2023 Fiscal Year Annual Research Report
生物の即応機能に学ぶレフレックス制御：時空間分解能を生かし切る設計戦略
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21H01276
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
石川 将人 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (20323826)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
南 裕樹 大阪大学, 大学院工学研究科, 准教授 (00548076)
杉本 靖博 大阪大学, 大学院工学研究科, 准教授 (70402972)
増田 容一 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (70849760)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | レフレックス制御 / 制御系設計 / 機械学習 / ロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，大きく分けて①生物の制御メカニズムの解明，②反射型の行動原理を用いたロボット設計，③データのコストを意識した学習と制御，④非線形力学系としてのロコモーション解析の観点から研究を進めてきたが，この他にこれらの融合も大きく進展した．
①としてはコオロギやバッタの歩容計測を通した昆虫の適応的ロコモーションメカニズムの解析，②としては空気圧アクチュエータの理論的解析（圧縮時の特性，エレキレス振動子，アクチュエータと機構の連関），などを行った．③では，低精度と引き換えに発生する「誤差」をシステムの影響の少ない部分に押し込めるためのノイズシェーピング設計論の構築を目指しているが，本年度はスイッチング型動的量子化器やサンプル値駆動型動的量子化器のモデル探索アプローチに基づく設計，ニューラルネットワークでモデル化されたシステムや制御器を軽量化・高速化のための学習データ依存型ノイズシェーピング量子化などを行った．④に関しては，現存する生物にとらわれない構造を持つ身体のロコモーションとして，三脚型揺動歩行の周期運動パターンの解析と制御パラメータ設計を行った．また，進化のプロセスに着想を得た木構造身体の確率的生成，およびそれに対するロコモーション制御系の学習と共進化について，試験的検証を行った．
これらに加えて，①②にわたる成果としては生物の反射回路の理解のためのロボットプラットフォームを開発し，反射によるネコの歩容パターン生成や，ヘビの蛇行運動の生成を実現してその解析を行ったほか，立位からの姿勢回復，走行中の姿勢回復，100脚ロボットの歩行動作の再現などを行った．さらに，②③にわたる成果として，動的量子化器を用いたMckibeen型空気圧アクチュエータの張力・長さの制御を実現した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
前項に掲げた4つの観点からのアプローチについて，おおむね計画した通りの進展が得られたほか，今年度に新たに着想した課題についても進展がみられている．
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度となる次年度は，生物・ロボティクス・学習と制御・非線形力学のそれぞれの観点の研究をさらに推し進めるとともに，全体の俯瞰的な考察を通して，リソースの限られた状況下で軽量かつ即応的な人工物を設計する知見を引き出す．
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Research Products
(26 results)
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[Presentation] Neural basis for highly decentralized robots made with fluidic circuit2023
Author(s)
T. Goto, Y. Masuda, K. Naniwa, D. Nakanishi, D. Ura, S. Suzuki, Y. Sugimoto, S. Kano, R. Wakamoto, S. Ishibashi, M. Ishikawa, and K. Osuka
Organizer
Adaptive Motion of Animals and Machines (AMAM2023)
Int'l Joint Research
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