Super mode-rich locomotion: how animals navigate unpredictable environments

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動物は，無限定な環境変化に対して，きわめて多様な運動戦略を自律的に生み出すことで，タフに動き続ける運動知能を有する．この自律的な状況判断にもとづく多様な振る舞いの発現原理を理解するためには，脳などが担う上位の中枢制御が，どのように下位の自律分散制御系と相互に連関し合理的な運動戦略を生み出しているのかを捉える必要がある．本研究では，比較的原初的な神経系しか持たないにも関わらず超多様に振る舞うムカデをモデル生物として，そのロコモーションに内在する分散・中枢融合制御の本質を，行動観察実験・数理モデリング・ロボット実験により構成論的に解き明かすことを目的とした．以下，本年度の主な研究成果について報告する．まず，本年度は，ムカデが示す多様な脚と胴体の協調パターンに通底する制御原理の抽出を目指した理論的研究に取り組んだ．具体的には，いかなる歩行パターンにおいても脚と胴体は推進に効果的な協調関係を成しているとの仮説に基づき，各脚と胴体が各々の感覚情報を相互にフィードバックすることで力学的に合理的な協調運動を生み出す自律分散制御則を考案した．シミュレーション実験の結果，脚と胴体の運動強度に応じて質的に異なる運動パターンが発現しうることが明らかとなった．本成果により，多様な運動パターンの背後にある下位分散制御構造の核を捉えつつあると期待している．次に，上位の中枢制御と下位の分散制御の連関様式に関する取り組みを述べる．本年度は，ムカデが歩行時に示す頭部運動に着目した考察を進めた．具体的には，前年度に構築した不整地歩行制御のモデルを土台として，頭部の運動を環境との接触感覚に基づいて反射的に制御するメカニズムを考案し，シミュレーション実験により不整地踏破能力が向上することを示した．また，行動実験により，頭部の触角や脳を切除した際の運動変化についてのデータを蓄積することができた．