【OptiTrack】ROM仕様のスケルトン精度を徹底検証！

はじめに

昨年秋にリリースされたMotive3.4から、新機能として追加された 「Range of Motion（ROM）機能」、お試しいただいておりますでしょうか？

ワンクリックでスケルトン生成ができるのもOptiTrackの大きなメリットですが、この機能で更にスケルトンの精度を向上させることができます。

今回は、バージョンアップを検討されている方にもわかりやすいように、スケルトン精度の比較検証を行いました。ぜひ最後までご覧ください！

ROMとは

Renge of Motionをそのまま訳すと「関節可動域」となります。
モーションキャプチャーでは、スケルトンモデルの関節可動域を設定するための重要なパラメータです。
Motive 3.4.0では、このROM機能を使うことで、アクター本人の関節位置やボーンの長さを正しく反映できるようになり、より自然な動きが再現可能になりました。

上記のように一連の流れで、関節可動域を設定していきます。（この動作は、後日動画マニュアルとして掲載予定です。）

スケルトン精度の比較

1. 動作の再現性

従来のスケルトンでは、関節位置は静止時（Tポーズ）のマーカー位置から計算した推定値でした。
3.4でも推定値という点は同じですが、ROMで可動域を考慮することで、実際のアクターの可動域に合わせた更に正確な関節の位置を推定できるようになります。
これにより、実際のアクターの動きとのズレや、不自然な動きを大幅に減少させることができます。

2. 肩-背骨の挙動

細かい点ですが、両腕を上げて下ろすときの肩の動きに注目すると、ROM計算前は肩が不自然に上がるような挙動がありましたが、ROM計算後ではその挙動が見られません。
現時点では、背骨のボーンと肩（鎖骨）のボーンに違いがあるようです。
二つのスケルトンを重ねると、動き方に差異があるのが分かります。

●赤色：ROM計算後（グラフ：ROM）
●水色：ROM計算前（グラフ：noROM）

グラフの値を見ると、noROMのほうが背骨（Spine4）のY値の変位量が大きいです。
このことから、腕を肩まで下ろす際に、肩関節が上がるだけでなく、Spine4が上方に伸びていると考えられます。
対して、ROM計算後のスケルトンは肩関節・Spine4は上記ほどの大きな変化がなく、実際のアクターの動きに近しい動き方のように見えます。
以前より、肩～腕の挙動で試行錯誤しているユーザー様のお声が多いため、この点にも重点を置いてテストをしてまいります。。

まとめ

今回の検証でROMを使用することでスケルトンの再現精度が更に向上することが明確に確認できました。

ただ、ROM計算を行うにはそのための時間が必要になり、準備時間が大幅にかわりそうです。弊社でも収録業務で使う際には、ROM計算の工程に工夫が必要だと考えています。

今後さらにテストを重ね、「コツ」を見つけたら、またレポートを公開しますのでお楽しみに！

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