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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漸近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群として捉える制御法を構築した。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、両者の関係は安定化し、よりロバストな制御が可能となる。1年目においては多自由度ロボットである冗長アームロボットにて静的対象への同期を検証し、その効果を確認したが、2年目ではその同期対象を動的対象へと拡張可能かについて検証した。この際、静的な対象への同期と比べ、ロボットと対象が同期しているかどうかを判別することは一般に非常に困難であるため、この判別手法から構築する必要があった。そこで時系列データの複雑性を時間スケールごとに計算する手法であるMulti-scale Entropy Analysis(MSE解析)、及びその多変数版であるMultivariate Multi-scale Entropy Analysis(MMSE解析)を利用したロボットと動的対象間の同期判定手法を構築した。この手法を用いて、差分駆動型車両ロボットと動的対象との同期が可能であることを示し、2つの応用的事例を構築し、本手法の動的対象への有効性を確認した。現在、この結果を示した論文の論文誌への掲載が決定している。
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