【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】15H01785 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

社会シミュレーション / 交通工学 / 都市動態 / 電力システム / マルチエージェントシステム / 逆解析 / 連成解析 / 問題解決環境 / 交通流シミュレーション / OD推定アルゴリズム / 逆問題 / 不確実性評価 / シミュレーション工学 / 社会システム / エージェント / エネルギー全般 / 制御工学 / 居住地選択モデル / 電力ネットワーク / 並列計算 / データクリーニング

【研究成果の概要】

現代社会の複合的重要課題の解決や問題の緩和に向け，新技術や社会制度を定量的にデザインし，社会実装に向けて利害関係者の合意形成を促進するための社会シミュレーションプラットフォームの開発に取り組んだ．特に自動車交通システムを中心とし，それを取り巻く都市の動態や電力システムとの連成モデルを提案した．実世界のデザインを指向すると同時に，シミュレーションモデルをデザインするために逆解析手法による入力データの推定アルゴリズムを提案した．

【研究の社会的意義】

複雑・複合的な社会現象をシミュレートするためには，単一のシミュレーションモデルの高精度化だけでなく，周囲のシステムとの相互作用を含めたモデルの構築が必要である．本研究の成果の一つは，複数の社会システムの連成シミュレーションモデルを提案したことにある．またシミュレーションの信頼性はシミュレーションコードだけでなく入力データの信頼性にも依存するため，逆解析によって信頼できる入力データを取得する仕組みを構築した．このように構築された信頼性の高い連成シミュレーションモデルは実世界の社会的問題解決のために活用可能である．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】39,520千円 (直接経費: 30,400千円、間接経費: 9,120千円)

【研究分野】数学一般(含確率論・統計数学)

【研究領域課題番号】13894002 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

逆問題 / 非適切問題 / 逆解析 / 再構成手法 / 数値解析 / 多倍長数値計算 / Tikhonov正則化法

【研究成果の概要】

物理・工学・医学などの応用分野においてはCT(断層撮影法)など種々の逆問題が技術として利用されており、その成果は我々の生活を支えている。しかしこれらの逆問題は数学的にはHadamardの意味で非適切であり、通常の単純離散化による手法での解の再構成、特に数値的再構成は殆んど不可能である。このため、Tikhonov正則化法を始めとする幾つかの正則化法(緩和的手法)や、問題固有の情報(先見情報)を援用した解析手法が提案されている。しかしこれらの先見情報の利用は問題個別の議論が殆んどであり、その正当性などの数学解析は殆んどの場合は未だ示されていない。また同種の手法を分野固有の述語による記述をするため、分野を越えての共通理解が滞り、此れが研究推進を阻害している場合も見受けられる。この様な状況を鑑み、分野横断的な逆問題解析の研究を我が国において行う可能性を調査することが本研究の目的である。今回の調査研究では、逆問題の分野で医学・工学・物理・数学において我が国をリードする研究者を分担者として組織して調査を行い、主として分担者による個別調査によるかたちで調査を行い、メールを通しての相互意見交換によって今後の研究の進め方を議論した。
この結果、現在は複数の分野にわかれて独立して研究している研究者が「逆問題」「非適切問題」をキーワードに研究交流・共同研究を行うことが重要であるという共通認識が持たれ、さらには京都大学を中心に現在進行している多倍長数値計算環境の援用を医学・工学の応用逆問題の解の再構成に適用することの意義が指摘された。また分担者の何人かがロシア・香港での逆問題・非適切問題の国際研究集会に参加し、海外での応用逆問題の研究動向を調査し、海外においても応用逆問題の解の再構成-特に数値解析に対する関心が高いことを実感した。
この調査研究の結果をふまえ、平成14年度には特定領域の新設に向けての申請準備を行うことが妥当であるという結論に達し、平成13年度末には既に準備を開始している。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2001

【配分額】3,500千円 (直接経費: 3,500千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】11780253 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

Human motion / Motion capture / Inverse Analysis / Image / Reconstruction / A Priori Information / 人体運動 / 逆問題 / 再構成 / データベース / モーションキャプチャー / クラスタリング / 先験情報

【研究成果の概要】

本研究では、1台のビデオカメラだけを用いて人体運動を撮影し、それより得られる時系列画像から人体の3次元運動を再構成する新しいモーションキャプチャーシステムを開発した。本システムは、奥行き方向の情報が欠如した単眼視画像列を入力とするために、その高精度な再構成は本質的に難しい。しかし、1台のカメラだけを用いるシステムは安価で簡便なモーションキャプチャーを提供する。また、たとえ大雑把ではあっても再構成された運動を修正し目標のアニメーションに仕上げることは、アニメーター達にとって無から全てを作り出すことよりも遥かに簡単であり効率的である。
本システムでは、まず人体の主要箇所にマーカーを取り付けた人間の運動を1台のビデオカメラで撮影する。そして、各時間の画像について、マーカーの2次元座標値から可能性のある全ての3次元姿勢候補を作成する。その姿勢集合の中から、人間の関節角度の限界を越えている姿勢、及び、時間方向に不連続な姿勢を排除する。更に、マーカーの位置を抽出する際に生じた誤差を補うために、マーカー座標値の信頼度に基づいて、各姿勢候補のまわりに乱数を用いて新たな姿勢を発生させ、姿勢集合を補強する。得られた姿勢候補のひとつひとつについて、ボディバランス、手足の対称性といった先験情報に基づいた得点付けを行う。最も高い得点(高い評価)を得た姿勢を推定姿勢として出力する。各時間について得られた推定姿勢列が再構成運動を構成する。
単眼視画像列から3次元運動を再構成する問題に対して、解空間を姿勢候補の集合として離散的に扱う手法、及び、先験情報に基づいた得点付けにより解を選択する手法は、本研究の大きな独創性のひとつである。
既知の3次元運動から生成された2次元画像列より再構成を行うシミュレーション、及び、実際の運動を撮影し再構成を行う実験の両方を行い、その再構成結果より本システムの有効性を検討した。

【研究種目】奨励研究(A)

【研究期間】1999 - 2000

【配分額】2,100千円 (直接経費: 2,100千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】09780316 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

逆問題 / 人体運動 / 先験情報 / カルマンフィルター / ファジイ推論 / モーションキャプチャー / 逆解析 / 悪条件 / ファジィロジック

【研究成果の概要】

本研究では逆解析手法を適用し,単眼視のビデオ画像から,精度良く効率的に3次元人体運動を再構成する新しい手法を開発した.
研究年度1年目に於いては,本問題における奥行き情報の欠如からくる悪条件性を人体モデル,関節角度の制約,動作のなめらかさ,バランスなどの先験情報を活用することにより克服した.入力画像から得られた座標値とスケルトンモデルから求めた座標値との誤差を評価関数として逆解析手法によりモデルフィッティング(最適化)を行った.解空間の探索には,特異値分解によるランクの低減を用い,先験情報を満足するような解を解空間の中から選定した.実際にビデオ画像を再構成し,本手法の有効性を示した.
研究年度2年目に於いては,キーフレームにおける人体モデルのパラメータ値を先験情報として与え,ファジー推論を用いたカルマンフィルタを適用して,本システムを改良した.入力画像から得られた特徴量と人体モデルから求めた特徴量との誤差を評価関数として逆解析手法によりモデルフィッティング(最適化)を行なった.隠れに強い面積を持つカラーマーカーを新しく開発した.実際にビデオ画像を再構成し,本手法の有効性を示し日本機械学会講演会などにおいて成果を発表した.

【研究種目】奨励研究(A)

【研究期間】1997 - 1998

【配分額】2,100千円 (直接経費: 2,100千円)