SlideShare a Scribd company logo
1 of 36
OpenSimの使い方
Inverse Kinematics(motファイル作成)編
2016/5/2
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved.
広島大学工学研究科
生体システム論研究室
栗田グループ
Biological Systems
Engineering lab.
• 本スライドの内容は,広島大学工学研究科生体システム
論研究室栗田雄一准教授グループが,平成28年度研究
室内チュートリアルで利用している資料の一部をまとめ
たものです.
• 本スライドの内容には,間違いが含まれている可能性が
ありますが,当方は修正の責任を負いません.本スライ
ドは,あくまで参考としての利用にとどめ,最終的には
ご自身で対応ください.
• そのほか,スライド内容を閲覧,実行したことにより生
じたいかなる損害についても,当方は責任は負いません.
また,スライド内容に対する質問にも回答できかねます
ことをご了承ください.
• 以上についてご承諾いただける方のみ,ご利用ください.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 2
注意事項
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 3
Inverse Kinematics
trcファイルからmotファイルの作成
Inverse Kinematicsを用いてtrcファイルからmotファイルを作成する
 Inverse Kinematics(以下IK)とは?
 日本語訳:逆運動学
 簡単に言うと,マーカーの座標から関節角度を計算する
タブのTools→Inverse
Kinematics
※Modelファイル
(.osim)を読み込んで
いる必要アリ
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 4
trcファイル
trcファイルからmotファイルの作成
Inverse Kinematicsを用いてtrcファイルからmotファイルを作成する
 trcファイルとは?
 OptiTrackやVICONなどのモーションキャプチャから得られた
OpenSim用の座標データファイル
 Optitrackの場合.csvファイルが吐き出されるので,改変が必要
VICON, https://www.crescentinc.co.jp/product/vicon/p_top/ OptiTrack, http://www.mocap.jp/optitrack/
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 5
trcファイル
.trc形式に合わせる
.trcファイルの中では最初に「.trcファイルの説明事項」があり,
その後「マーカー位置の時間変化」が記述されている.
① 組み込みの.trcファイルをコピー
(この例ではsubject01_walk.trcをコピーし,
「 subject01_walk_copy.trc 」として保存)
② Excelを立ち上げる
③ コピーした.trcファイルをExcel画面へドラッグ&ドロップ
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 6
上段の 3行が.trcファイル内の設定事項
4行目はマーカー名などが記述
5行目は軸(X,Y,Z)
7行目以下がマーカー位置の時間変化
このルールを破ると.trcファイルとして読み込まれない
trcファイル
.trc形式に合わせる
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 7
trcファイル
各項目の意味は以下の通りである.
DataRate :データの時間解像度[data/sec]
CameraRate :カメラの時間解像度[fps]
NumFrames :この.trcファイルに含まれるフレームの数
NumMarkers :この.trcファイルに含まれるマーカーの数
Units :単位(ソフトによっては[mm],[m]の違いがあるので注意が必要)
OrigDataRate,OrigDataStartFrame,OrigNumFrames :詳細不明(いじらなくても良い)
.trc形式に合わせる
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 8
モーションキャプチャによって各マーカーの座標が得られるので,
基本的には.trcファイルの形式に則って座標をコピペしていけば良い.
trcファイル
.trc形式に合わせる
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 9
trcファイル
保存する
この時「互換性がない」などと訊かれるが,テキスト(タブ区切り)で保存
(フォーマットはNotePad++等を使えば後で変更可能)
.trc形式に合わせる
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 10
trcファイル
保存したsubject01_walk1_copy.trc.txtをNotepad++等で開き,
ファイルの種類を「All types」
ファイル名を「○○.trc」と手入力して保存
今回は「test.trc」として保存
.trc形式に合わせる
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 11
trcファイル
出来上がったファイルを保存(保存形式に注意が必要)
これをOpenSimから読み込めれば成功(File→Preview Experimental Data)
.trc形式に合わせる
Preview Experimental Dataから.trcファイルの確認ができる
再生するとマーカーが動き出す
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 12
Inverse Kinematicsの基本説明
.trcファイルから.motファイルの作成
 Inverse Kinematics設定画面の説明
設定タブ
モデルの情報
モデル名と
モデルのマーカーの数
(画面上,モデル名は「Av2」
マーカー数は16個)
IKの設定
マーカーデータ
Trcファイルをここに入れる
時間範囲
IKを行う時間範囲
通常,trcファイルに
設定された時間が
自動で入る
参考モーションデータ
モーキャプなどで得られた
.motや.stoなどの
運動ファイルを入れる.
このデータを基にして
IKをする.
基本的には必要ない.
出力データ
出力先の指定ができる
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 13
Inverse Kinematicsの基本説明
.trcファイルから.motファイルの作成
 Inverse Kinematics設定画面の説明
重みタブ
IKによる運動ファイルの各値(関節角度等)は
.trcファイルのマーカー座標
.osimファイルのマーカー間との
最小二乗法によって求められる.
そこでどのマーカー,関節角度を重要視するのか
重みを付ける事ができる.
(例えば,歩行なら膝と足首の関節角度,
足先のマーカーなど)
重みの設定はどちらでも良い.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 14
Inverse Kinematicsの基本説明
.trcファイルから.motファイルの作成
 Inverse Kinematics設定画面の説明
重みタブ
マーカー(.trc)の設定
関節角度の重み設定
そのマーカーを
適用させるか決める.
(チェックを入れる)
関節角度(coordinate)の
重みを適用させるか決める.
マーカーと同様.
マーカーのデフォルト値
マーカー座標の
デフォルト値.
特にいじらなくても,
.trcファイルの値が入る.
マーカーの重み
デフォルトは1
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 15
Inverse Kinematicsの基本説明
.trcファイルから.motファイルの作成
 Inverse Kinematics設定画面の説明
重みタブ
マーカー(.trc)の設定
関節角度の重み設定
そのマーカーを
適用させるか決める.
(チェックを入れる)
関節角度の重みを
適用させるか決める.
マーカーと同様.
関節角度のデフォルト値
関節角度のデフォルト値.
.osimファイルの関節角度
(coordinate)が入る.
関節角度の重み
デフォルトは0.
Biological Systems
Engineering lab.
操作説明
16Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved.
IK実行例
モデル
 Gait2354を使用
(C:OpenSim 3.3ModelsGait2354_Simbodysubject01_simbody.osim)
trcファイル
 subject01_walk1.trcを使用
(C:OpenSim 3.3ModelsGait2354_Simbodysubject01_walk1.trc)
Biological Systems
Engineering lab.
操作説明
17Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved.
SO実行例(モデルを開く)
File→Open Model
前のスライドで挙げたモデルを読み込む
足の筋が張られたモデルが読み込まれる
Biological Systems
Engineering lab.
操作説明
18Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved.
IK例(メイン設定を行う)
subject01_simbody.osim
を設定
しかしまだ実行できない
Tools→Inverse Kinematics
逆動力学計算の設定を始める
Biological Systems
Engineering lab.
操作説明
19Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved.
IK例(メイン設定を行う)
今回重みの設定はしない.
チェックを外す
Runできるようになる.
Biological Systems
Engineering lab.
操作説明
20Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved.
IK例(補足)
Loadから設定のサンプルを
使うことができる.
Biological Systems
Engineering lab.
操作説明
21Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved.
IK例(補足)
Subject01_Setup_IKが
サンプルとなっている
Biological Systems
Engineering lab.
操作説明
22Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved.
IK例(補足)
重みの設定等で参考になるかもしれません.
重みが
かかっている
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 23
マーカーの編集
2354モデルのsubject01_scaledOnly.osimをコピーし,
「subject01_scaledOnly_MarkerEdit.osim」として保存します.
これをOpenSimで開きます.
マーカー位置を編集し,.osimファイルに乗せることを考えます.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 24
マーカーの編集
NavigatorウィンドウからMarkers⇒Add Newと選択します.
するとマーカーが並んでいる一番下に新しいマーカーが追加されます.
マーカーの追加
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 25
マーカーの編集
Navigatorウィンドウから削除したいMarkerを選択し右クリック.
その状態から「Delete」をクリックすればそのマーカーは消えます.
マーカーの削除
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 26
マーカーの編集
マーカー名 :画面左下 Propertiesの「name」をクリックすれば
編集可能になります..trcファイルに記述されているマーカー名と
合わせて下さい
マーカー接着骨 :「body」で「マーカーをどの骨に貼り付けたか」を指定します.
骨を選択してください.骨と名前の対応は,Viewウィンドウで
骨を「Ctrl + 左クリック」すれば分かります.
マーカーの移動・編集
骨を「Ctrl+左クリック」すると,
オレンジ色に染まり,
OpenSim画面左下に
何を選択しているのか表示されます.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 27
マーカーの編集
マーカーの移動 :マーカーを「Ctrl + 左クリック」すると,マーカーを選択できます.
この状態でドラッグすればマーカーを動かせます.
その後x,y,zキーを用いて様々な方向から眺めて,位置を調節.
何もないところで「Ctrl + 左クリック」すると選択解除でき,
その後x,y,zなどのキーを押すことでカメラ移動が
通常状態に戻ります.
マーカーの移動・編集
マーカーが「対称な位置にある」
という場合には,「locationに
直接値をコピペして±を編集する.」
という方法が有効です.
ただ,locationの値は
「その骨との相対位置」なので,
注意が必要です.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 28
マーカーの編集
マーカーセットを保存しておくと,別のモデルにもマーカーを転用できます.
Markersを右クリックしSave to Fileを選択すると,xmlファイルとして保存できます.
マーカーセットの保存 :すべてNavigatorウィンドウから行えます.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 29
マーカーの編集
Markersを右クリックしLoad from Fileを選択すると,xmlファイルを読み込めます.
これによって2392モデルにもマーカーを設定できます.
マーカーセットの適用 :保存したマーカーセットを別のモデルに転用.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 30
ひとまず,7行目以降のデータだけいじります.
先程.csvファイルから抜き出して新しいシートに保存しておいた
マーカー位置の時間変化のデータを,.trcファイルのルールに従い
コピー&ペーストします.
(126.767をR.ASISマーカーの最初のX座標だと読んでもらえるように.)
この時,.csv側の一番左の列はField#のデータなので要りません.
.csv → .trc の変換
.trc形式に合わせます.
Field#のデータなので
不要
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 31
RTOEより右側はもともとの.trcファイルのデータです.
今回の.csvファイルから取り込んだデータではありません.削除します.
.csv → .trc の変換
.trc形式に合わせます.
削除
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 32
縮小してみると,一番左の2列(Frame#,Time)が足りていません.
まずはFrame#の列152以降を,205までオートフィルで補っておきましょう.
Timeの列については後ほど編集します.
.csv → .trc の変換
.trc形式に合わせます.
時間が足りていない!
Frame#の列を補う
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 33
.csv → .trc の変換
ここまで来たら,今までいじっていなかった3行目を変えていきます.
今回は,以下のように変更します.
DataRate :100
CameraRate :100
NumFrames :205
NumMarkers :27
Units :mm
OrigDataRate :100
OrigDataStartFrame :1
OrigNumFrames :205
.trc形式に合わせます.
.csv「TORJECTORIES」の下に
「100Hz」とあったので,
100[Data/sec]と仮定します.
.csv「TORJECTORIES」の下に
「100Hz」とあったので,
100[Data/sec]と仮定します.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 34
.csv → .trc の変換
先程Frame#のみ編集してTimeを編集していなかったので,ここで編集します.
DataRateを100[Data/sec]と宣言したのですから,
1Frame経過は
1/100=0.01[sec]経過を意味するはずです.
Timeを0[sec]スタートとするなら
そこから0.01刻みで増やしていきましょう.
(セル右下をWクリックすると,
Excelがオートフィルしてくれて便利です.
ただし205Frame目までTimeがきちんと埋まっているか
確認はしてください.)
.trc形式に合わせます.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 35
.csv → .trc の変換
Excelで縮小表示してデータが埋まっていればOKです.
.trc形式に合わせます.
Biological Systems
Engineering lab.
Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 36
マーカーの名前も変更(任意)
例 : .csvファイルのLFHD~RTOEをコピーし
.trcファイルの該当部分に貼り付け
マーカーの名前は変えなくても動く
.csv → .trc の変換
.trc形式に合わせる.

More Related Content

What's hot

SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜SSII
 
H2Oを使ったノーコードのAutoML
H2Oを使ったノーコードのAutoMLH2Oを使ったノーコードのAutoML
H2Oを使ったノーコードのAutoML西岡 賢一郎
 
Active Learning と Bayesian Neural Network
Active Learning と Bayesian Neural NetworkActive Learning と Bayesian Neural Network
Active Learning と Bayesian Neural NetworkNaoki Matsunaga
 
深層学習の非常に簡単な説明
深層学習の非常に簡単な説明深層学習の非常に簡単な説明
深層学習の非常に簡単な説明Seiichi Uchida
 
金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会
金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会
金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会Katsuya Ito
 
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...西岡 賢一郎
 
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...Kazuyuki Miyazawa
 
ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発
ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発
ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発LINE Corporation
 
[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論
[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論
[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論Deep Learning JP
 
【DL輪読会】EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor...
【DL輪読会】EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor...【DL輪読会】EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor...
【DL輪読会】EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor...Deep Learning JP
 
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也Preferred Networks
 
ディープラーニングの最新動向
ディープラーニングの最新動向ディープラーニングの最新動向
ディープラーニングの最新動向Preferred Networks
 
ひたすら楽してスライド作成
ひたすら楽してスライド作成ひたすら楽してスライド作成
ひたすら楽してスライド作成Masanori Morise
 
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured PredictionDeep Learning JP
 
[DL輪読会] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
[DL輪読会] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields [DL輪読会] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
[DL輪読会] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields Deep Learning JP
 
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜諒介 荒木
 
CF-FinML 金融時系列予測のための機械学習
CF-FinML 金融時系列予測のための機械学習CF-FinML 金融時系列予測のための機械学習
CF-FinML 金融時系列予測のための機械学習Katsuya Ito
 
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)Satoshi Hara
 
CFML_learning_sato.pdf
CFML_learning_sato.pdfCFML_learning_sato.pdf
CFML_learning_sato.pdfMasahiro Sato
 
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State SpacesDeep Learning JP
 

What's hot (20)

SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜
 
H2Oを使ったノーコードのAutoML
H2Oを使ったノーコードのAutoMLH2Oを使ったノーコードのAutoML
H2Oを使ったノーコードのAutoML
 
Active Learning と Bayesian Neural Network
Active Learning と Bayesian Neural NetworkActive Learning と Bayesian Neural Network
Active Learning と Bayesian Neural Network
 
深層学習の非常に簡単な説明
深層学習の非常に簡単な説明深層学習の非常に簡単な説明
深層学習の非常に簡単な説明
 
金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会
金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会
金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会
 
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
ブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...
 
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...
 
ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発
ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発
ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発
 
[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論
[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論
[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論
 
【DL輪読会】EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor...
【DL輪読会】EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor...【DL輪読会】EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor...
【DL輪読会】EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Pointsfor...
 
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
 
ディープラーニングの最新動向
ディープラーニングの最新動向ディープラーニングの最新動向
ディープラーニングの最新動向
 
ひたすら楽してスライド作成
ひたすら楽してスライド作成ひたすら楽してスライド作成
ひたすら楽してスライド作成
 
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
 
[DL輪読会] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
[DL輪読会] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields [DL輪読会] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
[DL輪読会] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
 
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
 
CF-FinML 金融時系列予測のための機械学習
CF-FinML 金融時系列予測のための機械学習CF-FinML 金融時系列予測のための機械学習
CF-FinML 金融時系列予測のための機械学習
 
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
 
CFML_learning_sato.pdf
CFML_learning_sato.pdfCFML_learning_sato.pdf
CFML_learning_sato.pdf
 
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
 

Viewers also liked

OpenSim の 使い方 (plotter 編)
OpenSim の 使い方 (plotter 編)OpenSim の 使い方 (plotter 編)
OpenSim の 使い方 (plotter 編)Yuichi Kurita
 
フリーソフトを用いた姿勢分析の検討
フリーソフトを用いた姿勢分析の検討 フリーソフトを用いた姿勢分析の検討
フリーソフトを用いた姿勢分析の検討 Kazuhiro Kurosawa
 
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)robotcare
 
画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成Yoshitaka Ushiku
 
[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShell
[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShell[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShell
[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShellAmazon Web Services Japan
 
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線Yoshitaka Ushiku
 

Viewers also liked (7)

OpenSim の 使い方 (plotter 編)
OpenSim の 使い方 (plotter 編)OpenSim の 使い方 (plotter 編)
OpenSim の 使い方 (plotter 編)
 
総論1
総論1総論1
総論1
 
フリーソフトを用いた姿勢分析の検討
フリーソフトを用いた姿勢分析の検討 フリーソフトを用いた姿勢分析の検討
フリーソフトを用いた姿勢分析の検討
 
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
 
画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成
 
[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShell
[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShell[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShell
[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShell
 
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
 

Similar to OpenSim の 使い方 (IK 編)

EMTEを使って自動化の費用対効果をわかりやすく表現する
EMTEを使って自動化の費用対効果をわかりやすく表現するEMTEを使って自動化の費用対効果をわかりやすく表現する
EMTEを使って自動化の費用対効果をわかりやすく表現するJYERUEY
 
Androidテスティング実践3 ユニットテスト・CI編
Androidテスティング実践3 ユニットテスト・CI編Androidテスティング実践3 ユニットテスト・CI編
Androidテスティング実践3 ユニットテスト・CI編株式会社 NTTテクノクロス
 
Webアクセシビリティの標準規格「JIS X 8341-3:2010」準拠のための試験方法(最新版)
Webアクセシビリティの標準規格「JIS X 8341-3:2010」準拠のための試験方法(最新版)Webアクセシビリティの標準規格「JIS X 8341-3:2010」準拠のための試験方法(最新版)
Webアクセシビリティの標準規格「JIS X 8341-3:2010」準拠のための試験方法(最新版)Web Accessibility Infrastructure Committee (WAIC)
 
Stac2013 opening-koukai
Stac2013 opening-koukaiStac2013 opening-koukai
Stac2013 opening-koukaiKumiko Ohmi
 
【Ltech#11】Kubernetesを利用した機械学習モデルの本番適用例
【Ltech#11】Kubernetesを利用した機械学習モデルの本番適用例【Ltech#11】Kubernetesを利用した機械学習モデルの本番適用例
【Ltech#11】Kubernetesを利用した機械学習モデルの本番適用例LIFULL Co., Ltd.
 
運用管理のプロが教えるHinemos活用法~JBossやPostgreSQLを対象としたミドルウェア監視オプションやクラウド型Hinemosを使って~
運用管理のプロが教えるHinemos活用法~JBossやPostgreSQLを対象としたミドルウェア監視オプションやクラウド型Hinemosを使って~運用管理のプロが教えるHinemos活用法~JBossやPostgreSQLを対象としたミドルウェア監視オプションやクラウド型Hinemosを使って~
運用管理のプロが教えるHinemos活用法~JBossやPostgreSQLを対象としたミドルウェア監視オプションやクラウド型Hinemosを使って~hinemos_atomitech
 
レガシーコード改善のススメ
レガシーコード改善のススメレガシーコード改善のススメ
レガシーコード改善のススメAkira Hirasawa
 
Ahead-of-Time Compilation with JDK 9 [Java Day Tokyo 2017 D1-A1]
Ahead-of-Time Compilation with JDK 9 [Java Day Tokyo 2017 D1-A1]Ahead-of-Time Compilation with JDK 9 [Java Day Tokyo 2017 D1-A1]
Ahead-of-Time Compilation with JDK 9 [Java Day Tokyo 2017 D1-A1]David Buck
 
Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]
Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]
Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]David Buck
 
CNNチュートリアル
CNNチュートリアルCNNチュートリアル
CNNチュートリアルIkuro Sato
 
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦urasandesu
 
SIerにおくる、アジャイルプロセスの実践
SIerにおくる、アジャイルプロセスの実践SIerにおくる、アジャイルプロセスの実践
SIerにおくる、アジャイルプロセスの実践Takashi Makino
 
Agileツール適合化分科会(テスト自動化ツール)
Agileツール適合化分科会(テスト自動化ツール)Agileツール適合化分科会(テスト自動化ツール)
Agileツール適合化分科会(テスト自動化ツール)masanori kataoka
 
Spring 5 でSpring Test のここが変わる
Spring 5 でSpring Test のここが変わるSpring 5 でSpring Test のここが変わる
Spring 5 でSpring Test のここが変わるapkiban
 
Spring 5でSpring Testのここが変わる_公開版
Spring 5でSpring Testのここが変わる_公開版Spring 5でSpring Testのここが変わる_公開版
Spring 5でSpring Testのここが変わる_公開版Yuichi Hasegawa
 
JaSST Niigata'20
JaSST Niigata'20JaSST Niigata'20
JaSST Niigata'20JumpeiIto2
 
第3回ソフトウェアテストセミナー
第3回ソフトウェアテストセミナー第3回ソフトウェアテストセミナー
第3回ソフトウェアテストセミナーTomoyuki Sato
 

Similar to OpenSim の 使い方 (IK 編) (20)

EMTEを使って自動化の費用対効果をわかりやすく表現する
EMTEを使って自動化の費用対効果をわかりやすく表現するEMTEを使って自動化の費用対効果をわかりやすく表現する
EMTEを使って自動化の費用対効果をわかりやすく表現する
 
Androidテスティング実践3 ユニットテスト・CI編
Androidテスティング実践3 ユニットテスト・CI編Androidテスティング実践3 ユニットテスト・CI編
Androidテスティング実践3 ユニットテスト・CI編
 
Androidテスティング実践2 システムテスト編
Androidテスティング実践2 システムテスト編Androidテスティング実践2 システムテスト編
Androidテスティング実践2 システムテスト編
 
Webアクセシビリティの標準規格「JIS X 8341-3:2010」準拠のための試験方法(最新版)
Webアクセシビリティの標準規格「JIS X 8341-3:2010」準拠のための試験方法(最新版)Webアクセシビリティの標準規格「JIS X 8341-3:2010」準拠のための試験方法(最新版)
Webアクセシビリティの標準規格「JIS X 8341-3:2010」準拠のための試験方法(最新版)
 
Stac2013 opening-koukai
Stac2013 opening-koukaiStac2013 opening-koukai
Stac2013 opening-koukai
 
【Ltech#11】Kubernetesを利用した機械学習モデルの本番適用例
【Ltech#11】Kubernetesを利用した機械学習モデルの本番適用例【Ltech#11】Kubernetesを利用した機械学習モデルの本番適用例
【Ltech#11】Kubernetesを利用した機械学習モデルの本番適用例
 
運用管理のプロが教えるHinemos活用法~JBossやPostgreSQLを対象としたミドルウェア監視オプションやクラウド型Hinemosを使って~
運用管理のプロが教えるHinemos活用法~JBossやPostgreSQLを対象としたミドルウェア監視オプションやクラウド型Hinemosを使って~運用管理のプロが教えるHinemos活用法~JBossやPostgreSQLを対象としたミドルウェア監視オプションやクラウド型Hinemosを使って~
運用管理のプロが教えるHinemos活用法~JBossやPostgreSQLを対象としたミドルウェア監視オプションやクラウド型Hinemosを使って~
 
レガシーコード改善のススメ
レガシーコード改善のススメレガシーコード改善のススメ
レガシーコード改善のススメ
 
Ahead-of-Time Compilation with JDK 9 [Java Day Tokyo 2017 D1-A1]
Ahead-of-Time Compilation with JDK 9 [Java Day Tokyo 2017 D1-A1]Ahead-of-Time Compilation with JDK 9 [Java Day Tokyo 2017 D1-A1]
Ahead-of-Time Compilation with JDK 9 [Java Day Tokyo 2017 D1-A1]
 
快適・簡単・安心なアプリE2Eテストの実行環境 #stac2017
快適・簡単・安心なアプリE2Eテストの実行環境 #stac2017快適・簡単・安心なアプリE2Eテストの実行環境 #stac2017
快適・簡単・安心なアプリE2Eテストの実行環境 #stac2017
 
Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]
Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]
Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]
 
CNNチュートリアル
CNNチュートリアルCNNチュートリアル
CNNチュートリアル
 
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
 
SIerにおくる、アジャイルプロセスの実践
SIerにおくる、アジャイルプロセスの実践SIerにおくる、アジャイルプロセスの実践
SIerにおくる、アジャイルプロセスの実践
 
Agileツール適合化分科会(テスト自動化ツール)
Agileツール適合化分科会(テスト自動化ツール)Agileツール適合化分科会(テスト自動化ツール)
Agileツール適合化分科会(テスト自動化ツール)
 
Pythonでwebdriver
PythonでwebdriverPythonでwebdriver
Pythonでwebdriver
 
Spring 5 でSpring Test のここが変わる
Spring 5 でSpring Test のここが変わるSpring 5 でSpring Test のここが変わる
Spring 5 でSpring Test のここが変わる
 
Spring 5でSpring Testのここが変わる_公開版
Spring 5でSpring Testのここが変わる_公開版Spring 5でSpring Testのここが変わる_公開版
Spring 5でSpring Testのここが変わる_公開版
 
JaSST Niigata'20
JaSST Niigata'20JaSST Niigata'20
JaSST Niigata'20
 
第3回ソフトウェアテストセミナー
第3回ソフトウェアテストセミナー第3回ソフトウェアテストセミナー
第3回ソフトウェアテストセミナー
 

OpenSim の 使い方 (IK 編)

  • 1. OpenSimの使い方 Inverse Kinematics(motファイル作成)編 2016/5/2 Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 広島大学工学研究科 生体システム論研究室 栗田グループ
  • 2. Biological Systems Engineering lab. • 本スライドの内容は,広島大学工学研究科生体システム 論研究室栗田雄一准教授グループが,平成28年度研究 室内チュートリアルで利用している資料の一部をまとめ たものです. • 本スライドの内容には,間違いが含まれている可能性が ありますが,当方は修正の責任を負いません.本スライ ドは,あくまで参考としての利用にとどめ,最終的には ご自身で対応ください. • そのほか,スライド内容を閲覧,実行したことにより生 じたいかなる損害についても,当方は責任は負いません. また,スライド内容に対する質問にも回答できかねます ことをご了承ください. • 以上についてご承諾いただける方のみ,ご利用ください. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 2 注意事項
  • 3. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 3 Inverse Kinematics trcファイルからmotファイルの作成 Inverse Kinematicsを用いてtrcファイルからmotファイルを作成する  Inverse Kinematics(以下IK)とは?  日本語訳:逆運動学  簡単に言うと,マーカーの座標から関節角度を計算する タブのTools→Inverse Kinematics ※Modelファイル (.osim)を読み込んで いる必要アリ
  • 4. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 4 trcファイル trcファイルからmotファイルの作成 Inverse Kinematicsを用いてtrcファイルからmotファイルを作成する  trcファイルとは?  OptiTrackやVICONなどのモーションキャプチャから得られた OpenSim用の座標データファイル  Optitrackの場合.csvファイルが吐き出されるので,改変が必要 VICON, https://www.crescentinc.co.jp/product/vicon/p_top/ OptiTrack, http://www.mocap.jp/optitrack/
  • 5. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 5 trcファイル .trc形式に合わせる .trcファイルの中では最初に「.trcファイルの説明事項」があり, その後「マーカー位置の時間変化」が記述されている. ① 組み込みの.trcファイルをコピー (この例ではsubject01_walk.trcをコピーし, 「 subject01_walk_copy.trc 」として保存) ② Excelを立ち上げる ③ コピーした.trcファイルをExcel画面へドラッグ&ドロップ
  • 6. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 6 上段の 3行が.trcファイル内の設定事項 4行目はマーカー名などが記述 5行目は軸(X,Y,Z) 7行目以下がマーカー位置の時間変化 このルールを破ると.trcファイルとして読み込まれない trcファイル .trc形式に合わせる
  • 7. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 7 trcファイル 各項目の意味は以下の通りである. DataRate :データの時間解像度[data/sec] CameraRate :カメラの時間解像度[fps] NumFrames :この.trcファイルに含まれるフレームの数 NumMarkers :この.trcファイルに含まれるマーカーの数 Units :単位(ソフトによっては[mm],[m]の違いがあるので注意が必要) OrigDataRate,OrigDataStartFrame,OrigNumFrames :詳細不明(いじらなくても良い) .trc形式に合わせる
  • 8. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 8 モーションキャプチャによって各マーカーの座標が得られるので, 基本的には.trcファイルの形式に則って座標をコピペしていけば良い. trcファイル .trc形式に合わせる
  • 9. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 9 trcファイル 保存する この時「互換性がない」などと訊かれるが,テキスト(タブ区切り)で保存 (フォーマットはNotePad++等を使えば後で変更可能) .trc形式に合わせる
  • 10. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 10 trcファイル 保存したsubject01_walk1_copy.trc.txtをNotepad++等で開き, ファイルの種類を「All types」 ファイル名を「○○.trc」と手入力して保存 今回は「test.trc」として保存 .trc形式に合わせる
  • 11. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 11 trcファイル 出来上がったファイルを保存(保存形式に注意が必要) これをOpenSimから読み込めれば成功(File→Preview Experimental Data) .trc形式に合わせる Preview Experimental Dataから.trcファイルの確認ができる 再生するとマーカーが動き出す
  • 12. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 12 Inverse Kinematicsの基本説明 .trcファイルから.motファイルの作成  Inverse Kinematics設定画面の説明 設定タブ モデルの情報 モデル名と モデルのマーカーの数 (画面上,モデル名は「Av2」 マーカー数は16個) IKの設定 マーカーデータ Trcファイルをここに入れる 時間範囲 IKを行う時間範囲 通常,trcファイルに 設定された時間が 自動で入る 参考モーションデータ モーキャプなどで得られた .motや.stoなどの 運動ファイルを入れる. このデータを基にして IKをする. 基本的には必要ない. 出力データ 出力先の指定ができる
  • 13. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 13 Inverse Kinematicsの基本説明 .trcファイルから.motファイルの作成  Inverse Kinematics設定画面の説明 重みタブ IKによる運動ファイルの各値(関節角度等)は .trcファイルのマーカー座標 .osimファイルのマーカー間との 最小二乗法によって求められる. そこでどのマーカー,関節角度を重要視するのか 重みを付ける事ができる. (例えば,歩行なら膝と足首の関節角度, 足先のマーカーなど) 重みの設定はどちらでも良い.
  • 14. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 14 Inverse Kinematicsの基本説明 .trcファイルから.motファイルの作成  Inverse Kinematics設定画面の説明 重みタブ マーカー(.trc)の設定 関節角度の重み設定 そのマーカーを 適用させるか決める. (チェックを入れる) 関節角度(coordinate)の 重みを適用させるか決める. マーカーと同様. マーカーのデフォルト値 マーカー座標の デフォルト値. 特にいじらなくても, .trcファイルの値が入る. マーカーの重み デフォルトは1
  • 15. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 15 Inverse Kinematicsの基本説明 .trcファイルから.motファイルの作成  Inverse Kinematics設定画面の説明 重みタブ マーカー(.trc)の設定 関節角度の重み設定 そのマーカーを 適用させるか決める. (チェックを入れる) 関節角度の重みを 適用させるか決める. マーカーと同様. 関節角度のデフォルト値 関節角度のデフォルト値. .osimファイルの関節角度 (coordinate)が入る. 関節角度の重み デフォルトは0.
  • 16. Biological Systems Engineering lab. 操作説明 16Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. IK実行例 モデル  Gait2354を使用 (C:OpenSim 3.3ModelsGait2354_Simbodysubject01_simbody.osim) trcファイル  subject01_walk1.trcを使用 (C:OpenSim 3.3ModelsGait2354_Simbodysubject01_walk1.trc)
  • 17. Biological Systems Engineering lab. 操作説明 17Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. SO実行例(モデルを開く) File→Open Model 前のスライドで挙げたモデルを読み込む 足の筋が張られたモデルが読み込まれる
  • 18. Biological Systems Engineering lab. 操作説明 18Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. IK例(メイン設定を行う) subject01_simbody.osim を設定 しかしまだ実行できない Tools→Inverse Kinematics 逆動力学計算の設定を始める
  • 19. Biological Systems Engineering lab. 操作説明 19Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. IK例(メイン設定を行う) 今回重みの設定はしない. チェックを外す Runできるようになる.
  • 20. Biological Systems Engineering lab. 操作説明 20Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. IK例(補足) Loadから設定のサンプルを 使うことができる.
  • 21. Biological Systems Engineering lab. 操作説明 21Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. IK例(補足) Subject01_Setup_IKが サンプルとなっている
  • 22. Biological Systems Engineering lab. 操作説明 22Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. IK例(補足) 重みの設定等で参考になるかもしれません. 重みが かかっている
  • 23. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 23 マーカーの編集 2354モデルのsubject01_scaledOnly.osimをコピーし, 「subject01_scaledOnly_MarkerEdit.osim」として保存します. これをOpenSimで開きます. マーカー位置を編集し,.osimファイルに乗せることを考えます.
  • 24. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 24 マーカーの編集 NavigatorウィンドウからMarkers⇒Add Newと選択します. するとマーカーが並んでいる一番下に新しいマーカーが追加されます. マーカーの追加
  • 25. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 25 マーカーの編集 Navigatorウィンドウから削除したいMarkerを選択し右クリック. その状態から「Delete」をクリックすればそのマーカーは消えます. マーカーの削除
  • 26. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 26 マーカーの編集 マーカー名 :画面左下 Propertiesの「name」をクリックすれば 編集可能になります..trcファイルに記述されているマーカー名と 合わせて下さい マーカー接着骨 :「body」で「マーカーをどの骨に貼り付けたか」を指定します. 骨を選択してください.骨と名前の対応は,Viewウィンドウで 骨を「Ctrl + 左クリック」すれば分かります. マーカーの移動・編集 骨を「Ctrl+左クリック」すると, オレンジ色に染まり, OpenSim画面左下に 何を選択しているのか表示されます.
  • 27. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 27 マーカーの編集 マーカーの移動 :マーカーを「Ctrl + 左クリック」すると,マーカーを選択できます. この状態でドラッグすればマーカーを動かせます. その後x,y,zキーを用いて様々な方向から眺めて,位置を調節. 何もないところで「Ctrl + 左クリック」すると選択解除でき, その後x,y,zなどのキーを押すことでカメラ移動が 通常状態に戻ります. マーカーの移動・編集 マーカーが「対称な位置にある」 という場合には,「locationに 直接値をコピペして±を編集する.」 という方法が有効です. ただ,locationの値は 「その骨との相対位置」なので, 注意が必要です.
  • 28. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 28 マーカーの編集 マーカーセットを保存しておくと,別のモデルにもマーカーを転用できます. Markersを右クリックしSave to Fileを選択すると,xmlファイルとして保存できます. マーカーセットの保存 :すべてNavigatorウィンドウから行えます.
  • 29. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 29 マーカーの編集 Markersを右クリックしLoad from Fileを選択すると,xmlファイルを読み込めます. これによって2392モデルにもマーカーを設定できます. マーカーセットの適用 :保存したマーカーセットを別のモデルに転用.
  • 30. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 30 ひとまず,7行目以降のデータだけいじります. 先程.csvファイルから抜き出して新しいシートに保存しておいた マーカー位置の時間変化のデータを,.trcファイルのルールに従い コピー&ペーストします. (126.767をR.ASISマーカーの最初のX座標だと読んでもらえるように.) この時,.csv側の一番左の列はField#のデータなので要りません. .csv → .trc の変換 .trc形式に合わせます. Field#のデータなので 不要
  • 31. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 31 RTOEより右側はもともとの.trcファイルのデータです. 今回の.csvファイルから取り込んだデータではありません.削除します. .csv → .trc の変換 .trc形式に合わせます. 削除
  • 32. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 32 縮小してみると,一番左の2列(Frame#,Time)が足りていません. まずはFrame#の列152以降を,205までオートフィルで補っておきましょう. Timeの列については後ほど編集します. .csv → .trc の変換 .trc形式に合わせます. 時間が足りていない! Frame#の列を補う
  • 33. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 33 .csv → .trc の変換 ここまで来たら,今までいじっていなかった3行目を変えていきます. 今回は,以下のように変更します. DataRate :100 CameraRate :100 NumFrames :205 NumMarkers :27 Units :mm OrigDataRate :100 OrigDataStartFrame :1 OrigNumFrames :205 .trc形式に合わせます. .csv「TORJECTORIES」の下に 「100Hz」とあったので, 100[Data/sec]と仮定します. .csv「TORJECTORIES」の下に 「100Hz」とあったので, 100[Data/sec]と仮定します.
  • 34. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 34 .csv → .trc の変換 先程Frame#のみ編集してTimeを編集していなかったので,ここで編集します. DataRateを100[Data/sec]と宣言したのですから, 1Frame経過は 1/100=0.01[sec]経過を意味するはずです. Timeを0[sec]スタートとするなら そこから0.01刻みで増やしていきましょう. (セル右下をWクリックすると, Excelがオートフィルしてくれて便利です. ただし205Frame目までTimeがきちんと埋まっているか 確認はしてください.) .trc形式に合わせます.
  • 35. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 35 .csv → .trc の変換 Excelで縮小表示してデータが埋まっていればOKです. .trc形式に合わせます.
  • 36. Biological Systems Engineering lab. Copyright© 2015 Biological Systems Engineering lab. All Rights Reserved. 36 マーカーの名前も変更(任意) 例 : .csvファイルのLFHD~RTOEをコピーし .trcファイルの該当部分に貼り付け マーカーの名前は変えなくても動く .csv → .trc の変換 .trc形式に合わせる.