第 16 回日本バーチャルリアリティ学会大会論文集 (2011 年 9 月)

物体形状情報を利用したセンサー数の少ないデータグローブによる補正法
A data adjustment method of low-priced data-glove based on object shape knowledge
山本三四郎 1) ，金沢秀典 2) , 舟橋健司 3)

Sanshiro YAMAMOTO, Hidenori KANAZAWA and Kenji FUNAHASHI
1) 名古屋工業大学 大学院工学研究科 情報工学専攻（〒 466-8555 愛知県名古屋市昭和区御器所町, sanshi@center.nitech.ac.jp ）2) NTT コムウェア東海株式会社
3) 名古屋工業大学 情報基盤センター（〒 466-8555 愛知県名古屋市昭和区御器所町, kenji@nitech.ac.jp ）Abstract : Data-glove is widely used interface device in virtual reality. However, data-glove isgenerally so expensive, and inexpensive data-glove is not accurate measurements because of a small
number of sensors. We have proposed a data adjustment method for reproducing natural motion
by few-sensored data-glove. This method is based on an angle correlation between each joint of afinger in specific hand motion. However, this method can not reproduce the motion of grasping
the various shape objects because of restricting hand motion to specific motion. In this paper, we
propose a data adjustment method based on target object shape knowledge. The proposed method
derives an angle correlation between each finger joint from target object shape. Then we can get
the proper reproduction of grasping the various shape objects.
Key Words: data-glove, object shape knowledge, finger joints correlation

1.

はじめに

では 、３次元空間内での手の傾きを意味する）も考慮してデータグローブはバーチャルリアリティ(VR) の分野に相関関係式を補正し 、把持動作の再現を行う。これにより、おいて広く使用されているインターフェースの１つである。

様々な形状の物体に対して適切な把持動作の再現を可能に

しかし 、データグローブは高価なインターフェースであるする。

ため身近な生活の場では使用されていない現状にある。また、比較的安価なデータグローブはセンサー数が少なく手の動作を正確に計測、再現することができない。

2.

従来研究
当研究室ではこれまでに、少数のセンサーしか有しない

当研究室ではこれまでに 、センサー数の少ないデータグ

データグローブでも自然な手の挙動を取得するための補正ローブを用いた場合でも、自然な手の挙動を取得するため手法 [1] を提案している。この手法ではまず、各指に取り付にデータグローブの出力値を補正する手法 [1] を提案していけられているセンサーの出力値から、その指の第三関節 (指る。この手法では特定の動作での各指における指関節同士の付け根側の関節) の曲げ角度を算出する。そして手を広げの相関関係式を利用してデータを補正し 、自然な挙動を再た状態から握るという特定の動作での、各指における関節現している。しかし 、手の動作を特定の動作に限定してい同士の角度の相関関係と指の第三関節の曲げ角度から残りるため様々な物体形状に対する把持動作の再現ができない。の指関節の曲げ角度を算出する (式 1-3)。

そこで本論文では、計算機は仮想空間上の物体の形状情

θi3=

Ai si + Bi

(1)

形状情報を利用したセンサー数の少ないデータグローブのθi2=(2)補正法を提案する。提案手法では、キーとなる特定の対象物

θi1=Ci θi3 + Di2
θi23

報を有しているという点に着目し 、把持対象となる物体の体を正面から把持する場合における指関節同士の相関関係式を導出する。その上で、対象物体に対する手の姿勢（ここ(3)θi1 , θi2 , θi3 は指 i における第一、第二、第三関節角度を表す。また、Ai , Bi , Ci , Di は指 i における定数であり、si は、

非把持幅 6cm

非把持幅

把持幅

非把持幅 2cm
奥行き 2cm

奥行き 6cm

つまみ小にぎり小はさみこみ小つまみ大にぎり大はさみこみ大把持幅2cm

把持奥行き

把持幅6cm

図 1: 手の姿勢に対する把持寸法
図 2: 基本把持動作と基本把持寸法

指 i のセンサーの測定値を表す。なお、式 3 は広く知られた関係である [2]。このようにして 1 個のセンサーから各指の各関節角度を求めることで、合計で 5 個のセンサーから15 個の関節角度を算出し 、仮想手の動きを再現している。

が考えられるが 、ここでは以下の３つの動作を代表的なものとして扱う。

しかし 、この手法では手の動きは手を広げた状態から握る• つまみ：指先で物体を支える把持動作という特定の動作に限られており、様々な形状の物体に応• にぎり：指先を曲げて指全体で物体を支える把持動作

じた把持動作は再現できない。

• はさみこみ：指先を伸ばして指全体で物体を支える把3.

提案手法

3.1

物体形状を利用した補正法

人間が物体を把持する際の手の動作は、把持対象物体の持動作
これらの基本的な把持動作を非把持幅と把持奥行きの２つの把持寸法から、以下のように分類する。

形状やサイズに大きく依存する [3]。このことから、把持対• つまみ：非把持幅の小さい物体を対象とした把持動作

象物体の形状情報から 、人がその物体を把持する際の手の• にぎり：非把持幅が大きく、把持奥行きが小さい物体動作を推定することができると考えられる。また、形状情を対象とした把持動作

報の他に物体 (e.g. 鉛筆、携帯電話) の機能や質量に応じて• はさみこみ：非把持幅が大きく、把持奥行きが大きい物体に適した把持を行うと考えられるが 、今回は物体形状

物体を対象とした把持動作情報に着目し 、物体の機能や質量については考慮しないこととする。

続いて、把持寸法に基づき把持動作を分類する。事前に

ここで、実際には様々な形状の物体や把持の仕方がある行った予備実験により、基準とする把持寸法を 2cm と 6cmが 、物体形状の多くはおおまかに直方体や円柱など の基本と定め、これを基本把持寸法とする (図 2)。すると基本把的な形状で概形を表すことが可能であり、また、把持の仕持寸法により、キーとする直方体の把持寸法と基本的な把方もいくつかのパターンに分類することができる [4]。そこ持動作は６つに分類できる。これら６つの把持動作を基本で本論文では 、いくつかのキーとなる直方体に対する把持把持動作とする。それぞれの基本把持動作に対して、従来動作について考察し 、指関節同士の相関関係式を導出する。

研究と同様に、式 2 に相当する式 4（基本相関関係式）を導続いて、任意の直方体に対する関係式の導出方法について出する。

検討し 、また直方体の正面だけでなく斜め方向からの把持θi2 = Cim θi3 + Dim(4)についても考慮する。

3.2

基本把持寸法と基本把持動作

ここで Cim , Dim は指 i の基本把持動作 m における定数でまず、キーとする直方体の大きさ（寸法）にいて考える。

ある。なお、 θi3 , θi1 は式 1 、式 3 を用いて求める。これに人が基本的な形状の物体を把持するとき、親指以外の四指より、基本把持寸法の物体に対する把持動作の再現が可能の付け根をつないだ線と、物体の慣性主軸のいずれかが同である。

じ方向を向くという傾向がある [5]。直方体を把持する場合

3.3

物体寸法に応じた把持動作の補正

は手の平が直方体のある一面に対しほぼ正対し 、隣り合う把持対象物体が任意の把持寸法であるときは、対象物体一面とそれに向かい合う一面をそれぞれ親指と親指以外のの把持寸法と、基本把持寸法である 2cm,6cm との差に従四指で押えるように把持すると考えられる。そこで把持寸

い、基本相関関係式のパラメータ同士のの補間を行うこと

法を以下のように定義する (図 1)。

で把持寸法に応じた相関関係式を導出する。たとえば 、対• 把持幅：親指と他四指にはさまれる方向の長さ• 非把持幅：親指以外の四指の並びの方向の長さ• 把持奥行き：手の平と向かい合う方向の長さ

象物体の注目する把持寸法が kcm のとき、対応する把持寸法が 2cm の基本把持動作 α と 6cm の基本把持動作 β の基
本相関関係式のパラメータ Ciα と Ciβ の内分（外分）としてパラメータ Ciαβ を、式 5 により決定する。

この把持寸法に着目し 、物体形状に基づく基本的な把持動作を考える。片手で扱う直方体の把持動作には様々な形態

Ciαβ =

nCiα + mCiβm+n(5)図 3: 同一の対象物体における把持動作の変化

m, n は対象物体の把持寸法と基本把持寸法の差で 、m =k − 2, n = 6 − k である。同様に Diαβ についても、以下の通り補間する。

図 4: 把持方向線、把持傾き線、物体把持線

1. 把持奥行きの値に注目し 、基本把持動作にぎり小と、はさみこみ小の相関関係式の内分・外分と、基本把持θ′動作にぎり大と、はさみこみ大の相関関係式の内分・外分をとるθ

2. 非把持幅の値に注目し 、基本把持動作つまみ小と 1.
で求めた小の把持動作同士の相関関係式の内分・外分と、基本把持動作つまみ大と 1. で求めた大の把持動作同士の相関関係式の内分・外分をとる

3. 把持幅の値に注目し 、2. で求めた２つの相関関係式

図 5: 把持方向線と２つの仮の把持方向のなす角の内分・外分をとる
以上の手順により、物体寸法に応じた把持動作の相関関係式を導き、物体寸法に応じた把持動作の再現が可能である。

3.4

手の姿勢に応じた把持動作の補正

ところで、物体把持に至る途中では手と物体とが正対していない場合もある (図 3)。そのため物体形状情報が既知でも物体に対する把持動作は一つに特定することができない。一方、把持の直前、および把持に至った後では手と物体は比較的正対しており、この関係を利用して、複数の物体線は物体把持線の向きと同じ 向きであるとは限らない。そこで、物体把持線と把持方向線、把持傾き線から把持寸法を推定し 、これを元に相関関係式を導出する。しかし 、手が物体に向かう途中で推定した方向と別の方向から物体を把持するように変化することも考えられる。そのため、２つの把持寸法候補を決定し 、それぞれについて物体寸法に応じた把持動作の相関関係式を求め、これを補正することを考える。

が存在する状況から把持対象を予測する手法がある [5]。ま1. 把持方向線と各物体把持線の内積を求め、絶対値が大た、この関係に着目し 、物体に対して手がど の方向から把きい物体把持線を仮の把持方向として２つ選択する持するかを推定する手法 [6] がある。本論文では文献 [6] の2. 選択したそれぞれの物体把持線について、選択した物手法を応用し 、把持対象物体に対する手の姿勢を推定した

体把持線と直行している残り２つの物体把持線と把上で相関関係式の補正を行うことを考える。

持傾き線の内積をそれぞれ求め、絶対値が大きい物体

まず、把持対象物体の方向を表す３本のベクトルを物体把持線、手の方向を表すベクトルを把持方向線、手の傾きを表すベクトルを把持傾き線として、以下のように定義す

把持線を仮の把持傾きとする

3. 仮の把持方向、仮の把持傾きから把持寸法を推定し 、それぞれについて相関関係式を算出するる (図 4)。

• 物体把持線：把持対象物体である直方体の各面の垂線方向のベクトル• 把持方向線：手の平の垂線方向のベクトル• 把持傾き線：薬指の第三関節から人差し指の第三関節へ向かうベクトル
また、物体を把持する際に把持方向線の向きと一致する物
体把持線の向きを把持方向、把持傾き線の向きと一致する
物体把持線の向きを把持傾きとする。
次に、人が物体を把持する際に手の方向が物体に対し斜めに向かうことを考える。この場合、把持方向線と把持傾き

4. 求めた２つの相関関係式のパラメータを把持方向線と仮の把持方向のなす角度 θ, θ 0 (図 5) を内分比として補正する
以上の手順により、物体把持線と把持方向線、把持傾き線
から手の姿勢に応じた相関関係式を導き出す。この相関関係式を用いることで手の姿勢に応じた把持動作の再現が可能である。
さらに、把持対象となる物体が２つ存在する場合には、まず各物体に対する相関関係式を導出する。次に 、手と各物体との距離を内分比として相関関係式を補正することにより、自然な把持動作が再現できる。

表 1: 各実験における評価点の平均値

評価点の平均値

実験 1

実験 2

実験 34.6

5.24.9も高かった。これは 、指の長さには個人差があるためセンサーの出力値から指の第三関節の角度を求める際に誤差と図 6: 実験の様子して表れ 、把持動作の再現を行う過程で誤差が大きくなったためと考えられる。

5.

むすび
本論文では、センサー数の少ない比較的安価なデータグ

ローブでも、把持対象としている物体の形状情報を利用することで、手の動作を再現可能な補正法について提案した。
本手法では 、片手による把持を想定した任意の直方体物体に対して、任意の方向からの把持動作を再現可能である。今後の課題としては 、指の長さなど の個人差によって生じ る
センサーからの出力値の誤差を考慮することや、直方体だけでなく円柱や角錐など の物体や複数の物体が結合した物体への適用が挙げられる。また、一般ユーザ向けのサービ
図 7: 各実験における評価点

スとして期待できる、VR ネットショッピングシステム [7]への適用も実現していきたい。

4.

実験・考察
提案手法に基づく実験システム (図 6) を実装した。セン

参考文献

サー数の少ないデータグローブとして 5DT 社の 5DT Data

Glove5 Ultra を、手の６自由度を計測するために POLHEMUS 社の PATRIOT を用いた。実験システムでは、取得した関節角度に基づく仮想手が CG として描画され 、操作者は自身の仮想手を確認しながら、ともに表示されている仮想物体を把持することができる。データグローブの補正法を評価するため、被験者９人に実験システムを体験してもらい、「仮想手の挙動の自然さ」について 7 段階にて評価してもらった。その結果を図 7 、表 1 に示す。評価の目安は、「 1:まったく自然に感じられない」、「 4:モデルとして利用可能な程度の自然さを感じ る」、「 7:限りなく自然に近く感じられる」とした。

• 実験 1：基本把持寸法以外の物体に対し物体と正対する方向から把持• 実験 2：基本把持寸法の物体に対し 任意の方向から把持• 実験 3：基本把持寸法以外の物体を任意の方向から
把持[1] 濱口真一, 舟橋健司: VR ネットショッピングのためのセンサー数の少ないデータグローブによるデータ補正法,
日本バーチャルリアリティ学会第 15 回大会講演論文集,

2A2-4(DVD-ROM), 2010
[2] George ElKoura, Karan Singh:
imation the Human Hand,Handrix:

An-Proc. ACM SIG-

GRAPH/Eurographics symposium on Computer animation, pp.110-119, 2003
[3] 福田浩士, 福村直博, 片山正純, 宇野洋二: 対象物の認知と手の把持形状の計算との関係：ヒトの把持運動への計算論的アプローチ, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J82-DII,

No.8, pp.1314-1326, 1999[4] 長尾竜郎: 手指動作の研究ー日常生活動作における正常手指機能の分析ー, リハビ リテーション医学, Vol.8,

No.1, pp.3-12, 1971
[5] 中村宜孝, 宮里勉, 岸野文郎: 把持動作における preshaping の解析とターゲット予測, 電子情報通信学会論文誌,
Vol.J80-A, No.6, pp.1003-1013, 1997
[6] 山崎仁之: 把持対象に注目した動作計測に基づく手のア実験の結果、センサー数の少ないデータグローブを用いニメーション , 奈良先端科学技術大学院大学修士学位論ても、物体の形状情報を利用することで 、様々な物体に応文, 2006
[7] Kenji Funahashi, Masahisa Ichino, Mototoshi Teshi-

じた把持動作のある程度自然な挙動が再現できるという評価が得られた。しかし 、各実験の評価点にはばらつきが見gahara:られた。低い評価点を付けた人の評価はど の実験においてOnline Shopping System, Proc. ACM VRST2009,

Experiments for Developing Touchable

も低く、高い評価点を付けた人の評価はど の実験においてpp.241-242, 2009