把持対象の重さの内部表現を獲得する神経回路モデル
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概要
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ヒトが手に物を持って腕を動かす場合,その重さに従って腕全体のダイナミックスが変化するので,筋張力もそれに応じて変えなければならない.しかし,ヒトは手に持った物(把持対象)の質量を直接知らなくても腕を滑らかに動かすことができる.これは,学習によって把持対象の質量に関する内部表現が運動中枢に獲得されるからであると考えられる.本論文では,腕の姿勢を表す関節角と駆動トルクという観測可能な情報を用いて,把持対象の重さの内部表現を獲得する神経回路モデルを提案する.その基本的なアイディアは,腕の関節角とトルクから把持対象の質量を計算するネットワークと,把持対象の質量と腕の関節角からトルクを計算する逆ダイナミックスのネットワークとを結合して,多層の神経回路モデルを構成することである.これによって,把持対象の質量の値を陽に用いることなく,腕の運動を学習することが可能になる.学習が十分に行われた後には,中間層のニューロンの活性値は腕の姿勢には依存せず,把持対象の質量だけの単調関数となることが示される.すなわち,把持対象の質量そのものではないが,それに対応する内部表現が神経回路内に獲得される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-03-25
著者
-
鈴木 良次
金沢工業大学人間情報システム研究所
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学情報工学系
-
鈴木 良次
東京大学工学部
-
宇野 洋二
ATR人間情報通信研究所
-
岩田 伸
東京大学工学部計数工学科
-
半場 滋
東京大学工学部計数工学科
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