平 成 ２５ 年 度

修士論文概要

主査

舟橋 健司

副査

北村正研究室

舟橋研究室

入学年度

平成２４年度

学籍番号２４４１７５６２

氏名

高橋

論文題目

医学的知見による代表手動作に基づく少数センサデータグローブのデータ補正法

寛昌

A Data Adjustment Method of Low-priced Data-glove based on Representative Hand Motion with Medical Knowledge

が、詳細なデータを直接的には取得できない。当研究室80 代表手動作値
サ
センサ値
ンセ60
40の20
指中0
代表手動作
0 10 20 30 40 50 60 70 80
示指のセンサ値

では、後者の少数センサデータグローブから得られる

図 1: 各サンプルデータとの最短距離 lp1

はじめに人間の手動作を正確に取得するためには、多数のセンサを備えたデータグローブを用いる必要があるが高価である。一方で、各指全体の曲げ角を一つのセンサでまとめて計測する安価なデータグローブも存在するセンサ値のみを利用し、ユーザの手動作を取得する手する) を代表手動作として設定する。そして、各代表手5% で D Agostino-Pearson 検定を行ったところ、全てのサンプルデータにおいて有意差が認められなかった。
従って、代表手動作を行った時の各指のセンサ値の分動作に対するユーザの手動作の比率を算出し、その結布は、正規分布に従うと仮定し、各センサ値を特徴量果を基にユーザの指各関節角度を推定することで、代とした 5 次元特徴空間においてもセンサ値の分布は多表手動作以外の手動作も表現可能としている。しかし、変量正規分布に従うと仮定した上で、各指のセンサ値手動作の推定精度が十分ではなく、ユーザの指関節角を特徴ベクトルとした 5 次元特徴空間における n 点に度と推定された指関節角度に大きな誤差が生じてしま

対して、多変量正規分布の確率密度関数に基づく次式う場合がある。また、上記 3 種類の手動作を代表手動を設定する。

法を提案している [1]。まず、日常的に行う把持動作の中から握る・摘まむ・挟み込む動作 (便宜的に候補 0 と作として用いることが適切なのか否かについては議論していなかった。本研究では、センサ値の個人内変動

{}
1T −1
Lpn(S:µpn ,Σpn)=exp − (S−µpn) Σpn (S−µpn) (1)2を考慮することで手動作推定手法を改良し、また多様

ただし、S はセンサ値ベクトル、µpn および Σpn は手な手動作を表現するのに適切な代表手動作について議動作 p における n(1 ≤ n ≤ 25 を満たす整数) 点目の論する。

センサ値平均ベクトル、分散共分散行列を表す。続いてグローブから実際にセンサ値が得られた場合、式 (1)2手動作推定による関節角度決定法
代表手動作を行った時のセンサ値をサンプリングし、得られたデータを代表手動作 p における理想的な値としている。そして、各データと現在のセンサ値との 5 次より出力される値の中で最大となるもの選択する。その上でユーザが行っている手動作を 3 種類の代表手動作の合成動作として考え、手動作 p の比率 rp を次式に従い決定する。

Lprp = ∑2

p=1 Lp元特徴空間でのユークリッド距離 lp を求め (図 1)、lp(2)の値が小さい二つの代表手動作を選択する。さらに現

この比率 rp を重み係数として、実験的に求めた各代表在の手動作は選択された代表手動作 p を比率 rp で含む

手動作における指関節角度決定式から得られる代表手動合成動作であると仮定し、各代表手動作における指関作別の指関節角度の加重平均値を算出することで、ユー

節角度決定式から得られる代表手動作別の指関節角度ザの各関節角度を推定する。

を rp 用いて内分することで、中間的な動作も含む現在の各指関節角度を決定する。

3

個人内変動を考慮した手動作推定

4

代表手動作の再考察
人の手の把持行動に関する研究 [2] により、大項目 4・小項目 14 のグルーブに分類された把持フォームを基に実際には代表手動作を行ったときのセンサ値がある

代表手動作を再考察する。本研究では、まずこの分類の程度ばらつくことを考慮する必要がある。そこで、各うち物体把持後の手の形状がおおよそ一定であり、さら代表手動作を行った時のセンサ値を用いて、有意水準に各手形状に至るまでのセンサ値が一定以上の変化を見せる 10 種類を代表手動作の候補とした (図 2)。この 10種類の手動作について、その最終的な手形状に至るまでの各指関節角度の推移を調査したところ、ある手形状に至るまでの関節角度の推移の中の一部で他の手動作が表現可能である場合が確認できた。そこで Standard によ図 4: 平均手動作 (左: MC2 、右: MC3 )り Parallel Flex と Circular Flex、Lateral Contact により Phalangeal Ext を包括的に表現するとし、ParallelFlex、Circular Flex および Phalangeal Ext を除いた 7種類を代表手動作の候補 1 とする。続いて候補 1 の各5

実験と結果
候補 0〜3 をそれぞれ代表手動作とし、提案手法を適用した実験システム 0〜3 を構築した。データグローブは、5DT 社の Data Glove 5 Ultra を用いる。本実験では、提案手法における手動作の推定精度を検証するために、従来システムおよび実験システム 0 に対して設Standard

Hook-likeIndex Ext

Lateral Contact

Tripod

定した代表手動作を行ったときの各指のセンサ値を入力データセットして与えたときに出力される推定比率

rp 値を確認した (表 1)。また真値と推定された各指の関節角度との誤差 (表 2) を確認した。入力手動作は、ロボットハンド・アームの協調的機構に関する研究 [3] よParallel Ext

Tip Contact

Pharangeal Ext

Parallel Flex

Circular Flex

図 2: 10 種類の手動作

り、代表手動作とは異なる 5 つの手動作を選んだ。なお表 2 は、実験システム別の 5 つの手動作および第 1、手動作を行った時のセンサ値を取得し、それらを標準第 2、第 3 関節角度誤差の平均値を表す。

化 (平均 0、分散 1) する。これを用いて ward 法によ

表 1 より、3 種類全ての手動作において従来システムる階層型クラスタ分析を行い、候補 1 に関するデンドに比べ実験システム 0 での平均 rp 値が高く、提案したログラムを作成する (図 3)。図 3 を基に、各手動作を手動作推定手法の有効性が確認できる。また表 2 より、

C1 : Standard、C2 : Hook-like・Lateral Contact・IndexExt、C3 : Tripod・Tip Contact、C4 : Prallel Ext の４つのクラスに分類する。この中で単独でクラスを形成

実験システム 2 における指関節角度誤差が最も小さく、している手動作は、代表手動作の候補 2 として選定す応じて各種パラメータを自動的にキャリブレーションる。複数の手動作が存在するクラスに対しては、各クすることなどが挙げられる。

多様な手動作における各関節の角度推定精度の向上が確認できる。今後の課題としては、ユーザの手形状にラスの平均得点との差が最も小さい手動作を候補 2 と表 1: 推定比率 rp の平均値して選定する。ただし、平均得点との差が手動作間で無い場合には、指全体の屈曲量が大きいものを選定す

握り摘まみ挟み込む

平均る。以上の手順に従い、Standard、Lateral Contact、

従来システム0.640.62

0.620.63

Tripod、Parallel Ext の４種類を代表手動作の候補 2 として選定する。また C2 および C3 に属する手動作の指実験システム 00.97

0.92

0.860.92

表 2: 関節角度誤差 [度]

関節角度データの平均値から、図 4 のような C2 に対する平均手動作 MC2 と C3 に対する平均手動作 MC3 を拇指

示指中指環指小指構築し、これらに Standard と Pararel Ext を加えた４

従来システム11.412.5

13.9

20.224.7

種類を代表手動作の候補 3 とする。

実験システム 011.3

11.2

11.8

18.9

12.3

実験システム 112.1

7.31

14.4

14.5

19.2

実験システム 2

10.8

6.29

12.5

9.26

12.8

実験システム 3

10.2

7.29

13.2

9.99

15.4

01234

Standard5

Hook-like
Lateral Contact

参考文献

Index Ext
TripodTip Contact
Parallel Ext

図 3: 候補 1 に関するデンドログラム[1] 濱口他, “センサー数の少ないデータグローブによる手動作推定に基づくデータ補正法”，日本 VR 学会第 16 回大会講演論文集，
33D-6 (DVD-ROM), 2011.
[2] Kamakura et al., “Patterns of static prehenshion in normalhands”, Am J Occup Ther 34, pp.437-445, 1980.
[3] 大西他, “人間形ロボットハンドの高機能化に関する研究−ハンド・アームの動作分類を用いた接触覚センサベース制御 , バイ
オメカニズム 16, pp.155-165, 2002.