近年, 筋肉の粘弾性特性は, Hill’s model等で用いられていた弾性要素と粘性要素の組み合わせでは適切にモデル化できないことが指摘されており, より精度の高いモデリングとして, 分数次微分方程式を用いた手法が提案されている. 本研究では, 分数次微分方程式をインピーダンス制御に適用することで, 人間の持つ筋肉の粘弾性特性をロボットの動作として再現する試みを行った. 本論文では, 提案したインピーダンス制御が, 従来のインピーダンス制御と比較して, 衝撃的な力の上昇を生じにくく, 人間の行動への親和性に優れていることを数理シミュレーションおよび実験により実証した.
