心臓血管外科医の手指動作の高精度CGアニメーション生成手法の開発

研究目的本研究では,モーションキャプチャした心臓血管外科医の手指動作を,CGアニメーションとして高精度に再現するために必要な要素技術を研究した.モーションキャプチャした動作を高精度に再現するためには装置装着者本人の手指の骨格と一致するスケルトンモデルが必要であり,このスケルトンモデルをモーションキャプチャデータを用いて生成することを試みた.研究方法モーションキャプチャデータはあくまでセンサーの位置・姿勢データであるため,指骨の長さやセンサーに対する姿勢は直接的にはわからないが,関節位置(回転中心)は動作中であってもセンサーに対する相対的な位置は変わらないはずである.このことから最小二乗法により関節位置を推定し,この関節位置をつなぐことでスケルトンモデルを生成した.生成したスケルトンの精度を定量的に評価するために,スケルトンの指先位置が指先に装着したセンサーの位置に一致するように推定した.つまり,スケルトンの指先位置と指先のセンサーの位置との距離を誤差として再現精度を評価した.研究成果指合わせをする動作および円筒を把持する姿勢のデータを計測し,精度評価に用いた.その結果,指合わせの動作の再現では親指を除き5mm以下の精度であり,円筒を把持する姿勢の再現では親指を除いて2mm以下の精度であった.しかし,親指については10mm以上の誤差があり,親指の関節位置の推定方法については検討する必要がある.今後は様々な動作および姿勢を計測し,誤差の増減の条件と誤差の原因を明らかにする必要があると考える.

研究目的本研究では,モーションキャプチャした心臓血管外科医の手指動作を,CGアニメーションとして高精度に再現するために必要な要素技術を研究した.モーションキャプチャした動作を高精度に再現するためには装置装着者本人の手指の骨格と一致するスケルトンモデルが必要であり,このスケルトンモデルをモーションキャプチャデータを用いて生成することを試みた.研究方法モーションキャプチャデータはあくまでセンサーの位置・姿勢データであるため,指骨の長さやセンサーに対する姿勢は直接的にはわからないが,関節位置(回転中心)は動作中であってもセンサーに対する相対的な位置は変わらないはずである.このことから最小二乗法により関節位置を推定し,この関節位置をつなぐことでスケルトンモデルを生成した.生成したスケルトンの精度を定量的に評価するために,スケルトンの指先位置が指先に装着したセンサーの位置に一致するように推定した.つまり,スケルトンの指先位置と指先のセンサーの位置との距離を誤差として再現精度を評価した.研究成果指合わせをする動作および円筒を把持する姿勢のデータを計測し,精度評価に用いた.その結果,指合わせの動作の再現では親指を除き5mm以下の精度であり,円筒を把持する姿勢の再現では親指を除いて2mm以下の精度であった.しかし,親指については10mm以上の誤差があり,親指の関節位置の推定方法については検討する必要がある.今後は様々な動作および姿勢を計測し,誤差の増減の条件と誤差の原因を明らかにする必要があると考える.