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公開番号2025095752
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-26
出願番号2023212028
出願日2023-12-15
発明の名称データ処理装置、方法およびプログラム
出願人沖電気工業株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類A61B 5/11 20060101AFI20250619BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】慣性由来データにおける積分誤差をリセットする。
【解決手段】光学式センサから得られるデータに基づいて動体の位置または姿勢を示す光学由来データを推定する光学データ処理部と、慣性式センサから得られるデータに基づいて前記動体の位置または姿勢を示す慣性由来データを推定する慣性データ処理部と、前記光学由来データまたは前記慣性由来データの信頼度に基づき、前記光学由来データおよび前記慣性由来データを合成する合成部と、前記慣性データ処理部での前記慣性由来データの推定に用いられる前記動体の位置または姿勢の初期値を設定する初期化処理を繰り返して実行する初期化処理部と、前記初期化処理からの時間経過に伴い低くなり、新たな前記初期化処理の実行により高くなるように前記慣性由来データの信頼度を算出する信頼度算出部と、を備える、データ処理装置。
【選択図】図5

特許請求の範囲【請求項１】
光学式センサから得られるデータに基づいて動体の位置または姿勢を示す光学由来データを推定する光学データ処理部と、
慣性式センサから得られるデータに基づいて前記動体の位置または姿勢を示す慣性由来データを推定する慣性データ処理部と、
前記光学由来データまたは前記慣性由来データの信頼度に基づき、前記光学由来データおよび前記慣性由来データを合成する合成部と、
前記慣性データ処理部での前記慣性由来データの推定に用いられる前記動体の位置または姿勢の初期値を設定する初期化処理を繰り返して実行する初期化処理部と、
前記初期化処理からの時間経過に伴い低くなり、新たな前記初期化処理の実行により高くなるように前記慣性由来データの信頼度を算出する信頼度算出部と、
を備える、データ処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記データ処理装置は、
前記初期化処理が未実行である場合、および、前記慣性由来データの信頼度が閾値を下回った場合に、前記初期値を決定して前記初期化処理部に渡す初期化管理部をさらに備える、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記初期化管理部は、前記初期値を、前記光学由来データを用いて決定する、請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記初期化処理が未実行である場合、および、前記初期化処理が実行中である場合に、
前記信頼度算出部は、前記慣性由来データの信頼度を所定値に設定し、
前記合成部は、前記所定値に設定された前記慣性由来データの信頼度に基づいて前記光学由来データおよび前記慣性由来データの合成を継続する、請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記慣性データ処理部、前記信頼度算出部、前記初期化処理部および前記初期化管理部は、前記動体を構成する複数の部位の各々に対して処理を実行し、
前記合成部は、同一の部位について前記光学由来データおよび前記慣性由来データを合成する、請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記初期化管理部は、前記動体のある部位の前記初期値を、当該部位についての前記光学由来データを用いて決定する、請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
光学式センサから得られるデータに基づいて動体の位置または姿勢を示す光学由来データを推定することと、
慣性式センサから得られるデータに基づいて前記動体の位置または姿勢を示す慣性由来データを推定することと、
前記光学由来データまたは前記慣性由来データの信頼度に基づき、前記光学由来データおよび前記慣性由来データを合成することと、
前記慣性由来データの推定に用いられる前記動体の位置または姿勢の初期値を設定する初期化処理を繰り返して実行することと、
前記初期化処理からの時間経過に伴い低くなり、新たな前記初期化処理の実行により高くなるように前記慣性由来データの信頼度を算出することと、
を含む、コンピュータにより実行される方法。
【請求項８】
コンピュータを、
光学式センサから得られるデータに基づいて動体の位置または姿勢を示す光学由来データを推定する光学データ処理部と、
慣性式センサから得られるデータに基づいて前記動体の位置または姿勢を示す慣性由来データを推定する慣性データ処理部と、
前記光学由来データまたは前記慣性由来データの信頼度に基づき、前記光学由来データおよび前記慣性由来データを合成する合成部と、
前記慣性データ処理部での前記慣性由来データの推定に用いられる前記動体の位置または姿勢の初期値を設定する初期化処理を繰り返して実行する初期化処理部と、
前記初期化処理からの時間経過に伴い低くなり、新たな前記初期化処理の実行により高くなるように前記慣性由来データの信頼度を算出する信頼度算出部と、
として機能させるための、プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理装置、方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ＶＲ（ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ）技術などの発展に伴い、モーションキャプチャ技術も発展している。モーションキャプチャ技術は、計測方法に関して、主に光学式モーションキャプチャと慣性式モーションキャプチャの二つに分けられる。
【０００３】
光学式モーションキャプチャは、ＲＧＢカメラ、赤外線カメラまたはＤｅｐｔｈセンサといった光学式センサを用いるモーションキャプチャ技術である。多くのセンサを使用すること、および計測対象にマーカーを貼り付けるなど大規模な計測環境を用意することが可能であれば、光学式モーションキャプチャは最も精度の高い計測方法であると考えられる。一方、単体のセンサで計測可能なマーカーレスの光学式モーションキャプチャも存在する。このような光学式モーションキャプチャは、手軽に計測可能である反面、計測部位がセンサの計測範囲から隠れるオクルージョンが発生することが多く、そのような場合には著しく精度が低下するといった特性がある。
【０００４】
慣性式モーションキャプチャは、加速度センサまたはジャイロセンサなどの慣性センサを使用することにより、身体の動作を計測する技術である。一般的に、慣性式モーションキャプチャは、計測開始時の人間の位置および姿勢を定義し、加速度センサまたはジャイロセンサの出力値の積分によって、センサが取り付けられた関節の位置および姿勢を算出する。そのため、積分誤差が徐々に蓄積するといった問題がある。ただし、慣性式モーションキャプチャでは、光学センサのようにオクルージョンによる精度悪化は存在しない。
【０００５】
以上のように、光学式モーションキャプチャと慣性式モーションキャプチャには、それぞれメリットとデメリットが存在する。そのため、光学式モーションキャプチャ、慣性式モーションキャプチャ、およびその他の測定方法を組み合わせ、それぞれのデメリットを解決する方法が多く提案されている。
【０００６】
例えば、特許文献１では、光学式センサと慣性式センサのように特性の異なるセンサで計測されたデータを合成し、慣性式センサの積分誤差を軽減する方法が提案されている。より具体的には、特許文献１には、慣性式センサで計測された人間の関節またはオブジェクトの位置および姿勢を、光学式センサで計測された位置および姿勢に近づける度合い（反映度）を０～１に設定することにより、慣性式センサに基づく計測値における積分誤差を軽減する技術が開示されている。反映度に１に近い値が設定される場合、最終的な計測値が光学式センサの計測値に近づく。特許文献１には、これにより、慣性式センサに基づく計測値における積分誤差が軽減されることが記載されている。
【０００７】
また、特許文献２では、事前に用意されたモデルによる回帰推定と、慣性式センサ（加速度センサ・角速度センサ）の出力値の積分により得られる慣性由来データとの二つのデータを合成することにより、最終的な計測精度を向上させる方法が開示されている。二つのデータは、それぞれの信頼度によって合成される。特許文献２では、これにより、回帰推定によるデータの不連続性、出力値の積分による積分誤差の蓄積といったお互いの計測方法の欠点を補い合うことが可能であるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
特開２０２０－１８７６２３号公報
特開２０２３－１６８２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述したように、特性が異なる複数のセンサの出力値が合成に用いられる方法では、いずれのデータに最終的な計測値を近づけるかといったパラメータが設定される。しかし、上述した方法では、慣性式センサに基づく慣性由来データにおける積分誤差は取り除かれないので、長時間の計測により、精度が劣化する懸念がある。
【００１０】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、慣性由来データにおける積分誤差をリセットすることが可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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