バドミントンのハイクリア動作向上のためのVRシステム開発における内・外的焦点

VRの発達によりVR機器を介して運動や体験をすることで能力を向上させるトレーニングシステムの研究が様々な分野で行われています本研究では,VR空間でのバドミントンにおける,外的遠焦点,外的近焦点,内的焦点の注意の焦点に基づくフィードバックシステムの開発し,ハイクリア動作の向上を目的とし比較ました 

 

実験では,VR空間でフォームフィードバックシステムを用いたVRバドミントン訓練を行い,VR空間における外的遠焦点,外的近焦点,内的焦点の影響の比較検証実験を行いました 

Fig. 2:実験結果

回内動作の差は内的焦点と外的遠焦点が優位に向上したことが確認でき,シャトルの軌道では,外的遠焦点で有意差が確認できました.そのため,外的遠焦点が訓練による影響が最も大きいことが確認できました(Fig. 2)

 今後は,経験者を対象とた訓練により,どの焦点の訓練が最も影響を与えるのかを検証し,初心者との比較を行うことが考えられます. 

 

バドミントンのハイクリア動作における姿勢・関節トルク解析による肘関節の負担推定

バドミントンでは,シャトルを打つ際や肘を伸ばした際に肘関節に痛みを伴う人がいます.また,投球動作やスパイク動作により,肘関節に繰り返しが加わることで,靱帯が損傷して,肘を外側に動かすことで痛みが生じることがあります.本研究では,バドミントンにおける肘関節の負担を定量化・姿勢による影響を調査し,肘関節の負担軽減の検討を目的として,姿勢・関節トルクを解析しています (Fig. 1) 

Fig. 1:実験の様子

 

実験では,バドミントンの研究の中でもあまりされていないハイクリア動作に焦点を当てました.実験の被験者はバドミントンの熟練者,肘に痛みを伴う中級者,初心者としました.姿勢の計測には光学式モーションキャプチャであるOptiTrackを使用し,足裏にかかる力や場所の計測にはフォースプレートを使用し,関節の負担を推定する関節トルクは解析ソフトであるDhaibaWorksを使用しました 

Fig. 2:計測結果

計測したデータからバドミントンのハイクリア動作中の姿勢や関節トルクを解析した結果肘に痛みを伴う人は軸足側へ大きく傾いた姿勢をとり,スイングの振り終わりの際に肘に負荷がかかっていることが分かりました.結果から,肘に痛みを伴う人は全身の姿勢が熟練者と異なるため,振り終わりのタイミングで肘関節の負担が大きくなったと考えました (Fig. 2) 

今後は,今回確認できなかった骨や筋肉による関節への影響を調査し,肘関節に負荷がかかる原因を追求しようと考えています. 

ウメ樹の三次元点群データを用いたMRによるウメ栽培技術の教示

ウメの剪定や摘花などの技術には暗黙知が多く,その継承には多大な時間が必要です.そのため,それらの技術の継承方法が模索されています.そこで本研究では,MRを用いて栽培技術の継承ができないかを研究しています. 

Fig. 1:計測の様子

実験では,教材としてMRに用いるための三次元点群データを評価するため,GoProを用いて撮影した動画から三次元点群データを作成し,樹の枝径と角度を実測値と比較しました.

Fig. 2:計測結果

結果として,枝径と枝角度はともに十分な精度があることを確認できました. 

今後は,より精度を高めるとともに,作成した三次元点群データをARゴーグルに表示させ,教材としての機能の追加を目指しています. 

目標把持位置ベクトル表示とベジェ曲線に基づく操作補正による遠隔ロボット操作支援システム

ロボット遠隔操作は限られたフィードバックによる操作難易度さが課題としてあります.この課題の解決のため力覚情報や触覚情報をフィードバックするシステムや操作をアシストするシステムなどが提案されています.本研究では単一の視点をディスプレイに表示するロボットアームの遠隔操作における把持タスクをより簡単にするために操作補正と目標位置までの到達に必要な情報を表示するアシスト制御を提案しました. 

Fig. 1:遠隔操作システム概要

提案手法では物体の種類に制限を設けない,操作インターフェイスに高価な計測機器を使用しないことを制約としました.また,提案手法ではベジェ曲線に基づく操作補正を行うことでより物体に接近しやすく,矢印を用いて目標位置までの距離と方向を表示することで視覚的にも操作をアシストします.(Fig. 1 

Fig. 2:アンケート調査結果(左:NASA-TLX,右:SUS)

実験では操作補正の有無と表示機能の有無の4パターンの操作手法を用いて3種類の物体を把持するタスクを行いました.結果として,アンケート調査により提案手法の有効性が示唆されました(Fig. 2).  

今後は,設置タスクへの対応や隠れた物体に対応するなどより様々な操作に対応したアシスト制御の開発を目指します. 

コンパニオンロボットと生成AIを用いた発達障害児のための文章作成支援システムの開発と評価

発達障害児の中には自力で文章を作成することが困難な児童がいます.現在,療育現場において,このような児童たちは療育スタッフの質問に答える形で文章を作成しています.しかし,療育スタッフ不足の問題などから子どもたち自身で継続的に練習できるシステムが必要とされています.そこで本研究では,発達障害児の文章作成能力の向上を目的とし,条件を変えた4種類の文章作成支援システムを開発しました 

Fig. 1:文章作成支援システムの概要

開発したシステムについて,入力方法は「タイピング入力」「音声認識による入力」の2種類,出力方法は「コンパニオロボット(Stack-chan)あり」「コンパニオロボットなし」の2種類です.児童の入力内容に対する返答を作成する部分に生成AIの1つであるChatGPTを用い,自然な返答を実現します.(Fig.1

Fig. 2:発達障害児を対象とした実験の様子

開発したシステムを用いて,どのようなシステムが文章を作成するインタラクションにおいて有効的かを明らかにし,入力方法の違いやロボットの有無が,児童から出力される文章内容に与える影響を調査します.実験では4種類のシステムを使用し,各システムにおける生成単語数の分析,脳波の測定,アンケートを実施しました.(Fig.2 

実験より,児童によって有効的なシステムは異なり,生成単語数の結果とアンケート結果の両方を考慮してシステムを選択する必要があると考えられます.今後知能検査結果との関連性を調査し,また,長期使用による文章作成スキルに与える影響も評価したいと考えています. 

 

大豆圃場の空撮画像における畝や植物の形状特徴による微小アサガオデータセット生成の自動化と検出 

大豆圃場において,アサガオは大豆の生育に悪影響を与えます.近年,田畑の空撮画像を用いて機械学習を使い,雑草を認識する研究が進められていますが,機械学習を行うためには大量なデータを収集する必要がある上,微小な雑草データ・ラベルを収集することは困難で.また,アノテーション作業は大量の画像データを選別し,1枚ずつ色塗りする必要があり,労力がかかります.本研究では,ドローンで撮影した空撮画像から,畝の形状特徴を利用した画像処理により微小なアサガオの画像データを収集,植物の形状・色彩特徴を用いてアノテーションまでを自動化します

Fig. 1:教師画像

実験では,手塗りでラベル付けしたデータセット提案手法で収集したデータセットをセマンティックセグメンテーション学習モデルで比較ました. 

Fig. 2:各データセットの学習における推定結果の比較(正解画像:左,手塗データセット:中,提案手法で収集したデータセット:右)

提案手法で収集したデータセットで行った学習では手塗でラベル付けしたデータセットよりも評価が上回り,少しでも認識できたアサガオの割合は約91%となりました.

今後は,自動で行うアノテーションの精度を上げることと,新しい学習モデルを使用して学習することを目的としています.   

棚間荷物移動動作中の視線解析に向けたVR環境における胴体姿勢と足裏CoPの解析 

近年,少子高齢化や人口減少に伴う労働力不足が社会問題となっており,解決策として代替労働力や生活支援を目的としたヒューマノイドロボットの開発が進められています.ヒューマノイドロボットが自然で効率的な家事動作を実現するためには,視覚情報と動作の関係を正確に把握し,適切な行動設計をする必要がありますそこで本研究では,家事動作である棚だし動作について,箱の中のおもりの重さを変化させた際の腰を使用する速さとCoPが移動する速さの関係性について解析することを目的とします 

Fig. 1:計測環境

実験では,横に並ぶ2つの棚について左の棚から右の棚に箱を持ち上げて移動する際を持つ動作と箱を置く動作に着目して解析を行いました仮想環境ライブラリにUnity3Dを使用しHMDにHTCVive Pro2 Eyeを使用しています動作計測のためにフォースプレート,光学式モーションキャプチャシステム,Vive Trackerを使用して計測を行いました 

Fig. 2:解析結果

箱を持ち上げる動作をするとき,箱の中のおもりがないときと比較して,おもり10kg のときは腰を前屈させてからCoPが最も前方に移動するまでの時間を要しました.したがっ て,重い荷物を持ち上げる際,腰を最も前屈させる準備姿勢になってから力を発揮するまでの準備時間が必要だと考えられます. 

今後は,おもりの重さによって有意差が出た家事動作の視覚情報と動作の関係性を解析することを目標とします.  

動画認識によるマウスのくしゃみ・鼻擦りの自動検出システムの開発

アレルギー性鼻炎は現代社会において多くの人が経験する疾患であり,その研究においてモデル動物としてマウスが広く使用されています.本研究が対象とするアレルギー性鼻炎の実験では,マウスの鼻腔にブタクサ花粉を注入してアレルギー反応を誘発し,その直後に起こるくしゃみや鼻擦り行動を人手で観測・記録しています.しかし,この手法では実験者の拘束時間が長く,休憩を挟まずに観察する必要があるため,実験者への負担が大きいという課題があります.本研究では,アレルギー性鼻炎モデルにおけるマウスのくしゃみや鼻擦り行動を自動的に検出するシステムの開発を,人や動物を対象とした体の部位をトラッキングする動画解析ライブラリであるDeepLabCutの出力結果に基づく行動認識と,3DCNNを用いた動画分類の2つの手法から目指しています.

Fig. 1:DeepLabCutを用いたくしゃみの検出結果
Fig. 2:DeepLabCutを用いた鼻擦りの検出結果
Fig. 3:3DCNNを用いたくしゃみ・鼻擦りの分類結果

DeepLabCutの出力結果による行動認識では,くしゃみの検出精度が20回中6回 (Fig. 1),鼻擦りが7回中6回 (Fig. 2)という結果になりました.3DCNNを用いた動画分類では,くしゃみや鼻擦りを正確に検出するには至らず,依然として改善が必要な状況です (Fig. 3).

Fig. 4:マウス行動検出支援アプリ

また,実験者の負担軽減のためにマウス行動検出支援アプリの開発も行いました (Fig. 4).

今後は,より高精度なデータセット収集やモデルの精度向上を図ります.

狭い空間への収納動作における冗長性を活用した収納動作の動作解析

ヒューマノイドロボットは人間と類似した構造を持っており,冗長性があります.人間は冗長性を活用することで,衝突回避や操作性の向上などを実現しているため,動作の特徴をヒューマノイドに応用することが期待されていますが,人間の動作の特徴はあまり解明されていません.そこで本研究では,狭い空間への収納動作に着目し,人間の冗長性を活用した動作の解析を行っています.

Fig. 1: 計測環境

実験では,使用可能な空間を制限した箱にグラスを収納する動作を対象としました.全身動作の計測には光学式モーションキャプチャを使用し,物体操作のタイミング取得に6軸力覚センサ,バランスの取得にはフォースプレートを用いました(Fig. 1).

Fig. 2: 異なる収納空間条件における肘の高さと胴体の側屈(広い: 左,狭い: 右)

モーションキャプチャデータから胴体の傾きや捻り,肘や肩の関節角度,肘の高さを解析した結果,狭い空間にものを収納する際は肘を高く持ち上げて収納し,その際に胴体の側屈が利用されていることが示唆されました(Fig. 2).

今後は,階層的クラスタリングを用いて個人差を考慮した解析を行っていきます.

スレッドカイトと垂直軸風車を用いた空中風力発電の研究

現状の風力発電では高空の強い風を得るために巨大な鉄塔とブレードを持つ風車を使用している.自然破壊や騒音公害をもたらすそれら施設に対し,飛翔物を上空で飛行させることで強い風を得るシステムを構築する.

上空でエネルギーを取得するためにスレッドカイトと呼ばれる柔翼とテールを持つ凧と風向による取得できるエネルギーの変化が小さい垂直軸風車を利用する.

定格6Wの小型発電機と直径30cmの垂直軸風車を用いた実験において最大約600mW,1時間の連続発電に成功した.

 

Publication

  1. 東浦 邦弥, 形川 雅文, 長尾 晃一朗, 高橋 泰岳, スレッドカイトと垂直軸風車を用いた空中風力発電実験, 風力エネルギー利用シンポジウム, 2019, 41 巻, p. 146-147
  2. 高空風力発電のためのヒステリシス制御によるカイト飛行の検証,近藤智行,形川雅文,高橋泰岳,長尾晃一朗,東浦邦弥,第40回風力エネルギー利用シンポジウム, pp.417-420, 2018.12.05
  3. 連凧を用いた小型高空風力発電の試み -連凧を用いた高空風力発電実現のための計測システムの開発-, 近藤智行,高橋泰岳,遠藤大希, OS0201-05, 日本機械学会関東支部第23期総会・講演会講演論文集, 2017.03
  4. High-Sky Wind Energy Generation on a Tethered System, Hironori A. Fujii, Hiroshi Okubo, Yasutake Takahashi, Yusuke Maruyama, Tairo Kusagaya, Shigeo Yoshida, Kazuo Arakawa, Hiroki Endo, Kenji Uchiyama, Kazuichi Seki, Takeo Watanabe, Proceedings of Airborne Wind Energy Conference 2017, p.136, 2017.10
  5. Experimental Setup to Study Airborne Wind Energy Generation Using a Train of Kites, Hiroki T. Endo, Kazuo Arakawa, Gonzalo Sánchez-Arriaga, Hironori A.Fujii, Hiroshi Okubo, Yasutake Takahashi, Proceedings of Airborne Wind Energy Conference 2017, p.154, 2017.10
  6. 高空風力発電用航空プラットフォームに用いる対称翼型カイツーンの検討,草谷大郎,藤井裕矩,関和市,大久保博志,高橋泰岳,真志取秀人,遠藤大希,山本広樹,冨田匠,渡部武夫,丸山勇祐,田中真里,笹原雄二郎,第39回風力エネルギー利用シンポジウム, pp.420-423, 2017.12.7
  7. カイトとプロペラ式風車を用いた高空風力発電の試み,形川 雅文,近藤 智行,高橋 泰岳,第39回風力エネルギー利用シンポジウム, pp.414-415, 2017.12.7
  8. カイト型テザー係留飛行ロボットと昇降機能付きマウントを用いた高高度風力計測システム,轟 千明,近藤智行,高橋泰岳,日本機械学会関東支部第22期総会・講演会,OS0203, 2016.3
  9. カイト型テザー係留飛行ロボットを用いた小型風力発電システムの試み, 近藤智行,高橋泰岳,小島令子,日本機械学会2016年度年次大会講演論文集,G1500401, 2016.9
  10. 福井大学インタラクティブ・ロボティクス研究室, 高橋泰岳, 日本風力エネルギー学会誌, Vol. 39, No.4, pp.591-594, 2016.2
  11. 高空風力発電研究の紹介, 藤井裕矩, 大久保博志, 新川和夫, 草谷大郎, Rob Stroeks, 髙橋泰岳, 遠藤大希, 渡部武夫, 丸山勇祐, 中嶋智也, 浅生利之, 関和市, 日本風力エネルギー学会誌, Vol. 39, No.4, pp.535-545, 2016.2
  12. テザー係留型飛行ロボットのための大型地上制御ユニットの開発,轟千明, 高橋泰岳, 岡本明, 加藤万寿夫, 山崎敏夫, 田中史朗, 濱上雄大, 中村恭之,ロボティクス・メカトロニクス講演会2015, 2A1-F02, 2015.05
  13. 高高度モニタリングシステムのためのカイト型テザー係留飛行ロボットを用いた昇降機能付マウントの開発, 近藤 智行, 轟 千明, 高橋 泰岳, 日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム 2015 第24回北信越支部シンポジウム&第19回人間共生システム研究会 講演論文集, pp.15-16, 2015.11, 奨励賞受賞
  14. カイト型テザー係留飛行ロボットのための昇降機能付マウントを用いた高高度モニタリングシステム, 近藤智行,轟千明,高橋泰岳, 第37回風力エネルギー利用シンポジウム予稿集, pp.411-414, 2015.11
  15. Acquisition of Human Operation Characteristics for Kite-based Tethered Flying Robot using Human Operation Data, Chiaki Todoroki, Yasutake Takahashi and Takayuki Nakamura, Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2015), #15220, 2015.8
  16. Fuzzy Control for a Kite-Based Tethered Flying Robot, Yasutake Takahashi, Tohru Ishii, Chiaki Todoroki, Yoichiro Maeda, and Takayuki Nakamura, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.19, No.3, pp.349-358, 2015.05, http://hdl.handle.net/10098/8804
  17. 人の操作を規範としたテザー係留型飛行ロボットの制御方策の獲得, 轟千明, 高橋泰岳, 中村恭之, 知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌), Vol.27, No.6, pp.864-876, 2015.12, http://doi.org/10.3156/jsoft.27.864
  18. テザー係留型飛行ロボットの開発と自律飛行制御,石井徹,轟千明,高橋泰岳,前田陽一郎,中村恭之,ロボティクス・メカトロニクス講演会2014,2A1-A04,2014.5
  19. テザー係留型飛行ロボットのシミュレータ開発,轟千明,高橋泰岳,中村恭之,日本知能情報ファジィ学会第22回北信越支部シンポジウム講演論文集, S32, pp.31-32, 2013.11
  20. Tethered Flying Robot for Information Gathering System, Tohru Ishii, Yasutake Takahashi, Yoichiro Maeda and Takayuki Nakamura, IROS’13 Workshop on Robots and Sensors integration in future rescue INformation system (ROSIN’13), November 7th, 2013 (PDF)