2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

講演情報

インタラクティブセッション

[3Rin4] インタラクティブ1

2020年6月11日(木) 13:40 〜 15:20 R01会場 (jsai2020online-2-33)

[3Rin4-20] 極座標分割による形状特徴ベクトルの抽出と主成分分析を用いた三次元足型分析

〇高島 慎吾1、阿部 悟1、阪口 正律1、谷口 憲彦1 (1.株式会社アシックス スポーツ工学研究所)

キーワード:主成分分析、極座標、足型、3次元モデル

シューズ設計において,フィット性は使用シーンや使用環境に関わらず求められる機能であり,必要不可欠な機能の一つである.フィット性を向上させるためには,多様な足型を詳細に分析することにより,その特徴を把握し,多くの足型に合致するラスト形状を設計することが必要不可欠である.しかしながら,三次元での足型分析は,その形状自由度の高さからパラメータを見出す事が困難であり,足長,足幅,足囲,アーチ高など, 二次元上で評価可能なパラメータを用いた比較,検討が依然として主流となっている.その一方で,近年,CADソフトウェアの発達により,三次元形状を簡便に扱うことが可能となり,加えて,形状を簡易なパラメータで構成するParametric Design手法が用いられている.そこで本研究では,簡便に3次元足型分析を可能にする手法を構築することを目的として, 三次元足型モデルから形状特徴ベクトルを抽出した後,主成分分析によって形状パラメータを導出した.また,導出したパラメータからParametric Design手法を用いて3次元足型の再構築を行い,足型を分析し,その特徴について考察を加えた.

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