長期にわたる自己身体イメージの獲得とその筋骨格構造制御への応用

筋骨格型ヒューマノイドの複雑な筋骨格構造をモデルベースの制御では実現できないため、実際のロボットから関節角度、筋張力、筋長の非線形関係を学習する制御メカニズムが必要である。本研究では、常に正しい自己身体イメージを維持するための長期学習システムを提案し、その自己身体イメージを用いた位置制御、トルク制御、可変剛性制御を実現する。