感覚運動統合によりタスクに必要な情報を分離抽出する神経回路モデル
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概要
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ヒトは感覚情報から内部表現を介して運動情報を推定することでフィードフォワードの運動制御による滑らかな運動を実現している。本研究では感覚情報と運動情報を統合する学習により感覚情報の時系列から内部表現を介して適切な運動情報を推定するためのモデルを提案する。そして、提案するモデルを使って"転がって来るボールを狙った方向に蹴る"というタスクをロボットに行わせることを目指す。本報告では、計算機シミュレーションによりモデルの有効性を検証した結果について報告する。我々の提案するモデルは内部表現を獲得し、感覚情報の時系列からタスクを行うのに適した運動情報の候補を推定することが出来た。
- 2004-11-20
著者
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学情報工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学情報工学系
-
伊藤 寛
豊橋技術科学大学情報工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学
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