繰返し最適制御に基づくロボットの身体パラメータ調整と軌道学習による歩容生成

摘要

筆者らはこれまでに，あるクラスの評価関数を(局所的に) 最小化する意味での最適歩行軌道の生成に関する研究を行い，力学系の性質を利用した反復学習制御に基づく方法を提案した．この学習制御手法は，試行実験の反復により最適軌道を生成する入力を獲得できる．さらに，ハミルトン力学系の変分対称性という性質を利用することで，制御対象の詳細な情報を必要としない利点をもつ．しかしながら，出力の時間微分や離散的な状態遷移を扱えないなどの理由により，この手法をそのまま最適歩容生成問題には適用できないため，文献 において拡張·改良を行った．消費エネルギが最小という意味で最適な歩行としては，受動歩行が良く知られており，これを規範とした手法も数多く報告されている．その他にも，確率論に基づく探索により期待値の意味で最適な軌道を獲得する手法など様々なアプローチがある．