生物の即応機能に学ぶレフレックス制御：時空間分解能を生かし切る設計戦略

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本研究では，サイズや発生力，精度や反応速度，計算能力といった限られたリソースのもとでのレスポンスの良い制御システムの設計を目的として，生物の即時適応的なふるまいの中にみられる制御機能の解析と人工的再設計，ならびに設計原理の構築を目指している．本年度の研究では，生物の機序解明，自律分散制御，デバイス設計・ハードウェア的側面，理論・ソフトウェア的側面などの点でいくつか興味深い進展が得られた．主な実績項目を下記に挙げる．①生物の機序解明：昆虫等の壁面・斜面移動能力の考察ならびに斜面移動機構の設計，四脚大型動物の解剖学的知見，特に筋腱構造を反映したロボット設計を行った．②自律分散制御：身体の末端が受ける環境反力を関節の運動に直接フィードバックする自律分散制御（手応え制御）の適用により，非生物型の移動機構である三叉ヘビ型ロボットのロコモーション制御を行い，その定常パターンへの遷移過程について考察した．また，多数の反射ループを身体全体にわたって分散的に内包する索状ロボットの設計を行った．③デバイス設計：ハードウェア的側面：空気圧人工筋の動特性，特に負荷に対するレスポンス，ならびに瞬発的な運動の生成機能について解析した．また，プロトタイプ開発において重要な空気圧アクチュエータの量産方法についても知見を得た．④理論・ソフトウェア的側面：・限られた分解能や計算リソースで制御システムの性能を保つ方法論として，動的量子化を用いた空気圧人工筋アクチュエータのON/OFF型制御を行ったほか，学習済みニューラルネットワークの重みの量子化，運用中のデータに基づく量子化制御器チューニング，限られた認識精度を有する画像ベースの自律移動ロボットの制御などを行った．