抄録
脚型移動ロボットの運動パターン生成に対して, 進化的計算を適用する場合のシミュレーションから実機に移行する際の問題点と, 実環境下での自律行動中に新たな学習が行えないという問題点を解決するために, ヒトのイメージトレーニングを模倣した手法を提案した。本手法は, 実環境下でロボットと環境との相互作用に関するモデルをニューラルネットワークにより学習し, このモデルを用いたシミュレーション上で進化的計算により運動パターンを生成するという手法である。また, シミュレーションにより提案手法の有効性を確認した。
