光学式では難しかった実環境計測へ、Xsensで挑むライダー解析と設計への応用

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導入の経緯

これまでは光学式のモーションキャプチャを主に使っていましたが、バイクに乗車しているライダーの動作解析を行いたいという依頼がありました。カメラをバイクに治具を使って固定し、実際に走ってもらった時のライダーの動作解析をしたいという依頼に対して様々なアプローチを検討。ただ、高速で走っている中でのライダーの動作解析は難しく、筋骨格解析を扱う企業さんにご相談させていただく中で、慣性式のモーションキャプチャ（Xsens）を知りました。 ライダーの動作解析を中心に屋外計測の利便性はもちろん、Xsensで取得した動作データについてnMotion musculousとの連携が可能なことも決め手となりました。

Xsensの評価とライダー解析

Xsens Awinaハードと Analyze Proソフトの使用感については、計測開始から終了までがスムーズで、後処理が圧倒的に楽になった点が最大の利点です。

我々の研究では屋外で撮る機会も多いので、太陽光などの外部要因にも考慮が必要となります。自動車の車内での動作解析についても、最初は車内にカメラを取り付けて解析を試みたのですが、陽が落ちるまで待って夜間に作業するなどの考慮も必要でした。 また、光学式だと撮った後、マーカー欠損などについてポスト処理が色々大変だったりするのですが、その部分がすごく楽になったことは収穫でした。

バイク計測の実施状況と今後の課題

Xsens導入後、実施したサーキット上でのバイクの計測はユニークなアプローチとなりました。
ライダーの身体だけでなく、バイクの車体にもセンサーを取り付け、車体の動きとライダーの動作を同時に計測し、高速での急旋回やスラロームなどのダイナミックな動きを捉えることに成功。その際にビデオカメラも使用して動作を記録し、データの同期を試みました。

現在、ライダーの関節の角度、重心位置、車体の動き（加速度など）を基本データとして確認している段階ですが、この解析結果を部品設計などにどう活かしていくかという点が今後の課題です。従来のドライバーへのアンケートによる「官能評価」（定性評価）を、定量的な「数」で示すことができるようになると期待されています。

学生によるXsensの活用

Xsensの導入には、学生たちもとても興味を示しています。屋外で計測できるという利点を活かし、例えばサッカーのシュート動作解析を実際の外の環境で実施したいというアイデアも上がっていました。

今後の研究への取り組み予定と展望

直近は、引き続きライダーの解析を進めていくことがメインになるかと思います。さらに、今後は慣性式モーションキャプチャのデータをAIや機械学習と連携させていきたいですね。nMotion musculous以外のソフトウェア、例えばOpenSimなどとの連携がよりスムーズになるよう、事例や説明書などの情報を充実させてほしいです。

また、オプションとして指の動作解析ができるMANUS Prime 3グローブも導入しているので、ライダーのアクセルやブレーキ操作への応用に関心があります。ManusのデータはまだnMotionでの筋骨格解析に落とし込むことができていないため、解析側へのスムーズな連携が進むことも期待しています。