フィードバック誤差学習を用いた倒立振子制御における運動自由度制御モデル

摘要

As a motion of human is realized by many joints and muscles, it is necessary to solve a problem of redundant degrees of freedom. A control model using a modular structure was proposed to solve a redundant degree of freedom in the joint level. At the first stage, a module learns the control method in the low degree of freedom and after that, other module learns it in the higher degree of freedom. In this study, we introduce the feedback error learning as the learning method of these modules and performed computer simulations that controls an inverted pendulum attached to the end-point of a two-link manipulator. As a result, it was shown that this model can learn a dexterous control method more efficiently than the case that learns in the higher degrees of freedom from the beginning of learning.%ヒトの運動は非常に多くの関節や筋によって実現されている．このような運動の実現には，関節や筋に関する多自由度の問題を解かなければならない．この冗長な自由度の問題に対して，自由度毎にモジュールに分割し，学習初期においては低自由度モジュールで学習され　徐々に高自由度モジュールも学習が進むことにより，効率的に運動学習が進む運動自由度制御モデルが提案されている．本研究では，学習方法として教師あり学習スキームであるフィードバック誤差学習を用いた運動自由度制御モデルを提案し，2リンクマニピュレータの手先についた倒立振子を制御するシミュレーションを行った．その結果，低自由度モジュールから高自由度モジュールへの切り替えを行うことによって，最初から高自由度モジュールの学習を行う場合よりも効率的に学習が行えることを示し，モジュール構造を持つ運動自由度制御モデルがフィードバック誤差学習を用いた場合にも有効であることを確認した．