【脳】Jetson / NUC
↓（高レベル指令）
【脊髄】歩行 NN（Jetson / FPGA）
↓（トルク指令）
【反射神経】STM32 / C2000 / ESP32
↓（電流制御）
【筋肉】モータ
３層構造
高次判断
大脳皮質
中位制御
脊髄反射
低位制御
知覚神経 (球心路)
運動神経 (遠心路)
このそれぞれに，コンピュータを割り当てる。
３層の機能の違いに対応して，異なる性能のコンピュータの割り当てになる。
３層構造
高次判断
目的行動
どこへ行くか
何をするか
タスク計画（planning）
障害物回避
中位制御
知覚系からの情報を入力として受けて，
行動 (歩行) を生成して出力
歩容生成（gait generation）
足運び
姿勢安定化（バランス）
外乱対応（押されたときのリカバリ）
足の接地判定
歩幅調整
低位制御
知覚系からの情報を，上位制御にアップ
上位制御からの動作指令を，運動系にダウン
３層構造
高次判断
中位制御
トルク指令の生成
PPO で訓練した NN がここに入る
低位制御
モータ電流制御
関節角度の PID
安全制御
超リアルタイム（1ms）
３層構造
高次判断
目的行動レベルの NN
(LLM や Transformer も)
1〜10Hz
中位制御
歩行 NN (PPO で訓練した NN)
20〜200Hz
低位制御
MCU
1kHz
四足歩行ロボットに載せる計算機は，大きく分けて次の5種類です：
CPU
GPU
TPU
FPGA
MCU
これらは「どれが優れているか」ではなく，
ロボットのどの部分を担当するか で役割が分かれます。
四足歩行ロボットの計算は「二階建て構造」
ロボットの計算は，実は次のように 二階建て になっています：
【上位レベル】知能・判断（NN 推論）
→ CPU / GPU / TPU / FPGA
【下位レベル】モータ制御（1kHz のリアルタイム制御）
→ MCU（マイコン）
各計算機の役割と特徴
① CPU
● 役割
OS を動かす
センサ処理
通信
軽い NN 推論
ロボットの「司令塔」
● 特徴
汎用性が高い
リアルタイム性は弱い
消費電力は中程度
● ロボットでの使われ方
Intel NUC
Raspberry Pi
Jetson の CPU 部分
② GPU
● 役割
大規模 NN の高速推論
画像処理（SLAM, 物体認識）
● 特徴
並列計算が得意
消費電力が大きい
サイズも大きい
● ロボットでの使われ方
NVIDIA Jetson（小型 GPU 搭載）
Boston Dynamics の Spot も GPU を搭載
GPU は「ロボットの脳の中の“視覚野”」のような役割です。
③ TPU
● 役割
NN 推論専用のアクセラレータ
● 特徴
超低消費電力
NN 推論に特化
Google Edge TPU が有名
● ロボットでの使われ方
小型ロボット
ドローン
省電力が重要な場面
④ FPGA
● 役割
ハードウェアを「書き換え可能な回路」として使う
NN 推論を高速化
特殊な制御をリアルタイムで実行
● 特徴
超高速・超低遅延
消費電力が低い
開発が難しい（ハードウェア設計が必要）
● ロボットでの使われ方
高速制御
特殊センサ処理
産業用ロボット
FPGA は「ロボットの脳の中の“反射神経”」のような存在です。
⑤ MCU
● 役割
モータ制御（1kHz）
センサ読み取り
安全制御
● 特徴
超低消費電力
超リアルタイム
計算能力は低い
● ロボットでの使われ方
各関節に1つずつ搭載
モータドライバと一体化
「ロボットの脊髄」
MCU はロボットの「反射レベルの制御」を担当します。
ロボットの計算機は「脳・脊髄・反射神経」の三層構造
層 役割 ハードウェア 周期
脳（高次判断） NN 推論・視覚 CPU / GPU / TPU / FPGA 20〜100Hz
脊髄（中位制御） 姿勢制御・歩容生成 CPU / FPGA 100〜500Hz
反射神経（低位制御） モータ制御 MCU 1kHz
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