インターナルクロックモデルに基づくロボット制御法の実現(セッション1)
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概要
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現状では,人間が容易に行なえる歩行や跳躍などの多く動作を,ロボットが行うことは非常に困難である.その原因としては,現行のロボットの制御法が,人間の脳が行う制御法とは大きく異なっていることが挙げられる.もし,人間の脳で行われている制御法をロボット制御に適用できれば,ロボットにより人間らしい動作をさせることが可能となる.これまでに,脳の機能モデルは数多く提案されており,それらを用いれば,脳における運動制御法をロボット上に実装できる可能性がある.そこで,本論では,機能モデルの1つで,時間経過を表現するインターナルクロックモデルを基にした学習モデルを用いて,ロボットに人間の条件反射機能を実装する方法を示す.この実験により,条件反射が実機上で再現可能であることが示された.
- 2007-05-17
著者
-
西野 哲朗
電通大
-
西野 哲朗
電気通信大学電気通信学部
-
山崎 匡
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
田中 繁
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
眞鍋 秀聡
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
西野 哲朗
電気通信大学情報通信工学科
-
西野 哲朗
電気通信大学情報理工学研究科
-
真鍋 秀聡
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
田中 繁
電気通信大学
-
田中 繁
理化学研究所
-
西野 哲朗
電気通信大学 電気通信学部 情報通信工学科 情報メディア工学講座
-
西野 哲朗
電気通信大学 先進アルゴリズム研究ステーション
-
西野 哲朗
電気通信大学
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