| Budget Amount *help |
¥3,000,000 (Direct Cost: ¥3,000,000)
Fiscal Year 2005: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2004: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Fiscal Year 2003: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Research Abstract |
生体の運動計画における最適化基準と運動の学習制御アルゴリズムに関して、今年度は主に以下3点の成果を得た。
1.歩行時の遊脚運動の軌道計画がどのように行われているかを検討するため、消費エネルギーを最小にする遊脚軌道を計算した。最適軌道の計算において、前年度は脚の力学モデルとして2リンク剛体モデルを用いたが,今年度は3リンク剛体モデルを用いた。その結果得られた最適軌道の特徴は実際の遊脚運動の特徴の多くと一致し,各関節の最適トルクの時間変化も,ヒトの歩行運動の計測実験から見積もられている値と近いものとなった。このことから,消費エネルギー最小化は遊脚運動の軌道計画における重要な拘束条件であると考えられる。
2.腕の二点間のリーチング運動軌道計画に関しては,高次中枢は生体ノイズの影響を受けにくい運動軌道を選択することによって精度の高い運動を実現しているという「終点分散最小モデル」が提案されている。一方で,「消費エネルギー最小モデル」による軌道は腕のリーチング軌道とは異なることが報告されている。本研究では,これまで検討されていた「消費エネルギー最小モデル」で得られる軌道は生体ノイズの影響を受けやすいことに注目し,生体ノイズ下で目標位置に到達するまで補間運動を繰り返した場合には,「終点分散最小モデル」による運動軌道のほうが「消費エネルギー最小モデル」による軌道よりも少ない総消費エネルギーで到達タスクを実現できることを示した。すなわち,消費エネルギー最小化は腕の到達運動の軌道計画においても重要な拘束条件と考えられる。
3.生体が歩行等の基本的な運動の学習制御には,小脳などの高次中枢と脊髄内に存在するパターン発生器(CPG)が協調的に働いていると考えられる。この階層的な学習制御システムを数理モデルとして提案し,その機能的妥当性をシミュレーション実験によって示した。
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