| 研究概要 |
生体運動制御の特徴は、その精緻性とロバスト性にあり、さらに生涯に亘りこれらを維持するための適応性にあると考えられる。ロボット等の機械運動制御系では、高い精緻性を有するものの、未だ実用上十分なロバスト性や適応性は実現されていない。すなわち、現在の実機制御技術では、機械系の経時・経年変化や故障に対し、制御信号を適応的に変化させ機能を最適に維持し続けることは困難である。こうした背景から本研究では、生体特有の適応運動制御機構を工学的に実現することを目指し、生体運動制御の脳内メカニズムを探り、得られた知見をロボット制御に応用することを目的とする。今年度は昨年度に引き続き、小脳神経回路網の入出力信号変換能力、ならびに登上線維が運ぶ情報の中身の理解を進めるための動物実験およびデータ解析を実施した.また,これらの知見を基に人工小脳神経回路モデルを構築し,さらにこのモデルをロボットコントローラへ応用するための予備実験を実施した.構築した人工小脳神経回路モデルは,様々な動物実験データを良く再現することができ,小脳神経回路内の情報処理過程をうまく抽出しているものと考えられる.モデルのロボットコントローラへの応用では,予備実験としてこの小脳モデルを実時間動作可能なサイズならびに記述に変更し,実機(DCモータ)制御に適用した.その結果,小脳型モータコントローラは,周波数帯域制限ノイズ軌道への追跡課題や,制御途中に生じる負荷変化に対し,柔軟性の高い適応制御が可能なことが示された.これらの成果は,国内外の学会や論文誌に発表した.
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