JP5656161B2 - Correlation evaluation method, correlation evaluation device, motion reproduction device - Google Patents
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Description
本発明は、力を計測した時系列データの他のデータとの相関性を評価する相関性評価方法、及びこの方法を実現するための装置、更には、人が特定の物体に対して操作による当該物体の動作を再現する動作装置に関する。 The present invention relates to a correlation evaluation method for evaluating correlation with other data of time-series data obtained by measuring force, a device for realizing this method, and further, a person operates by operating a specific object. The present invention relates to a motion device that reproduces the motion of the object.
近年、ロボットや電機統合システムを用いて人間を支援するシステムの開発が行われており、係るシステムにおいては、人間の特徴的な動作を抽出することが重要なテーマとなっている。 In recent years, systems that support humans using robots and electric machine integration systems have been developed, and in such systems, it is an important theme to extract human characteristic actions.
人間の動作に関する情報のうち位置の変化情報については、モーションキャプチャと称される技術が存在し、動作における空間位置情報の抽出が可能となっている。例えば、踊りの動作等を抽出し、その空間情報を再現可能なロボットシステムの開発等が行われている。 Among the information related to human motion, there is a technique called motion capture for information on position change, and spatial position information in motion can be extracted. For example, development of a robot system capable of extracting dance movements and reproducing the spatial information has been performed.
ところが、人間の動作は位置情報のみならず、各位置において作用した力の情報も含まれるべきものである。特に、熟練技能者のスキルや技術の特徴を抽出するためには、力加減に関する情報が抽出されることが望ましい。 However, human motion should include not only position information but also information on forces acting at each position. In particular, in order to extract skills and technical features of skilled technicians, it is desirable to extract information relating to force adjustment.
このような観点から、時系列な位置情報と力の接触情報を取得し、これを解析して再現する位置、力再現方法等についての発明が開示されている(例えば、特許文献1参照)。 From such a point of view, an invention has been disclosed regarding a position, force reproduction method, and the like that acquire time-series position information and force contact information and analyze and reproduce the position information (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記従来の方法等では、複数のデータを収集し、それらの相関性について評価することについては考慮されていない。従って、力に関する複数の収集データの相関性を適切に評価することができない。 However, the above-described conventional method does not consider collecting a plurality of data and evaluating their correlation. Accordingly, it is not possible to appropriately evaluate the correlation between a plurality of collected data related to force.
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、力に関する複数の収集データの相関性を適切に評価することが可能な相関性評価方法、及び装置等を提供することを、主たる目的とする。 The present invention is intended to solve such problems, and a main object of the present invention is to provide a correlation evaluation method and apparatus capable of appropriately evaluating the correlation of a plurality of collected data related to force. And
上記目的を達成するための本発明の第1の態様は、
人が特定の物体に対して所定の動作をする際に加えられる力を複数回計測するステップと、
前記計測された力の時系列データを複数個、記憶手段に格納するステップと、
前記記憶手段に格納された力の時系列データを標本とし、該時系列データ間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を求めるステップと、
前記隣接行列を正規化した正規化隣接行列を求めるステップと、
前記正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルの要素の大きさに基づいて、該要素に対応する時系列データの他のデータとの相関性を評価するステップと、
を備えることを特徴とする相関性評価方法である。
In order to achieve the above object, the first aspect of the present invention provides:
Measuring a force applied when a person performs a predetermined action on a specific object multiple times;
Storing a plurality of time series data of the measured force in a storage means;
Using the time series data of the force stored in the storage means as a sample, obtaining an adjacency matrix weighted with a value indicating the correlation between the time series data;
Obtaining a normalized adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix;
Evaluating the correlation with other data of the time-series data corresponding to the element based on the size of the element of the eigenvector when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix is 1.
It is a correlation evaluation method characterized by providing.
この本発明の第1の態様によれば、力に関する複数の収集データの相関性を適切に評価することができる。 According to the first aspect of the present invention, it is possible to appropriately evaluate the correlation between a plurality of collected data related to force.
相関性評価方法であって、
人が特定の物体に対して所定の動作をする際に加えられる力と、前記特定の物体の変位を複数回計測するステップと、
前記計測された力が前記計測された変位を構成する第1の要素と対応づけられた第1のデータと、前記計測された変位を構成する第2の要素が前記計測された変位を構成する第1の要素と対応づけられた第2のデータとを、前記複数回の計測に係る人の動作に対応づけて複数個、記憶手段に格納するステップと、
前記第1のデータ間の相関性と、前記第2のデータ間の相関性に基づいて、前記複数回の計測に係る人の動作間の相関性を評価するステップと、
前記複数回の計測に係る人の動作間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を求めるステップと、
前記隣接行列を正規化した正規化隣接行列を求めるステップと、
前記正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルの要素の大きさに基づいて、該要素に対応する人の動作の、他の動作との相関性を評価するステップと、
を備えることを特徴とするものとしてもよい。
A correlation evaluation method,
A force applied when a person performs a predetermined action on a specific object, and measuring a displacement of the specific object a plurality of times;
The measured force is a first data associated with a first element constituting the measured displacement, and a second element constituting the measured displacement constitutes the measured displacement. Storing a plurality of second data associated with the first element in storage means in association with a plurality of human actions related to the plurality of measurements;
Evaluating the correlation between human actions related to the multiple measurements based on the correlation between the first data and the correlation between the second data;
Obtaining an adjacency matrix weighted with a value indicating the correlation between human actions related to the multiple measurements;
Obtaining a normalized adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix;
Evaluating the correlation of the motion of the person corresponding to the element with another motion based on the size of the element of the eigenvector when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix is 1.
It is good also as what is provided with.
本発明の第1の態様において、
前記特定の物体は筆記具又は筆記具に擬した物体であり、
前記人がする所定の動作は、筆記動作であり、
前記計測される力は、筆圧に相当する力であるものとしてもよい。
In the first aspect of the present invention,
The specific object is a writing instrument or an object imitating a writing instrument,
The predetermined action performed by the person is a writing action,
The measured force may be a force corresponding to writing pressure.
筆記具又は筆記具に擬した物体を特定の物体とする本発明の第1の態様において、
前記所定の動作は、円を描く筆記動作であり、
前記第1の要素は、前記円の中心、前記円の半径、及び前記力が加えられる点から求められる角度の角度変化であり、
前記第2の要素は、前記円の想定中心からの距離であるものとしてもよい。
In the first aspect of the present invention in which the writing instrument or the object imitating the writing instrument is a specific object,
The predetermined operation is a writing operation for drawing a circle,
The first element is an angle change of an angle obtained from a center of the circle, a radius of the circle, and a point at which the force is applied ,
The second element may be a distance from an assumed center of the circle.
本発明の第3の態様は、
人が特定の物体に対して所定の動作をする際に加えられる力を計測する計測手段と、
前記計測手段により計測された力の時系列データが複数個、格納される記憶手段と、
前記記憶手段に格納された力の時系列データを標本とし、該時系列データ間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を算出し、該隣接行列を正規化した正規化隣接行列を算出する正規化隣接行列算出手段と、
前記正規化隣接行列算出手段により算出された正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、
を備えることを特徴とする相関性評価装置である。
The third aspect of the present invention is:
A measuring means for measuring a force applied when a person performs a predetermined action on a specific object;
Storage means for storing a plurality of time-series data of force measured by the measuring means;
Using the force time-series data stored in the storage means as a sample, calculate an adjacency matrix weighted with a value indicating the correlation between the time-series data, and calculate a normalized adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix Normalized adjacency matrix calculation means;
Eigenvector calculation means for calculating eigenvectors when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix calculated by the normalized adjacency matrix calculation means is 1,
It is a correlation evaluation apparatus characterized by providing.
この本発明の第3の態様によれば、力に関する複数の収集データの相関性を適切に評価することができる。 According to the third aspect of the present invention, it is possible to appropriately evaluate the correlation of a plurality of collected data related to force.
人が特定の物体に対して所定の動作をする際に加えられる力と、前記特定の物体の変位を計測する計測手段と、
前記計測された力が前記計測された変位を構成する第1の要素と対応づけられた第1のデータと、前記計測された変位を構成する第2の要素が前記計測された変位を構成する第1の要素と対応づけられた第2のデータとが、前記計測された人の動作に対応づけられて記憶される記憶手段と、
前記第1のデータ間の相関性と、前記第2のデータ間の相関性に基づいて、人の動作間の相関性を評価する評価手段と、
前記人の動作間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を算出し、該隣接行列を正規化した正規化隣接行列を算出する正規化隣接行列算出手段と、
前記正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、
を備えることを特徴とするものとしてもよい。
A force applied when a person performs a predetermined action on a specific object; and a measuring means for measuring a displacement of the specific object;
The measured force is a first data associated with a first element constituting the measured displacement, and a second element constituting the measured displacement constitutes the measured displacement. Storage means for storing the second data associated with the first element in association with the measured human action;
Evaluation means for evaluating the correlation between human actions based on the correlation between the first data and the correlation between the second data;
A normalization adjacency matrix calculation means for calculating an adjacency matrix weighted with a value indicating a correlation between the human actions, and calculating a normalization adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix;
Eigenvector calculating means for calculating an eigenvector when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix is 1;
It is good also as what is provided with.
本発明の第3の態様において、
前記特定の物体は筆記具又は筆記具に擬した物体であり、
前記人がする所定の動作は、筆記動作であり、
前記計測される力は、筆圧に相当する力であるものとしてもよい。
筆記具又は筆記具に擬した物体を特定の物体とする本発明の態様において、
前記所定の動作は、円を描画する筆記動作であり、
前記第1の要素は、前記円の中心、前記円の半径、及び前記力が加えられる点から求められる角度の角度変化であり、
前記第2の要素は、前記円の想定中心からの距離であるものとしてもよい。
In a third aspect of the present invention,
The specific object is a writing instrument or an object imitating a writing instrument,
The predetermined action performed by the person is a writing action,
The measured force may be a force corresponding to writing pressure.
In state like the present invention the object which Gishi the writing instrument or writing instrument and a particular object,
The predetermined operation is a writing operation for drawing a circle,
The first element is an angle change of an angle obtained from a center of the circle, a radius of the circle, and a point at which the force is applied ,
The second element may be a distance from an assumed center of the circle.
本発明によれば、力に関する複数の収集データの相関性を適切に評価することが可能な相関性評価方法、及び装置等を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the correlation evaluation method, apparatus, etc. which can evaluate appropriately the correlation of several collection data regarding force can be provided.
以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
<<第1実施例>>
以下、図面を参照し、本発明の第1実施例に係る相関性評価方法、及びこれを実現するための相関性評価装置について説明する。本実施例の相関性評価方法は、人の筆記動作における力加減を計測して記憶装置に記憶させ、記憶された複数のデータの中から定量的な動作の評価を行うことにより、最も標準的な動作を抽出することを最終的な目的としている。
<< First Example >>
Hereinafter, a correlation evaluation method according to a first embodiment of the present invention and a correlation evaluation apparatus for realizing the correlation will be described with reference to the drawings. The correlation evaluation method of the present embodiment is the most standard by measuring the amount of force in a human writing operation and storing it in a storage device, and evaluating the quantitative operation from a plurality of stored data. The ultimate goal is to extract the correct behavior.
本実施例の相関性評価方法は、係る定量的な動作の評価において、グラフ理論における隣接行列(重み付けのあるもの)を用いている点が特徴的である。 The correlation evaluation method of this embodiment is characterized in that an adjacency matrix (with weighting) in graph theory is used in the quantitative operation evaluation.
[構成]
図1は、本発明の第1実施例に係る相関性評価装置1が有するハプティックペン10を人が把持した様子を示す図である。図示するように、ハプティックペン10は、筆記具に擬した形状をしており、机に置かれた紙等の平面に当接するペン先に擬した先端部を有する長棒形状の軸体12と、軸体12に対してその長手方向(図中、X方向)に相対移動可能な把持部14と、を備える。なお、先端部には、現実に筆記可能な部材(筆、黒鉛、小型ボールペン等)が取り付けられてよい。
[Constitution]
FIG. 1 is a diagram showing a person holding a
把持部14は、リニアモータ16を内蔵しており、可動子が軸体12に連結されている。従って、把持部14は、軸体12に対して図1におけるX方向に、所望の力を出力可能となっている。これによって、人が筆記動作をする際に生じる筆圧に対して反力を出力することができる。
The
図2は、リニアモータ16の制御系を周波数領域で表現したブロック線図である。図中、「s」はラプラス演算子である。また、「・」は1階の微分を表し、「^」は推定値を表している。以下の説明においてこれらを表現する場合、必要に応じて記号中に「・」、「・・」(2階の微分)、「^」等を挿入する。
FIG. 2 is a block diagram representing the control system of the
ここで、パラメータ「Kp」は位置に対するゲインであり、「Kv」は速度に対するゲインである。また、パラメータ「gpd」は擬似微分のカットオフ周波数であり、「g」は重力である。また、「Kt」はリニアモータ16の推力定数であり、添え字の「n」はノミナル値を示している。更に、「M」は軸体12の質量を示している。
Here, the parameter “K p ” is a gain for the position, and “K v ” is a gain for the speed. The parameter “g pd ” is a pseudo-differential cutoff frequency, and “g” is gravity. “K t ” is a thrust constant of the
本実施例の相関性評価装置1では、軸体12と把持部14の相対位置が基準位置に固定されるように、リニアモータ16がフィードバック制御される。軸体12と把持部14の相対位置(位置応答値)はパラメータ「xres」で表現されており、「xres」が値ゼロとなるようにリニアモータ16の電流制御がなされる。「xres」及びその変化(速度)に基づいて決定される、リニアモータ16に供給される電流の仮電流参照値は、「Iref」で示されている。
In the
更に、本実施例の相関性評価装置1は、外乱に対する補償を行うと共に、環境反力(=筆圧)を推定するための外乱オブザーバ20を備えている。
Furthermore, the
図3は、外乱オブザーバ20の構成を示すブロック線図である。ここで、パラメータ「gd」は外乱オブザーバ20のカットオフ周波数であり、「gr」は反力オブザーバのカットオフ周波数である。
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the
物体が環境に及ぼす推定外乱F^disは、次式(1)のように推定される。本実施例では、粘性による外乱が小さく、ハプティックペン10を垂直に立てた状態で筆記するものと仮定する。
The estimated disturbance F ^ dis exerted on the environment by the object is estimated as in the following equation (1). In this embodiment, it is assumed that disturbance due to viscosity is small and writing is performed with the
そして、grとgdが等しいものと仮定すると、環境反力F^envは、次式(2)のように推定される。このように推定された環境反力F^envが、人の及ぼす力(筆圧)に相当する。 Assuming that g r and g d are equal, the environmental reaction force F ^ env is estimated as in the following equation (2). The environmental reaction force F ^ env estimated in this way corresponds to the force exerted by a person (writing pressure).
また、リニアモータ16に供給される電流の電流参照値「Iref a」は、仮電流参照値「Iref」に電流補償値「Icmp」を加算して求められる。
The current reference value “I ref a ” of the current supplied to the
係る構成によって、位置応答値「xres」から筆圧(力)情報を導出することが可能となり、圧力センサ等を備えることなく人の力を測定することができる。 With such a configuration, it is possible to derive writing pressure (force) information from the position response value “x res ”, and it is possible to measure the human force without providing a pressure sensor or the like.
環境反力F^envは、ハプティックペン10にケーブル接続され、又はBluetooth(登録商標)等の無線通信によって接続された記憶装置32に時系列データ(一定期間、環境反力F^envが所定周期でサンプリングされたデータ)として格納される。そして、以下に説明するように、情報処理装置30によって相対性評価が行われる。
The environmental reaction force F ^ env is time-series data (for a certain period, the environmental reaction force F ^ env is a predetermined period) in the
[相対性評価]
情報処理装置30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)を中心として、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)、I/Oポート等がバスによって接続されたマイクロコンピュータであり、EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory)やフラッシュメモリ等の記憶装置32を内蔵している。
[Relativity evaluation]
The
情報処理装置30は、グラフ理論における隣接行列を用いて時系列データの他のデータとの相関性を評価している。
The
また、情報処理装置30は、係る相関性評価のために、図示しないプログラムメモリに記憶されたプログラムをCPUが実行することにより実現される機能ブロックとして、正規化隣接行列算出部34と、固有ベクトル算出部36と、を備える。
In addition, the
ここで、グラフ理論における隣接行列について説明する。図4は、有向グラフによるシステム結合の例を示す図である。図中、要素Aから要素Cに向かう矢印は、要素Aが要素Cにリンクしていることを示している。図4に示す関係を隣接行列AGで表すと、次式(3)のようになる。 Here, the adjacency matrix in the graph theory will be described. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of system combination using a directed graph. In the figure, an arrow from element A to element C indicates that element A is linked to element C. When the relationship shown in FIG. 4 is expressed by an adjacency matrix AG , the following equation (3) is obtained.
上記の隣接行列には、重み付けがなされておらず、全ての要素が1となっている。本実施例の情報処理装置30では、更に、データ間の相関性を示す値(以下、相関係数と称する)で重み付けした隣接行列を算出する。なお、以下ではリンクの向きは考慮しないものとする。従って、隣接行列AGは対角行列となる。
The above adjacency matrix is not weighted and all elements are 1. The
本実施例の情報処理装置30で扱う隣接行列AGは、例えば次式(4)のようになる。ここでは、時系列データの個数が3個であるものとしている。
The adjacency matrix A G handled by the
上式(4)において、Cijは、要素iと要素jの間の相関係数を表している。それぞれのCijは、次式(5)〜(10)によって計算される。式中、「Fi(t+m)」は、時系列データの開始時刻から時間t経過した時刻を基準とし、m番目にサンプリングされたデータ(F^dis)を示している。また、「Fi(上側に横棒)(t)」は、時系列データの開始時刻から時間t経過した時刻を基準とし、その時刻以降にサンプリングされたデータ(F^dis)の平均値である。また、「k」は、時系列データの個数であり、Cij(t)は時系列データの開始時刻から時間t経過した時刻における要素iと要素jの間の相関係数である。 In the above equation (4), C ij represents the correlation coefficient between element i and element j. Each C ij is calculated by the following equations (5) to (10). In the equation, “Fi (t + m)” indicates the m-th sampled data (F ^ dis ) with reference to the time when the time t has elapsed from the start time of the time series data. Further, “Fi (horizontal bar on the upper side) (t)” is an average value of data (F ^ dis ) sampled after that time with reference to the time t after the start time of the time series data. . “K” is the number of time-series data, and C ij (t) is a correlation coefficient between the element i and the element j at the time when the time t has elapsed from the start time of the time-series data.
本実施例では、変数tを色々と変化させ、最大値となったCij(t)をCijとする。 In this embodiment, the variable t is changed variously, and C ij (t) having the maximum value is set as C ij .
このようにして隣接行列AGが生成されると、各列和を1として正規化を行い、推移確率行列(特許請求の範囲における「正規化隣接行列」に相当する)Mを、次式(11)によって算出する。 When the adjacency matrix A G is generated in this way, each column sum is normalized as 1, and a transition probability matrix (corresponding to “normalized adjacency matrix” in claims) M is expressed by the following formula ( 11).
推移確率行列Mは正規化されているため、最大固有値は1である。情報処理装置30では、固有値が1である場合の固有ベクトルを算出する。具体的には、固有値が1である場合の固有値と固有ベクトルの関係は次式(12)によって規定されているため、上式(11)を次式(12)に代入することにより、次式(13)を得る。
Since the transition probability matrix M is normalized, the maximum eigenvalue is 1. The
上式(13)におけるx1は、1番目の時系列データの相対的な他のデータとの相関性を示す値である。同様に、x2は、2番目の時系列データの相対的な他のデータとの相関性を示す値であり、x3は、3番目の時系列データの相対的な他のデータとの相関性を示す値である。 X 1 in the above equation (13) is a value indicating the correlation of the first time-series data with other relative data. Similarly, x 2 is a value indicating the correlation between the second time-series data and other relative data, and x 3 is the correlation between the third time-series data and other relative data. It is a value indicating sex.
従って、x1〜x3のうち最も大きいものに対応する時系列データが、最も代表的なデータであるといえる。本実施例の情報処理装置30では、この最も代表的なデータを、最も標準的な動作を示すものとして出力する。
Therefore, it can be said that the time series data corresponding to the largest of x 1 to x 3 is the most representative data. The
なお、上記x1〜x3は、「相対的な他のデータとの相関性を示す値」であり、要素数等によって変動するため、これをより定量的な値とするために、下限値として全く筆記動作をしなかった場合の被比較データを1つ挿入してよい。そして、被比較データに相当するxnとの差分を求めることによって、より定量的な値を取得し、これを出力してもよい。次式(14)は、係る場合の各時系列データと他のデータとの相関性を示す値を取得するためのものである。本式においては、x3が、全く筆記動作をしなかった場合の被比較データに相当する。 Note that x 1 to x 3 are “values indicating the correlation with other relative data” and vary depending on the number of elements and the like. As a result, one data to be compared when no writing operation is performed may be inserted. Then, by obtaining a difference from xn corresponding to the data to be compared, a more quantitative value may be acquired and output. The following equation (14) is for acquiring a value indicating the correlation between each time-series data and other data in such a case. In this equation, x 3 corresponds to the data to be compared when no writing operation is performed.
[処理フロー]
以下、本実施例の相関性評価装置1が行う処理の流れについて説明する。図5は、本実施例の相関性評価装置1が実行する特徴的な処理の流れを示すフローチャートである。
[Processing flow]
Hereinafter, the flow of processing performed by the
まず、ハプティックペン10を用いて人が筆記動作を行い、その際の力(筆圧)を計測し(S100)、計測値をサンプリングしたものを時系列データとして記憶装置32に格納する(S102)。係る処理は、複数回に亘って行われる。
First, a person performs a writing operation using the
そして、全く筆記動作をしなかった場合の被比較データを1つ挿入する(S104)。 Then, one data to be compared when no writing operation is performed is inserted (S104).
次に、記憶装置32に格納された力の時系列データを標本とし、時系列データ間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を求める(S106)。
Next, using the force time-series data stored in the
次に、隣接行列を正規化した正規化隣接行列を求める(S108)。S106及びS108の処理は、正規化隣接行列算出部34によって行われる。
Next, a normalized adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix is obtained (S108). The processing of S106 and S108 is performed by the normalized adjacency
なお、記憶装置32に格納された力の時系列データのうち一部は、予め格納された過去のデータであっても構わない。
A part of the time series data of the force stored in the
そして、正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルを算出し(S110)、固有ベクトルの要素の大きさに基づいて、この要素に対応する時系列データの他のデータとの相関性を評価する(S112)。具体的には、要素が最も大きいものに対応する時系列データを最も代表的なデータであるとして出力する。同時に、要素の大きさを、その時系列データの得点として出力してもよい。なお、正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルは、固有ベクトル算出部36によって行われる。
Then, the eigenvector when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix is 1 is calculated (S110), and the correlation with other data of the time-series data corresponding to this element is evaluated based on the element size of the eigenvector. (S112). Specifically, the time series data corresponding to the largest element is output as the most representative data. At the same time, the size of the element may be output as the score of the time series data. Note that the eigenvector when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix is 1 is performed by the
[利用例]
なお、最も代表的なデータを手本データとし、他の任意の時系列データとの相関性を求めることもできる。この場合、予め図5で説明したようなフローによって出力された時系列データを1番目のデータとし、他の任意の時系列データを2番目のデータとする。そして、全く筆記動作をしなかった場合の被比較データを3番目のデータとする。
[Usage example]
The most representative data can be used as model data, and correlation with other arbitrary time series data can be obtained. In this case, the time series data output by the flow as described in FIG. 5 in advance is the first data, and any other time series data is the second data. The compared data when no writing operation is performed is the third data.
こうして得られる上式(14)のような結果に対し、x1を値1とするような乗算を行う。その結果、手本データを1(100点)とした場合に、他の任意の時系列データがどれだけ似通っているかを示す指標値を得ることができる。次式(15)は、係る指標値(x2/x1)が得られる様子を示している。
Multiplication such that x 1 is a
[実験]
本出願の発明者は、本発明の有用性を実証するための実験を行っている。以下にその結果を示す。本実験では、時系列データの数を6個としている。但し、前述のように、全く筆記動作をしなかった場合の被比較データを1つ挿入するため、筆記動作を行った場合の時系列データの数は5個である。
[Experiment]
The inventor of the present application conducts experiments to demonstrate the usefulness of the present invention. The results are shown below. In this experiment, the number of time series data is six. However, as described above, since one piece of data to be compared when no writing operation is performed is inserted, the number of time-series data when the writing operation is performed is five.
人は、ハプティックペン10を用いて「あ」の文字を5回筆記した。一回の筆記に要する時間は15[秒]とし、データ量を15[秒]で固定した。
The person wrote the letter “A” five times using the
図6の各図は、各回において計測された力(筆圧)の変化を示す図である。これらのデータに対して前述のように隣接行列AGを生成し、これを正規化した後に、固有値が1となる場合の固有ベクトルを導出した。次式(16)は、本実験において生成される隣接行列AGのモデルを示しており、図7は、導出された隣接行列AGの各要素を示す図である。 Each figure of FIG. 6 is a figure which shows the change of the force (writing pressure) measured in each time. As described above, an adjacency matrix AG is generated for these data, and after normalization, an eigenvector when the eigenvalue is 1 is derived. The following equation (16) shows a model of the adjacency matrix A G generated in this experiment, and FIG. 7 is a diagram showing each element of the derived adjacency matrix A G.
そして、導出された固有ベクトルは次式(17)のようになり、6番目の要素を引き算したベクトルは次式(18)のようになる。 The derived eigenvector is expressed by the following equation (17), and the vector obtained by subtracting the sixth element is expressed by the following equation (18).
上式(18)より、最も代表的な時系列データは、1番目に格納されたデータであることが判る。 From the above equation (18), it can be seen that the most representative time-series data is the first stored data.
[効果]
以上説明した本発明の第1実施例に係る相関性評価方法、及びこれを実現するための相関性評価装置によれば、記憶装置32に格納された力の時系列データを標本とし、時系列データ間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列、及びこれを正規化した正規化隣接行列を求め、正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルの要素の大きさに基づいて、それぞれの要素に対応する時系列データの他のデータとの相関性を評価するため、力に関する複数の収集データの相関性を適切に評価することができる。
[effect]
According to the correlation evaluation method and the correlation evaluation apparatus for realizing the correlation according to the first embodiment of the present invention described above, the time series data of the force stored in the
<<第2実施例>>
以下、図面を参照し、本発明の第2実施例に係る相関性評価方法、及びこれを実現するための相関性評価装置について説明する。本実施例の相関性評価方法は、人の筆記動作における力加減、及び筆記具の位置変化を計測して記憶装置に記憶させ、記憶された複数のデータ間の相関性を評価することを主要な目的としている。
<< Second Example >>
Hereinafter, a correlation evaluation method according to a second embodiment of the present invention and a correlation evaluation apparatus for realizing the correlation will be described with reference to the drawings. The correlation evaluation method of the present embodiment is mainly used to evaluate the correlation between a plurality of stored data by measuring and storing the force change in the human writing operation and the change in the position of the writing instrument in the storage device. It is aimed.
[構成]
図8は、本発明の第2実施例に係る相関性評価装置2が有するハプティックペン50を人が把持した様子を示す図である。本実施例のハプティックペン50は、第1実施例とは異なり、バイラテラル制御が行われるマスター・スレーブシステムのうち一方を構成するマスターペンである。
[Constitution]
FIG. 8 is a diagram showing a person holding the
ハプティックペン50には、第1実施例と同様、図8におけるZ方向に反力を出力すると共に筆圧に相当する力を測定可能なリニアモータ52が取り付けられ、更に、Z方向に直交するX方向とY方向の変位を測定可能な位置エンコーダ54、56が取り付けられている。
As in the first embodiment, the
なお、ハプティックペン50の本体部58は剛体に固定されており、把持部60のみが本体部58に対してX,Y,Z方向に変位可能となっている。
The main body 58 of the
図9は、本実施例におけるバイラテラル制御を周波数領域で表現したブロック線図である。図中、「F」は力である。また、「M」はマスターシステムを示し、「S」はスレーブシステムを示している。また、「C」は和のモードを示し、「D」は差のモードを示している。また、「ref」、「res」、「ext」は、それぞれ、参照値、応答値、外力値を示している。その他、第1実施例と共通する符号等については説明を省略する。図9で示したような構成は、X,Y,Z方向のそれぞれについて設けられている。 FIG. 9 is a block diagram representing the bilateral control in the present embodiment in the frequency domain. In the figure, “F” is a force. “M” indicates a master system, and “S” indicates a slave system. “C” indicates a sum mode, and “D” indicates a difference mode. Further, “ ref ”, “ res ”, and “ ext ” indicate a reference value, a response value, and an external force value, respectively. In addition, description is abbreviate | omitted about the code | symbol etc. which are common in 1st Example. The configuration as shown in FIG. 9 is provided for each of the X, Y, and Z directions.
本実施例に係る相関性評価装置2は、マスター用及びスレーブ用の外乱オブザーバ70、72を備えることによりロバスト安定性を実現し、マスター用及びスレーブ用の反力オブザーバ80、82を備えることにより外乱中からリニアモータに受ける外力を観測可能としている。
The
図10は、外乱オブザーバ70、72の構成を示すブロック線図である。ここでは、マスター用とスレーブ用を区別しない。図10より、推定外力F^extは、次式(19)により表される。
FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the
バイラテラル制御においては、位置と力が同時に制御される。その目的は、次式(20)、(21)により表される。 In bilateral control, position and force are controlled simultaneously. The purpose is expressed by the following equations (20) and (21).
これらの目的は、モード空間にQuarry行列(クオリー行列)を用いて変換することによって達成される。和のモードでは、力が制御され、差のモードでは、加速度の次元で位置が制御される。次式(22)は、2次のQuarry行列Q2を示しており、次式(23)は、2次のQuarry逆行列Q2 -1を示している。 These objectives are achieved by transforming the mode space using a Quarry matrix. In the sum mode, the force is controlled, and in the difference mode, the position is controlled in the dimension of acceleration. The following equation (22) represents a second-order Quarry matrix Q 2 , and the following equation (23) represents a second-order Quarry inverse matrix Q 2 −1 .
なお、和のモードと差のモードによる制御の詳細については、既に(特開2009−279699号公報)等で開示されているため、詳細な説明を省略する。 The details of the control in the sum mode and the difference mode have already been disclosed in (Japanese Patent Laid-Open No. 2009-279699) and the like, and thus detailed description thereof will be omitted.
このような構成によって、人の筆圧に相当する力(F^M ext)やハプティックペン50の位置(Z方向には変位しないため、X方向の位置XM res、及びY方向の位置YM res)が把握される。 With such a configuration, the force (F ^ M ext ) corresponding to the human writing pressure and the position of the haptic pen 50 (the position X M res in the X direction and the position Y M in the Y direction are not displaced in the Z direction). res ) is grasped.
[相対性評価]
力F^M extや位置XM res、YM resは、ハプティックペン50にケーブル接続され、又はBluetooth(登録商標)等の無線通信によって接続された記憶装置92に一定期間、所定周期でサンプリングされたデータとして格納される。そして、以下に説明するように、情報処理装置90によって相対性評価が行われる。
[Relativity evaluation]
Force F ^ M ext and position X M res, Y M res is cabled to a
なお、位置についてはX座標、Y座標として格納されてもよいが、以下の説明では想定中心からの距離(半径)、及び角度の組み合わせに変換され、すなわち極座標に変換されて格納されるものとする。従って、記憶装置92には、力、半径、角度が対応づけられたデータとして格納される。図11は、力、半径、角度の関係を示す図である。
The position may be stored as an X coordinate and a Y coordinate, but in the following description, it is converted into a combination of a distance (radius) and an angle from the assumed center, that is, converted into a polar coordinate and stored. To do. Accordingly, the
情報処理装置90は、例えば、第1実施例の情報処理装置30と同様の構成を有するマイクロコンピュータであり、EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory)やフラッシュメモリ等の記憶装置92を内蔵している。
The
情報処理装置90は、グラフ理論における隣接行列を用いて記憶装置に格納されたデータの他のデータとの相関性を評価している。
The
本実施例の情報処理装置90では、記憶装置92に格納されたデータを、力と角度が対応づけられた第1のデータ、半径と角度が対応づけられた第2のデータに整理する。次式(24)、(25)は、第1のデータと第2のデータを、それぞれベクトル形式で示したものである。本式では、角度の分解能を2π/6280=0.001(rad)とした。
In the
相関性の評価は、第1のデータと、第2のデータのそれぞれについて行い、最終的にそれぞれの評価結果の平均値を求めることによって行う。 The correlation is evaluated for each of the first data and the second data, and finally, an average value of each evaluation result is obtained.
次式(26)〜(28)は、要素aと要素bの間の、第1のデータに関する相関性を示す値Rfを算出するための式である。式中、rfa(i)は、要素a(要素とは、ある計測回に取得された人の動作であることを示す)におけるrfデータ(式(24)参照)のうち、i番目の値であることを意味する。 The following equations (26) to (28) are equations for calculating a value R f indicating the correlation between the element a and the element b regarding the first data. In the equation, r fa (i) is the i th of the r f data (see equation (24)) in the element a (the element indicates that it is a human action acquired in a certain measurement time). Means value.
次式(29)〜(31)は、要素aと要素bの間の第2のデータに関する相関性を示す値Rpを算出するための式である。式中、rpa(i)は、要素aにおけるrpデータ(式(25)参照)のうち、i番目の値であることを意味する。 The following formulas (29) to (31) are formulas for calculating a value R p indicating the correlation regarding the second data between the element a and the element b. In the formula, r pa (i) means the i-th value among the r p data in the element a (see formula (25)).
そして、RfとRpの平均を求めることにより、要素aと要素bの相関性を示す値が導出される。なお、係る処理において、重み付け等の処理を行ってもよい。 Then, by obtaining the average of R f and R p, a value indicating the correlation of the element a and element b is derived. In such processing, processing such as weighting may be performed.
Rab=(Rf+Rp)/2 R ab = (R f + R p ) / 2
[処理フロー]
以下、本実施例の相関性評価装置2が行う処理の流れについて説明する。図12は、本実施例の相関性評価装置2が実行する特徴的な処理の流れを示すフローチャートである。
[Processing flow]
Hereinafter, the flow of processing performed by the
まず、ハプティックペン50を用いて人が円を描画し、その際の力(筆圧)及び位置を計測し(S200)、計測値をサンプリングしたものを記憶装置92に格納する(S202)。
First, a person draws a circle using the
そして、力と角度に関する相関性評価と、半径と角度に関する相関性評価の双方に基づいて、要素間の相対性評価を行う(S204)。 Then, based on both the correlation evaluation regarding the force and the angle and the correlation evaluation regarding the radius and the angle, the relativity evaluation between the elements is performed (S204).
[利用例、応用例]
第2実施例で例示した発明は、円を描画する際の力と位置に関するものに限定されるものではない。例えば、複数回に亘って筆記された所望の文字を、直線又は曲線パーツに分解し、それぞれについて、例えば(力とX座標)、(Y座標とX座標)を対応づけたデータを作成し、上記のようにパーツ毎の相関性を評価することによって、パーツ毎の筆跡鑑定を行うことが可能となる。
[Usage example, application example]
The invention illustrated in the second embodiment is not limited to the one related to the force and position when drawing a circle. For example, a desired character written over a plurality of times is decomposed into straight lines or curved parts, and for each, for example, (force and X coordinate), (Y coordinate and X coordinate) are created in correspondence with each other, By evaluating the correlation for each part as described above, it becomes possible to perform handwriting evaluation for each part.
また、第1実施例のように、正規化隣接行列算出部や固有ベクトル算出部等の機能ブロックを備え、上記Rabを要素とする隣接行列、正規化隣接行列を求め、固有値が1となる場合の固有ベクトルを算出することにより、代表的なデータを選出する処理を行ってもよい。 In addition, as in the first embodiment, when functional blocks such as a normalized adjacency matrix calculation unit and an eigenvector calculation unit are provided and an adjacency matrix and a normalization adjacency matrix having the R ab as an element are obtained, the eigenvalue is 1. A process of selecting representative data may be performed by calculating the eigenvectors.
[実験]
本出願の発明者は、本発明の有用性を実証するための実験を行っている。以下にその結果を示す。本実験では、被験者Aと被験者Bがそれぞれ2回、円を描画した。図13は、本実験に係る実験パラメータを示す図である。
[Experiment]
The inventor of the present application conducts experiments to demonstrate the usefulness of the present invention. The results are shown below. In this experiment, subject A and subject B each drew a circle twice. FIG. 13 is a diagram showing experimental parameters according to this experiment.
図14及び図15は、被験者Aが円を描画した際の実験結果を、左から順に3次元グラフ、位置に関する結果、力に関する結果の形式で示したものである。図14で示した結果を要素aと称し、図15で示した結果を要素bと称する。 FIGS. 14 and 15 show the experimental results when the subject A draws a circle in the form of a three-dimensional graph, a position result, and a force result in order from the left. The result shown in FIG. 14 is called element a, and the result shown in FIG. 15 is called element b.
図16及び図17は、被験者Bが円を描画した際の実験結果を、左から順に3次元グラフ、位置に関する結果、力に関する結果の形式で示したものである。図16で示した結果を要素cと称し、図17で示した結果を要素dと称する。 FIGS. 16 and 17 show the experimental results when the subject B draws a circle in the form of a three-dimensional graph, a position result, and a force result in order from the left. The result shown in FIG. 16 is called element c, and the result shown in FIG. 17 is called element d.
なお、3次元グラフにおける縦軸は、力の大きさを表している。 Note that the vertical axis in the three-dimensional graph represents the magnitude of the force.
そして、図18は、位置に関する相関性(上記Rp)を要素間で求めた結果を示す行列であり、図19は、力に関する相関性(上記Rf)を要素間で求めた結果を示す行列である。更に、図20は、これらを総合した結果を示す行列である。図18〜20に示すように、同一人物が描画したデータである要素aと要素bの間の相関、及び要素cと要素dの間の相関が明確に高くなっており、筆跡鑑定の一助となりうる結果を示している。 FIG. 18 is a matrix showing the result of obtaining the correlation (position R p ) related to the position between the elements, and FIG. 19 shows the result of obtaining the correlation (force R f ) related to the force between the elements. It is a matrix. Furthermore, FIG. 20 is a matrix showing the result of combining these. As shown in FIGS. 18-20, the correlation between element a and element b, which is data drawn by the same person, and the correlation between element c and element d are clearly high, which helps the handwriting evaluation. Shows the possible results.
[効果]
以上説明した本発明の第2実施例に係る相関性評価方法、及びこれを実現するための相関性評価装置によれば、計測された力が変位を構成する第1の要素と対応づけられた第1のデータと、変位を構成する第2の要素が第1の要素と対応づけられた第2のデータとを、複数回の計測に係る人の動作に対応づけて複数個、記憶装置92に格納し、第1のデータ間の相関性と、第2のデータ間の相関性に基づいて、複数回の計測に係る人の動作間の相関性を評価するため、力及び位置に関する複数の収集データの相関性を適切に評価することができる。
[effect]
According to the correlation evaluation method according to the second embodiment of the present invention described above and the correlation evaluation apparatus for realizing the correlation, the measured force is associated with the first element constituting the displacement. A plurality of
なお、図21は、本実施例に係る相関性評価装置の概念図である。 FIG. 21 is a conceptual diagram of the correlation evaluation apparatus according to the present embodiment.
<<第3実施例>>
ところで、(特開2009−279699号公報)では、人が特定の物体に対して行った動作を再現するために、位置と力の情報を保存している。この結果、初期位置が異なる場合に、位置や力の変化が再現されない場合があった。
<< Third Example >>
By the way, in (Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2009-279699), position and force information is stored in order to reproduce an action performed by a person on a specific object. As a result, when the initial position is different, changes in position and force may not be reproduced.
本実施例に係る動作再現装置は、係る課題を解決することを主要な目的とする。 The operation reproduction apparatus according to the present embodiment is mainly intended to solve such a problem.
[構成]
図22は、本実施例に係る動作再現装置300の概念を示す図である。図示するように、動作再現装置300は、マスターシステム310とスレーブシステム320を有し、スレーブシステム320から入力されたデータを保存するモーションデータメモリ350を備える。そして、人がマスターシステムの***作体312に対して行った動作による当該***作体312の位置や力の変化を、スレーブシステム320の可動体322が再現するように制御される。また、所望のタイミングで、過去にモーションデータメモリ350に格納された可動体322の動作を再現するように、可動体322が駆動される。
[Constitution]
FIG. 22 is a diagram illustrating the concept of the
***作体312、及び可動体322には、それぞれアクチュエータが取り付けられている。***作体312に取り付けられたアクチュエータは、可動体322が環境から受ける反力を***作体312に伝えるように制御される。なお、***作体312は、その長手方向に移動可能となっている。一方、可動体322に取り付けられたアクチュエータは、***作体312に対してなされた操作を再現するように可動体322を駆動する。
Actuators are respectively attached to the operated
また、***作体312、及び可動体322には、それぞれ位置エンコーダが取り付けられており、それぞれの位置や加速度を測定可能となっている。
In addition, a position encoder is attached to each of the operated
***作体312、及び可動体322は、バイラテラル制御部によって同じ動作をするように制御される。これによって、***作体を操作する操作者は、スレーブ側の環境の感触を知覚できる。
The operated
図23は、本実施例におけるバイラテラル制御を周波数領域で表現したブロック線図である。図中の符号や添え字は、第1実施例や第2実施例で用いたものと同様である。例えば、図中「Q2」は、第2実施例で説明したQuarry行列(クオリー行列)である。 FIG. 23 is a block diagram representing the bilateral control in the present embodiment in the frequency domain. The reference numerals and subscripts in the figure are the same as those used in the first and second embodiments. For example, “Q 2 ” in the figure is the Quarry matrix described in the second embodiment.
マスターシステム310とスレーブシステム320は、それぞれ外乱オブザーバ342と反力推定オブザーバ344を備えている。図24は、外乱オブザーバ342と反力推定オブザーバ344の構成を周波数領域で表現したブロック線図である。
Each of the
本実施例において、作業空間における加速度、力の等価加速度は、Quarry行列を用いて、次式(32)、(33)で示すように、差のモード空間、和のモード空間に座標変換される。 In this embodiment, the acceleration in the work space and the equivalent acceleration of the force are coordinate-converted into a difference mode space and a sum mode space using the Quarry matrix as shown in the following equations (32) and (33). .
そして、バイラテラル制御の加速度次元における目標式は、次式(34)、(35)で表される。 The target formula in the acceleration dimension of bilateral control is expressed by the following formulas (34) and (35).
上式(35)における矢印は、2階微分された位置が零になることを示している。従って、和のモードにおける加速度参照値x・・C refと、差のモードにおける加速度参照値x・・D refは、次式(36)、(37)によって求められる。式中の符号や添え字は、第1実施例や第2実施例で用いたものと同様である。 The arrow in the above equation (35) indicates that the second-order differentiated position becomes zero. Therefore, the acceleration reference value x ·· C ref in the sum mode and the acceleration reference value x ·· D ref in the difference mode are obtained by the following equations (36) and (37). The symbols and subscripts in the formula are the same as those used in the first and second embodiments.
マスター・スレーブシステムにおける加速度参照値は、Quarry逆行列Q2 -1を和のモード空間、差のモード空間に適用して、次式(38)によって求められる。 The acceleration reference value in the master / slave system is obtained by the following equation (38) by applying the Quarry inverse matrix Q 2 −1 to the sum mode space and the difference mode space.
上記のようにして逆変換されたマスターの加速度参照値x・・M refとスレーブの加速度参照値x・・S refにより、各アクチュエータが制御される。このようなシステムを用いることにより、マスター・スレーブ間で透明性の高いバイラテラル制御が可能となる。 Each actuator is controlled by the master acceleration reference value x ·· M ref and the slave acceleration reference value x ·· S ref which are inversely converted as described above. By using such a system, bilateral control with high transparency between the master and the slave becomes possible.
[動作の保存]
ここで、(特開2009−279699号公報)に記載の方法、装置では、マスターシステム310における***作体312の位置xM resと、加えられた力F^M extを保存していた。ところが、この場合、環境との相対位置等の初期条件が異なる場合に、動作を余り正確に再現することができない場合がある。環境からの反力が存在すべき位置に対象物がない場合に、力を出力することができない等の場面が想定されるからである。
[Save Action]
Here, in the method and apparatus described in (Japanese Unexamined Patent Publication No. 2009-279699), the position x M res of the operated
これに対し、本実施例では、スレーブシステム320における加速度参照値x・・S refを、モーションデータメモリ350に保存することにしている。上式(36)〜(38)より、保存時のスレーブシステム320における加速度参照値x・・S refは、保存時におけるマスターシステム310及びスレーブシステム320の状態を反映している。これによって、保存時と再現時の環境の位置が異なる場合でも、環境からの反力が等しくなった時点から動作の正確な再現が可能となる。次式(39)に示すように、保存時と再現時の環境からの反力の等価電流が等しくなったときに、アクチュエータにかかる電流値が等しくなり、その時点からの再現動作は、保存時の環境に対する動作と等しくなるからである。なお、式中、添え字svは保存時の値を、ldは再現時の値をそれぞれ示している。
On the other hand, in this embodiment, the acceleration reference value x ·· S ref in the
また、加速度参照値x・・S refのみを保存することにより、データの保存量を削減することもできる。 Further, the data storage amount can be reduced by storing only the acceleration reference values x ·· S ref .
[実験]
本出願の発明者は、本発明の有用性を実証するための実験を行っている。以下にその結果を示す。まず、(A)保存時と再現時が同じ環境である場合について実験を行い、次に、保存時と再現時で異なる環境である場合において、(B)従来の構成によって再現した場合と、(C)本実施例の構成によって再現した場合について実験を行った。(B)、(C)においては、再現時における環境(障害物)の位置を、保存時に比して6[mm]遠くに配置した。
[Experiment]
The inventor of the present application conducts experiments to demonstrate the usefulness of the present invention. The results are shown below. First, (A) an experiment is performed in the case where the environment is the same as that at the time of storage and reproduction, and then (B) in a case where the environment is different between the time of storage and the time of reproduction, (B) C) An experiment was conducted for the case of reproduction by the configuration of this example. In (B) and (C), the position of the environment (obstacle) at the time of reproduction was arranged 6 [mm] farther than at the time of storage.
図25は、保存時のマスターシステム310における位置と力(応答値;以下同じ)の変化を示しており、図26は、上記(A)の場合の本実施例の構成による再現時のスレーブシステム320における位置と力の変化を示している。図26により、同じ環境下での正確な動作再現が可能であることが判る。
FIG. 25 shows changes in the position and force (response values; the same applies hereinafter) in the
一方、図27は、図25で示したような保存時の位置と力の変化に対して、従来の構成によって再現した場合の、スレーブシステム320における位置と力の変化を示している(上記(B))。図示するように、従来の構成では、十分な力を再現することができず、また、環境に当接して押圧すべき場面で位置が戻ってしまうという現象も見られる。
On the other hand, FIG. 27 shows the change in position and force in the
これに対し、図28は、図25で示したような保存時の位置と力の変化に対して、本実施例の構成によって再現した場合の、スレーブシステム320における位置と力の変化を示している(上記(C))。図示するように、本実施例の構成では、環境に可動体322が到達した後は、保存時とほぼ同様の力を再現することができている。
On the other hand, FIG. 28 shows changes in position and force in the
なお、図27、28では、保存時のマスターシステム310における位置と力の変化を仮想マスターとして併記した。
27 and 28, changes in position and force in the
[効果]
以上説明した本実施例の動作再現装置300によれば、初期位置が異なる場合であっても、位置や力の変化を、より正確に再現することができる。
[effect]
According to the
[構成の他の表現、及び応用]
なお、図29は、本実施例の動作再現装置300を、他の態様で表現した機能ブロック図である。
[Other expressions and applications of composition]
FIG. 29 is a functional block diagram representing the
動作再現装置300は、前述のようにマスターシステム310とスレーブシステム320を有し、更に、アクチュエータ制御部330を備える。
The
マスターシステム310は、***作体312に取り付けられたアクチュエータを駆動するアクチュエータ駆動部314と、位置エンコーダ316と、を備える。スレーブシステム320は、可動体322に取り付けられたアクチュエータを駆動するアクチュエータ駆動部324と、位置エンコーダ326と、を備える。
The
アクチュエータ制御部330は、前述のようなバイラテラル制御を行うバイラテラル制御部340を有し、バイラテラル制御部340は、外乱オブザーバ342、加速度制御部346その他の構成を有している。そして、アクチュエータ制御部330には、モーションデータメモリ350が接続されている。
The
本実施例の動作再現装置300は、例えばドリルを用いた穴あけ技術の保存に用いられる。従来の装置による動作再現(位置、力を保存する場合)では、初期位置と環境位置までの距離が厳密に一致する場合のみ動作の再現が可能であったが、本実施例の動作再現装置300では、初期位置と環境位置までの距離が厳密に一致する場合でなくとも動作を概ね再現することができる。
The
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。 The best mode for carrying out the present invention has been described above with reference to the embodiments. However, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. And substitutions can be added.
例えば、第3実施例において、加速度に関する情報の一例として、加速度参照値x・・S refを保存するものとしたが、これに代えて、アクチュエータに印加される電流値等を保存してもよい、すなわち、加速度を示す如何なる情報を保存しても構わない。 For example, in the third embodiment, the acceleration reference value x ·· S ref is stored as an example of the information related to acceleration, but the current value applied to the actuator may be stored instead. That is, any information indicating acceleration may be stored.
1、2 相関性評価装置
10 ハプティックペン
12 軸体
14、60 把持部
16 リニアモータ
20 外乱オブザーバ
30 情報処理装置
32 記憶装置
34 正規化隣接行列算出部
36 固有ベクトル算出部
50 ハプティックペン
52 リニアモータ
54、56 位置エンコーダ
58 本体部
60 把持部
70、72 外乱オブザーバ
80、82 反力オブザーバ
90 情報処理装置
92 記憶装置
300 動作再現装置
310 マスターシステム
312 ***作体
314 アクチュエータ駆動部
316 位置エンコーダ
320 スレーブシステム
322 可動体
324 アクチュエータ駆動部
326 位置エンコーダ
330 アクチュエータ制御部
340 バイラテラル制御部
342 外乱オブザーバ
344 反力推定オブザーバ
346 加速度制御部
350 モーションデータメモリ
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記計測された力の時系列データを複数個、記憶手段に格納するステップと、
前記記憶手段に格納された力の時系列データを標本とし、該時系列データ間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を求めるステップと、
前記隣接行列を正規化した正規化隣接行列を求めるステップと、
前記正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルの要素の大きさに基づいて、該要素に対応する時系列データの他のデータとの相関性を評価するステップと、
を備えることを特徴とする相関性評価方法。 Measuring a force applied when a person performs a predetermined action on a specific object multiple times;
Storing a plurality of time series data of the measured force in a storage means;
Using the time series data of the force stored in the storage means as a sample, obtaining an adjacency matrix weighted with a value indicating the correlation between the time series data;
Obtaining a normalized adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix;
Evaluating the correlation with other data of the time-series data corresponding to the element based on the size of the element of the eigenvector when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix is 1.
A correlation evaluation method comprising:
人が特定の物体に対して所定の動作をする際に加えられる力と、前記特定の物体の変位を複数回計測するステップと、
前記計測された力が前記計測された変位を構成する第1の要素と対応づけられた第1のデータと、前記計測された変位を構成する第2の要素が前記計測された変位を構成する第1の要素と対応づけられた第2のデータとを、前記複数回の計測に係る人の動作に対応づけて複数個、記憶手段に格納するステップと、
前記第1のデータ間の相関性と、前記第2のデータ間の相関性に基づいて、前記複数回の計測に係る人の動作間の相関性を評価するステップと、
前記複数回の計測に係る人の動作間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を求めるステップと、
前記隣接行列を正規化した正規化隣接行列を求めるステップと、
前記正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルの要素の大きさに基づいて、該要素に対応する人の動作の、他の動作との相関性を評価するステップと、
を備えることを特徴とする相関性評価方法。 A correlation evaluation method,
A force applied when a person performs a predetermined action on a specific object, and measuring a displacement of the specific object a plurality of times;
The measured force is a first data associated with a first element constituting the measured displacement, and a second element constituting the measured displacement constitutes the measured displacement. Storing a plurality of second data associated with the first element in storage means in association with a plurality of human actions related to the plurality of measurements;
Evaluating the correlation between human actions related to the multiple measurements based on the correlation between the first data and the correlation between the second data;
Obtaining an adjacency matrix weighted with a value indicating the correlation between human actions related to the multiple measurements;
Obtaining a normalized adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix;
Evaluating the correlation of the motion of the person corresponding to the element with another motion based on the size of the element of the eigenvector when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix is 1.
A correlation evaluation method comprising:
前記人がする所定の動作は、筆記動作であり、
前記計測される力は、筆圧に相当する力である、
請求項1又は2に記載の相関性評価方法。 The specific object is a writing instrument or an object imitating a writing instrument,
The predetermined action performed by the person is a writing action,
The measured force is a force corresponding to writing pressure.
The correlation evaluation method according to claim 1 or 2 .
前記所定の動作は、円を描く筆記動作であり、
前記第1の要素は、前記円の中心、前記円の半径、及び前記力が加えられる点から求められる角度の角度変化であり、
前記第2の要素は、前記円の想定中心からの距離である、
相関性評価方法。 The correlation evaluation method according to claim 3 according to claim 2 ,
The predetermined operation is a writing operation for drawing a circle,
The first element is an angle change of an angle obtained from a center of the circle, a radius of the circle, and a point at which the force is applied ,
The second element is a distance from an assumed center of the circle.
Correlation evaluation method.
前記計測手段により計測された力の時系列データが複数個、格納される記憶手段と、
前記記憶手段に格納された力の時系列データを標本とし、該時系列データ間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を算出し、該隣接行列を正規化した正規化隣接行列を算出する正規化隣接行列算出手段と、
前記正規化隣接行列算出手段により算出された正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、
を備えることを特徴とする相関性評価装置。 A measuring means for measuring a force applied when a person performs a predetermined action on a specific object;
Storage means for storing a plurality of time-series data of force measured by the measuring means;
Using the force time-series data stored in the storage means as a sample, calculate an adjacency matrix weighted with a value indicating the correlation between the time-series data, and calculate a normalized adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix Normalized adjacency matrix calculation means;
Eigenvector calculation means for calculating eigenvectors when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix calculated by the normalized adjacency matrix calculation means is 1,
A correlation evaluation apparatus comprising:
前記計測された力が前記計測された変位を構成する第1の要素と対応づけられた第1のデータと、前記計測された変位を構成する第2の要素が前記計測された変位を構成する第1の要素と対応づけられた第2のデータとが、前記計測された人の動作に対応づけられて記憶される記憶手段と、
前記第1のデータ間の相関性と、前記第2のデータ間の相関性に基づいて、人の動作間の相関性を評価する評価手段と、
前記人の動作間の相関性を示す値で重み付けした隣接行列を算出し、該隣接行列を正規化した正規化隣接行列を算出する正規化隣接行列算出手段と、
前記正規化隣接行列の固有値が1となる場合の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、
を備えることを特徴とする相関性評価装置。 A force applied when a person performs a predetermined action on a specific object; and a measuring means for measuring a displacement of the specific object;
The measured force is a first data associated with a first element constituting the measured displacement, and a second element constituting the measured displacement constitutes the measured displacement. Storage means for storing the second data associated with the first element in association with the measured human action;
Evaluation means for evaluating the correlation between human actions based on the correlation between the first data and the correlation between the second data;
A normalization adjacency matrix calculation means for calculating an adjacency matrix weighted with a value indicating a correlation between the human actions, and calculating a normalization adjacency matrix obtained by normalizing the adjacency matrix;
Eigenvector calculating means for calculating an eigenvector when the eigenvalue of the normalized adjacency matrix is 1;
A correlation evaluation apparatus comprising:
前記人がする所定の動作は、筆記動作であり、
前記計測される力は、筆圧に相当する力である、
請求項5又は6に記載の相関性評価装置。 The specific object is a writing instrument or an object imitating a writing instrument,
The predetermined action performed by the person is a writing action,
The measured force is a force corresponding to writing pressure.
The correlation evaluation apparatus according to claim 5 or 6 .
前記所定の動作は、円を描画する筆記動作であり、
前記第1の要素は、前記円の中心、前記円の半径、及び前記力が加えられる点から求められる角度の角度変化であり、
前記第2の要素は、前記円の想定中心からの距離である、
相関性評価装置。 The correlation evaluation method according to claim 7 according to claim 6 ,
The predetermined operation is a writing operation for drawing a circle,
The first element is an angle change of an angle obtained from a center of the circle, a radius of the circle, and a point at which the force is applied ,
The second element is a distance from an assumed center of the circle.
Correlation evaluation device.
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