想像し学習する制御システムの二足歩行ロボットへの応用

摘要

ヒトや霊長類は複雑な動作が必要な場合には，まず脳内シミュレーションによって試行錯誤や創意工夫し，最適な動作を想像する．また同時にその結果を学習することで実空間で最適な動作が可能となる．本研究の目的は，人間の脳内シミュレーションと学習能力を模倣し，ロボット自身が目的に達する歩行パターンを想像しながら学習をする制御システムを提案し，二足歩行ロボットに応用させることである．本制御システムは想像するネットワークと学習用ネットワークを用いたシステムで，CPGのパラメータ値をGAで探索することによって，未知の環境で目的に達する動作を想像し，また同時に想像で得られる歩行パターンと環境情報の関係性を学習用ニューロンネットワークに学習させた．その結果，想像で得られた歩行パターンが生成され，本制御システムの有効性が示唆された．