情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

本稿では，全身に柔軟関節を有するロボット（ソフトロボット）の
神経力学モデルを用いた制御手法を提案する．
ソフトロボットは複雑な非線形系であり，厳密な軌道制御は困難であり，
振動子等の力学モデルの利用が有効である．
本研究では，多様な力学系を表現可能な，
階層型の再帰結合神経回路モデル（MTRNN）を，空気圧アクチュエータを用いたアクトロイドに導入した．
まずMTRNNによるカオス出力で全身を駆動（バブリング）
しつつそれをKinectで計測し，神経活動と動作の動的データを得る．
これをMTRNNに学習させた結果，
単純な動作プリミティブが自己組織化されること，
及び，単純なダイナミック動作を効率的に模倣可能であることが示唆された．