Control and learning principle for interpersonal motor skill

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従来の社交ダンスロボットの研究では安定性の高いモデルが多く扱われていたが, 実際の社交ダンサーは縦に長く不安定な形状である. また, 社交ダンスには「重力をうまく利用することで自然で美しい移動を行う」という知見があり, 人間に本来備わっているバランスを取る能力を利用して「わざとバランスを崩し, バランスをとる」ことの繰り返しで移動するというものである. そこで，社交ダンスの数理モデルとして，リーダー・フォロワーを考慮し，リードに対するフォロー，フォローに対するリフォローという物理的な力の相互作用を加味した，2つの倒立振子ロボットをバネで結合した，結合倒立振子モデルを提案した．提案モデルを用いてシミュレーションを作成したところ, 従来よりも滑らかな移動を観察することができた. また, リード・フォロー・リフォローによる協調制御を導入したことで, 互いのダイナミクスを活用し, 協調の精度を上げることができた.また，ネット型対人技能として，テニスのシングルスゲームを分析した結果，打球コースの系列に潜む規則性に対応する選手のコート上の動きに3次の系列効果，すなわち履歴現象が観察された．これは，実験的に打球コースを操作して得られた先行研究と同じことが，実際の試合においても見られたことになり，この履歴現象を利用するために，打球コースを切り替えていることが熟練者の特徴であると考えられた．さらに，格闘技型対人技能として，剣道において打突前の相手の構えのわずかな違いを熟練者は判断することができることを実験的に明らかにした．この実験では，打突者の打突前のかかとの高さを3段階設定したビデオ映像を，熟練者，中級者，初心者に対して呈示し，打突の可能性をVASによって判断させるもので，コロナ禍でも対人運動技能を明らかにするために計画された実験であった．