近年,ロボットの周期的な脚式移動の生成に神経振動子(CPG; Central Pattern Generators)を用いた研究が盛んである.関節角や地面との接触状態,視覚情報などのセンサ情報をCPGにフィードバックすることにより,ロボットは環境の変化や観測の不確定性などに柔軟に対処し,環境に適した運動パターンを生成する.しかしどのようなセンサ情報をCPGにフィードバックするかは設計者の選択に依存し,またセンサ情報と様々な不確定性との関係を包括的に調査した研究はほとんど見られない.そこで本研究では,観測,システムの不確定性や様々な床形状のもとで,どのようにセンサ情報をCPGにフィードバックすべきかを系統的なシミュレーションを通して検討する.
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