床反力情報に基づいた平衡制御と歩行パターン生成器のオンラインリズム学習(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング<小特集>情報論的学習理論論文)

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概要

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不確かな環境で歩行を行うためには, 感覚情報のフィードバックにより運動を適応的に変化させ, その環境に合った運動パターンを生成しなければならない.しかし, 運動生理学で発見されたCPG(Central Pattern Generator)は, 歩行リズムの生成が感覚情報なしでも行われることを示唆している.そこで本研究では歩行運動のパターン獲得に対し以下のようなシナリオを考えた.未知な環境で歩行を行うとき, 感覚情報を利用する.しかし, 環境が定常である場合, 歩行を繰り返すことにより未知要因が既知となる.その結果, 歩行運動は感覚情報に依存する割合が減少し, 適切な運動パターンが内部に記憶される.最終的には, 歩行リズム生成はフィードフォワード的に行われるようになる.本研究ではこのシナリオに基づいた歩行パターン内的形成の一数理モデルを提案し, その挙動確認のシミュレーション結果を報告する.
社団法人電子情報通信学会の論文
2005-02-01

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