（筑波大学

岩田 洋夫
構造工学系）

Presentation of multiple dimensional volume data by 6 DOF force display
Haruo Noma
Hiroo Iwata
Institute of Engineering Mechsnics, University of Tsukuba
Tsukuba,305 Japan
Abstract: This paper describes a new method of representation of volume data with hapticalsensation. Recently the volume visualization is often used for analyzing a large number of data.
However volume visualized image uses color or intensity of pixel, thus it is hard to display highdimensional volume data. We proposed to give force feed-back to volume model in several
way. And then we constructed test virtual volume model with force feed back by force display
system. The performance of the model was exemplified in volume classification ask.
Key words : volume visualization, parallel manipulator, virtual reality, haptic sensation, force
display;

1. 序文
人間には一括処理困難な大量の数値データを計算機によって視覚化し、計算機には判断しきれない状況から人間が意味のある解釈を引き出す、人間と機械双方の適切な分業がボリュームビジュアライゼーション( V o l u m e
Visualization:以下VV)技術として実用化されてきた。 [1][2]シミュレーションや計測によって得られた多次元空間分
布データを効率良く処理するためにVVが有効なツールとして機能するには、目的とする情報をデータ集合より的確に抽出し、効率良く視覚情報に変換することが求められる。しかし、従来のVVではデータの表現手段が平面の画像情報に依存し、(1)空間の１点に表示できる情報
がごく低次元に限定される、(2)奥行情報が失われるため
後方の情報が隠蔽される。(3)３次元形状の再生がユーザーの想像力に依存する。などの限界が挙げられる。このため、流れ場などの空間ベクトルデータや高次元のデータを視覚情報のみで表示することは困難が伴う。
先に挙げたVVの情報提示能力限界は、ユーザーイン
タフェースが一般的なグラフィック端末とマウスによる
ごく限定された物である点により、これまで数多く研究されてきた人工現実感(VR)の数々のデバイス [3][4][5]を応用
すれば、VVの概念を一歩進めて、情報の提示手段を視覚以外の感覚情報に拡大することを考えることが考えられる。VRシステムの多くが、疑似３Dディスプレイをはじめとする各種感覚チャネンルへの入力装置と空間ポインタを装備しており、従来のVVにおいては間接的な画像表示のみであったデータに対して、VRシステムでは直接干渉可能となり、干渉の結果を視覚とは異なる特性の感覚チャンネルを介して提示可能である。
本研究では、我々の開発したフォースディスプレイ
システムの力覚提示機能を利用し、多次元ボリューム
データの力覚を付加した能動的提示手法としてVolume
Haptization技術を提案する。視覚に力覚を付加することで、力覚６次元に対する情報提示能力を得られる。これ
は単に情報提示次元が増えるにとどまらず、グローバルな感覚器である視覚とローカルな感覚器である力覚の質的な差が相乗効果をもたらすことが期待される。たとえば、与えられた複雑な情報をまず視覚で全体構造を把握し、次のステップで対象部分を指先の触覚によって、まさに手探りで探索するといった手法が考えられる。
VVと同様に、VHの課題として適切な表示手法の選定といった問題が挙げられる。力感覚６自由度は、３自由度が力ベクトル、もう３自由度が捻りベクトルに相当
し、それぞれを妥当なデータを反映させねば、視覚以上に混乱を招くことになる。設計方針として、物理量を力に変換する方法を、既存の物理現象に見合ったメタファーによって記述したり、関連の強さによって提示*現在

ATR通信システム研究所

チャンネルをまとめることなどを検討している。

2/10

本論文では、まず開発したフォースディスプレイシ

HMDは、液晶モニターを２個使用して両眼立体視がステムについて解説し、次に利用者を含めたパフォーマ可能なものを製作した。光学系の構成はレンズと鏡を用ンスの評価実験について、最後にシミュレーションにいた典型的なものであるが、撮像側で左右反転映像を生よって生成したボリュームデータの探索実験について報成し、HMD内部には反射鏡を各１枚を配置するだけで告する。

あり、光学系の簡略化を実現している。表示面には4inchモニターを使用しており、仮想空間の視野角は水平2 フォースディスプレイシステム

方向で39度、垂直方向で30度、重量は約1.5kgである。
擬似的な全天周仮想空間映像を生成するには、利用者頭部の位置と姿勢のデータを計測する必要がある。多2.1 システム構成
本研究で使用したフォースディスプレイの構成をくのVR装置では、磁気的なセンサーが広く用いられてFig.1に示す。このシステムでは作業者に対して、反力情

いるが、このシステムのように磁気的ノイズが避けられ

報は６自由度のパラレルマニピュレータで、視覚情報はない状況では、計測データの精度が期待できない。従っHMDによってそれぞれ提示している。使用している計て、本システムでは、頭部姿勢計測のために６軸のゴニ

算機は、I/Oを管理するPC ( NEC PC-9801RA )、および、

オメーターを採用した。リンク機構のために可動範囲やモデルの管理とCGの生成を行うグラフィックワークス

慣性などの面で欠点があるが、このシステムで目的とすテーション(SGI-Indigo2)である。各計算機間は RS232C(

るデスクトップ上での作業領域での精度の高い計測と可38400bps )で接続されている。

動範囲は確保されている。

作業者右手の動作入力と反力提示をおこなうパラレ

基本的な処理の流れについて解説する。作業者はパルマニピュレータ(Fig.2)は、６個の小型DCモーターを用

ラレルマニピュレータ頂部の球状グリップを右手で握いた小型な機構でありながら、構造的な対称性から各軸り、このグリップを介してシステムに対して動作入力を方向に均等な可動範囲と反力を実現している。上部ス

行い、同時に操作反力を受ける。作業者の頭部の位置姿

テージの三角形の一辺が110mm、平行リンクの一辺が勢、および右手の位置データは、I/Oを管理するPC-9801

75mmで、可動範囲は直径300mmの半球殻内になる。ま

によって計測されEWSに送られる。EWSのUNIX環境でた、生成できる力は、モーター１つ当たりの最大消費電は、各サブプロセスを管理するメインプロセスと、画像力が約6 w で、最も効率の良い姿勢で、力で上方に情報を構成するCGプロセスが起動している。メインプ

16.6N、モーメントで1.54Nmとなっている。力学的な構

ロセスは計測データと環境定義情報から環境を更新す

成は後述する。

る。干渉の結果は、反力情報がPC-9801を介してパラレ
ルマニピュレータに反映され、視覚情報はCGプロセス
によって更新される。現在のシステムではメインプロセ

Image Generator Subsystem

CCD
CameraUnit

スの更新サイクルは約50Hzであり、CGサブプロセスは

6 D.O.F
Goniometer

モデルの複雑さの程度にも依存するが、約20Hz以上を

HMD
Left

Right

IRIS Indigo2

RS232C

Parallel
Manipulator PWM
PC9801RA

PIO
A/D

Tactile Input and Reaction Force Generator Subsystem

Fig.1 Overall configulation of the system

Photo. 1 Overall view of the system

3/10

p:
L:
T:
M motor)i :(M
L offset:
F i:
h i:
b i:
i,j,k=0,1,2:確保できる。Photo.1にシステムの利用中の様子を示す。
2.2 パラレルマニピュレータの力学特性
パラレルマニピュレータに任意の静的な反力を生成するための処理について解説する。前述のように、生成可能な最大反力が16.6Nに対し、各モーターによる総荷重が4.7Nであり、重力の影響が無視できない。したがっ

グリップの位置ベクトル
グリップへの力ベクトル
グリップへのモーメントベクトル
モーター荷重による補正項
構造部材荷重による補正項
Hiにおける力ベクトル
Hiにおける位置ベクトル
Biにおける位置ベクトル
リンク番号て、以下の計算過程において重力を考慮した補正を行式(1)は、トップステージにおける力の釣合、式(2)はう。また、最大出力値が姿勢に大きく依存することか

モーメントの釣合、式(3)は各リンク毎にBkBj軸について

ら、全可動範囲内で出力が飽和しない領域と最大出力をのモーメントの釣合条件をそれぞれ満たす。この方程式
L offset項は、重力によるモーター自身の中で、(M
M motor)i、L

決定する必要がある。
パラレルマニピュレータ上のグリップ部に任意の反の荷重とトップステージの荷重の補償項である。この連

T )を出力するためには、まず反力と捻りモーメント(LL ,T

立方程式から算出されたFiを各モータートルクに変換す

力を満足させるように、拘束条件から頂部三角計の各頂る。この際にも、平行リンクの回転軸周りに適切なモーF i )を算出し、次にリンク毎に軸点での出力値(HH i 点でのF

ター荷重の補償を行っている。
この補償の効果をみるために式(4)で表わされる理想トルク値に変換する。以下に第一段階での拘束条件に関的なバネを定義し、シミュレーションを行う。バネの一する方程式を示す。

端点をマニピュレータ底部中央に、他端点をグリップにに固定したモデルを設定し、垂直方向の反力をデジタル
2

L + L offset = ∑ Fi

メーターによって計測した。

(1)

F=k×x

i=0

2

T = ∑ [(hi − p) × Fi ](2)

 (bk − bj )
Fi ⋅ 
× (hi − bj ) = (M motor )i bk − bj


(3)

i=0

F:
K:
X:

( 4)
操作反力
バネ定数
伸び

バネ定数を61N/mとた計測の結果をFig.3に示す。実線はモデルから算出した理想値を表わしている。補償が有効に働いており、力学モデルが正確に反映されていることがわかる。

H1

F1

(L,T)
P

H0

uncompensatedcompensated

7.0

H2

6.0
5.0

F0
B2

F2

Force(N)

Y

B0
Z

4.0
3.0

X
2.0

motor0

B1

Mmotor2

1.0
0.0

0

0.02

0.04

0.06

0.08

Length(m)Fid. 2 Mechanical configulation of the parallel manipulator

Fig.3 Spring Simulator

0.1

0.12

4/10

2.3

有効可動範囲位置の３変数について探索するモデル(model-A) (b)結合

平行リンクの特性から、姿勢に応じて最大出力が変部分を棒状の剛体と定義して、４本のバネによって支持化する。グリップをマニピュレータ中央鉛直軸上で、可され、位置と姿勢５変数について釣合状態を探索するモ

動範囲内の最高位置と最低位置においた際に出力可能な

デル(model-B)の２種類を想定する。

最大値はそれぞれ16.1N、8.4Nとなり、ほぼ２倍の差をこの実験では、バネの各端点が結合する点をマニもつ。このため、適当な範囲内での最小の出力値を、そピュレータのグリップ部に設定し、作業者が直接この点のエリア内での最大値として正規化する手法をとる。計を操作して力学的な釣合点を求める。バネの力学モデル

測の結果マニピュレータの鉛直中央軸を中心として、半を式(5)に示す。

F = ∑ Di ⋅ ni ⋅ V + ki ⋅ ( X − X 0i − li ) ⋅ ni

径50mm、高さ60mmの円筒内において、各軸方向に最大値を力で6.9N、モーメントで1.1Nmを確保できる。このiで実験を行っている。

2.4

(5)

ni = (X − Xi ) X − Xi

領域を有効可動範囲とし、以下の実験ではこの領域内部
F:
V:
X:
X 0i:
l i:
D i:
k i:

バネシュミレータによる動作確認実験

前項までに個々にまとめた装置全体の動作を確認するため、複数バネの釣合点を探索する問題を取り上げ

結合点への合力
結合点の速度ベクトル
結合点の位置ベクトル
i番目のバネの固定点の位置ベクトル
i番目のバネの自然長i番目のバネの粘性係数
i番目のバネのバネ定数る。実験モデルは複数のバネからなる力学系であり、一被験者に提示する力学モデルは、Model-Aでは各バネ端を空間に固定し他端をすべて一点に結合するように空から生成される反力のみ、Model-Bではさらに剛体への間に配置する。すべてのバネの端点が自由回転端ならば接続条件から算出される捻りモーメントを加えて提示す

この結合点は必ず空間内の１点にて力学的に釣合い、適る。実験ではバネ定数11.5N/mとした。

切な粘性項をもたせれば釣合点にて停止する。この釣合実験ではモデルから得られる反力情報を、力覚と視点はバネ定数のみによって決定されるが、バネの本数が覚それぞれに提示を行う。力覚による情報提示は先に求増えれば代数的に解を求めることが困難になり、有限要

めた出力値をそのままマニピュレータから提示し、視覚素法などの近似的な手法をとる。この実験ではフォースによる提示は各ベクトルと系の弾性エネルギーをFig.5にディスプレイによって仮想空間に力学モデルを実現し、示すように仮想空間の映像に重ねて表示する。実験は反ユーザーが反力と画像情報によって釣合い位置を探索す

力情報の提示手法ごとに、力覚と視覚の両手法を利用する行動を通してシステムの動作確認を行う。

る(V+F)モード、視覚手法のみ利用する(V)モード、力覚

実験対象としたモデルはFig.4に示すように難易度を手法のみの(F)モードの３条件について行う。被験者５考慮して (a)結合部分を点と定義しバネ３本からなる、名について、各条件毎にバネの初期位置を変えながら10

M
F
X02

F

k0,l0,D0

Fp1

X01
X

Xp2
Fp2
X

X00

X00

k0,l0,D0

Xp1

X01

Model-A

Fig.4 Spring Model

Model-B

X03

X02

5/10

EnergyBar
MonentVector

model

V+F

V

F

Model-A
Model-B

0.55
7.23

1.1
11.18

3.13
12.8

Min of Energy

46.3
144.5
(mJ)

Fig.6 Error of elastic energy

Force
Vectorれて提示されないためと考えられる。
さらに探索行動に要した時間に関する結果をモデル
毎にFig.7に示す。これらから、力覚が付加されるモード
で探索時間が短縮化されている点と、処理すべき情報量が増加しているにも関わらず、Model-Aに対するModel-

Fig.5 Sample view of virtual space

Bでの探索時間の増加が力覚付加モードでは小さい点から、力覚情報による高次元データの効率の良い処理能力試行を行う。探索開始の初期位置は固定し、探索の完了が期待される。

は被験者の主観的判断による。
計測は探索行動終了時の弾性エネルギーと探索に要した時間に関して行った。エネルギーに関する結果を

3. Jnd測定実験

Fig.6に示す。右端のコラムが近似解より得られたモデル
3.1 実験目的の最小弾性エネルギーであり、探索終了時のエネルギー

本研究ではフォースディスプレイを使って、高次元との平均残差を実験条件毎にまとめた。残差は十分に小の複雑なデータを効果的に処理するツールの実現を目指

さく、全モードにおいて力学的に探索が十分完了していしている。大量の情報を効率良く提示するためには、人ることがわかり、試作したフォースディスプレイによる間の感覚に応じたフィルター処理が必要であり、それら

力覚情報と視覚情報の同時提示機能が良好に働いているのフィルターの特性を決めるためにシステムを含めた感ことが分かる。

覚チャンネルのパラメータが必要になる。ここでは、試また、探索精度がエネルギー残差と関連深いと考え作フォースディスプレイによって表示される情報の認識れば、(V+F)＞(V)＞(F)モードの順で精度が高い。これは能力、つまりユーザーの感覚のモデルパラメーターの一

力学的手法のみのFモードでは収束位置付近での微細なつである刺激の弁別能力について着目した。

反力情報がマニピュレータの機械的摩擦によって相殺さ

V+F
V
F

20

Completion time (sec)Completion time
time (sec)(sec)
Completion

25

15
10
5
0
A

B

C
Subject
Model-AD

E

Model-B
Fig.7 compliention time

6/10

心理計測(Psychometry)[6]の分野では、ある刺激に対す

標準刺激には、力で2.3N,4.6N,6.9N、モーメントでる感覚の弁別精度をJnd(最小可知差,Just Noticeable Differ-

0.37Nm,0.74Nm,1.1Nm をとる。これは、フォースディス

ence )と呼ぶ。これは２つの等しい強度の刺激を与え、プレイで呈示可能な最大出力から決定した。比較刺激の一方の刺激を徐々に強くしてゆき、やがて双方の刺激が刻みは、各標準刺激に対して確実に知覚しえる刺激を計

異なることが知覚されるようになったときの双方の刺激測した予備実験を参考に、標準刺激の前後に７段階設定

量差によって定義される。Jndを計測するための心理測

し、それぞれに10回の試行で、合計70試行をランダムに定法は各種提案されていおり、測定対象の状況に応じて呈示した。被験者は比較的パラレルマニピュレータの操適当に選ぶ必要がある。以下では、反力とモーメントに作に習熟した者を、6名に関して行った。

関してそれぞれ強度の弁別能力と方向の弁別能力につい結果と考察て計測を行った。

恒常法においては、被験者の刺激に対する回答が正
規分布的な確率で近似されると仮定されており、この仮

3.2 強度の弁別域測定実験

定を元に回答の確率からJndを決定する。被験者の回答

実験環境と手順を、反力強度のJnd計測は、被験者に対して手前方向に向
かう力の強度と鉛直軸方向を回転軸とするモーメントの

弱い

を0 とし

と答えた確率90%のデータに関して一次回帰をとった。結果をFig.8-する恒常法では、試行回数が増えるために被験者の負担

a,b に示す。横軸は標準刺激を、縦軸はJndを表わす。全が大きくなる欠点があるが、被験者の回答の作為性を排体でJndの平均値をとると、力で0.15N、モーメントで除できるため、計測の精度が高められることが期待され0.049Nmとなる。

る。

Weber-Fechnerの法則より標準刺激の強度とJndの間にフォースディスプレイによって力が完全に呈示可能相関が出ることが期待されたが、今回のデータからは明な空間を刺激呈示領域とし、被験者の体前で、動きを疎

確には読み取れなかった。平均値は、最大出力に対して外しないような位置に配置する。この領域を左右均等に力で1/50、モーメントで1/35の大きさであり、この試作

分割し、被験者から向かって左側の領域に標準刺激を、システムによる絶対的な力の分解能がこの程度になるこ

右側の領域に比較刺激を呈示する。実験において、被験とがわかる。心理計測などでなされている、分銅を用い者は変化しない標準刺激に対して、毎回ランダムに変化た純粋な挙重感覚の計測では J n d が数g f とされている、の３通りが、その倍以上の結果が計測されたことに対しては、マの回答を行うように指示されている。

0.1

0.3
Subject-A
Subject-C
Subject-B

0.25

Subject-D
Subject-E
Subject-F

Subject-A
Subject-B
Subject-C

0.08

Jnd (Nm)

0.2
Jnd(N)

強いる。実際の計測では、回答の確率曲線の確率が10% 〜

対してランダムに刺激を与え、その回答を統計的に処理

弱いを0.5と、

義より確率が75%となる比較刺激と標準刺激との差となして決定した。測定方法には恒常法を採った。被験者に同じ同じとき、確率は50%となることが期待される。Jndは、定激呈示領域と、計測時における被験者の作業負担を考慮

強い

を1、

を算出する。理想的には、比較刺激が標準刺激に等しい

強度について実験を行った。これは、試作システムの刺する比較刺激が、強いて加算し、これより各比較刺激に

0.15

Subject-D
Subject-E
Subject-F

0.06
0.04

0.1

0.02

0.05

0

0
2

3

4

5

6

7

0.2

Refarence(N)

0.4

0.6

0.8

Refarence(Nm)(a)Force vector(b)Momentum vector
Fig.8 The Jnd of percepting in power

1

1.2

7/10

ニピュレータによる動きの拘束や機械的な摩擦などが影た。

響しているものと思われる。また、計測時に特に動くこ初期刺激の方向は、力およびモーメントの両方で、とを制限していなかったため、被験者たちは頻繁に力の被験者に対し水平面内右手方向にとり、仰角方向（S方

方向に手を動かし両者の比較を行っていた。これは、静向）と水平面内での回転方向（R方向)の２方向に変化さ

止して絶対的な力を感じるというよりも、むしろ動かすせていった。変化量の刻みは、予備的に行った同様の実ことによって対象の応答の変化を感じることで比較を験から経験的に決めた。また、方向弁別に刺激の強度も行っていたのではないかと推察される。

影響してくると予測し、それぞれ２種類の強度を設定した(F1=6.9N, F2=3.4N, M1=0.58Nm, M2=0.28Nm)。各条件

3.3 方向の弁別域測定実験

毎10試行、被験者はマニピュレータの操作に習熟してい実験環境と手順るもの4名について行った。

方向の弁別域計測は、先の強度呈示のように明確な比較対象を呈示することが難しく、恒常法よりは直接的な手法であるJnd間接構成法をとった。これはある初期刺激を被験者に与えた状態でその刺激を徐々に微小量変化させてゆき、被験者が刺激の変化に気付いたところをJndと定義する手法である。厳密には先の恒常法での計測におけるJndの定義とは異なる。
実験は、ある力（モーメント）をまず一定方向に呈示し、ある方向に徐々に変化させてゆく。この過程で、被験者が変化を知覚すれば申告させ、そのときの変化量を記録する。この際、常に一定量で変化させれば被験者が経過時間などから変化量を推測し、データに作為性が紛れる恐れがあるため、変化量はランダムに変える。
反力の方向は、刺激呈示領域内で作業者へ呈示された反力の方向によって、モーメントの方向はモーメントがかかる回転軸の方向に、右ねじ方向が正になるよう定義した。また、方向の表現には水平面内の回転角と、水結果と考察
実験の結果をFig.9に示す。横軸には各被験者ごとに変化方向と強度毎の条件を表わし縦軸は計測したJndの平均値と計測値の標準偏差を表わす。全体的に弁別域は20度から50度あまりに分布しており、強度に関するJndと同様に分解能が高いとはいえない。また、刺激の強度に着目すれば、すべての条件でJndは刺激強度が高いほ
ど小さくなっている。
特徴的な点として、力の方向弁別結果の標準偏差が強度が低くなるに連れ極端に大きくなるのに対して、モーメントの場合、強度にかかわらずJndのばらつきがさほど変化しないことが挙げられる。このことから、方向の情報を提示する際、適当なメタファーによって方向が回転に結び付けられたならば、必ずしも力ベクトルによって提示することが最良であるとは限らないことが予測しうる。

平面からの仰角の極座標形式表現での２変数で表わし

70

70
Subject-A
Subject-B
Subject-C
Subject-D

60
50

50

Jnd(degree)Jnd(degree)

Subject-A
Subject-C
Subject-B
Subject-D

60

40
30

40
30

20

20

10

10

0

0
F1-R

F1-S

F2-R

F2-S

M1-R

Condition

M1-S

M2-S

Condition(a)Force vector(b)Momentum vector
Fig.8 The Jnd of percepting in power

M2-S

8/10

4. ボクセルデータの提示方法

前述の方式の組み合わせになるが、単純に組み合わせただけでは、混乱を引き起こすことが容易に予想しうる。

V V などで処理されるデータの多くは、シミュレー

このため、反力提示には何らかの力学的メタファーを導ションの計算方法や実データの計測の方法などの制約か入する手法や、データの一部を視覚や聴覚などの他の感ら、空間をあるメッシュで分割し、その交点または微小覚に振り分ける手法が考えられる。

な立方体などがその近傍の状態を代表する形式を採るとる（ボクセルデータ形式）。それらのデータ形式は格納

5. 多次元空間分布密度データの認識実験

データの形によって、スカラ型、ベクトル型、多次元複合型に分類される。それぞれについて、可能な力覚表現

対して最も手前にあるものによって、その後背領域が視(1)スカラー型ボクセルデータ
ポテンシャルや大気中の温度といった空間内で位置に依存して一次元の量が決まるデータを力表現するには、次のような方法が提案できる。

F = −α ⋅ gradφ ( x, y, z )Mi = α ⋅ φ ( x, y, z )F = −α ⋅ φ ( x, y, z ) ⋅ V

(6)
(7)
(8)

ここで、Φはボクセルデータを表わす。式(6)は電界における電子が受ける力のメタファに相当する。空間内のポテンシャルの表示などに有効であろうと思われる。
式(7)は単純に物理量を任意の力またはモーメントのどれかにマッピングしただけのモデルである。式(8)でのV
は作業者のポインタの動きであり、速度に比例した反力を生成し、粘性物質のなかで動かしたような操作感を得る。次章の実験では、空間内に物体が遍在するデータを仮定し、これらの手法の一部を実現している。

覚的に隠蔽されてしまうことがあるが、そのような場合でも手探りによって重なりの状態を把握することが可能である。本章では、複数の物質が重なりあって偏在しているような空間のボリュームデータを擬似的に生成し、試作フォースディスプレイによりその状態を視覚的手段と触覚的手段から認識する際の行動を通して、本論文で提案したVHの効果を探る。
実験は、テスト領域内に２種類の球状物体の分布を６個配置し(Photo.2)、それぞれの位置を認識し報告させる。なお、CGによる視覚情報のみでの位置探索を困難にするため、６個の球状物体が全て一部を重ね、視覚的な隠蔽が生じるよう配置した。報告の方法は各球状物体の中心位置をグリップに連動する空間カーソルによって指示させる方法を採る。カーソルが各球状物体に干渉したときには、力感覚の提示をそれぞれ異なる方法で行っ
ている。
5.2

実験環境

実験に用いたボリュームデータについて解説する。

(2)ベクトル型ボクセルデータ
ボクセルデータが流体力学での速度分布のような３次元ベクトルデータであるとき、次のような力覚化が考えられる。

F = α ⋅ A( x, y, z )F = α ⋅ A( z, y, z ) × V

5.1 実験目的
実空間内に複数の物質が偏在する場合、ユーザーにについて以下にまとめる。

テスト領域は２章にて決定した100(W)x100(D)x60(H)(mm)の領域内に5mmごとの格子を構成し、各格子点にその位置における物体(P1,P2)の密度に相当するスカラー
データを割り当てる。視覚情報のためのCGおよび力情

(9)
(10)

報も全てこの格子点の情報に基づいて生成される。球状
物体はモデル定義の簡略化のために代数的に式(11)のよ
うに定義した。

ここでAはボクセルデータである。式(9)は直接ベクトルの方向を提示する力（モーメント）の方向にマッピングしたものである。式(10)でのV
V はユーザーポインタの動きであり、磁界におけるローレンツ力のシミュレー
ションなどが考えられる。
(3)多次元複合型ボクセルデータ
この形式のデータは、計算機流体力学などで頻繁にø = 1 − exp αbi (l − a )
i

φi :
l:
b i:
α i:
a i:
i:

[ i

i

]

(11)

密度
分布中心からの距離
中心での密度(1.0)
減衰率(1.0)
密度が半減する半径(15mm)
オブジェクトID

使われるような、各格子点が速度、温度、密度、圧力といった複合的なデータをもつ場合である。基本的には、Fig.10にこのモデルによって定義されるスカラー値の9/10

変化の様子を示す。横軸に球状物体からの中心をとり、

5.3 結果縦軸にその位置での値を表す。括弧内の数字は、今回の実験の結果を探索位置と実際の配置との距離誤差に実験で使用したパラメータである。この設定では各球状よって示す。距離誤差から明らかに探索を失敗した割合

物体の密度は半径15mmのところで、急激に低下し物体が反力を付加した条件では12%であったことに対し、反の境界を表す。実験ではこの代数的な表現モデルを離散力を伴わない条件では27%であった。また、Fig.11に成化したボクセル集合に再構成したうえで、映像と反力情功した試行について、力帰還の有無(Force+Torqe, Visual)

報を提示する。

と球状物体(P1,P2)の組み合わせに対する距離誤差平均値

反力表現として、明示的な差を与えるために、一方を被験者毎に示す。被験者間のデータには変動が見られは式(6)で定義されるスカラー値の変化の方向に反力をるが、被験者ごとには反力付加条件において誤差が小さ受ける方式、つまり高スカラー値領域に入ろうとするとくなっていることがわかる。力覚の有無に従って全試行

はじかれるように反力が提示される方式をとる(P1-F)。

につき指示誤差値のt検定を行ったところ、危険率0.05％

他方は式( 7 ) で定義される垂直軸を回転軸とするトル

で、t統計量4.05に対してｔ境界値1.97となり、有意差がク、つまり球状物体内にカーソルが侵入するとその位置確認できている。これらより、力覚はこのボリューム

でのスカラー値に比例した捻りモーメントを提示する方

データの探索行動には有効に働いたと考える。

式をとった(P2-M)。なおこの実験で提示した出力は、モーメント最大値が0.74Nm、力の最大値が4.6Nとした。
提示する画像情報は各格子点に割り振られているス
カラー値を、直接格子点の色の青と緑に割り当て、ピクセル表示している。CGはHMDの動きに連動し、両眼視差と運動視差により視覚情報のみでも奥行き位置知覚は可能である。
テスト領域に表示される物体は合計６個で、それぞれの物体数は２から４個の間で変動し、その数は被験者に知らせない。実験に使用する各分布状態の困難度のコ
ントロールは、各物体同士の中心間最短距離の平均値を20mmに維持することで管理する。
実験は探索過程に力帰還を付加する条件と視覚のみで行う２条件について、各５回で、合計10試行行った。
被験者は、大学生6名である。

5.4 考察
数値データから得られた結果に加え、実験中に得られた被験者の発話情報から、視覚のみの条件に比べて力感覚による操作確認の効果が大きいとの報告を得た。これは実験中の被験者の行動からも裏付けられる。視覚
モードにおいて被験者は奥行き位置を確定するために左右に周り込み、運動視差を多用していたが、力帰還モードでは対象が見え易い位置を探す程度であった。
また、２種類の球状物体を混在させた今回の実験では、別に報告している単一の密度分布実験の結果 [7]に比べて指示精度は低下している。精度低下の原因としては、(1)情報の反力表現の一部に実世界との関連性が薄い方法を用いため、本来直感的である触覚情報を間接的な情報認識に用いた。(2)今回の実験では分布の重なり

Densitybb2

0

Photo.2 Test Space of multi-parametric data sets.

aDistance from center
Fig.10 Definition of object's density

10/1025

Error(mm)20

ディスプレイでは摩擦や慣性の影響を完全に取り除くこSubject-A
Subject-B
Subject-C

Subject-D
Subject-E
Subject-Fとは難しい。従って、VHでの力覚提示手法において重要な部分は、現象を如何にごまかして有効に伝える

かにかかわるともいえる。５章での章での考察でも課題としたように、たとえば人間の諸感覚器官の特質を見て15も、静的な刺激の絶対値知覚よりも動的に変化する刺激の微分的知覚能力の方が優れており、このような特質を10

生かすことでより解像度の高い情報知覚が可能になると
思われる。

5

具体的な応用として、現在、計算機流体力学のシュ
ミレーションデータから得られた情報の解析ツールを検0討している。これは空間の各格子点の速度、圧力、密度

P1-F

P2-M

P1-V

Force + Visual

P2-V
Visualからなる多次元時系列データであり、従来の方法では取り扱い自体が難しく、現状では手作業での解析によっている。この分野にフォースディスプレイを利用するに当

Fig.11 Pointing error of multi-parametric data sets

たって、必要な情報の最適提示方法の検証、大量のデー
タの管理手法の問題が残されているが、この方面からのがあり、提示される情報量自体が増えているためにタス

期待は大きい。

ク自体の困難度が上がっている。(3)複数の独立した力
情報の弁別能力が相互に影響し合った。などが推測さ

参考文献

れ、これら今後の研究課題として残る。
２通りの反力提示手法に関する有意差は、誤差デー
タにも被験者の報告でもあらわれなかった。むしろ、Jnd計測から方向成分の知覚能力が乏しいとされた方向成分を主とする手法(P1-F) が、トルク強度による手法(P2-M)と比べても有意差が現れず、かつ、有効に機能しているとも読みとれる。これは、反力刺激の変化成分に対する知覚処理がJnd計測で行ったような静的な刺激の知覚特性とは異なり、この特質に関する実験を検討する必要がある。この特質を生かした提示方法を適切に導入することによって、VHの力覚による情報提示能力がより高まる可能性も期待される。

[1]Arie Kaufman "Volume Visualization" IEEE Computer
Society ress ISBN 0-8186-9020-8,1991[2]Daniel Thalman "SCIENTIFIC VISUALIZATION AND
GRAPHICS SIMULATION " WILEY ISBN 0-471-92742-2[3]H.iwata "Artificial Reality with Force-feedback: Development of Desktop Visual Space with Compact Master Manipulator" ACM computer graphics, vol. 4, num. 4, August
1990,pp 165-170[4]F.P.Brooks,Jr., "Project GROPE-Haptic Display for Scientific Visualization" ACM computer graphics, vol. 4, num. 4,
August 1990, pp 177-185[5]小木、広瀬
示環境

6 結論と展望
本論文では、フォースディスプレイを利用した多次風覚ディスプレイによるデータの提,第８回ヒューマンインターフェイスシンポジ

ウム論文集、413/418(1992)
[6]樋渡

涓二

人間情報工学コロナ社(1979)

元ボリュームデータの力覚による提示ツールを提唱し、[7]H.Noma H.Iwata "Presentation of multiple dimensional

実世界の物理状態を再現した環境で試作システムの動作

data by 6.D.O.F force display" IEEE/RSJ IROS '93 vol.3 July

確認を行った上で、シミュレーションデータの探索実験

1993 pp.1495-1500を行った。これらの実験によりVHの目指す力覚による能動的データ認識機構は我々の試作システム上で有効に機能していることが示された。
またJnd計測実験から試作システムでは力覚の弁別能力が通常の状態に比べ低いことが確認されている。これは装着するマニピュレータの可動範囲や機械摩擦等の拘束が原因と思われる。しかし、力覚の提示には手と地面の間に何らかの機械的作用が不可欠であり、フォース