床反力情報とモーションキャプチャデータを用いた人間の動作認識

摘要

近年，モーションキャプチャによって得られた運動データを用いたヒューマノイドロボットの運動生成や，バーチャルキャラクターの動作生成に関する研究が多く行われている．これらの研究は基本となる動作の認識，及び一つの基本動作から他の基本動作に繋げるための遷移動作生成が中心となる．しかしながら，従来研究の多くは関節角データを用いた運動学に基づく動作認軌生成がほとんどであり，生成される動作は物理的な整合性を考慮したものではなかった?本報告では床反力情報とモーションキャプチャデータを共に用いることで動力学的な特徴に基づいた動作生成，認識を検討する?具体的には，歩行，走行という2種類の動作を用いて，新たな動作の生乳及びそれぞれの動作の認識の実験を行った. その結乳床反力情報と関節角に基づく動作生成では関節角のみに基づく場合よりも，物理的に安当な重心移動を持つ連続動作を生成することが可能となった．認識においてはswitchig state-space modelsを用いて行い，歩行及び走行のデータを合成した動作データよりそれぞれの動作の識別を行った.