Up 「４足歩行ロボット」探求 作成: 2026-05-13
更新: 2026-08-11
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作成/更新履歴
  • 歩容の存在論 (26-08-11)
  • 歩容の所在 (26-08-11)
  • 中枢パターン生成器 (CPG) (26-08-11)
  • アトラクタ (26-08-11)
  • RNN の数学 (更新 26-08-11)
  • サーボ電流センサー (26-08-10)
  • 力とフィードバック (26-08-10)
  • CNN の数学 (更新 26-08-10)
  • MLP, RNN, CNN の数学 (更新 26-08-09)
  • 歩行生成 (更新 26-08-07)
  • 旋回歩行の生成 (26-08-07)
  • ｢歩容｣ の意味 (26-08-07)
  • 歩行脳の入出力 (26-08-05)
  • 歩行生成のメカニズム (26-08-05)
  • 自動と制御 (26-08-05)
  • 脳とプログラムの違い (26-08-05)
  • 意識と無意識 (26-08-05)
  • 自動のつくり方 (26-08-05)
  • 制御は，手探り (26-08-05)
  • 接地覚NN (26-08-04)
  • 接地状態の認知・行動選択 (26-08-04)
  • 接地センサー (26-08-04)
  • ｢歩行ロボットの触覚｣ の要点 (26-08-04)
  • 関節角度センサー (26-08-02)
  • ｢テンソル｣ の２つの数学 (26-08-02)
  • MLP, RNN, CNN の数学 (26-07-31)
  • 関節トルクNN の構築 (26-07-29)
  • トルクの計算 (26-07-27)
  • 関節トルクNN の訓練 (26-07-27)
  • 関節トルクNN の入出力形式 (26-07-27)
  • 関節トルクNN とは (26-07-27)
  • 行動生成の流れ図 (26-07-26)
  • ｢感覚｣ の２通り : aware と feel (26-07-24)
  • 脳構成の認識論的読み (26-07-24)
  • 脳の構成 (26-07-24)
  • 歩行ロボットは動物のモデル (26-07-24)
  • 疲労/空腹感の訓練 : 報酬設定 (26-07-24)
  • 疲労/空腹感の訓練 : しきい値の設定 (26-07-23)
  • 動力系データの入力形式 (26-07-23)
  • 疲労/空腹感の訓練 : 方法 (26-07-23)
  • 疲労感・空腹感の意味 (26-07-23)
  • ｢目的地に着く｣ の訓練 (26-07-22)
  • 自律型歩行の能力階層 (26-07-22)
  • ４足歩行ロボットの自律型とは (更新 26-07-20)
  • ４足歩行ロボット : 自律型 (更新 26-07-19)
  • 往って復る (26-07-19)
  • 慣性航法 (26-07-19)
  • ＜往く・復る＞のしくみ (更新 26-07-19)
  • 移動覚と位置認知 (26-07-18)
  • 有視界航法への切り替え (26-07-18)
  • 空間座標系 (26-07-18)
  • 道に迷う (26-07-18)
  • ｢移動始点の位置｣ の意義 (更新 26-07-17)
  • 移動覚 → 位置認知 (更新 26-07-16)
  • 歩行脳の構成 (更新 26-07-15)
  • 慣性航法 (更新 26-07-13)
  • 移動覚 NN とは (更新 26-07-13)
  • IMU (26-07-12)
  • 位置記憶 (26-07-12)
  • 睡眠によって成長 (26-07-11)
  • 自立型とは何か (26-07-11)
  • チャットボットとの比較 (26-07-11)
  • 位置覚とは何か (26-07-10)
  • 位置覚 NN とは (26-07-10)
  • 視覚 (更新 26-07-10)
  • チャットボットとの脳比較 (26-07-09)
  • 自律脳＝運動野＋運転野 (26-07-09)
  • 自律型 : 訓練 (更新 26-07-06)
  • 自立型 (26-07-06)
  • 古い試行データを使う (26-07-05)
  • 行動のアドバンテージ (更新 26-07-05)
  • GAE (26-07-05)
  • 状態の価値関数 (更新 26-07-05)
  • パラメータ値の目的関数 (更新 26-07-05)
  • PPO (更新 26-07-03)
  • actor - critic (26-07-03)
  • 細→粗→細 (26-07-02)
  • 状態の価値関数 (7-02)
  • 自律型 (26-07-01)
  • 他律型 (更新 26-07-01)
  • 用心して歩く (更新 26-07-01)
  • 歩行動物の歩行進化 (更新 26-07-01)
  • 行動のアドバンテージ (更新 26-06-29)
  • パラメータ値の目的関数 (更新 26-06-29)
  • パラメータ値の更新 (更新 26-06-29)
  • ｢見る・見える｣ とは何か (26-06-28)
  • 視覚モジュール (26-06-27)
  • 状態統合モジュール (26-06-27)
  • 行動モジュール (26-06-27)
  • 勾配計算ツール (26-06-26)
  • PPO (更新 26-06-26)
  • 試行のフロー (更新 26-06-25)
  • ｢並列環境｣ (更新 26-06-25)
  • ｢公園を歩く犬｣ (26-06-23)
  • 自律歩行 (更新 26-06-23)
  • 色々な歩容の統合 (更新 26-06-23)
  • NN の訓練とは (26-06-22)
  • 計算グラフ (26-06-22)
  • 重みパラメータ (26-06-22)
  • 試行 (｢並列環境｣) (26-06-22)
  • パラメータ値更新 (26-06-22)
  • PPO (26-06-22)
  • 繁殖 (26-06-20)
  • 採餌 (26-06-20)
  • 環境 (26-06-20)
  • 感覚器 (26-06-20)
  • 訓練の方法論 (26-06-19)
  • タスクを ｢状態｣ に表現 (26-06-19)
  • 報酬設定 (26-06-19)
  • 実現される歩容の種類 (26-06-19)
  • 転移 (26-06-19)
  • カリキュラム学習 (26-06-19)
  • 歩行動物を真似る : 脳 (26-06-18)
  • 歩行目的 (26-06-18)
  • 選択圧 (26-06-18)
  • 歩容 (gait) (26-06-18)
  • 快不快 (26-06-18)
  • 運転脳の訓練 : 概要 (26-06-15)
  • 運転脳 (primitive-based) (更新 26-06-14)
  • 運動脳の場合と比べて簡単 (26-06-14)
  • パラメータ値の更新 (26-06-14)
  • 行動の導出 (26-06-14)
  • DQN (26-06-14)
  • 概念学習 (26-06-14)
  • 試行初期状態はランダム設定 (26-06-14)
  • Q学習 (26-06-13)
  • 報酬 (26-06-13)
  • 状態 (26-06-13)
  • 試行 (26-06-13)
  • シミュレーション環境 (26-06-13)
  • 離散行動空間 (26-06-13)
  • primitive-based の運転脳 (26-06-13)
  • 視覚 (26-06-12)
  • 触覚 (26-06-12)
  • 身体←運動脳←運転脳←運用脳 (26-06-10)
  • 運動脳 (26-06-10)
  • 運転脳 (26-10-07)
  • 運用脳 (26-06-10)
  • インタフェース (26-06-10)
  • ｢４足歩行｣ の中身 (26-06-09)
  • 基礎研究/ホビー型 (26-06-09)
  • 本格型 (26-06-09)
  • 外界の定位 (26-06-08)
  • ｢用心して歩く｣ (26-06-08)
  • ｢４足歩行｣ の理由づけ (26-06-07)
  • r_t 値の決め方 (26-06-07)
  • 並列環境 (更新 26-06-06)
  • 試行錯誤の回数 (更新 26-06-06)
  • MCU の調整 (26-06-02)
  • ｢現実世界の揺らぎ｣ を入れる (26-06-02)
  • Sim-to-Real (更新 26-06-02)
  • NN 実装のロジック (更新 26-05-30)
  • ｢歩行訓練｣ は無理矢理をする (26-05-26)
  • ｢歩行訓練｣ のアルゴリズム (26-05-26)
  • 比較 : ｢投球フォームづくり｣ (26-05-26)
  • NN をロボットに実装 (26-05-25)
  • シミュレーション (26-05-25)
  • ｢歩行訓練｣ のキャスティング (26-05-25)
  • NN の更新 (26-05-24)
  • 学習方法＝試行錯誤 (26-05-24)
  • ニューラルネット (NN) (26-05-24)
  • 行動 (状態変化) の可視化 (26-05-22)
  • (s₀, a₀, r₀, s₁) の実際 (26-05-21)
  • 状態の初期設定 (26-05-21)
  • 訓練のフロー (26-05-21)
  • 教えられないことを教える (26-05-21)
  • 期待報酬の最大化 (勾配法) (26-05-17)
  • アドバンテージの計算 (26-05-17)
  • Policy (26-05-17)
  • モデルづくり (26-05-16)
  • 能力の３層構造 (26-05-16)
  • 歩行を手段にして目的行動 (26-05-16)
  • 並列学習 (26-05-15)
  • 実機での微調整 (26-05-14)
  • 現実とのギャップ (Reality Gap) (26-05-14)
  • 進化理論への汎化 (26-05-14)
  • 学習理論への汎化 (26-05-14)
  • 訓練アルゴリズム (26-05-14)
  • Sim 設計の２つの考え方 (26-05-14)
  • NN 実装のロジック (26-05-13)
  • ｢奇妙な動き｣ の意味 (26-05-13)
  • 報酬設定の黄金律 (26-05-13)
  • 報酬設定の難しさ (26-05-13)
  • 報酬のカテゴリー (26-05-13)
  • 報酬設計とは (26-05-13)
  • ツール (26-05-13)
  • Sim-to-Real (26-05-13)
  • 試行錯誤 (26-05-13)
  • 報酬 (26-05-13)
  • 入力と出力 (状態と行動) (26-05-13)
  • ｢歩行｣ ワールド (26-05-13)