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ファジィ制御で使用されているファジィ規則は、従来、専門家の経験・勘に基づいて試行錯誤的に作成されるのが普通であったが、制御対象が複雑になり、入力・出力数が多くなると人問の経験的知識からだけではファジィ規則の作成は不可能なものとなり、ファジィ規則の自動獲得が急務となっている。
本研究では、最も一般性のあるファジィ推論法として「適合度関数付き関数型推論法」を提案し、その特殊例である「ファジィシングルトン型推論法」を用いて、ファジィ規則表の学習に適したニューロファジィ学習法を提案した。また、ファジィ規則の初期パラメータの決定にファジィクラスタリング手法を用いることにより、学習精度や収束速度の向上を得ることができた。
ファジィ規則を構成するファジィ集合に距離の概念を導入することにより、「距離型ファジィ推論法」という従来とはまったく異なるファジィ推論法を提案し、ロバスト連想記憶アルゴリズム、動的推論アルゴリズムなどを明らかにした。
上記のファジィ推論に基づいたファジィ制御の概念をロボット制御に適用した。そのために、遺伝的アルゴリズムなど進化アルゴリズムを直接ハードウエアレベルで適応させることができる進化ハードウエアを用いて自律ロボットの制御を試み、満足すべき結果が得られた。この場合、遺伝的アルゴリズムの遺伝子として、木構造染色体コーディング法を新たに導入した。また、四足歩行ロボットを作成し、ファジィ制御の下での姿勢制御、立ち上がり、バランス制御等の実験を行い、満足すべき結果が得られた。
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