抄録
人間の学習機能を機械的に実現させる機械学習の手法は多くあるが，人間の優れた知的プロセスを反映させたものは少ない．我々は脳の機能の巨視的な解釈に基づき，人間の能動的な学習機能をファジィ手法を用いて工学的に実現させた能動的学習法を提案してきた．能動的学習法では綿密なアルゴリズムや複雑な数式モデルではなく，単純であいまいさを含んだパターン処理によりモデリングや学習を行う.
本論分では，簡略化してモデル化した車両の運動に能動的学習法を適用し，その移動制御知識を獲得することを目標とする．
車両の運動は非ホロノミック特性を持っており，制御知識を学習させる際に単なる線形フィードバック制御のみでは不十分である．
本論文のシミュレーション結果は，能動的学習法によって単純な車両の移動制御知識が獲得できたことを示している．
