Canalization-based control: Learning from centipedes to establish strategies for self-organization of purposive behavior

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実世界環境の中を自在に移動することは，動物の根源的な能力であるが，これに比肩しうる能力を備えたロボットは未だ実現できていない．その原因は，環境の徹底した既知化に基づく現在のロボット制御法に潜んでいると考えた．そこで，動物が進化させた「制御原理」に学ぶことで，この難題にブレークスルーをもたらすことができる．動物は，時々刻々と変化する予測不能な環境の中でも，おかれた状況に応じて合目的的に行動する．このような適応的は行動の発現基盤となる神経系や筋骨格系の機能を理解し，そして，その制御メカニズムを説明するモデルを構築することで原理を抽出し，キャナライゼーション・ベースト制御を構築することを目指して研究を進めている．本研究では，多くの動物で普遍的にみられる行動である『脅威に対する応答』に着目した．動物の普遍的な行動は，進化の過程で多様な動物種で保存されているため，節足動物のような無脊椎動物でも観察できる．そこで，機械的な接触刺激，配偶者や食物を争う同種他個体との遭遇などを脅威刺激として捉え，その時の行動や中枢神経系で神経修飾物質としてはたらく生体アミン類の計測に取り組んだ．その結果，脅威刺激に対して応答する行動の発現と，中枢神経系における生体アミンの量的な変化との関係性について捉えることができた．また，ムカデの多様なロコモーションを生み出す自律分散的な制御則を結合振動子系と局所感覚フィードバック制御をベースとして数理言語化することを試みた．その結果，体幹の回転と当該体幹にある左右の脚との間で協調関係を生み出すような局所的な制御が重要であるとの知見を得た．