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初年度において自律システムにおける恒常性を不安定度の減少方向への前金維持という形で定義し、Flockingアルゴリズムによる制御法で得られた知見及びそのFlockingアルゴリズムを更に抽象化し、振動子による同期現象としてとらえた事例から、自律ロボットのセンサー入力値及びアクチュエータのコントロールパラメータを振動子として捉え、自律ロボットを振動子軍として捉える制御法を構築した。またその実際の効果を超多自由度冗長アームロボットに適用しその効果を確認した。この制御手法ではロボットは振動子の集合体として形成され、さらに周囲環境も振動子群として解釈する。振動子群は他の振動子群と同期関係を結ぶため、両者の関係性は安定化し、よりロバストな制御が可能となる。超多自由度ロボットの実験においては、通常は制御が困難である超多自由度ロボットをこの手法で制御し、自身のパーツの破損や障害物の設置など周辺環境に変化がある場合でもそれに対応し、予め定められた不安定度を減少させることが可能であることを示した。この実験で確認した事象はロボットを振動子群とみなす制御法により自身の不安定度を減少させるとともに、静的対象との同期関係の構築であった。現在はこれをさらに発展させ、実機による分析を進めるため、動的対象との同期について分析している。また、その分析は一般には困難であったが、時系列データの複雑さを測定する手法であるMultiscale entropy analysisを用いた判定法を構築した。
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