逆ダイナミクスモデルを用いた運動指令誤差の推定と運動適応
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概要
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人の脳内には内部モデルと呼ばれるフィードフォワード制御を担う機構があると考えられている.しかし,個々の動作に対し固有の内部モデルを保有しているとは考えにくく,主となる内部モデルを利用し,その出力を修正し目的の動作に合った運動指令の生成を行っていると考えられる.この考えに基づき,ニューラルネットワークに制御対象のダイナミクスを学習し,逆モデル(内部モデル)を獲得したあと,運動環境の変化に対して,逆モデルを用いて運動指令の誤差を推定し修正することで,変化した運動環境に対する新たな運動指令の獲得(運動適応)を行う.計算機シミュレーション(2リンクアーム)と実機実験(1リンクアーム)による検証を行ない,この手法の有効性を確認した.
- 2010-12-12
著者
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宇野 洋二
名古屋大学大学院
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学情報工学系
-
宇野 洋二
名古屋大学大学院工学研究科
-
田地 宏一
名古屋大学大学院工学研究科
-
田地 宏一
名古屋大学
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田地 宏一
名古屋大学 大学院 工学研究科
-
宇野 洋二
(株)エイ・ティ・アール人間情報通信研究所
-
大谷 将司
名古屋大学大学院工学研究科
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