情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 20172-508-39
2017/3/2

IMU 搭載ジョイントを用いた三次元形状構成
菊地高史†1杉浦裕太†1

五十嵐健夫†2杉本麻樹†1

概要：本研究では，室内サイズオブジェクトの実スケールでの三次元形状構築のための手法として，ジョイントとポールを用いた手法を提案する．ユーザはジョイントモジュールとポールを接続していくことにより形状を構築する．本研究では,慣性計測装置（IMU）を用いて，作成した実モデルを回転することにより形状を推定する手法を提案する．回転の工程として 2 つ存在する．実モデル全体を回転し形状を推定する工程と，推定した形状同士をつなぐ接続工程．2 つの工程を組み合わせることにより形状を構築する．

3D Modeling with Physical Joint Module with IMU
TAKASHI KIKUCHI†1

YUTA SUGIURA†1 TAKEO IGARASHI†2
MAKI SUGIMOTO†1

Abstract: In this paper, we introduce wire-frame based digital fabrication method for room sized objects such using joints andpoles. The user can create virtual 3D model of the room size object by connecting physical joint modules with poles. We propose
a method to both recognize the connection and calculate the position of the joints by using only 9-axis inertial measurement unit
(IMU). The user can make arbitory joints such as existing or 3D printed joints into fabrication tools by attaching the IMU. We
observed that the user could make virtual models of room sized objects with our system.

1. はじめに
3D プリンタやレーザーカッターの普及により，個人によるものづくりが容易になった．デバイスのプロトタイプ作成や雑貨の作成など幅広く行われている．個人製作の利点として，大きさや形などをユーザが自由に決められることが挙げられる．一般的に，3D プリンタなどの機器を用いてものづくりを行うには，CAD ソフトウェアなどコンピュータ上でデジタルに設計する．CAD モデルは，一度作成すれば何度も再利用できるほか，AR や VR のアプリケーションにも応用することができる．一方で ，CAD ソフトウェアを用いた設計では，知識や経験が必要となるため ，未経験者が 3 次元モデルを自由に設計することは難しい．そのた

図 1．作成の様子と作成されたモデル（椅子）Figure 1. Created Model (chair)

め，3 次元形状を直感的に作成する研究が盛んに行われている．
直感的にモデリングを行う方法として ，現実世界の物体げられる．
代表的な手法としてタンジブルなブロックを用いて 3 次をインタフェースとして入力する Tangible User Interface の元形状入力する方法がある．現実世界でブロックを積み上研究がある．TUI を利用したモデリングの利点として，ユげ，その状態をセンシングすることで 3 次元形状を構築すーザが直接物体に触れながら設計できるため，設計中の物る．ブロックを用いた手法では，テーブルトップサイズの体の形や大きさや角度などの位置関係が容易にわかること

物体の作成や細かいディテールのデザインを作成することが挙げられる．また，従来のものづくりの工程と近いため，に適している一方で，1 つ 1 つ積み上げて作成するため，未経験者でも詳しい説明なく容易に設計可能である事も挙大きなものを実スケールで作成することには不向きである．

†1 慶應義塾大学
Keio University.
†2 東京大学
The University of Tokyo© 2017 Information Processing Society of Japan520

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ジョイントとポールを用いたものづくりでは ，ワイヤフレ敷き詰めた積み重ね形状認識可能なブロック型 UI を開発

ーム状の枠組みの作成などに用いられ，大きい物の外形をした[3]．これにより，従来のブロック型 UI では認識や接作ることに適している．内部までしっかり作ることよりも続が困難であった任意位置や角度での接続を可能とし，よ物体の外形情報が重要な場合に有効なツールである．

り柔軟な形状が作成可能となった．しかし，これらの研究

本研究では，室内サイズオブジェクトの三次元形状構成

では，ものづくりに使用できる物体はあらかじめ決まって手法としてジョイントとポールをファブリケーションツーいて，任意のブロックを入力インタフェースとして使用す

ルとした手法を提案する．ユーザがジョイントとポールをることはできない．

用いて作成した実世界のモデルに対して ，同様の VR モデ

2.3 ジョイントとコンピューテーション

ルを作成するインタフェースを作成する．

2. 関連研究2.1 自由形状物体を使った形状入力

実世界でものづくりのツールとして一般的なもののひとつにジョイントがあり，Tinkertoy という玩具あるように専門知識のない人でも自由にものづくりが可能になる[13]．
ジョイントは，いろいろなものをつなぐ道具として利用さコンピュータを利用し，3 次元形状モデルの作成を行うれる他，3 次元形状の骨格生成などにも使われる．ジョイ

手法として，実世界に存在するも物体を用いた入力インタントを利用した研究として，Raffle らによる Topobo と呼ばフェースが活用される．自由形状物体を使った形状入力のれるジョイント型の静的パーツと動的パーツを含んだツー研究として，Follmer らは，粘土状インタフェースに既存物ルがある[11]．このツールは，骨格モデルを作成するだけで体を押し付けることで，奥行きを持った 2.5 次元のモデルなく，専門知識のない人でも自由にアクチュエート可能なを作成している[5]．さらに，3 次元モデルの作成手法とし3 次元物体を作成することができる．また，Agrawal らは，て，Wiechel らによる複合現実環境での設計の研究がある

把持型の接着テープ押出機を用いて様々な長さのポールを[14]．現実世界の物体をスキャンしてコンピュータ上での作り出し，ものづくりする研究を行っている[1]．ポールを設計に反映する他，逆にコンピュータ上のモデルを ，ハー次々に作成し，様々な場所にジョイントしていくことでワフミラーを用いて現実世界の物体に重畳するなど直感的にイヤフレーム状のプロトタイピングが可能となる．

設計することができる．
また，形状の作成だけでなく，3 次元モデル変更の手法として，Song らは，CAD モデルと同様のモデルを，デジタルペーパーを用いて作成し，紙に変更点を記入することで既存物体をジョイントする研究として，小山らによる，3D プリンタを用いて複数の物体をつなぐジョイントを生成する研究がある[10]．また，山田らは，既存物体を組み合わせて連結することで 3 次元物体を構成する研究を行ってCAD モデルに反映するという研究がある[12]．これらの研いる[15]．この研究では，予めものづくりに使用する物体の究が示すように，既存物体を活用した設計手法は，コンピ3 次元形状を登録し，コンピュータ上で配置し，実世界でュータ上での設計と比べて直感的であるため，わかりやすジョイントを用いて連結することで物体を構成している．

さや時間短縮などの効果が見られる．

3 次元形状の作成だけでなく，入力としてもジョイントは2.2 ブロックを使った三次元形状入力活用されている．Jacobson らは，joint を利用し，3 次元キブロック型 UI は積み木という玩具が存在するように，ャラクターのアニメーション作成のための tangible な入力

専門的な知識のないユーザでも容易に形状を作成することインタフェースを作成している[8]．この研究では，3 次元ができる．

キャラクターの形状にジョイントをつなげて動かすことにブロックを入力とした 3 次元モデル作成の研究として，外部カメラを用いてブロックを認識して形状を構成する手より，コンピュータ上でキャラクターも同様に動かすことができ，アニメーション作成を行っている．

法がある．Baudisch らはガラスファイバーとマーカーで出

これらの研究が示すように，ジョイントはあらゆるもの来たブロックを下から撮影することにより，積み上げた高づくりにおいて利用されるツールであるといえる．しかし，さを認識している[4]．他にも，深度カメラを用いてブロッジョイントを 3 次元物体の作成など既存の 3 次元モデルにクの形状を認識し，コンピュータ上で形状を構築する手法

対してアクションを起こす研究は存在するが，3 次元形状も存在する．の入力のインタフェースとしてはあまり活用されていない．

ブロックを入力とした 3 次元モデル作成の研究として，伊藤らによる，リアルタイムに 3 次元形状モデリングとイ2.4 加速度センサを用いたジェスチャ同期手法
様々な機器を同期するための手法として加速度センサ

ンタラクションの行えるキューブ型 UI の研究がある[9]．

でジェスチャを認識し同期する手法がある． “Smart-Its

この研究では，リアルタイムにキューブブロックの接続状

Friends” という技術では，2 つのデバイスを振った際の動況を認識し，形状を構成している．また，Anderson らブロきを認識し，同期している[7]．この手法では，振った際のックによる設計と映像による補間を組み合わせた[2]．他に動きのパターンで近いものを見つけることでマッチングをも，安藤らは，表面に赤外線 led とフォトトランジスタを行っている．また，Hinkcley らは，このコンセプトを拡張© 2017 Information Processing Society of Japan521

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(g)

(f)

(e)

(i)

(h)

(k)

(j)

図 2．構築の流れ．IMU モジュールをジョイントに装着し(a)、ジョイント形状を登録する(b, c)．登録後、ジョイント同士をポールで接続することで形状を構築できる(d). 作成したモデル(e)を、基準点を中心に 3 軸以上で回転する(f)ことで形状が推定できる(f)．推定したパーツ同士を接続工程にて接続する(h, i)．形状構築後、作成されたデジタルモデ
ルを基に CAD で細かいデザインを加えることができる(j)他、実モデルを入力としデジタルモデルに作用できる(k)．
Figure 2. Flow of the fabrication. User attach an IMU to the joint (a) and register the joint type (b, c). After registration, user canstart creating the model by connecting joints with poles (d). The shape of the model can be estimated by rotating the model (e,f).
The model can be connected afterwards (h,i). User can use the digital model to create design with CAD and control the digitalmodel using the model created.
し，二つのタブレット PC の同期を行っている[6]．二つのことで，ジョイントの種類を識別する．

タブレット端末を振るのではなく，軽くぶつけることで，ジョイント種類の登録方法として，ジョイントの各穴にぶつかった際の動きを解析し，認識を行っている．私たち

ポールを挿しポールを軸に回転することでジョイントの種は，これらの手法を拡張し，複数のジョイントの接続関係類を認識する．ポールを軸に回転することで，回転軸と穴の認識を行う．の方向ベクトルが一致する．そのため，すべての穴で回転3. ジョイントを用いた三次元形状構築することで，ジョイントのすべての穴の方向ベクトルを取得できる．それらのベクトルを用いて，予め登録してある本研究では，9 軸 IMU を搭載したジョイントモジュールジョイントの情報とマッチングを行うことにより，センサを用いた三次元形状構築手法を提案する．また，モデルをモジュールとジョイントの種類の対応付けが行える．また，回転することで形状を推定する手法を提案する．

この方法を用いて，新たな種類のジョイントをデータベー

形状構築には 2 つの回転工程を用いる．1 つ目が，モデル全体を回転することで形状を推定する推定工程．2 つ目が 2 個のジョイントを回転することで接続関係を認識する

スに登録することも可能である．
3.2 推定工程
3.2.1 回転による三次元位置推定

接続工程．推定工程で認識したパーツ同士を接続工程によ推定工程では，モデル全体を回転することで形状を推定って結合するといったように，2 種類の回転工程を組み合する．ある基準となるジョイントを決め，そのジョイントわせることで形状を構築する．

から様々な軸で回転した際の加速度から計算する．速度・

3.1 ジョイントの登録

加速度の関係式と回転運動における速度の式から回転時の使用する前にユーザは，各センサモジュールがどの種類加速度の大きさは，回転軸からの距離によって決まる．そのジョイントに取り付けられているのかを知る必要がある．のため，回転軸からの距離と加速度の間には相関がある．

そのために，ユーザはジョイントの登録工程を実行する必基準ジョイントを中心に 3 軸以上で回転することにより，要がある．

ジョイントの 3 次元位置を推定する．

まず，主要なジョイントの形を含んだデータベースを作

ポールを回転した際の加速度と距離の関係を調べるた

成した．ジョイントの種類ごとに穴の数と穴の方向ベクト

めに，ジョイントモジュールを取り付けたポールを回転台ルの情報を保持する．このデータベースの情報と比較するで，手動で回転し検証した．形状は，直線状に並べたもの© 2017 Information Processing Society of Japan522

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2017/3/2ているものと仮定する．この仮定の下では，各ジョイントは他のジョイントの穴の方向ベクトルの延長線上に存在す50る．

40

このことを踏まえると，ジョイントの姿勢方向と形状が既知であるとき，回転軸からのおおよその距離が定まるこ30とで接続位置を認識可能である．ジョイントの姿勢は，ジ加速度比ャ イ ロ セ ン サ ， 加 速度 セ ンサ ， 地 磁 気 セ ン サ の値 か ら
9876543210※エラーバーは標準偏差y = 0.038X – 0.536

Madwick フィルタを用いて計算した．IMU の姿勢とジョイント形状からジョイントの穴の位置を空間的に把握できる．
次のジョイントが決まった際に，同様に再度接続可能位置を算出しマッチングを繰り返すことで形状を構築する．
3.2.3 加速度センサの値から距離への変換
加速度センサの値は，速く回したときは大きく，ゆっく

40

90軸からの距離 / cm

りのときは小さくというように，振り速度に影響される．

140

そのため，全てのジョイントの加速度値の比として扱う．
これにより，振り速度の影響を少なくする．加速度比から※エラーバーは標準偏差

3.53距離への変換では，基準点から相対位置が既知であるジョ
イントのセンサ値で正規化する．

y = 0.038X – 0.129

2.5

3.3 接続工程
ジョイント間の接続認識には，2 つのジョイントを接続1.5したポールを回転軸に回転することで認識する．ポールを1回転軸にすることで，回転軸と接続された穴の方向ベクト0.5ルが一致する．そのため，IMU から取得できる角速度ベク

加速度比2002040
距離6080トルから 2 つ穴の方向ベクトルを取得できる．この方法を用いることで，穴の方向が IMU の回転軸と一致しない場合

図 3．ポールを回転した際の距離と加速度の関係の検にも認識可能である．推定工程で推定したパーツ同士を接証．検証の様子（左上）、格子状に配置した際の測定位

続工程で接続することにより，モデル全体を回転しづらい置（右上）、直線時の結果（中）、格子状時の結果（下）大きいものも作成可能となる．

Figure 3. Relationship between the distance and theacceleration. The experiment condition (top). The result for
linear shape (middle) and the result for square (bottom).

4. 実験
本システムの形状認識精度を評価するために精度実験を行った．2 種類の実験を行った．1 つ目が形状推定の精度（計測位置：40cm，50cm，60cm，80cm，100cm，120cm，を測定した．2 つ目が距離推定の精度を測定した．本手法

160cm の計 7 箇所）と格子状（計測位置：図 3 右上の赤丸のプロトタイプは Unity で実装した．

計 6 箇所）で行った．ポールを 30 秒間回転し，3 秒ごとの4.1 形状推定精度中央値を変量とした．試行は 10 回行った．

4.1.1 実験条件

結果は図 3 に示した．直線状・格子状ともに距離と加速複数の基本形状を回転し，形状推定した際の精度を調べ度の間に比例関係が見られた．また，傾きに注目した場合，た．作成した形状は，三角形，四角形，L 字（立体），三角直線状・格子状の両方で同等の傾きが得られた．このとき錐，立方体の計 5 種類．試行は，各形状 12 回ずつ行い，回得られた結果を基に距離と加速度のモデルを作成した．

転軸は 3 軸ずつ 15 秒以上回転した際の回転情報を基に推3.2.2 ジョイント形状による拘束定した．また，回転軸は任意に設定し，IMU の角速度ベク

加速度センサの値から直接正確な 3 次元位置を計算する

トルを基に算出した．ジョイントの配置も作成の手順も任ことは困難である．その要因として，加速度センサは，常意で行った．ただし，ポールの長さは全て 40cm で統一しに重力加速度の影響を受けていることに加え，ノイズが乗た．

るためである．そこで，ジョイント形状による拘束を与え評価項目としては，形状の正否とジョイント位置の正否る．基準ジョイントを始めとし，ジョイントの形状と姿勢を評価した．そのため，形状が正しく認識されていてもジから次に接続可能な位置を算出する．ここで，前提条件とョイントの位置が正しくないものは誤っていると判断した．

して，ジョイントは穴を介して，他のジョイントと接続し© 2017 Information Processing Society of Japan523

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種類の長さのポールで作成した．y,z 軸は同じ長さのポール

10.90.80.70.6
0.5
0.4
0.3
0.20.10精度

2-508-39
2017/3/2で作成した．ポールは 30cm，40cm，50cm，60cm の計 4 種類で行った．試行回数は，すべての形状で 12 回ずつ．回転
軸は x,y,z の 3 軸で各 15 秒ずつ回転した．推定された距離を基に 4 種類（30cm，40cm，50cm，60cm）の長さのクラスタに分類した．
4.2.2 実験条件
正三角形

正方形

L字三角錐

立方体

形状

実験結果を図 4（中）に示す．形状が既知のとき，すべての距離で 8 割程度の識別率で推定できることが確認できた．
また，すべての距離において，20cm 以上違うクラスタに分

出力
30cm
入力

50cm60cm

類されることは一度もなかった．

30cm

87.5% 12.5% 0.0%

0.0%

ラフのエラーバーは標準偏差を表している．エラーバーを

40cm

0.0% 83.3% 16.7% 0.0%

比較すると，識別率が 8 割を超えていた 30cm，40cm，50cm50cm

0.0%

0.0% 87.5% 12.5%

60cm では，ばらつきが大きく，複数のクラスタ間で値がば

60cm

0.0%

0.0% 20.8% 79.2%

40cm

80

※エラーバーは標準偏差70

距離推定した際の値のばらつきを図 4（下）に示す．グでは，ばらつきが小さかったのに対し，8 割以下であったらついていることが分かった．これは，距離が長くなると回転軸がぶれやすいためだと考えられる．

5. 作成したモデルの活用
5.1 CAD ソフトウェアへの導入

60

デジタルモデルを構築後，作成されたモデルを CAD ソ40

フトウェアへ導入することにより，細部のデザインを構築30することができる（図 2j）．導入されたモデルは，骨格モデ推定された長さ / cm

5020ルとしてデザインの一部として活用できるほか，自作モデ100ルのガイドラインとして利用することができる．室内オブ
304050ポールの長さ / cm60

図 4．実験結果．形状推定精度実験の結果（上)．
距離推定精度の結果（中）．距離推定の際の値のばらつき（下）Figure 4. Results of the Experiment. Result of the shaperecognition (top). Result of distance recognition (middle).
Distance measured (bottom).
4.1.2 実験結果
実験結果を図 4（上）に示す．すべての形状で 8 割以上の精度で形状とジョイント位置を識別できた．中でも正三角形と正方形のように 2 次元平面で構成される図形では高ジェクトのモデルを実スケールで作成できるため，ユーザは大きさなどの幾何学関係を容易に捉えることができる．
5.2 作成した実モデルを入力としたアプリケーション
IMU をデジタルモデルの形状構築のためだけでなく，作成したデジタルモデルに動きを反映することができる（図2k）．IMU の姿勢情報や加速度などをデジタルモデルに反映し，実モデルと同様に動かすことができる．そのため，実モデルを入力とし，コンピュータ内のデジタルモデルを操作することが可能であり，他のアプリケーションへと応用が可能となる．

6. 適応制限い識別率であった．しかし，立方体など基準ジョイントか本研究の手法では，ユーザに回転軸を重力方向に向け，らの距離が遠くなるにつれ，形状は正しく認識されている回転してもらうといった回転方向の制限がある．これは，が，ジョイント位置が誤認識されているケースが発生して重力加速度の影響を受けないためである．回転方法を変えいることが分かった．

た際には，また違った加速度と距離の関係が存在するため，

4.2 距離推定精度

回転方法は現段階では固定である．

4.2.1 実験条件

また，ジョイントの種類にも制限がある．本手法では，複数の長さのポールで構成された直方体を回転し，推定ジョイントの種類の認識は，ポールを穴に挿し回転するこされたポールの長さの精度を測定した．条件として，形状とで行う．そのため，穴の方向が可変であるジョイントをは既知であり，ジョイントの位置は固定で行った．作成し使うことはできない．また，同じ回転軸方向に複数の穴がた直方体は，基準となる x 軸は 40cm で固定し，y,z 軸を 4場合でも認識することができない．

© 2017 Information Processing Society of Japan524

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7. おわりに本研究では，室内サイズオブジェクトの実スケールでの三次元形状構築手法として，ジョイントとポールをインタフェースとした手法を提案した．本手法では，IMU をジョイントに装着し，回転動作を基にジョイント同士の接続関係を認識する．また，本手法を用いて作成されたモデルから拡張可能性を示した．
今後の展望として，ジョイントやポールを活用し，より実践的なデザイン設計の支援を行うことを考えている．本研
究では，ジョイントとポールが物体の骨格モデルを作成することに有効的であることを示した．実世界のモデルにテクスチャを与えるなど，細部のデザインも可能なシステムへの発展を検討している．

参考文献[1] Harshit Agrawal, Udayan Umapathi, Robert Kovacs, JohannesFrohnhofen, Hsiang-Ting Chen, Stefanie Mueller, and Patrick
Baudisch. 2015. Protopiper: Physically Sketching Room-Sized
Objects at Actual Scale. In Proceedings of the 28th Annual ACM
Symposium on User Interface Software &amp; Technology(UIST’15), 427-436.
[2] David Anderson, James L. Frankel, Joe Marks, Aseem Agarwala,Paul Beardsley, Jessica Hodgins, Darren Leigh, Kathy Ryall, Eddie
Sullivan, and Jonathan S. Yedidia. 2000. Tangible interaction +graphical interpretation: a new approach to 3D modeling. In
Proceedings of the 27th annual conference on Computer graphics
and interactive techniques (SIGGRAPH '00), 393-402.
[3] Masahiro Ando, Yuichi Itoh, Toshiki Hosoi, Kazuki Takashima,Kosuke Nakajima, and Yoshifumi Kitamura. 2014. StackBlock:
block-shaped interface for flexible stacking. In Proceedings of theadjunct publication of the 27th annual ACM symposium on Userinterface software and technology (UIST'14 Adjunct), 41-42.
[4] Patrick Baudisch, Torsten Becker, and Frederik Rudeck. 2010.
Lumino: tangible blocks for tabletop computers based on glass fiber
bundles. In Proceedings of the SIGCHI Conference on HumanFactors in Computing Systems (CHI '10), 1165-1174.
[5] Sean Follmer and Hiroshi Ishii. 2012. KidCAD: digitally remixing
toys through tangible tools. In Proceedings of the SIGCHIConference on Human Factors in Computing Systems (CHI '12),2401-2410.
[6] Ken Hinckley. 2003. Synchronous gestures for multiple persons andcomputers. In Proceedings of the 16th annual ACM symposium onUser interface software and technology (UIST '03), 149-158.
[7] Lars Erik Holmquist, Friedemann Mattern, Bernt Schiele, Petteri
Alahuhta, Michael Beigl, and Hans-Werner Gellersen. 2001. SmartIts Friends: A Technique for Users to Easily Establish Connections
between Smart Artefacts. In Proceedings of the 3rd international
conference on Ubiquitous Computing (UbiComp '01), 116-122.
[8] Alec Jacobson, Daniele Panozzo, Oliver Glauser, Cédric Pradalier,
Otmar Hilliges, and Olga Sorkine-Hornung. 2014. Tangible andmodular input device for character articulation. ACM Trans. Graph.
33, 4, Article 82 (July 2014), 12 pages.
[9] Yoshifumi Kitamura, Yuichi Itoh, and Fumio Kishino. 2001. Realtime 3D interaction with ActiveCube. In CHI '01 ExtendedAbstracts on Human Factors in Computing Systems (CHI EA '01),355-356.
[10] Yuki Koyama, Shinjiro Sueda, Emma Steinhardt, Takeo Igarashi,
Ariel Shamir, and Wojciech Matusik. 2015. AutoConnect:computational design of 3D-printable connectors. ACM Trans.

© 2017 Information Processing Society of Japan

2-508-39
2017/3/2

Graph. 34, 6, Article 231 (October 2015), 11 pages.
[11] Hayes Solos Raffle, Amanda J. Parkes, and Hiroshi Ishii. 2004.
Topobo: a constructive assembly system with kinetic memory. In
Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors inComputing Systems (CHI '04), 647-654.
[12] Hyunyoung Song, François Guimbretière, Chang Hu, and HodLipson. 2006. ModelCraft: capturing freehand annotations andedits on physical 3D models. In Proceedings of the 19th annual
ACM symposium on User interface software and technology (UIST'06), 13-22.
[13] TINKERTOY http://www.knex.com/products/tinkertoy/.
[Online; accessed 2-September-2016][14] Christian Weichel, Manfred Lau, David Kim, Nicolas Villar, andHans W. Gellersen. 2014. MixFab: a mixed-reality environment
for personal fabrication. In Proceedings of the SIGCHI Conferenceon Human Factors in Computing Systems (CHI '14), 3855-3864.
[15] Suguru Yamada, Hironao Morishige, Hiroki Nozaki, Masaki
Ogawa, Takuro Yonezawa, and Hideyuki Tokuda. 2016.
ReFabricator: Integrating Everyday Objects for Digital
Fabrication. In Proceedings of the 2016 CHI Conference Extended
Abstracts on Human Factors in Computing Systems (CHI EA '16),
3804-3807.

525