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本研究ではビヘイビアアプローチに注目し，運動データから制御手法を探索することにした．そこで本研究では，ロボットのセンサ・アクチュエータデータの特徴量を導出・分析し，それぞれの特徴量が歩行運動に与える役割を調査した．開発した多点的な運動データを取得可能な四脚ロボットを用いて，運動のデータをオンラインで取得した．そして，自己符号化器を用いて特徴量を抽出し，運動データを３つまたは，４つの特徴に分解した．また，一つの運動データから異なる複数の歩容パターンが抽出されることを見出した．この結果は，ハードウェアを介した運動データが様々運動パターンから成り立っていることを示唆している．
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