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ラク楽実践 VR日本バーチャルリアリティ学会誌第 16 巻 1 号 2011 年 3 月

ラク楽実践 VR- 手と足と頭を使え！ VR システムの作り方 -イクなどのセンサは，状態が変化するとそのデータを即第 23 回座にサーバに送信する．そして，サーバから送られてき

Make: Tokyo Meeting 06

たデータをもとに，LED やモーターなどのアクチュエータが状態を変化させる，という仕組みだ．ネットワーク

渡島健太（早稲田大学）

を経由してデバイス同士がワイヤレスに対話する様子を目の前にして，筆者も思わず感嘆の声をあげた．

2010 年 11 月 20 日，21 日の 2 日間にわたり，東京工会場内では，いくつかのワークショップが開催されて業大学大岡山キャンパスにて「Make: Tokyo Meeting 06」

おり，老若男女，経験問わず，たくさんの人が参加してが開催された．
「Make: Tokyo Meeting」は， DIY，電子工いた．中でも，幼い子どもたちが熱心にパソコンに向か作，サイエンス，アートなどの様々なジャンルを超えたう姿が印象的だったのは，MIT メディアラボが開発しユニークな「ものづくり」の発表の場として，Make 誌を発行するオライリー・ジャパン社によって 2008 年よた子ども向けの教育用プログラミング環境「スクラッチ」り開催されており，今回で 6 回目の開催となる．会場では，200 組もの出展者がそれぞれのブース内で自ら持ちで操縦できるお絵かき紙コップロボット「RoboCOP10（ロボコップ 10）」の製作ということで，こちらも大い寄った「作品」を展示，実演したり，自作のキットや電に賑わっていた．

子工作系のパーツを販売したりしていた．他にも，電子ンテーション，自作の電子楽器によるサウンドイベント

大量生産と大量消費が前提にあった従来の「ものづく21 世紀型の新しい「ものづくり」とは，り」とは異なる，Make 誌の提唱する「Maker」という言葉に象徴されるよなど，実に多彩なプログラムが用意されており，全てのブースを回るのにほぼ 1 日を費やすほどであった．イベ

うに，個々人が欲しいものを自分みずからの手で作る社
会 の 形 で あ る．Make: Tokyo Meeting は， そ ん な Maker

ント終了後に集計された来場者数は，前回を上回る 8,000たちの交流やコラボレーションの場としての役割も担っ名を記録しており，イベントの盛況ぶりがうかがえる．ており，今後もより一層の盛り上がりが期待できよう．のワークショップであった．今回の内容は，スクラッチ工作のワークショップや，出展者による技術的なプレゼ

メイン会場となる体育館に入ってまず目を引いたのが，会場中央に設置された小惑星探査機「はやぶさ」の第 24 回実物大模型であった．東工大の学生有志が集い，「はやぶさ」のレプリカをもとに一から図面を起こして製作したというエピソードに，Make ならではの DIY 精神が見Microsoft

Xbox 360 (R) Kinect (tm) センサーて取れた．
FabLab Japan のブースでは，3 次元プリンタやカッティ

安藤英由樹，近藤大祐（大阪大学）

ングマシンといったデジタル工作機械の展示と，それら1．はじめにを活用した作例のプレゼンテーションが行われていた．

従来，奥行き方向の情報を得るためには，視差を持っかつては法人向けの高価なものという印象だったこれらのマシンだが，最近では個人向けの比較的安価で入手した 2 台のカメラからの画像に処理を施すことが多かったが，近年 Time-of-flight を用いたカメラなど，より簡やすいモデルも登場してきており，「パーソナル・ファブ

単に対象の奥行き方向の情報を得る Depth Camera が普リケーション」の実現が現実味を帯びてきている．実際，会場内を見渡してみると，FabLab Japan 以外にもいくつ及しつつあるものの高価である．一方，Microsoft からXbox の新たな入力インタフェースとして開発，販売さかのブースで 3D プリンタが稼働する様子を確認できた．
Project Trangram は，電子デバイスをインターネットれた Kinect センサーはカラーカメラ，赤外線カメラ，赤外線発光部の光学系センサと 4 本のマルチアレイマ上で配線できるシステム「Trabgram」を実演していた．
TrangramI/O と呼ばれる無線モジュールを用いることにイク音響センサー，加速度センサーが組み込まれておよって，あらゆる電子部品がインターネットへ接続され，り，さらに電動チルト機構が装備されているにも関わらず，単品 15,000 円以下で入手可能である．3D の Depth

配線はオンライン上で行われる．現実世界にある電子デCamera のメカニズムとして，Kinect は定形パターンをバイスとオンライン上の仮想デバイスは，常に相互にや投影して，それを受光してパターン解析を行い，デプりとりを行っており，例えばスイッチやボリューム，マスマップを得る構造となっている．インタフェースは44

ラク楽実践 VRJVRSJ Vol.16 No.1 March, 2011

USB による接続も可能となっており，非公式ながら汎45分解能が悪くなることが予測される．

用 PC での使用方法も Web などで公開されている．このそこで，距離に応じて奥行きの分解能がどのように変ように安価で高機能なインタフェースが容易に扱えるならば，VR 研究においても効果的なツールとして利用可化するか実験を行った． kinect 正面に計測対象となる白色の平板を置き，IR カメラから対象までの距離を 0.5m能であることから，このレポートでは簡単な使用方法と，から 14m まで変化させて，その出力値を記録した（図 1

簡単な評価実験の結果について報告する．

（左）参照）．なお，対象が距離画像上の中央になるよう配置して，Kinect センサーから送られてくる Depth 値を2．Kinect センサーにおける PC 開発環境の構築

取得後，画像中央における幅 20 ピクセル，10 フレーム

本稿執筆時には，非公式ながら Kinect センサーを PCでの平均をとった．これを実際の奥行き情報に変換したに接続し使うためのドライバやライブラリ「openkinect場合（ライブラリの変換式を用いた）の分解能について，
図 1（右）に示す．

（http://openkinect.org/）」に沿って，開発環境の構築を行った．そのため，ライブラリ等のコンパイルやソリューションファイルなどの make ファイル作成の手順に手間300250がかかったが，現在（2011 年 1 月）では，Kinect 開発
分解能[ｍｍ]元によるドライバ・ライブラリの提供が行われており，（http://www.openni.org），ここを足がかりに開発環境の構築を行っていけば容易に実現できるようである．今回の200150100

記事では，openkinect を用いたものとなっているので予め了承願う．

5001

3．Kinect センサーを利用する関数

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対象までの距離[m]サンプルプログラムのソースは OpenKinect-libfreenect/examples にあるものとして Kinect センサーを利用する

図 1 実験風景 （左） と分解能 （右）ためのサンプルファイルの簡単な解説を行う．このサン

計測範囲は Kinect センサーからの距離約 45cm 〜数十プルをもとに要求に応じた改良を行ってゆけば，目的をm であったが，実際には実験などでは十分な分解能が実現するアプリケーションに辿りつける．
サンプルプログラムの一つ glpclview は，Freenect ラ確保される領域を考慮して設置を行う必要がある．ゲーイブラリを使用して，距離画像，可視光カメラによるRGB 値のカラー画像を取得し，3D データとして表示すいても高い分解能で計測可能であり，様々な用途に使えそうである．時間分解能に関しては Kinect の画像更新るものである． ライブラリから距離画像およびカラー画像を得るには，それぞれ freenect_sync_get_depth と，レートは，30fps であるが，PC での画面表示までの遅れは，距離画像が約 5 フレーム（160ms），カラーカメラがfreenect_sync_get_video という関数を使用している．こ4 フレームという結果であった．要因は不明であるがもれらは初回呼び出し時に自動的に kinect の初期化やマし，ドライバが要因であるならば今後改善されるかもしルチスレッド化が行われ，以降呼び出すたびに最新のれない．今回のドライバやライブラリによって得られた
Depth map 情報は 640 × 480 ドットの解像度である．現

ムなどで使用を想定されている範囲よりも近い領域にお計測結果を得られるので便利である．得られた画像はOpenGL などのテクスチャマップや，OpenCV のイメー

在の一般的な PC にとってこの解像度の処理は決して重ジに適宜変換して利用すればよい．
freenect ライブラリには，より詳細な制御や操作をす負荷ではないであろう．

る関数もあるので，距離計測用の IR カメラが撮影した原画像や，加速度センサーによる Kinect 本体の傾き情

5．おわりに報を取得したり，kinect 本体のチルト角を動かしたりす

価格でありながら高機能で，今までできなかったことをることができる．

可能にする可能性を秘めている．例えば，複数台を用い4．Kinect センサーの性能て死角を無くした計測を開発する研究者や，移動ロボットに載せて障害物回避する応用など，ちょっと Web を

Kinect センサーは研究者やホビーユーザーにとって低Kinect セ ン サ ー を 用 い て 各 座 標 に お け る 距 離 情 報(Depth Map) が得られた．しかし原理的に考えると，通検索すればおびただしいアイディアを垣間見ることがで常の画像処理による結果と同様に，距離が遠くなるほどり，新たな展開の発展に繋げていくことを祈る．

きる．学会員のみなさまも積極的にこれを研究活用なさ45