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[4L1-OS-36-03] デジタルヒューマンモデルによる屋内可到達性起因リスク可視化
機械学習に基づく環境に応じた初期姿勢候補の導出
キーワード：デジタルヒューマンモデル、可到達性
家庭環境において予防すべき不慮の事故のうち，やけどや誤飲は，ポットやボタン電池等が対象者の手の届く範囲に置かれている場合に発生するものである．これまでデジタルヒューマンモデルにより環境内のあらゆる箇所を触れようとするリーチ姿勢を生成し，手先可到達性という幾何的な指標により，ユーザが人の体の寸法の詳細を知らずとも，潜在的に危険な可能性のある箇所をリスクとして環境モデル内に可視化するシステムを構築してきた．その際，環境との干渉や全身のバランスのような力学的指標を考慮したリーチ姿勢を，目標位置の高さに応じた数個の立位姿勢を初期解として与え最適化手法により求めていた．しかし，テーブルの縁から遠く離れた位置に大きく手を伸ばして触れようとする場合など，力学的安定性を悪化させる方向への探索を含むために，現状の初期姿勢の与え方では適切な最終姿勢を求めることが困難な場合が存在した．本発表では，機械学習により目標位置や向きに応じた多様な初期姿勢候補を生成し，子どもから大人まで多様な身体性での可到達性リスクを評価するシステムについて報告する．
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