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本研究では、テナガザルの枝渡り運動を例にロボット自身のダイナミクスと環境の機械的動特性を利用することにより、効率的かつダイナミックな運動を行うロボットの運動生成およびその制御方法について研究を行う。環境変化に対し、柔軟に適応し動的かつ巧みな運動を実現するロボットの運動学習手法の構築を目的とする。本年度は非線形最適制御手法を用いた弾性枝下における枝渡り手法の実現の検討を行い、数値シミュレーションによりその有効性の基礎的な検証を行った。研究期間全体を通して、力学系を用いた運動表現および実時間モデル予測制御を含む最適制御手法を用いた運動制御における知見が得られた。
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