情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

神経回路モデルによるロボットの動作学習を行うことにより、モデリングでは困難であった柔軟物の扱いや環境に応じた動作生成が可能となりつつある。しかし、単一の神経回路モデルから同時に複数の動作を必要とする場合、各動作の独立や協調が困難となるおそれがある。本研究では、人型ロボットの両腕の出力を想定した二つの再帰型神経回路モデルを上位層で共有する学習モデルを提案する。提案モデルの動作学習の特徴や他モデルとの差異を比較するため、数値実験上で二種類の時系列パターンを同時に出力する学習を行った。共有回路を大きくした場合、各出力の独立性を保つことが難しく、提案したモデルは比較的保てるという結果が得られた。