Up 歩容特徴量の設定 作成: 2026-10-26
更新: 2026-10-29
４足歩行ロボット ＞ 進化型＞ コンセプト ＞ 歩容特徴量

    歩行脳NN は歩容特徴量を出力し，歩容NN がこれをモータの目標電流値に変換する。
    ｢歩容特徴量｣ は，歩行のイメージにあたるものである。
    ロボットは，｢つぎの歩行｣ のイメージをもって歩行する：
    　　　｢右方向にズバッと切り込む」
    　　　｢このまま流して行く｣

    歩行脳NN，歩容NN の構築は，この ｢歩容特徴量｣ をつくってからのことになる。


    歩容特徴量は，歩容表現そのものとして，時間t の関数グラフ G(t) の形につくることにする。

    その中身は，単純に
    　　　位置 x(t)，速度 v(t)，重心移動 w(t) の組
    　　　　G(t) = ( x(t), v(t), w(t) )
    くらいで考えるとしよう。

    ただし，時間ｔの区間を決めねばならない。
    脳の歩容のイメージは，その時の ｢この先の予見｣ であるから，時間の長短がある。
    しかしここでは，１秒にしておこう。

    また，時間 t は離散にする必要があるので，0.1秒間隔とする。

    x, v, w の次元をそれぞれ３次元とすると，
    　　　G(t) ：9次元ベクトル
    0.1秒間隔の1秒では，これが 10個連なる。
    よって，歩容特徴量は 90次元ベクトル。


    ところで歩行脳は，覚醒から睡眠への移行プロセスで，｢停止｣ ｢睡眠｣ を出力する。
    この２つも，歩容特徴量に含めることにする：
    　　｢停止｣ は，ベクトルの項の値がすべて０
    　　｢睡眠｣ は，項の値がすべて -1


    歩容NN は，歩容特徴量の入力に対し，0.1 秒後の目標電流値を出力するように訓練する。
    ｢0.1 秒｣ は，モータストアの PI 制御とつながるためである。

    ロボットに訓練することは，
    　・｢停止｣｢睡眠｣ を除いては，
    　　　入力の歩容特徴量の内容を，実際に動作する
    　・｢停止｣｢睡眠｣ は，
    　　　これを適切に出力する


    要点 :
    歩容特徴量は，これを訓練する人間にとっては，＜歩容＝量＞の数値，ないし ｢停止｣｢睡眠｣ の記号。
    一方，訓練される NN にとっては，行動のイメージ。