Measurement and Analysis of Sport Climbing using Vision and Force Information

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本年度は，昨年度開発した人物の姿勢推定手法を改良し，情報欠損が少なく，かつ精度の高い手法を開発した．まず，昨年度利用したToF方式のカメラ（Azure Kinect，L515）から，ステレオ方式のカメラ（ZED2）に切り替えることで，距離データの欠損を抑えた．しかし，ステレオ形式はToF形式に比べ，距離精度が劣る．そのため，ICPアルゴリズムを利用した推定精度の向上技術の開発を行った．また，これまでにホールド負荷計測システムを改良するため，ボルト型力覚センサを開発した．人物姿勢推定手法ではまず，RGB 画像から２次元姿勢を推定，その後距離画像中の各部位の座標に投影する．ここで得られた３次元関節位置からICP アルゴリズム適用時の各モデルの初期位置を決定する．その後，RGBD センサで取得した距離データに対し，身体部位ごとのモデルをICP を用いてフィッティングさせることで，推定位置を補正する．本手法の有効性を確認するため，光学式モーションキャプチャシステム（Vicon）との比較実験を行った．その結果，提案手法によってICPアルゴリズムを適用した際，定性的にではあるが，動作軌道がモーションキャプチャシステムで得られた動作軌道に近づいていることを確認した．しかし，部位やフレームによっては，局所解に陥ることで，推定精度の向上が見られなかった．そのため，最終年度では，局所解を回避し，大域解への収束を目指すとともに，計算速度の向上を行う．ボルト型センサでは，設計を変更し，クライミングの壁の裏側に配線を取り回せるよう変更した．