| 研究概要 |
我々人間は,いったん獲得しだ動作については無意識的に実行する場合が多い.しかしながら,環境や身体の状態が不安定化するなどのイベントを察知した際には,意識下における自由度の高い調整を伴うような,適応的な行動生成を行うことができる,本研究は,これら二つのレベルを有機的に結合した新たな行動生成機構を,ハイブリッドダイナミカルシステム(以後単にハイブリッドシステム)によって実現することを目指す.ハイブリッドシステムは,複数の力学系の活性化状態(遷移順序や遷移タイミング)を,上位の離散事象系で直接的に記述可能なモデルであり,発生イベントと身体制御との関係を柔軟に扱えると期待できる.計算機シミュレーションでの歩行生成に焦点を絞って評価を行った.歩行生成が可能な微分方程式系としてCentral Pattern Generator (CPG)の数理モデルがある.初期段階ではこのCPGを利用することでハイブリッドシステムを学習し,学習後はCPGの行っていたトルクパターン生成をハイプリッドシステムで実現できることを検証した.昨年度までに,CPGの生成パターン(トルクを生成する結合振動子系の内部状態系列)を利用することで,ハイブリッドシステムをボトムアップに自動学習する手法を開発した.本年度は,この学習されたハイブリッドシステムを用いて,歩行動作の安定化に取り組んだ.特に,身体(筋・骨格系)からのフィードバックを切った場合,ハイブリッドシステムの生成するトルクパターンのみでは歩行に失敗するが,左右の足が床面と接地する時刻を基に,ハイブリッドシステムを構成する力学系の遷移タイミングのみを制御することで,歩行を安定化できることが確認された,環境との接触や身体の状態変化といった各種イベントに対する,身体の制御を記述する上で,タイミング調整に基づく本提案手法は,新たな基盤となる可能性がある.
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