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昆虫の歩行と歩行制御ロボット


執筆者:高嶋聰(沖縄科学技術大学院大学


歩行する昆虫は起伏の激しい地形にも対処することができる.また,その肢をセンシングや物体操作のために使用することもできる.しかもその制御系は演算要素としては精度が悪い素子にしか見えないニューロンで構成されている.しかしこの制御系はノイズに対する頑強性と自己組織化の能力を示す.さらにこの制御系は分散処理構造をとっており,その動作は感覚フィードバック(環境との相互作用のループ)だけでなく,内部フィードバックにも大きく依存している.

機械による陸上の移動には一般に車輪かキャタピラが利用されている.しかしこれらはある程度平らな路面でしか利用できない.一方,昆虫は人工的な整備のない路面でも移動することができる.すなわち彼らは石の多い場所も砂地も歩き回り,枝を登り,さまざまな大きさや形の障害物も乗り越えることができる.さらに脚を泳ぐためや,採餌や体の掃除,物体の運搬などの複雑な操作にも使うことができる.昆虫や甲殻類では,これらの脚の運動は比較的小さい脳により制御されている.この脳を構成するニューロンの情報処理速度やその正確さは現代のコンピュータと比べると何桁もおとる.しかし脚を制御するシステムは高い信頼性とロバスト性をもつことが要求されるし,また何本かの脚がなくなったとしても十分に機能する必要がある.しかも少ない消費エネルギーで機能する必要がある.よって昆虫の基本的な制御戦略が人工的な歩行システムを構成できるとすれば,この戦略は生物学者のみならず工学者にとっても非常に魅力あるものになる.

直観的には,複雑な行動の制御には複雑な脳が必要であると思いがちであるが,身体の物理的性質の利用と環境との相互作用によって得られる情報により,必要な制御構造を劇的に簡素化できることが示されてきた.このような考え方は昆虫の歩行の研究によっても支持されてきた.ナナフシの歩行研究の成果はWalknetと呼ばれる人工ニューラルネットモデル(ANN)にまとめられてきた.このANNモデルは生物システムに概念的に近いものであるだけでなく,オンラインやオフラインでのさまざまな学習が可能で,入力ノイズに対する頑健性もあるものである.

歩行の制御には二つの基本的問題がある.一つは個々の脚運動の制御法に関する問題であり,もう一つは脚間の協調に関する問題である.第一の問題に関しては,周期的なステッピング運動を発生させる制御システムがある.この制御システムの振舞いは弛張発振器の動作に似たものであり,状態の遷移(遊脚相と接地相の間の遷移)が脚の位置に基づくある閾値によって生じる.第二の問題に関しては,いくつかの局所的な協調メカニズムが適切な歩容を実現するための脚運動を調整していることが知られている.

各脚の制御

歩行を行うためには,胴体を支えて推進力を出す接地相と,脚を地面から持ち上げて次の接地を始める位置に戻す遊脚相の二つの状態間で脚運動を切り替える必要がある.生物の示す柔軟性に富む遊脚運動に関する知見に基づいて,非常に簡単なフィードフォワード型ニューラルネットワークを用いた制御モデルが提案されている.接地相の間に用いられる制御系に関してはあまり明らかではない.各関節内の局所的な正速度及び力のフィードバック重要であると考えられているが,実際のロボットを用いた検証は行われていない.

遊脚相と接地相の間の遷移は,単一の脚の制御と隣接する脚間の協調が必要となる重要な問題である.とくに脚間の協調は,接地から遊脚への遷移において転倒をさけるために重要である.昆虫と甲殻類の実験によ脚の持ち上げ,すなわち接地相から遊脚相への遷移の制御には脚の位置が,遊脚相から接地相への遷移には接触センサーや圧力センサーによる制御が重要であるらしい.ナナフシの歩行研究をもとに作成されたWalknetでは中枢パターンジェネレータ(CPG)もしくは中枢振動子といったものは用いられていない.このことはゆっくりした歩行には中枢振動子は必ずしも必要ではないことを示している.しかし,ゴキブリなどが示す素早い歩行にはCPGや弾性要素をもったアクチュエータの利用によって適切な機械的振動を起こすことなどが必要であると考えられている.

異なる脚の間での協調

ある瞬間における接地相の運動を行う脚の間での協調の方法は上述したとおりであるが,協調に関するもう一つの重要な問題は接地相から遊脚相への遷移を各脚間で調整することである.従来の解決策は6足歩行の場合ならば,決まった3本の脚を交互に動かすようにルールを決めることである.しかし,このような一定の歩行は外乱のない環境下でしか適用できない.昆虫やザリガニを用いた詳細な研究によって,隣接する脚間に働く局所的なルールは複数あり,このルールに基づく分散型適応的歩容コントローラはWalknetなどでも利用されている.身体の安定性の問題に関しては,興味深いことに昆虫では哺乳類などに見られるような重力受容体を持っていない.そのかわり歩行する昆虫は各脚関節を制御するフィードバックループの出力値を利用している.

昆虫の歩行制御に関する知識はどのようにすればロボットに応用することができるだろうか?その第一歩はシミュレーション研究をおこなうことであり,もう一つは実際にロボットを組み立ててみることである.



Further Reading

昆虫ミメティックス Insect Mimetics(2008),針山孝彦,下澤楯夫,pp.878-884

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Insect walking and a walking-controlled robot


responsibility for wording of article: Akira Takashima (OIST
)


Walking insects can cope with a rough terrain. They can also use their legs for sensing and manipulating objects. The control system for these activities is composed of what appear to be low-precision circuit elements - neurons. However, this control system is robust enough to tolerate noises and demonstrate the ability of self-organization. The control system has a distributed processing structure, relying not only on sensory feedback (feedback loops from environmental interaction) but also on internal feedback.

Machines that move on land usually use wheels or caterpillar tracks; however, their use is generally restricted to a flat ground. In contrast, insects can move on natural land that has not undergone artificial preparation. Insects can walk around rugged and sandy places, climb tree branches, and track over obstacles of various sizes and shapes on the ground. Insect legs are also used in complex operations such as swimming, food gathering, grooming, and moving objects. In insects and crustaceans, their leg actions are controlled by relatively small brains. The processing speed and accuracy of neurons constituting their brains are vastly inferior to those of modern computers. However, the leg control system must be reliable and robust and must continue to function even if some legs are missing. It must also function with a low energy consumption. Therefore, an artificial walking system based on the insect control mechanism may be interesting not only to biologists but also to engineers.

At first glance, complex behavioral control would seem to require a complex brain. However, it has been shown that the information obtained from the use of physical properties of the body and its interactions with environment can drastically simplify the controlling mechanisms. Research on insect walking supports this idea. An artificial neural network (ANN) model called Walknet has been constructed using results from research on stick insect locomotion. This ANN model is conceptually close to biological systems. In addition, it can perform learning using online and offline information and is robust to input noises.

There are 2 basic problems related to walking control. The first is about control mechanisms for individual leg movements and the second is those of coordination between legs. A control mechanism that generates periodic stepping motions is related to the first problem. This leg control system behaves similarly to a relaxation oscillator, and the state transition (transition between the swing phase and stance phase) is dependent on a threshold on the basis of the leg position. The second problem is known to involve several local coordination mechanisms adjusting leg movements to implement the most appropriate gait.

Control of legs

Walking requires switching the leg movement between the stance phases, where the leg is in direct contact with the ground and propels the body forward, and the swing phase, where the leg is lifted up and returned to the position for starting the next stance phase. A very simple feed-forward neural network control model has been proposed on the basis of our knowledge on the flexible swing movement of the legs of living organisms. The control systems in operation during the ground phases are not well known. Feedback from the movement speed and force at each joint is considered to be important. However, this factor has not been examined using the robot.

The transition from a stance phase to a swing phase is an important issue that requires the control of individual legs and coordination between adjacent legs. Inter-leg coordination is particularly important for avoiding a fall of the body. Experiments on insects and crustaceans suggest that the leg position is important for lifting the legs (i.e., transition from a stance phase to a swing phase) and that tactile and pressure sensors are important in transition from a swing phase to a ground phase. Walknet that is based on research on stick insect locomotion does not use devices such as central pattern generators (CPGs) and central oscillators. This indicates that central oscillators are not necessarily required for slow walking. However, in fast-moving insects such as cockroaches, CPGs and actuators with elastic elements are thought to be necessary to cause the appropriate mechanical vibrations.

Coordination between legs

Another important problem related to coordination is inter-leg coordination of the transition from a stance state to a swing state. The conventional solution for walking with 6 legs is based on a rule of moving 2 sets of 3 legs alternately. However, this fixed walking pattern is only applicable to situations where there are no outside disturbances. More detailed studies on insects and crayfish have shown that there are many localized rules governing the movement of adjacent legs. Walknet uses a distributed adaptive gait controller on the basis of these rules. Interestingly, the receptors for gravity found in, for example, mammals for assisting with body stability are not found in insects. Instead of these, walking insects use output from feedback loops controlling each leg joint.

How can the knowledge of insect locomotion control be applied to robots? The first step is simulation research. Another approach is to construct a real robot.



Further Reading

昆虫ミメティックス Insect Mimetics(2008),針山孝彦,下澤楯夫,pp.878-884


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