機械学習によるユーザの意図を反映した背景 CG の自動生成
本研究では,深層学習を用いた背景CGの自動生成システムを提案する.提案システムは,ユーザが描いた道路画像から,建造物の形状,景観,配置を決定した背景3DCGを自動生成する.また,生成過程に2種類の深層学習を効果的に用いることで,高速な自動生成を実現する.国土地理院が公開する基盤地図情報から生成した学習モデルを使用することで,リアルな3DCGの生成が可能である.
ヒトが歩行時に腕振りや体幹捻りを無意識に行う理由は,当たり前のように見えてまだ解明していない問題の一つです.この問題を解決することでヒト,特に高齢者の運動能力の向上だけでなく,ロボットの新しい運動生成方法の提案など,様々な発展が期待できます.本研究ではヒトの上半身を簡単なモデルで表し,腕の前後方向の振りと,それに応じて回転する体幹の捻りが足裏にかかる力にどのような影響を与えるか調べています.調査の結果,腕は前後対象で無く非対称に振ると良いこと,体幹は柔軟性をもって捻ると良いこと,柔らかさを変えることで二足歩行が促進できることが分かってきました.また二脚歩行ロボットを試作し,歩行が可能であることも分かりました.
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