そうならないためにも関心ごとをちまちま載せていきます。
今日のネタは受動的動歩行(ダイナミクスドベースト歩行)です。
これは何かというと、1800年代に既にあった、
坂道をトコトコ歩いて降りる歩くやじろべえと呼ばれるおもちゃです。
とりあえずレゴブロックで再現してみたので見てみてください。
このとことこ歩く現象ですが、坂の傾斜によって非線形な特性を示すそうです。
いろいろな大学で研究されています。
その一
その二
現状の目標はこの現象を、動力を使って平坦なところで再現することです。
構造モデルは考えていますが、実行するのに鬱が邪魔して…TュT
さらに発展として、この原理を用いた小型の人型ロボットも目標にしています。
制御方法で取り入れたいのは、ゆらぎによる非線形な方法です。
まぁ、非線形だカオスだと数学がちょー苦手な私ですが、諦めて(笑)喰らい付いていこうと
思います。
それでは。
1 件のコメント:
ダイナミクスドベースドの力学は、まだその現象を説明出来ていない訳だね。
非線形運動(N周期など)の発生メカニズムが明確になると自然と制御が確立するわけだけど。
引っ掛かるのは、結局そのダイナミクスがロボットの系に依存してしまって、それぞれがそれぞれに解析しないとまともに動かない、というジレンマに陥る可能性があることかな。そうなってしまうと、ロボットを作るたびにトライ＆エラーでしかこのダイナミクスを解析出来ないんじゃないか？っていうことだね。
参照リンクも見たけど、特に松本教授のところに出ていた「ゆらぎ方程式」は、そうなる可能性が高い気がする。仮に決定論的なポテンシャル関数は明確だったとして、アクティビティ項とゆらぎ項については、一体どのように決定すれば良いのかわからない。結局、そこが明確に決定出来ない限り、この方程式はあいまいのままに終わってしまう。
もし、これらの項を確率論的に確定するとすれば、ニューラルネットワークなどの強化学習や遺伝的アルゴリズムのアプローチとそんなにやっていることは変わらないんじゃないかと思った。(もっとも松本教授はこれを否定しているが。)だって、どうやってアクティビティやゆらぎの値を決定したらいいのか？これらの値がよくわからないときは、結局確率に頼るはめになるんじゃないかな？
非線形力学を考える時に頭を悩ませるのが、局所最適のアトラクタに引き寄せられてしまって、所望のアトラクタにたどり着けないこと。それを脱出させるために人為的に適当なパラメータをピックアップしてダイナミクスを与えるわけで、それは、自然に起こっているのとは次元が異なってしまう。
なんか、方程式が提示されると、解析出来た！ともっともらしく感じられるが、実は何も解になっていない可能性はあると思う。
唯一、デジタルで表現が出来ないところをアナログ的に方程式を記述しているところが進歩なのかもしれないけれど。
まぁ、色々勉強ですな。
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