1478

日本バーチャルリアリティ学会誌第 9 巻 2 号 2004 年 6 月

特集 デジタルヒューマンと VR

民俗芸能のデジタルアーカイブとロボットによる動作提示
池内克史

中澤篤志

東京大学

大阪大学

工藤俊亮
東京大学

小川原光一

高松 淳
東京大学

東京大学

中岡慎一郎
東京大学

1．はじめに白鳥貴亮
東京大学

技術が開発されなければならない．

近年，デジタル技術を用いて文化遺産をデジタル保存

無形文化財においては，その中心表現が演者の動きのする試みが多くなされている．文化遺産は，大仏や正倉中に込められている．従って，動きをどのように記録する院御物といった「静」的な有形文化財と，民俗舞踊や伝か，動きをどのように再現するかが研究の中心課題となる．

統芸能，匠の技といった「動」的な無形文化財に分類で無形文化財のデジタル化は，単純に考えると演者の動きをきる．
「静」的な有形文化財に関しては，レーザーセンサービデオで採録し，必要に応じて再生すればよい．実際，そやデジタルカメラを入力として，形の情報を得るためののような民俗芸能のアーカイブも存在する．あるいはもう3 次元形状計測や，表面の色・艶を表現するための表面少し進めて，多視点からビデオを取り込み，任意の視点か特性解析アルゴリズム，光源環境を再構成する光源環境らのビデオを再生するという手法も提案されている．しか推定アルゴリズムなどが主な研究項目である．我々のグし，例えば踊りを学習する場合，学習ビデオを眺めるのと，ループではこれらのアルゴリズムの開発を文部省の学術

実際に目の前で師匠が要所・要所を解説しながら踊って見

創成プロジェクトや科学技術振興機構の戦略的基礎技術せてくれるのでは，進歩に大きな差が出る．師匠なしでは開発事業プロジェクトを通して行い，鎌倉や奈良の大仏本当の意味での習得は不可能であるといっても過言ではなのデジタル化に成功した．

い．さらに，再現された場合も単なる映像の再現と実際のこれらの「静」的な有形文化財に対して，能や刀鍛冶

人の動きによる再現では臨場感がまったく異なる．の技といった身体の動きをその中心表現とする「動」的我々は無形文化財のデジタル化のためには，この踊りな無形文化財も多く存在している．無形文化財の保存はの師匠を物理的に作成することが必須だと考える．要件

主に人から人への直接的な伝承が主たる保存方法であっとしては，1) 無形文化財の動きの流れとともにその要た．
このため後継者難などの社会的背景の変化から，日々所要所 ( あるいは肝 ) を抽出し，理解し，解説できること，失われつつあるといっても過言ではない．すなわち，こ2) 動きを物理的に，とくに肝となる部分を忠実に表現れらの無形文化財に関しても何らかのデジタル的な保存できること，の 2 点であると考える．

14

特集

JVRSJ Vol.9 No.2 June, 2004

デジタルヒューマンと VR

1579

本稿では我々のグループで，過去４年間にわたり，戦ある．このために我々は，ロボットと人体モデルの動力略的基礎技術開発事業 (CREST) プロジェクトとして開学的制約を満たす動作生成手法や，動き情報の構造解析発を行ってきた無形文化財のデジタル保存のための一連結果を用いた適応的フィルタを導入し，動作の中心表現の手法について概説する．研究テーマとしては以下のトを変化させずに全体的な動きの流れを変換する手法などピックに分類できる．

を開発している．以下では，中心課題である動きの解析，

1．人の動き情報の取得

動作生成，ロボットによる再現について詳細にのべる．

2．動き情報の解析
3．動作情報の生成

2．舞踊の動作解析

4．ロボットによる動作情報の提示

モーションキャプチャシステムから得られた舞踊の関

人の動き情報の取得に関しては，主にコンピュータ

節位置データを用いて，舞踊動作全体の解析を行う．ここビジョンの分野で 1 台のテレビカメラからの時系列画像

での目的は舞踊全体の動作から有限個の「基本動作プリミ解析として研究されてきた．近年は，多数のカメラのティブ」を獲得し，舞踊を表現することである．
これにより，連動により身体の動作情報獲得も随所で行われている

舞踊内での繰り返しの動作や一度しか出現しない動作な[1-6]．一方，静的な文化財の 3 次元データ取得として両どを把握することができ，舞踊全体の構成を把握するこ

眼立体視に対するレンジファインダーがあるように，動とができる．また，異なる舞踊のプリミティブを比較す的なデータ取得にも多視点カメラに対する手法として光ることによって相互の関係を把握することも可能となる．

学式や磁気式のモーションキャプチャシステムが開発ささらに，今まで文字や絵等で記されてきた舞踊の記述方れている．モーションキャプチャシステムでは，対象者式としてこの表現を用いることも可能である．の体にセンサやマーカを取り付ける必要はあるものの，舞踊を有限個の基本動作によって記述するという取正確なデータが得られる．我々のグループでは，多視点り組みはすでにいくつか成されている．秋田県のわらびカメラシステムとモーションキャプチャシステムを併用

座では手動で動きデータを分割し，基本動作として記録し，人の動き情報を得ている．

している [7]．また，ロボットの行動獲得を目的とした研動きの解析に関しては，人の様々な動作から動きの共究としては，複数の関節角度を Self Motion Element と呼通項的役割を果たすシンボリックな表現を抽出する．手ばれる単位に分割し，HMM を用いて基本動作を抽出し先動作の速度変化や音楽情報から動作を切り分け分類すたもの [8] や複数物体の 3 次元の接触状態をロボットのる．切り分けられた舞踊動作セグメントのクラス化を行

視覚で観測しその制約条件から行動計画を学習するもの

い階層構造をつくることで全体構造を把握する．さらに，[9] 等がある．人の「見かけの動き」に基づいたアプロー

セグメント間や個人間によるセグメント内での軌道など

チとしては，手先の動きを平面に投影し直線・円弧等ののばらつきから踊り手のくせや中心表現を抽出すること基本パターンに分類し再現したもの [10] や，手先の動などが課題である．

きを速度に基づいて切り出しその手先の 3 次元空間中の無形文化財という人から人へと伝承することが重要動きを Dynamic Time Warping による距離を用いてラベとなる対象を扱うためには，獲得・解析された動作を単ル付けする手法 [11] などが挙げられる．舞踊を対象となるデジタルデータとして残すだけではなく，これを提した研究としては，八村らによるモーションキャプチャ示するための技術開発も重要である．動作データの提示データからの Labanotation の抽出および動作の再生のに関しては従来より CG を用いた手法が主流であるが，研究が挙げられる [12]．ここではモーションキャプチャ

我々のプロジェクトでは産業技術総合研究所ヒューマノ

データを Labanotation と呼ばれる記号に変換しシンボ

イドロボットグループとの協力の下，ロボットを用いたリックに動きを記述する．Labanotation は西洋舞踊等に手法を開発している．CG による手法に比べ，臨場感がおいて一般的に用いられ汎用性が高いことから，無形文大きく，動きデータを表示するディスプレイとしては画化財のアーカイブ化においても有用な記述方法である．

期的なデバイスであると考えている．しかし，モーショ

しかしこの表現方法は，舞踏分野に精通した人が理解のンキャプチャによって得られた人の動きデータをそのま記録のために使用するため，細部の動きはすでに理解でまロボットに入力しても，人とロボットの間での様々なきているという前提に立っており，人の動きを粗く表現違いによって同様の動きをつくることは不可能であるたする傾向がある．このため，プロフェッショナルのためめ，これを実現するための新たな手法を開発する必要がの舞踊の記述には用いることができても，我々のように

15

8016

日本バーチャルリアリティ学会誌第 9 巻 2 号 2004 年 6 月左手�������� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� ��右手�������� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� ��左足

���右足������特集��������������������������������������������������������������������������������������������������������

���

デジタルヒューマンと VR���� ����������� �������������������������

時刻（frame）

図 1 「そうらん節」の解析結果 （色づけされた部分は互いに相関があることを示す）

ロボット等を用いて動作を再生するためには適していなメント ) が分類できる．この最小セグメントでは手や足のい．さらに，動きの認識に対して固定しきい値を用いて振り等の動きが検出できるが，舞踏のようなシナリオをいるため，同じ動きに対しても異なる舞踏譜として記録持った動きではより大きな単位である共通した動きが存される可能性がある．我々のグループでは，入力された在する．これを検出するためにラベル付けされた最小セモーションキャプチャデータを分割し，低レベルの表現グメント列から頻出する一連のパターンを検出して，よりとしてその分割された動きセグメントをそのまま保存す大きな動き列を抽出する．これには Apriori Algorithm を用るアプローチをとる．分割された動きセグメント間ではいる．これらの大きな動き列を分類することで同一部位その目標点 ( 手先，足先 ) の軌跡によって動きの相関がにおける動作ラベル列の階層化を行う．次に，他の部位の評価され，舞踊の中で頻出する動きセグメントが「基本動きとの関連付けも行い，最終的な動きの記述とする [13]．

動作」として抽出される．最終的には，同一の動作とさ本アルゴリズムを用いた「そうらん節」の解析結果をれた分割セグメントの中の動き情報を平均化しアーカイ

図 1 に示す．舞踊がいくつかの繰り返しのある動作プリミブ化する．この方法では，実際のモーションキャプチャティブとそれらを連結する動作セグメント，一度しか出現データから得られたデータをそのまま保存データとしてしない動作プリミティブ等の部分から成り立っているこ用いるため動作の再現が容易になる．とが確認できる．繰り返し演じられる動きが同様のラベル

民俗舞踊を見ると，その動きの中には繰り返しやバリに振られるため，必要最小限の動作プリミティブを登録すエーションを持たせた動作など，音楽のような動作構造るのみで十分となるだけでなく，舞踊全体の構造を把握すが存在することに気づく．そこで，以下に述べる五つのることも可能である．これらの動作セグメントを利用してステップから，低レベル表現である分割された動作デー

Labanotation の抽出を安定化することも可能である．

タをクラス化することで動作の構造を把握する．

この手法では，人の手足の動き情報のみをセグメント

1) 各フレーム毎に人の腰位置に体中心座標系を設定．

化とクラス化に用いている．だが，これが舞踊において

2) この座標系における手先足先の速度と軌跡を得る．

意味レベルでも正しいものであるかは分からない．これ

3) 速度の極小値を動きのセグメントの境界フレームとを解決するため音楽情報を導入して意味レベルでも正し考え動作を切り分ける．これには EM-Algorithm を使

いセグメント化を行う手法を開発した．ここでは，舞踏用する．の動きは音楽と不可分のものであり，音楽の節々に重要

4) 切り分けられた動作セグメント内の軌跡の相関を評な動きが出るとの仮定による．

価することで動作をクラス化する．

まず，舞踊で流される音楽をスペクトル解析すること

5) 同クラスの動作セグメントが連続する場合，セグメンでリズム ( ビート ) を抽出する．このビートと先に求めたトの併合を行うことで舞踊全体の動作構造を把握する．

動作セグメントがほぼ同時刻にくるものを見つけ，加えて以上の 5 ステップにより手足の動きを加速度で切り分

両手両足，重心のそれぞれの動作セグメント点が同時刻にけ，体中心に対して同じ軌跡を描くセグメント ( 最小セグ存在する場合，意味レベルでも正しいセグメント点として

16

特集

JVRSJ Vol.9 No.2 June, 2004

デジタルヒューマンと VR

1781

念を発展させ，宇野らはトルク変化最小モデルを提唱し，川戸らは粘性トルク変化最小モデルを提唱している．いずれも，より人間の随意運動に近い動きを生成することが示されている．
一方，脚の動きに関しては現在様々な手法が考えられているが，脚は手と異なり体を支えるためのバランスをとる必要があるため，腕のように動き自体を他の部位の動きと独立して考えることが難しい．我々は，動きの間ではいずれかの脚が支持脚になるという拘束のみを与

図 2 会津磐梯山踊りで抽出されたとめ動作（上段：踊り手が意識している姿勢 下段：抽出されたとめ動作）

え，他の脚や体全体は滑らかに連続した動作をするという仮定を設けることで脚の軌道生成を行う手法を開発し動作の切り分けを行う．図 2 に，この手法を用いて会津磐た [13]．連結対象とする動作プリミティブ間での支持脚を梯山踊りに対して適用した結果を示す．止め動作が正しく設定し，他方のプリミティブはこの脚が一致するように抽出されている様子が見て取れる．実際，踊り手が踊って平行移動させる．次に，遊脚先位置，腰位置，体中心位いるときに意識している姿勢についてヒアリングを行い，置，首位置を２つのプリミティブの間で一致するよう他求められた動作セグメントとの比較を行ったところ，ほぼ方のプリミティブを移動させる．さらに，腰ならびに首一致した結果が得られ，本手法の有効性が示された．の座標系を回転させる．最後に，腕および脚の関節角躍

ここであげた 2 種の動作解析手法から，民俗舞踊にお度最小な軌道で補間を行う．動作変形のアニメーション

いては以下のような特性が成り立つものと考えられる．

から，異なる舞踊などの間でもスムーズに連結動作が確

・舞踊はセグメント化された動作から成り立ち，それら認でき，本動作編集手法が有効に働いていると思われる．

は有限種のクラスに分類できる．
4．最適化計算による動作生成・セグメントフレームは，音楽のリズムに応じたリズムパターンに応じて現れる．

前節の軌道計算では，躍度最小となる軌道を利用した．
人型モデルの動作生成においては，モデルに予期せぬ外

3．動作プリミティブの編集による新規動作列の生成

乱が加えられた場合でも，それを適切に対処できるよう前章の手法で舞踊中の動作プリミティブを導出できにすることが重要である．とくに，2 本脚モデルでは体をる．ここで例として挙げた 3 つの踊りの解析結果を見る支えるための「支持面」が小さいため，バランスをとること，舞踊はいくつかの繰り返し動作と，それを連結するとが難しくなる．これまで CG やロボティクスの分野で人動作から成り立っていることがわかる．すなわち，舞踊型モデルのバランス制御についての研究がなされてきた．

動作は有限の動作群の組み合わせによって構成されるとCG の分野においては，力学的に正しいリアルなキャいう仮説を支持するものであると言える．
この知見から，ラクタアニメーションへの需要が高まっており，グロー抽出された動作プリミティブをデータベースとして蓄積バルなフィルタリングにより力学的に正しい動作を生成することの重要性がわかる．さらに，任意の動作プリミする手法 [17][18] や取得された動きと PD 制御を組み合ティブを自動的に連結する手法があれば，既存のプリミわせた手法 [19]，あるいは力学的な保存量に注目した手ティブをつなぎ合わせて新しい舞踏を生成するという舞法 [20][21] などが代表的なものである．一方，ロボティ踊動作の編集が可能になる．

クスの分野においては近年ヒューマノイド・ロボットにこの舞踏編集のための繋ぎ動作は，人の動作軌道生成関する研究が盛んであり，これらの研究においてはバラに基づく軌道を生成する必要がある．軌道生成のうち，ンス制御は本質的に重要な問題であるため，[22-24] な腕の動きに関しては神経科学やロボティックスの分野でどの手法が提案されてきた．

多くの研究がなされている [14][15]．Flash らは，腕の動一方，人間は非常に高度なバランス保持動作を行って作軌道に対して Jerk ( 躍度 ) 最小モデルという概念を提おり，そのメカニズムを見習うことで，より効果的で頑唱している [16]．人の腕の動作においてはその最中の躍強なシステムを構築できる可能性がある．このため，人度の積分がもっとも小さくなる軌跡を通るという理論で間のバランス保持動作について観察することは重要であり，実験的にもその正しさが証明されている．この概あると考える．人間の場合大きな外乱が加えられると，

17

82
18

日本バーチャルリアリティ学会誌第 9 巻 2 号 2004 年 6 月

特集

デジタルヒューマンと VRバランスを保つためにしばしば腕を大きく振り回したり，腰を大きく折り曲げたりする．すなわち，外乱で生じた角運動量をこれらの動作によって適切にコントロールし，転倒を回避していると考えられる．大きな外乱に対処するには，このようなダイナミックな全身動作によるバランス保持が必要である．ところがこれらのダイナミックな動作は，従来のフィルタリングや PD 制御によるバランス制御の手法では実現が困難であった．
これは，従来の手法では現在の姿勢と目標とする姿勢の差を縮めるように動作を生成するため，「一時的に目標とする姿勢からは遠ざかるが，実はバランスを回復するのに効果

図3最適化による動作作成アニメーション生成的な動作」を生成することができなかったからである．
我々のグループでは，この点に注目し，最適化を用いがある中で同じ動作をしようとしていることと同じであた姿勢制御の手法を開発している．
この手法においては，り，動作模倣における一般的な問題であると考えられる．

ZMP (Zero Moment Point) と呼ばれる「地面から受ける力ロボットを動作させるにあたって，元の動作からの逆によるモーメントが 0 になる点」を足の支持多角形内に運動学によって直接的に得られた関節角軌道をベースと納まるよう制御することで，動的バランスを直接的に取することが考えられる．Pollard ら [26] は得られた個々

り扱う [25]．ここでは各関節の角加速度を変数とし，「での関節角軌道を可動範囲や最大角速度内に収まるよう修きるだけ力を使わずに姿勢を保持する」ということに相正することで，ロボットによる舞踊模倣を実現している．

当する「関節角加速度の二乗和」を最小化する定式化を

しかし，こうして得られた動作は身体全体とその力学を行う．最適化には，二次計画法を用いる．その際，拘束考慮していないので，自己干渉を起こしてしまったり，条件として次の 3 つの条件を設定した．

元の動作の特徴を失ってしまったりする上に，自らの脚・重心の加速度が，重心の目標位置の方向を向いている．

でバランスをとって動作を続けることは難しい．これに・モデルの ZMP が足の支持多角形内に存在する．

対し，我々は今まで述べてきたような動作の解析結果を・できるだけ左右対象な動きとなるようにする．

有効に活用する事でこの問題を解決することをめざしてすなわち，重心の位置・加速度や ZMP のみを問題にいる．元の動作をそのままロボットの制約内で修正してし具体的な姿勢については問題にしないことによって，いくのではなく，元の動作を解析して基本となる動作のフィルタリングや PD 制御では実現できなかったよう列を抽出し，ロボットの動作はその基本動作列をもとにな，ダイナミックに全身を使ったバランス回復動作が生新たに生成する．ロボットは各種の制約や力学を満たし成できるようになった．具体的には，人間によく見られながら，個々の基本動作の持つ動作の特徴を反映しているような腕を振り回すことによって角運動量を適切に制けばよい．この手法を用いて，図 4 に示すように，ロボッ御してバランスをとる動作が生成された ( 図 3)．

トが自らの脚でバランスをとりながら舞踊の模倣を行うことに成功した [27]．

5．ロボットによる動作提示
6．まとめコンピュータ上に取得された動作データのより効果的な提示手法として，ヒューマノイドロボットによる舞

本論文では，現在我々のグループで開発中の無形文化踊の実演を試みている．しかし，ヒューマノイドロボッ

財 ( 舞踊 ) の保存，解析，提示を行うための一連の手法

トは人間に似せて設計されてはいるものの，現状ではを中心に各種の課題や解決法について解説した．人の動まだ関節の構造や自由度・可動範囲・動作速度などにおきは複数のカメラ群やモーションキャプチャシステムにいて制限されたものとなっており，身体における重量配よって入力される．入力された動き情報は，各身体部位分も異なる．よって人間から得られた動作データをそのの速度によって分割される．その際，音楽情報を考慮すままロボットに適用することは不可能であり，ロボットることでより精度の高い分割が行える．各分割セグメン

は目標とする動作を自らの身体に適応させていく必要がトを相互評価することで階層化を行い，舞踊全体の構造ある．これは人間同士であっても体格や身体能力の違いが把握できる．この，人の動きの要素を「動作プリミティ18

特集

JVRSJ Vol.9 No.2 June, 2004

デジタルヒューマンと VR図41983

ロボットによる舞踏動作の再現

ブ」と定義した．動作プリミティブを連結することで新for 3D Video Display in a Large-scale Space”, IEEE Virtual

たな動きを生成する事も可能となる．保存された動きのReality Conf. 2003, pp.45-52 (2003)

提示方法としては，ヒューマノイドロボットによる再演[4] X. Wu and T. Matsuyama, “Real-Time Active 3D Shapeによる提示手法を提案した．人間とロボットでは様々なReconstruction for 3D Video,” Proc. of 3rd Int. Symp. Image

条件が異なるため，ただ単に人の動きデータを入力する

and Signal Processing and Analysis, pp.186-191, 2003.

だけでは，同様の動きを再現することはできない．この[5] 宮崎英明，亀田能成，美濃導彦：複数のカメラを用ため，動作プリミティブを中心に人の動きをロボットにいた複数ユーザに対する講義の実時間映像化法，信学適応させる手法を開発し，実機でその有効性を確認した．

誌，J82-D-II, No.10, pp.1598-1605 (1999)

なお，本稿では紙面の都合上，全身運動の保存のみにつ[6] 源田大輔，向川康博，尺長健：視点と法線を組み合わせいて解説した．これ以外にも，主に目と手の協調によるた任意視点映像の生成法，情処研報，CVIM-137-7, (2003)

匠の技の再現等も重要な課題である．これについては，[7] わらび座 , http://www.warabi.or.jp/.

別の機会に譲る．

[8] T. Inamura, Y. Nakamura, H. Ezaki and I. Toshima, “Imitationand Primitive Symbol Acquisition by the Integrated MinesisLoop,” Proc. ICRA 2001, pp.4208-4213 (2001)

謝辞
本稿で報告した研究は，科学技術振興機構 ( 旧科学技術[9] J. Takamatsu, H. Tominaga, K. Ogawara, H. Kimura and K.

振興事業団 ) 戦略的基礎研究推進事業 (CREST)「高度メ

Ikeuchi “Extracting Manipulation Skills from Observation,”

ディア社会の生活情報技術 ( 長尾真領域総括 )」研究領域

Proc. ICRA2000, Vol.1 pp.584-589 (2000)「文化遺産の高度メディアコンテンツ化のための自動化[10] O. C. Jenkins, M. J. Mataric and S. Weber “Primitive手法」開発プロジェクトの一環として行われた．また，Based Movement Classification for Humanoid Imitation,”

ロボットによる実演の部分は，産業技術総合研究所知能IEEE Int. Conf. Humanoid Robots, (2000)

システム研究部門ヒューマノイド研究グループ ( 比留川[11] 大崎竜太，嶋田光臣，上原邦明：速度に基づく切博久グループリーダー ) と共同で，産業技術総合研究所

り出しとクラスタリングによる基本動作の抽出，人工の HRP1S ハードウエアを用いて行われた．関係者各位

知能学会誌 15 巻 5 号 , pp.878-885 (2000)[12] 松本敏良，八村広三郎：モーションキャプチャデーに感謝します．

タからの基本身体動作の抽出，人文科学とコンピュー
タシンポジウム論文集，pp.17-24 (2000)

参考文献[1] P. Rander, T. Kanade and P.J. Narayanan, “Virtualized[13] 中澤篤志，中岡慎一郎，原田貴昭，工藤俊亮，池Reality: Constructing Virtual Worlds from Real Scenes”,

内克史：視覚による舞踊動作の保存・解析および生成，IEEE MultiMedia, vol.4, no.1, pp.34-47 (1997)

画像の認識・理解シンポジウム，pp.I-153-158 (2002)[2] D. M. Gavrila and L. S. Davis, “3-D Model-based Tracking[14] 川人光男：脳の計算理論，産業図書，(1996)

of Humans in Action,” Proc. of CVPR., pp.73-80 (1996)[15] 伊藤宏司，伊藤正美：生体とロボットにおける運[3] I. Kitahara and Y. Ohta, “Scalable 3D Representation

動制御，コロナ社，(1991)

192084

日本バーチャルリアリティ学会誌第 9 巻 2 号 2004 年 6 月特集

デジタルヒューマンと VR[16] T. Flash and H. Hogan “The Coordination of Armて作業の自動認識などの研究に従事．博士 ( 工学 )．Marr

Movements: An Experimentally Confirmed Mathematical

賞 (ICCV:1990 年 )，最多引用論文賞 (AI Journal:1992 年 )，Model,” J. Neurosceince, pp.1688-1703 (1985)

Fu 記念優秀論文賞[17] S. Tak, O. Song, and H. Ko, “Motion Balance Filtering,”(IEEE Trans. R&A:1998 年 ) 等受賞．

IEEE Fellow．

Computer Graphics Forum, 19(3):pp. 435-446 (2000)[18] K. Yamane and Y. Nakamura, “Dynamics Filter-Concept

中澤篤志（NAKAZAWA Atsushi）

and Implementation of On-Line Motion Generator for

大阪大学サイバーメディアセンター

Human Figures,” Proc. ICRA, pp.688-695 (2000)

1997 年大阪大学基礎工学部システム工学科卒業．2001

講師[19] V. Zordan and J. Hodgins, “Motion Capture-Driven

年同大学院基礎工学研究科博士課程修了．博士 ( 工学 )，Simulations that Hit and React,” SIGGRAPH, pp.89-96 (2002)

同年科学技術振興事業団研究員 ( 東京大学生産技術研究[20] C. K. Liu and Zordan Popvic, “Synthesis of Complex所 )．2003 年より現職．画像計測，分散視覚システム，

Dynamic Character Motion from Simple Animations,”

動作解析の研究に従事．

SIGGRAPH 02, 21(3):pp.408-416 (2002)[21] A. C. Fang and N. S. Pollard, “Efficient Synthesis of Valid

小川原光一（OGAWARA Koichi）

Human Motion,” SIGGRAPH 03, 22(3):pp. 417-426 (2003)

東京大学生産技術研究所

博士研究員[22] K. Nishiwaki, S. Kagami, Y. Kuniyoshi, M. Inaba, H. Inoue,

1997 年東京大学工学部機械情報工学科卒業．2002 年東“Online Generation of Humanoid Walking Motion based

京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻博士課程修

on a Fast Generation Method of Motion Pattern that Follows

了．博士 ( 工学 )．2002 年より現職，現在に至る．知能ロ

Desired ZMP,” Proc ICRA 2002, pp.2684-2689 (2002)

ボットと人との協調，行動認識の研究に従事．

[23] R. Kurazume, T. Hasegawa and K. Yoneda, “The Sway
Compensation Trajectory for a Biped Robot,” Proc. ICRA

高松淳（TAKAMATSU Jun）

2003, pp.925-931 (2003)

東京大学生産技術研究所

博士研究員[24] S. Kajita, F. Kanehiro, K. Kaneko, K. Fujiwara, K. Harada,

1999 年東京大学理学部情報科学科卒業．2004 年東京大

K. Yokoi and H. Hirukawa, “Resolved Momentum Control:

学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士

Humanoid Motion Planning based on the Linear and Angular

課程修了．博士 ( 情報理工学 )．2004 年より現職．知能ロ

Momentum,” Proc. IROS 2003, pp.1644-1650 (2003)

ボットの動作獲得に関する研究に従事．

[25] S. Kudoh, T. Komura, K. Ikeuchi, “The Dynamic
Postural Adjustment with the Quadratic Programming

工藤俊亮（KUDO Shunsuke）

Metho,” Proc. IROS 2002, pp.2563-2568 (2002)

東京大学大学院情報理工学系研究科

博士課程[26] N. S. Pollard, J. K. Hodgins, M. J. Riley and C. G. Atkeson,

2000 年東京大学理学部卒業．2002 年東京大学大学院理“Adapting Human Motion for the Control of a Humanoid

学系研究科情報科学専攻修士課程修了．人間の動き表現

Robot,” Proc. ICRA 2002, pp.1390-1397 (2002)の研究に従事．

[27] S. Nakaoka, A. Nakazawa, K. Yokoi and K. Ikeuchi, “LegMotion Primitives for a Dancing Humanoid Robot,” Proc.

中岡慎一郎（NAKAOKA Shinichiro）

ICRA 2004

東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程2001 年東京工業大学理学部情報科学科卒業．2003 年東【略歴】

京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻

池内克史（IKEUCHI Katsushi）

修士課程修了．ロボットによる動き提示の研究に従事．

東京大学大学院情報学環教授

1973 年京都大学工学部機械工学科卒業．1978 年東京大白鳥貴亮（SHIRATORI Takaaki）

学大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了．MIT

東京大学大学院情報理工学系研究科 博士課程

人工知能研究所，電総研，CMU 計算機科学科を経て，2002 年東京大学工学部電子情報工学科卒業．2004 年東1996 年より東京大学生産技術研究所教授．2000 年より

京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻修士課

現職．人間の視覚機能，明るさ解析，物体認識，組み立程修了．音楽情報を利用した動き解析の研究に従事．

20