情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 2017

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2017/3/2

ぴたっとキャプチャー
~日常生活で使えるモーションキャプチャーの提案~
甲斐美月†	  松下宗一郎†
概要：映画やアニメーションにおける 3D-CG 作品制作では，身体の動きを正確に捉えるモーションキャプチャーが広く使われているが，多数のカメラやセンサーを事前に準備しなければならないことから日常生活にて気軽に利用できるものとはなっていない．そこで本研究では利用者が気になっている場所に小型軽量なワイヤレスモーションセンサーを取りつけ，3D-CG にて姿勢角の変化をリアルタイムで再生するシステムの検討を行った．センサーの姿勢角を9 個の数値で冗長表現するモーショントラッキングアルゴリズムを低消費電力マイクロプロセッサにて実装した結果，歩行姿勢といった身体状態の異状を容易に観測することができた．

Pitatto Capture ~ Personal Motion Capture System for Daily Life~MIDUKI KAI†

SOICHIRO MATSUSHITA†

Abstract: We have investigated a wearable motion capturing system utilizing a single wireless motion sensing
device. The proposed system may produce 3D animation video on what the user would like to check while freely
varying the point of view. A habit of movement like unfavorable walking posture was easily found by visualizing
the motion that the user was interested in.

1. 動 機た事前準備が必要となるため，気になる場所の確認を，いつでもどこでも手軽に行うことは困難であった．このため，	  身体の動きを正確に捉えるモーションキャプチャーの技

歩行において特徴的な運動が見られる部位に加速度センサ

術は，映画やアニメーションの制作にて利用されており，ーや角速度センサーといった運動センサーを取り付け，運近年では頭部運動をトラッキングすることによる仮想現実

動信号を解析することで歩行状況を客観的に分析する研究感を用いたコンピュータゲームが市販されている．また，がなされている[2]．ここでは，実験的な数式による解析かスポーツや楽器演奏といった，ある程度の期間における訓ら，蟹股等の特徴的な歩行の程度を定量表現できる可能性

練が必要となるような身体運動が必要となる分野においてがあることが報告されているものの，様々な歩行フォームも，モーションキャプチャー技術の応用が期待されている．

に対するロバスト性の確保は困難であると考えられる．

ここで，カメラによる映像撮影をベースとするモーション	  こ の よ う な 状 況 の 中 で ， 近 年 集 積 回 路 技 術 を 用 い た

計測を行うことで，各場面へのアノテーションを直感的にMEMS センサーの性能が急速に向上してきており，角速度，行えるという利点が生じる．しかしながら，映像撮影では加速度，ならびに地磁気センサーを組み合わせた姿勢角計

プライバシーに関する情報が映り込む可能性があることか測デバイスを身体の各部位に取り付けた身体装着型モーシ

ら，ソーシャルメディアといった不特定多数の利用者とのョンキャプチャーシステムが，映画やアニメーションの制間での情報共有では問題が残ることとなる．

作現場にて利用されている．しかしながら，各部位の絶対	  一方，普段の生活における身体の運動の中で，「歩く」と座標を知るためには，剛体として近似できる身体部位ごという動作はほとんどの人が普段何気なく行っている動作での姿勢角を正確に校正されたモーションセンサーで計測しある．しかしながら，内股や蟹股，O 脚，猫背など様々なた上で，事前に取得した部位のサイズ情報を元に複雑な計要因により上手く歩けていないと悩んでいる人が少なから算を行う必要がある．更には，センサーの着脱に要する時ずおり，歩き方のチェック方法や，矯正方法等の研究開発間や，システムが高価であることといった理由により，日が進められている．ここで，歩き方における異常を客観的常生活にて気軽に利用することは困難である．に知るにためには，歩行に関する専門医の診察を受ける必	  そこで，本研究ではセンサーの姿勢角変化を相対的に計要があるのが現状であり，日常生活における改善の試みの算し，基準となる視点座標系を自由に変更できるインタフ

成果を病院外でチェックすることは困難である．そこで，

ェースと組み合わせることで，レジストレーションといっ歩行の様子をカメラにて撮影し，全身の動きを 3D グラフた絶対座標系での使用を前提とする処理を行うことなく，ィックスにて表現することで，歩きの評価を行う研究が報

利用者が気にしている部位をピンポイントで観察するイン

告されている[1]．しかしながら，カメラを設置するといっタフェースを考えた[3]．そして，歩きのフォームにおいて気になる部位にセンサーを設置し，3D グラフィックスによ† 東京工科大学コンピュータサイエンス学部
School of Computer Science, Tokyo University of Technology© 2017 Information Processing Society of Japanる動画にて異状を直感的に調べるシステムの検討を行った．

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2.2 e123 ベ ク ト ル の 回 転 写 像 変 換	  回転運動を行っている剛体では，ある一瞬について見れば回転軸は唯一でなければならない．角速度センサーの信号をサンプリングする時間間隔Δt において，回転軸の方向を示す長さ 1 のベクトル r の値が一定であると仮定し，サンプリング時の 3 軸角速度計測値が(ωx ωy ωz)t であったとすれば，Δt 内における回転角度θは	  θ= (ωx2 + ωy2 + ωz2 )0.5 Δt= ωΔt	  （ただし，ωは 3 軸の合成角速度）
図 1	  姿勢角ベクトル e123 の定義
Figure 1

Definition of the e123 attitude vectorsにて表される．また，回転軸ベクトル r は静止直交座標系にて回転運動を観測した際の角速度成分により計算され，例えば r ベクトルの x 軸成分である rx はrx = (ω x e1x + ωy e2x + ωz e3x ) / ω	  （ただしω≠0）として導くことができる．
ここで図 2 に示すように，原点 O を中心とする長さ１の任意のベクトル p について，回転軸ベクトル r, 回転角θの回転座標変換を行うと，p の写像先 p'はp' = (r・p) r + { p - (r・p) r } cosθ +rp sinθにて計算される．そして，長さ 1 のベクトル p として，e1,e2, e3 をそれぞれ用いることで，回転運動による姿勢角ベクトル e123 の写像先を求めることができる．この時，回転に
図 2	  e123 によるモーションキャプチャーの原理

よる座標変換演算にて三角関数の演算を行うのはサンプリ

Figure 2

ング時間間隔Δt における微小な回転角θに対する sinθ及Principle of the e123 attitude vector tracking

び cosθのみである．また，θが 90 度以内であれば sinθ

2. モ ー シ ョ ン キ ャ プ チ ャ ー ア ル ゴ リ ズ ムの値から cosθ= (1 - sin2θ)0.5 として計算することで，浮動小数点演算器を持たない小型マイクロプロセッサが苦手と

2.1 姿 勢 角 の 冗 長 表 現 	  ~ e123 ベ ク ト ル の 定 義 ~

している三角関数の演算をサンプリング周期あたり 1 回の	  角速度センサーからの運動信号を用いたモーションキャみとすることができる．この結果，市販の組込み向け 16プチャーでは，静止直交座標系に対する姿勢角を表現するビットプロセッサ（Microchip Technology 社，dsPIC30F3012）

方法として azimuth, pitch, roll といった 3 つの回転角を用いにて，秒速 100 回のサンプリング処理に必要となるクロッるオイラー角によるものや，x-y-z 直交座標軸上への射影長ク周波数の下限値を約 8MHz に抑えることができた．

（方向余弦：direction cosine）を用いる手法等が知られてい2.3 e123 ベ ク ト ル に よ る 姿 勢 角 レ ジ ス ト レ ー シ ョ ン

る．これらの手法では物体の姿勢角を少ないパラメータ数	  姿勢角を 9 つの方向余弦数値にて冗長表現する e123 ベクで表現できることや，比較的単純な行列演算にて座標変換トルを用いることで，姿勢角座標値のレジストレーションを行えることから，モーションキャプチャーの分野におい処理が非常にシンプルな計算にて行えるようになる．ここて広く利用されてきた．しかしながら，座標変換演算の中で，e123 ベクトルは E123 = ( e1では三角関数が多用されており，非力な低消費電力マイク

3 行 3 列の行列であるが，e123 ベクトルが持つ性質から，ロプロセッサによる実装には必ずしも適したものとはなっE123t E123=e2e3 )として表現されるE (単位ベクトル）ていなかった．そこで本研究では，図 1 に示すような互いという関係式が成立する.そして，ある時点を基準として絶に直交する 3 つの単位ベクトル e1, e2, e3（e123 ベクトル）対座標系を再定義し，ここからの回転運動分をキャプチャにより物体の姿勢角を表現することを考えた．そして姿勢ーする歩行運動様態計測のようなアプリケーションでは，角をこれらの単位ベクトルの方向余弦にて表し，例えば e1

単に計測されている e123 ベクトル行列 E123 の転置行列= (e1x e1y e1z)t という列ベクトルを用いる．この結果，物体E123t をそのまま変換行列とすれば良いこととなる．の姿勢角は合計 9 個の方向余弦成分にて表現されることと	  以上の結果，観測の起点となるタイミングにて計測されなり，パラメータ数の点で冗長度の高い表現となっている．ている e123 ベクトルの転置行列をレジストレーションの

これは，e123 ベクトルを構成する要素が互いに完全には独基準とすることで，角速度センサーを用いたモーションキ立ではないことに起因しており，例えば e3 ベクトルは e1ャプチャーシステムの大きな問題点の 1 つである静止ゼロベクトルと e2 ベクトルの外積（e1点の時間ドリフトの問題を軽減することができる．

e2）にて計算される．

© 2017 Information Processing Society of Japan288

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2017/3/2	  図 4 は，ノート PC 上にて作成した姿勢角観測用アプリ
ケーションの画面例であり，シンプルなワイヤーフレームグラフィックスにより姿勢角の変化をリアルタイムで観測することができる．また，任意のタイミングにて「視点変更」のボタンを押すことで，その瞬間のセンサーデバイス上の座標軸を基準とする 3D-CG 投影へと切り替わるようになっている．更には，モーションキャプチャーデバイスからの姿勢角データを保存した後，「動画再生」のボタンを
図 3	  モーションキャプチャーデバイス押すことで 3D-CG による動画投影を行う際にも，任意のタ

Figure 3	  Motion tracking device

イミングにて「視点変更」ボタンにより表示における座標系を瞬時に切り替えることが可能である．

図 4	  姿勢角計測アプリケーションの画面
Figure 4	  Attitude angle measurement application

3. モ ー シ ョ ン キ ャ プ チ ャ ー シ ス テ ム	  図 3 に本研究にて使用したモーションキャプチャーデバ
イスを示す．幅 55mm, 奥行き 40mm, 高さ 20mm の ABS

図 5	  歩行特徴を観測する実験の様子
Figure 5

Experimental setup for walking motion observation

プラスチックケースの中に，6 軸モーションセンサーIC チップ（3 軸加速度8G, 1G = 9.8m/s2 および 3 軸角速度1000dps）並びに 16 ビットマイクロコントローラ，2.4GHz

4. 歩 行 に お け る 運 動 様 態 の 観 測 実 験帯ワイヤレス通信デバイスが，充電式電池とともに収めら被験者が日常的に気になっている少しおかしな歩き方れている．また，デバイスの総重量は約 50 グラムであり，と，真っすぐに足を動かすことを意識した歩き方のモーシベルトや両面テープ等を用いることで，身体の様々な場所ョンキャプチャーによる観測を試みた．図 5 はデバイスのに容易に取り付けることができる．一方，デバイスに内蔵装着状況を示したものであり，小型モーションセンサーデされた小型マイクロコントローラにて e123 ベクトル表現

バイスをベルトにて被験者の右足のひざ下に固定している．

による姿勢角の計算がリアルタイムにて行われており，ワここでは，歩き方がおかしいと感じている被験者が，動きイヤレス通信にてノート PC 等に座標データが送信される．に最も違和感を感じる場所を選択した．また，歩行路は屋

ここで，e123 ベクトルの性質により，任意のタイミングに内の約 12m の直線路であり，ワイヤレスにてデータを受信て基準姿勢へのレジストレーションが行えることから，原するノートパソコンを中央付近に設置した．

理的にはデバイスへのレジストレーション指示等のデータ	  実験では，まず最初被験者にデバイスを取り付けた後 3伝送は不要である．すなわち姿勢角の演算はデバイス内で秒ほど直立静止してもらった．この時，図 5 に示すデバイ完結しており，ワイヤレス通信にてデータ損失が発生してスの座標系に対してレジストレーションを行うことで，静も，受信できたデータにて運動様態の観測を続けることが止時の姿勢を基準とした姿勢角変動を観測することが可能できる．尚，姿勢角の計測精度を市販の磁気式モーションとなる．そして往路の約 15 歩は通常通りの歩き方をしてもキャプチャーシステム（Polhemus 社，Liberty240）にて確らい，再び 3 秒程度直立静止してもらった．そして方向転認したところ，動的運動における角度変位の絶対値にて 1換した後に再び 3 秒ほど直立静止してもらい，真っすぐに分間あたり約 5 度以内の誤差に収まっていた．

足を動かすことを意識して復路を歩いてもらった．また，© 2017 Information Processing Society of Japan289

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取得したデータについては，歩き始めと終わりにおける不	  ここで，歩行実験を記録したビデオ画像により，被験者規則な運動による影響を取り除くため，最初の 1 歩と最後のひざ下の部位がどのような運動を行っていたのかを確認の 1 歩に相当する部分のデータを除外して分析を行った[4]．

したところ，ねじれ運動という視点では，ほとんど同じ運	  実験の結果，ひざ下位置から地面へと向かう e1 ベクトル動特徴が見られることが分かった．しかしながら，ビデオの動きにて二種類の歩き方の間に何らかの違いがあること

カメラによる撮影では，事後に視点を変更することが困難

が，ワイヤーフレームグラフィックスによる動画再生にてであることから，身体装着型モーションキャプチャーとコ確認された．具体的には，被験者が違和感を感じている歩ンピュータグラフィックス投影を組み合わせる本研究によき方に対しては，e1 ベクトルが進行方向から外れた向きへる手法に優位性があるものと考えられる．また，ひざ下のとねじれていく様子が観測されている．ここで，3 つのベ部位のねじり角を観測することが目的であれば，図 5 に示

クトルの方向のみにて運動様態を動画投影する方法では，すセンサー感度軸において，x 軸まわりの角速度を計測す運動の様子を直感的に理解することが困難となるケースがる方法が考えられる．図 8 は角速度信号の時間変化をプロ見られたことから，デバイスが装着されている部位の周囲ットした結果であるが，往路の 15 歩において角速度が増大を模式的にコンピュータグラフィックスにて表示するプロしていることが分かる．しかしながら，このことは動画像グラムを作成し，歩行様態の違いを観測してみることとしによる直感的な状況観測のもとで導かれた視点によるものた．そして，ひざ関節から下の部位が 1 つの剛体として運であり，より複雑な状況においてはモーションキャプチャ動することを仮定するとともに，足が前方へとまっすぐにーを用いることによる効果が顕著となることが予想される．

は運動していないことによる一種の「ねじれ」運動を分かりやすく表現するため，e1 ベクトルと並行に直方体を配置した．また，足先の部分については表示される図形の直感的な分かりやすさを考え，ひざ下の部位を表す直方体の下方に別の直方体を隣接させる形で配置した．ここで，二種類の歩き方に対するコンピュータグラフィックスの計算結果を，足の踏み出しから地面への着地までをコマ送りする形で描画した結果を図 6 及び図 7 に示す．まず最初に，図6 に示す復路における真っすぐ足を動かすことを意識した
際の描画結果では，踏み出し前と踏み出し後を比較すると上面の青い面が見えなくなっており，足が真上に上がっていることが示唆される．これに対し，図 7 における被験者が違和感を感じる歩き方に対する描画結果では，踏み出し前と踏み出し後を比較すると上面が斜めに傾いており，接図 8	  2 種類の歩き方によるひざ下周り角速度の比較
Figure 8

Changes in angular velocity around the leg

5. ま と め と 今 後 の 展 望

地時も踏み出し前と異なる状態であることから，ひざ下の	  本研究では原理的には 3 軸角速度センサーを 1 つだけ使部位が明らかにねじれて運動していることが分かった．

用するモーションキャプチャーデバイスを作成し，歩行特徴分析への応用を試みた．その結果，カメラ等の外部デバイスを用いることなく，日頃気になっていた異状な足の動きをシンプルなシステムにて可視化することができた．そこで，いつでもどこでも気軽に利用できるという特徴を生かし，日常生活における幅広い分野へのモーションキャプ
チャーシステムの適用を検討していきたいと考えている．

図 6	  真っすぐを意識した歩行時の足の動き
Figure 6Foot movement while walking straight

図 7	  おかしな歩きをしたときの足の動き
Figure 7

Foot movement with leg-twisting motion© 2017 Information Processing Society of Japan

参考文献[1] C. Fookes, S. Sridharan, S. Denman, D. Chen, S. Sivapalan, "3D
ellipsoid fitting for multi-view gait recognition", 8th IEEE
International Conference on Advanced Video and Signal Based
Surveillance, pp. 355-360 (2011)[2] 細井悠貴，松下宗一郎：ウェアラブル歩行特徴分析センサに関する研究，第 10 回情報科学技術フォーラム(FIT2011)，講演
論文集第 3 分冊 J-048, pp.647-648 (2011)[3] 松下宗一郎，菅野谷知佳，甲斐美月、鹿野雄輝：手首装着型
モーショントラッキング機器による精密作業評価，日本コン
ピュータ外科学会誌 Vol. 18, No. 4, pp.239-240 (2016)[4] 江原義，山本澄子：臨床歩行計測入門,医歯薬出版 (2008)

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