(57)【要約】【課題】設計時間の短縮と設計精度の向上に役立つ運動パターンと機構設計とが同時に設計され、二足歩行をするための立体部品の運動パターンを生成するためにニューラルネットワークを備えた、二足歩行ロボットを提供する。【解決手段】二足歩行ロボット１２０は、二足歩行をするための複数の立体部品１００と、立体部品１００の運動パターンを生成するためのニューラルネットワークと、を、備え、ニューラルネットワークは、各立体部品１００に対応するニューロンからなり、組となって正のフィードバックを持つ発信回路として動作するニューロンと、運動パターンを生成するために周期的信号を発生する信号発生手段と、を有している。運動パターンは、遺伝的アルゴリズムによる進化的計算法により求めることができる。ニューラルネットワークにより二足歩行ロボット１２０の適切な運動パターンを容易に生成することができる。【選択図】図１５
2006088331.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二足歩行をするための複数の立体部品と、該複数の立体部品の運動パターンを生成するためのニューラルネットワークと、を、備え、
上記ニューラルネットワークは、上記各立体部品に対応するニューロンからなり、組となって正のフィードバックを持つ発信回路として動作するニューロンと、上記運動パターンを生成するために周期的信号を発生する信号発生手段と、を有していることを特徴とする、二足歩行ロボット。
【請求項２】
前記運動パターンは、遺伝的アルゴリズムによる進化的計算法により求められることを特徴とする、請求項１に記載の二足歩行ロボット。
【請求項３】
前記立体部品は、該立体部品にトルクを与える要素部品と該立体部品の位置を検出するセンサとを含み、該センサからの出力が前記ニューラルネットワークに入力され、該ニューラルネットワークで生成された運動パターンにより上記立体部品にトルクを与えることを特徴とする、請求項１に記載の二足歩行ロボット。
【請求項４】
前記運動パターンを生成するプログラムを決定するホストコンピュータを、備えることを特徴とする、請求項１に記載の二足歩行ロボット。
【請求項５】
前記各立体部品は、該立体部品内に要素部品としてＣＰＵと入出力インターフェースとを、備え、該ＣＰＵが前記ホストコンピュータにより生成される運動パターンのプログラムを実行することを特徴とする、請求項４に記載の二足歩行ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運動パターンと機構設計とが同時に設計され、二足歩行をするための立体部品の運動パターンを生成するためにニューラルネットワークを備えた、二足歩行ロボットに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ロボットの開発は、仕様決定、機構設計、組み立て、動作確認、再設計の手順により行われる。まず仕様決定において、ロボットの大きさをどのくらいにするか、どのような動作をさせるのか、そのためにはどのようなモータやセンサを用い、どのような電装系の装置を採用するか、などを決定する。
次に、決定した仕様に基づき構造設計を行う。通常、構造設計は、各要素の質量を無視し、大きさや干渉のみを考慮し、ＣＡＤを用いて図面化する。そしてこの図面に基づいて各部材を加工し、組み立て、電装系の装置を取り付け、対象となるロボットを製作する。次に製作したロボットを動作させ、動作確認を行う。ほとんどの場合において、可動範囲における各パーツの干渉の発生やトルク不足などの不都合を生ずる。この場合には再設計が必要となる。
【０００３】
一方、ロボットの機構と運動パターンとを進化的計算法を用いて同時に生成する研究が行われている。そこではロボットをリンクモデルで表し、リンクモデルを構成する各リンク長と各リンクの運動パターンとを計算機シミュレーション上の進化的計算法により求めるものである。
【０００４】
【特許文献１】特開平８−１２９４１８号公報
【特許文献１】特開平５−２４５７８３号公報
【特許文献１】実公昭６２−０３０５５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来の計算機シミュレーション上の進化的計算法によりロボットを設計する方法では、ロボットを単純なリンクモデルで表し、リンクモデルを構成する各リンク長と各リンクの運動パターンとを進化的計算法により求めるものであり、多数の構成要素からなる実際のロボットの設計方法としては実用性に乏しい。
したがって、現実のロボットの運動パターンと機構設計とを同時に設計する具体的な方法は開示されておらず、その設計方法を用いたロボットを実現する技術を具現化できていない。
【０００６】
また、従来の開発過程における仕様決定および機構設計は、開発技術者の長年の経験や勘に因るところも大きく、多くの場合に再設計の繰り返しが必要となるため、開発コストがかさむ。特に二足歩行ロボットは、多くの要素から構成され、高度な制御を要求するが、その設計技術は確立されておらず、開発に多大なコストと時間とを必要としている。
【０００７】
そこで、本発明は、上記の課題にかんがみ、設計時間の短縮と設計精度の向上に役立つ運動パターンと機構設計とが同時に設計され、二足歩行をするための立体部品の運動パターンを生成するためにニューラルネットワークを備えた、二足歩行ロボットを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の二足歩行ロボットは、二足歩行をするための複数の立体部品と、複数の立体部品の運動パターンを生成するためのニューラルネットワークと、を、備え、ニューラルネットワークは、各立体部品に対応するニューロンからなり、組となって正のフィードバックを持つ発信回路として動作するニューロンと、運動パターンを生成するために周期的信号を発生する信号発生手段と、を有していることを特徴とする。
【０００９】
上記構成において、運動パターンは、好ましくは、遺伝的アルゴリズムによる進化的計算法により求められる。
【００１０】
また、好ましくは、立体部品は、立体部品にトルクを与える要素部品と立体部品の位置を検出するセンサとを含み、センサからの出力がニューラルネットワークに入力され、ニューラルネットワークで生成された運動パターンにより立体部品にトルクを与える。
【００１１】
また、好ましくは、運動パターンを生成するプログラムを決定するホストコンピュータを、備える。
【００１２】
また、好ましくは、各立体部品は、立体部品内に要素部品としてＣＰＵと入出力インターフェースとを、備え、ＣＰＵがホストコンピュータにより生成される運動パターンのプログラムを実行する。
【００１３】
上記構成によれば、立体部品の運動パターンを生成するためのニューラルネットワークを備えているので、二足歩行ロボットの運動パターンを容易に生成することができる。ニューラルネットワークは、発信回路として動作するニューロンを含むので、二足歩行ロボ  この構成によれば、ニューラルネットワークは、周期的信号を発生する信号発生手段を備えているので、二足歩行ロボットの運動パターンを容易に生成することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、二足歩行ロボットは、二足歩行をするための複数の立体部品と、複数の立体部品の運動パターンを生成するためのニューラルネットワークと、を、備え、ニューラルネットワークは、各立体部品に対応するニューロンからなり、組となって正のフィードバックを持つ発信回路として動作するニューロンと、運動パターンを生成するために周期的信号を発生する信号発生手段と、を有しているので、二足歩行ロボットの適切な運動パターンを容易に生成することができる。
また、ニューラルネットワークは、発信回路として動作するニューロンを含むので、二足歩行ロボットの適切な運動パターンを容易に生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。図面中の同一番号は同一物あるいは相当物を示す。図１は、本発明の実施の形態に係る二足歩行ロボットの設計方法のフロー図である。設計をスタートすると、ステップＳ１では、二足歩行ロボットを立体部品の結合モデルで表し、この立体部品の結合モデルに基づき設計を行う。ステップＳ２では、設計された立体部品内に要素部品を配置する要素部品のモデルを設定し、要素部品の配置の設計を行い、設計を完了する。
【００１６】
図２は、本発明の実施の形態に係る二足歩行ロボットの他の設計方法のフロー図である。設計をスタートすると、ステップＳ３では、二足歩行ロボットを多関節のリンクモデルで表し、各リンク長と運動パターンの設計を行う。
ステップＳ４では、二足歩行ロボットを立体部品の結合モデルで表し、この立体部品の結合モデルに基づき設計を行う。
ステップＳ５では、設計された立体部品内に要素部品を配置する要素部品のモデルを設定し、要素部品の配置の設計を行い、設計を完了する。図２の設計方法では、二足歩行ロボットを多関節のリンクモデルで表して設計を行うステップＳ３を付加する点が、図１で説明した設計方法とは異なる。
ステップＳ３において得られる設計データをステップＳ４において参照して、設計を行うことで、ステップＳ４における設計の時間を短縮し、設計精度を高めることができる。  
【００１７】
次に、各ステップの詳細な設計工程を説明する。図３は、本発明の実施の形態に係る立体部品モデル設計工程の詳細フロー図であり、図１のステップＳ１および図２のステップＳ４に対応する。スタートすると、ステップＳ１１では、二足歩行ロボットを立体部品の結合として表すモデルを設定する。
このモデルの一例を図４に示す。図４は、本発明の実施形態に係る二足歩行ロボットの立体部品結合モデルの一例を示す図である。設計対象となる二足歩行ロボット１を図４に示すような可動単位である３次元形状を有する立体部品２の結合モデルで表現する。
【００１８】
図３のステップＳ１２では、各立体部品の運動パターン、例えば関節の開き角度、トルクなどを出力するニューラルネットワークを構成する。
続いてニューラルネットワークのパラメータ（例えば重み係数）および各立体部品の物理パラメータ（例えば位置、大きさ、重心位置、慣性モーメント）を遺伝的アルゴリズムにより最適化する。
まず、ステップＳ１３では、ニューラルネットワークのパラメータおよび各立体部品の物理パラメータを染色体に対応させて遺伝子内に配置し、初期個体の集団を生成する。なお、後述するような図２のステップＳ３において得られる設計データを、この初期固体のパラメータに反映すると、ステップＳ４における設計時間の短縮と、設計精度の向上を図ることができる。
ステップＳ１４では、設計を完了するために、以下のループ回数をカウントして、所定の回数に達した場合には終了する。所定の回数に達しない場合には、ステップＳ１５に進む。
【００１９】
ステップＳ１５では、各々の個体に対する適応度の評価を行う。この時の適応度としては、例えば、二足歩行ロボットの一歩の歩行距離、消費エネルギー、部品間干渉などの設計上の制約事項を設定する。なお、得られた適応度をそのまま選択時の確率に反映する必要はなく、何らかの関数を導入して適応度の違いを拡大あるいは縮小させるようにしても良い。
ステップＳ１６では、交配のために個体を選択する。この時の個体の選択方法は、今までにいくつか知られている。例えば、得られた適応度に対応する確率に基づき選択する。  ステップＳ１７では、選択した個体同士を交配する。この時の交叉位置の決定方法は、今までにいくつか知られている。例えば、交叉位置をランダムに一つ定めてその前後で個体同士を入れ替えて新たな個体とする。
ステップＳ１８では、個体に突然変異を起こさせる。すなわち遺伝子を一定の確率で変化させる。この時の突然変異の方法は今までにいくつか知られている。例えば、交叉で作られた２つの個体の近さを求め、距離が近いほど高い確率で突然変異を起こす方法がある。
【００２０】
ループ回数をカウントして、所定の回数に達した場合に、最適化されたニューラルネットワークのパラメータおよび最適化された各立体部品の物理パラメータを最も適応度の高い個体の遺伝子内に得ることができる。このニューラルネットワークのパラメータおよび各立体部品の物理パラメータは、次工程のステップＳ２またはステップＳ５において設計データとして参照される。
以上を実行することで、立体部品の結合モデルで表した二足歩行ロボットを最適な運動パターンと機構を備えるように設計することができる。
【００２１】
図５は、本発明の実施の形態に係る要素部品設計工程の詳細フロー図であり、図１のステップＳ２および図２のステップＳ５に対応する。スタートすると、ステップＳ２１では、立体部品内に配置した要素部品の配置モデルを設定する。このモデルの一例を図６に示す。
図６は、本発明の実施の形態に係る立体部品内に配置した要素部品の配置モデルの一例を示す図である。立体部品１００の回転軸１０１は、モータ１０２の回転をギア１０３，１０４，１０５により伝達し、立体部品１００にトルクを与えて回転するものである。センサ１０６は、立体部品１００の位置を検出するものである。続いて、各要素部品の配置全体を、遺伝的アルゴリズムにより最適化する。
【００２２】
ステップＳ２２では、設計パラメータを染色体に対応させて遺伝子内に配置し、初期個体の集団を生成する。設計パラメータとしては、例えばモータ１０２、ギア１０３，１０４，１０５、センサ１０６の位置である。
ステップＳ２３では、設計を完了するために、以下のループ回数をカウントして、所定の数に達した場合には終了する。所定の数に達しない場合には、ステップＳ２４に進む。  ステップＳ２４では、各々の個体に対する適応度の評価を行う。この時の適応度としては、図１のステップＳ１あるいは図２のステップＳ４の設計工程で求めた最適な運動パターンと機構を備える二足歩行ロボットの各立体部品の位置、大きさ、重心位置、慣性モーメントなどの設計データを設定する。
なお、得られた適応度をそのまま選択時の確率に反映する必要はなく、何らかの関数を導入して適応度の違いを拡大あるいは縮小させても良い。
【００２３】
ステップＳ２５では、交配のために個体を選択する。この時、どの個体を選択するかは今までにいくつか方法が知られている。例えば、得られた適応度に対応する確率に基づき選択する。
ステップＳ２６では、選択した個体同士を交配する。交叉位置の決定方法は、今までにいくつか知られている。例えば、交叉位置をランダムに一つ定めてその前後で個体同士を入れ替えて新たな個体とする。
ステップＳ２７では、個体に突然変異を起こさせる。すなわち遺伝子を一定の確率で変化させる。この突然変異の方法は、今までにいくつか知られている。例えば、交叉で作られた２つの個体の近さを求め、距離が近いほど高い確率で突然変異を起こす方法がある。  
【００２４】
ループ回数をカウントして、所定の数に達した場合に、最適化された設計パラメータを最も適応度の高い個体の遺伝子内に得ることができる。
以上を個々の立体部品について実行することで、図１のステップＳ１あるいは図２のステップＳ４の設計工程で求めた最適な運動パターンと機構を備える二足歩行ロボットに極めて近い二足歩行ロボットを設計することができ、これに基ずき最終形態の二足歩行ロボットを製作することができる。
【００２５】
図７は本発明の実施形態に係るリンクモデル設計工程の詳細フロー図であり、図２のステップＳ３に対応する。スタートすると、ステップＳ３１では、設計対象となる二足歩行ロボットを多関節のリンクで表し、そのモデルを設定する。モデルの一例を図８に示す。  図８は、本発明の実施の形態に係る二足歩行ロボットの多関節のリンクモデルの一例を示す図である。リンク５を関節４で結合した結合モデルで二足歩行ロボット３を表現する。
【００２６】
図７のステップＳ３２では、各リンクの運動パターン、例えば関節の開き角度、トルクなどを出力するニューラルネットワークを構成する。
続いて、ニューラルネットワークのパラメータ（例えば重み係数）および多関節モデルにおける各リンク長を遺伝的アルゴリズムにより最適化する。
【００２７】
ステップＳ３３では、多関節モデルにおける各リンク長とニューラルネットワークのパラメータを染色体に対応させて遺伝子内に配置し、初期個体の集団を生成する。
ステップＳ３４では、設計を完了するために、以下のループ回数をカウントして、所定の数に達した場合には終了する。所定の数に達しない場合には、ステップＳ３５に進む。  ステップＳ３５では、各々の個体に対する適応度の評価を行う。この時の適応度としては、例えば、二足歩行ロボットの一歩の歩行距離、消費エネルギーなどを設定する。なお、得られた適応度をそのまま選択時の確率に反映する必要はなく、何らかの関数を導入して適応度の違いを拡大あるいは縮小させても良い。
ステップＳ３６では、交配のために個体を選択する。この時、どの個体を選択するかは今までにいくつか方法が知られている。例えば、得られた適応度に対応する確率に基づき選択する。
【００２８】
ステップＳ３７では、選択した個体同士を交配する。交叉位置の決定方法は、今までにいくつか知られている。例えば、交叉位置をランダムに一つ定めてその前後で個体同士を入れ替えて新たな個体とする。
ステップＳ３８では、個体に突然変異を起こさせる。すなわち遺伝子を一定の確率で変化させる。この突然変異の方法は、今までにいくつか知られている。例えば、交叉で作られた２つの個体の近さを求め、距離が近いほど高い確率で突然変異を起こす方法がある。  
【００２９】
ループ回数をカウントして、所定の数に達した場合に、最適化された設計パラメータを最も適応度の高い個体の遺伝子内に得ることができる。
以上を実行することで、多関節のリンクの結合モデルで表した二足歩行ロボットに対して最適なリンク長と、運動パターンを備えるように設計することができる。
図２のステップＳ４において、この最適化されたリンク長と運動パターンを初期個体の生成および適応度評価に際し、設計データとして参照することで、ステップＳ４における設計時間の短縮と設計精度の向上を図ることができる。
【００３０】
次に、ニューラルネットワークの構成について説明する。図９はニューラルネットワークにより運動パターンを生成する二足歩行ロボットのリンクモデルを示す図である。
関節４１はリンク５１とリンク５２とを接続し、関節４２はリンク５２とリンク５３とを接続し、関節４３はリンク５３とリンク５４とを接続し、関節４１に接続されていない側のリンク５１の端部あるいは関節４３に接続されていない側のリンク５４の端部は、床５０に接地している。図９の例では、リンク５１が床５０に接地している。
ここで、関節４１，４２，４３のそれぞれの開き角度をΘ1 ，Θ2 ，Θ3 とし、関節４１，４２，４３のそれぞれのトルクをＴ1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 とし、リンク５１，５４の床５０からの反力をそれぞれＥｘ1 ，Ｅｘ2 とする。
【００３１】
図１０は、図９に示すリンクモデルに基づき運動パターンを生成するニューラルネットワークの構成図である。
このニューラルネットワークは、反力Ｅｘ1 ，Ｅｘ2 、開き角度Θ1 ，Θ2 ，Θ3 を入力として、トルクＴ1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 を出力する２層構造のニューラルネットワークである。
中間層に存在するニューロンＮＡ1 ，ＮＡ2 ，・・・，ＮＡn は、すべての入力に結合し、中間層に存在するニューロンＮＢ1 ，ＮＢ2 ，・・・，Ｎｂn も、すべての入力に結合している。
また、出力層に存在するニューロンＮＴ1 ，ＮＴ2 は、それぞれニューロンＮＡ1 ，ＮＡ2 ，・・・，ＮＡn に結合し、出力層に存在するニューロンＮＴ3 は、それぞれニューロンＮＢ1 ，ＮＢ2 ，・・・，ＮＢn に結合している。ニューロンＮＴ1 ，ＮＴ2 ，ＮＴ3 は、それぞれトルクＴ1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 を出力する。
【００３２】
図１１（ａ）は、中間層に存在するニューロンＮＡk （ｋ＝１，２，・・・，ｎ）の結合を表す図である。ニューロンＮＡk の出力をＰＡk とし、Ｅｘ1 ，Ｅｘ2 ，Θ1 ，Θ2 ，Θ3 の入力の重みをそれぞれｗk1，ｗk2，ｗk3，ｗk4，ｗk5とすると、ＰＡk は下記数式１で表される。
【数１】
2006088331.tif 000003
【００３３】
ここで、ＱＡk は媒介変数であり、下記数式２で表される。
【数２】
2006088331.tif 000004
【００３４】
図１１（ｂ）は、中間層に存在するニューロンＮＢk （ｋ＝１，２，・・・，ｎ）の結合を表す図である。ニューロンＮＢk の出力をＰＢk とすると、Ｅｘ1 ，Ｅｘ2 ，Θ1 ，Θ2 ，Θ3 の入力の重みは、それぞれｗk2，ｗk1，ｗk5，−ｗk4，ｗk3と表すことができる。
なんとなれば、図８に示したリンクモデルにおいて、リンク５１、関節４１、リンク５２とリンク５４、関節４３、リンク５３とは二足に対応し、対称であるために、ＰＢk は数式３で表される。
【数３】
2006088331.tif 000005
【００３５】
ここで、ＱＢk は媒介変数であり、下記数式４で表される。
【数４】
2006088331.tif 000006
【００３６】
図１１（ｃ）は、出力層に存在するニューロンＮＴ1 の結合を表す図である。ニューロンＮＴ1 の出力をトルクＴ1 とし、ニューロンＮＡk の出力をＰＡk に対する重みをそれぞれｗＡk とすると、トルクＴ1 は下記数式５で表される。
【数５】
2006088331.tif 000007
【００３７】
ここで、ＱＴ1 は媒介変数であり、下記数式６で表される。
【数６】
2006088331.tif 000008
【００３８】
図１１（ｄ）は、出力層に存在するニューロンＮＴ2 の結合を表す図である。ニューロンＮＴ2 の出力をトルクＴ2 とし、ニューロンＮＡk の出力をＰＡk に対する重みをそれぞれｗＣk とすると、トルクＴ2 は下記数式７で表される。
【数７】
2006088331.tif 000009
【００３９】
ここで、ＱＴ2 は媒介変数であり、下記数式８で表される。
【数８】
2006088331.tif 000010
【００４０】
図１１（ｅ）は、出力層に存在するニューロンＮＴ3 の結合を表す図である。ニューロンＮＴ3 の出力をトルクＴ3 とし、ニューロンＮＢk の出力をＰＢk に対する重みをそれぞれｗＢk とすると、トルクＴ3 は下記数式９で表される。
【数９】
2006088331.tif 000011
【００４１】
ここで、ＱＴ3 は媒介変数であり、下記数式１０で表される。
【数１０】
2006088331.tif 000012
【００４２】
以上説明したようなニューラルネットワークの構成により、関節における開き角度Θ1 ，Θ2 ，Θ3 および反力Ｅｘ1 ，Ｅｘ2 を入力とし、関節におけるトルクＴ1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 を出力するように構成することができる。
なお、先に説明した遺伝的アルゴリズムによって、ニューラルネットワーク内の重みｗＡk ，ｗＢk ，ｗＣk （ｋ＝１〜ｎ）を染色体に対応させて遺伝子内に配置し、ニューラルネットワーク内の重みｗＡk ，ｗＢk ，ｗＣk （ｋ＝１〜ｎ）を決定することができる。
この重みを持つニューラルネットワークは、二足歩行ロボットの歩行動作に必要な関節の周期的な運動パターンを生成することとなる。
【００４３】
次にニューラルネットワークの他の構成について説明する。図１２は、ニューラルネットワークにより運動パターンを生成する二足歩行ロボットの他のリンクモデルを示す図である。
関節６１，６２，６３，６４，６５，６６，６７，６８，６９，７０は、互いに隣同士をリンクで接続し、関節６１には足先板７１を備えたリンクを接続し、関節７０には足先板７２を備えたリンクを接続する。さらに関節６５，６６の間のリンクには上体７３が結合されている。
【００４４】
また、関節６２，６３，６４，６７，６８，６９は、ｘｚ面に対して自由度を有し、関節６１，６５，６６，７０はｙｚ面に自由度を有する。
さらに、関節６２，６９は、それぞれ足先板７１、足先板７２が地面と平行になるように曲げられるものとする。
また、関節６１，６５，６６，７０は、周期波形状、例えば正弦波波形状に運動するものとする。さらに、関節６１，６２，６３，６４，６５，６６，６７，６８，６９，７０の角度をそれぞれΦ1 ，Φ2 ，Φ3 ，Φ4 ，Φ5 ，Φ6 ，Φ7 ，Φ8 ，Φ9 ，Φ10とする。
【００４５】
図１３は、設計対象となる図１２のリンクモデルに基づき運動パターンを生成する他のニューラルネットワークの構成図である。
信号発生手段８０は、周期波形、例えば正弦波波形を発生し、二足歩行ロボットの左右の腰関節に対応した関節６５を角度Φ5 、関節６６を角度Φ6 になるような信号を与えると共に、左右の足関節に対応した関節６１を角度Φ1 、関節７０を角度Φ10になるような信号を与える。
ニューロン８１およびニューロン８２と、ニューロン８３およびニューロン８４とは、それぞれ二足歩行ロボットの左右の股関節に対応するニューロンである。ニューロン８１とニューロン８２との出力信号を加算器８９で減算し、減算結果により関節６４に角度Φ4 を与える。ニューロン８３とニューロン８４の出力信号を加算器９０で減算し、減算結果により関節６７に角度Φ7 を与える。
【００４６】
また、ニューロン８５およびニューロン８６と、ニューロン８７およびニューロン８８とは、それぞれ二足歩行ロボットの左右の膝関節に対応するニューロンである。ニューロン８５とニューロン８６の出力信号を加算器９１で減算し、減算結果により関節６３に角度Φ3 を与える。ニューロン８７とニューロン８８の出力信号を加算器９２で減算し、減算結果により関節６８に角度Φ8 を与える。さらに、ニューロン８１とニューロン８２、ニューロン８３とニューロン８４、ニューロン８５とニューロン８６、ニューロン８７とニューロン８８、ニューロン８２とニューロン８４、はそれぞれ組となって正のフィードバックを持つ発信回路として動作する。
【００４７】
次に図１３におけるニューロンの内部構成について説明する。ニューロンの内部構成ブロック図を図１４に示す。ニューロン９３は、入力信号ｘ1 ，ｘ2 ，・・・，ｘn ，ｕ0 ，ｕ1 を入力し、内部演算を行い、出力信号ｙを出力する。なお、入力信号に付記した●（黒丸）は、抑制性結合を意味し、○（白丸）は、興奮性結合を意味する。
図１３におけるすべてのニューロンでは、ｕ0 を省略し、ｕ1 はニューロン８３にのみ存在し、ｙはすべてのニューロンにおいて複数の出力に同じ値が出力されるものとする。演算器９４は数式１１、数式１２、数式１３の演算を行う。
【数１１】
2006088331.tif 000013
【数１２】
2006088331.tif 000014
【数１３】
2006088331.tif 000015
ただし、ｕはニューロンの膜電位に相当する内部変数、ｖは疲労度に相当する内部変数、τ1 、τ2 は時定数、ｔは時間変数、ｗj は重み係数、βは疲労度に相当する係数、ｋは定数である。
【００４８】
以上説明したようなニューラルネットワークの構成により、関節６１，６２，６３，６４，６５，６６，６７，６８，６９，７０のそれぞれの角度Φ1 ，Φ2 ，Φ3 ，Φ4 ，Φ5 ，Φ6 ，Φ7 ，Φ8 ，Φ9 ，Φ10を出力することができる。
なお、先に説明した遺伝的アルゴリズムによって、ニューラルネットワーク内の各ニューロンの重み係数ｗj を染色体に対応させて遺伝子内に配置し、ニューラルネットワーク内の重みを決定することができる。この重みを持つニューラルネットワークは、二足歩行ロボットの歩行動作に必要な関節の周期的な運動パターンを生成することとなる。
【００４９】
以上の説明では、進化的計算法として遺伝的アルゴリズムを用いて説明したが、これに限定されるものではなく、進化的計算法として、例えば突然変異の操作を主とする進化戦略（Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ、ＥＳ）、個体ではなく種の進化に着目した進化的プログラミング（Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ、ＥＰ）、遺伝情報を木（ツリー）構造として扱う遺伝的プログラミング（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ、ＧＰ）などを用いても遺伝的アルゴリズムと同様に計算することができる。
【００５０】
次に、上述した設計方法により設計される二足歩行ロボットについて説明する。図１５は本発明の実施形態に係る二足歩行ロボットのブロック構成図である。二足歩行ロボット１２０は、多数の立体部品１００から構成されるが、ここでは一つのみを図示する。また、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、入出力インタフェース１１４は、一組のみを図示するが、必要に応じて多数組をロボット１２０の内部に配置して、機能分散および負荷分散を図るように構成することもできる。
【００５１】
モータ１０２およびセンサ１０６は、立体部品１００に内蔵され、入出力インタフェース１１４と接続される。ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、入出力インタフェース１１４、通信インタフェース１１５は、バス１１６で接続され、二足歩行ロボット１２０内に内蔵される。
また、二足歩行ロボット１２０は、ホストコンピュータ１３０と通信回線１１７を介して接続され、そのデータの送受は、通信インタフェース１１５にて実行される。
【００５２】
ホストコンピュータ１３０は、計算機シミュレーションにより、先に述べた設計方法を実行して所定の運動パターンを生成するニューラルネットワークの重み係数を決定する。  さらに、この重み係数の定まったニューラルネットワークを実行するプログラムを通信回線１１７を介して、ＲＡＭ１１３に転送する。
ここでは、通信回線１１７を有線としたが、無線でもかまわない。また、ホストコンピュータ１３０において設計したプログラムを不揮発性のメモリに書き込み、これをＲＯＭ１１２にしても良い。さらに、プログラムをホストコンピュータ１３０には図示しない外部記憶媒体に書き込み、これを二足歩行ロボット１２０には、図示しない外部記憶媒体読み取り装置で読み取り、ＲＡＭ１１３に転送するようにしてもよい。
【００５３】
二足歩行ロボット１２０を動作させる際には、必要に応じて通信回線１１７を外し、ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１２あるいはＲＡＭ１１３に内蔵したプログラムを実行し、入出力インタフェース１１４を介して、センサ１０６により立体部品１００の運動を計測し、モータ１０２を駆動して立体部品１００にトルクを発生することで、二足歩行ロボット１２０は、プログラムに従った適切な運動パターンに基づく歩行動作を行う。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の実施形態に係る二足歩行ロボットの設計方法のフロー図である。
【図２】本発明の実施形態に係る二足歩行ロボットの他の設計方法のフロー図である。
【図３】本発明の実施形態に係る立体部品モデル設計工程の詳細フロー図である。
【図４】本発明の実施形態に係る二足歩行ロボットの立体部品結合モデルの一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る要素部品設計工程の詳細フロー図である。
【図６】本発明の実施形態に係る立体部品内に配置した要素部品の配置モデルの一例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係るリンクモデル設計工程の詳細フロー図である。
【図８】本発明の実施形態に係る二足歩行ロボットの多関節のリンクモデルの一例を示す図である。
【図９】ニューラルネットワークにより運動パターンを生成する二足歩行ロボットのリンクモデルを示す図である。
【図１０】リンクモデルに基づき運動パターンを生成するニューラルネットワークの構成図である。
【図１１】中間層に存在するニューロンおよび出力層に存在するニューロンの結合を表す図である。
【図１２】ニューラルネットワークにより運動パターンを生成する二足歩行ロボットの他のリンクモデルを示す図である。
【図１３】他のリンクモデルに基づき運動パターンを生成する他のニューラルネットワークの構成図である。
【図１４】ニューロンの内部構成ブロック図である。
【図１５】本発明の実施形態に係る二足歩行ロボットのブロック構成図である。
【符号の説明】
【００５５】
１，３，１２０    二足歩行ロボット
２，１００    立体部品
４，４１，４２，４３，６１，６２，６３，６４，６５，６６，６７，６８，６９，７０    関節
５，５１，５２，５３，５４    リンク
５０    床
７１，７２    足先板
７３    上体
８０    周期信号発生手段
８１，８２，８３，８４，８５，８６，８７，８８，９３    ニューロン
８９，９０，９１，９２    加算器
９４    演算器
１０１    回転軸
１０２    モータ
１０３，１０４，１０５    ギア
１０６    センサ
１１１    ＣＰＵ
１１２    ＲＯＭ
１１３    ＲＡＭ
１１４    入出力インタフェース
１１５    通信インタフェース
１１６    バス
１１７    通信回線
１３０    ホストコンピュータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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