形態学的計算の力を調査するための確率的最適制御方法

形態学的計算の背後にある重要なアイデアの1つは、制御問題の多くの困難がロボットの形態によって吸収される可能性があるということです。制御されたシステムのパフォーマンスは、当然、制御アーキテクチャとロボットの形態に依存します。この強力な結合により、形態学的計算における印象的なアプリケーションのほとんどは通常、最小限の制御アーキテクチャを適用します。理想的には、植物の形態を適応させ、制御法則を最適化することで、最終的に、システムの最適な物理的特性と最適な制御法則が現れるようにします。このビジョンに向けた最初のステップとして、形態学的計算の力を調査するための最適な制御方法を適用します。現在の形態を考慮して、確率的最適制御方法を使用して制御法を獲得します。ロボットの形態を変更することにより、コントロールの問題が簡素化され、複雑さが低下し、パフォーマンスが高くなる最適なコントローラーが生じることを示しています。この概念は、外部プッシュの存在下でバランスを保つ必要があるヒューマノイドロボットの準拠の4リンクモデルで評価されます。

One key idea behind morphological computation is that many difficulties of a control problem can be absorbed by the morphology of a robot. The performance of the controlled system naturally depends on the control architecture and on the morphology of the robot. Because of this strong coupling, most of the impressive applications in morphological computation typically apply minimalistic control architectures. Ideally, adapting the morphology of the plant and optimizing the control law interact so that finally, optimal physical properties of the system and optimal control laws emerge. As a first step toward this vision, we apply optimal control methods for investigating the power of morphological computation. We use a probabilistic optimal control method to acquire control laws, given the current morphology. We show that by changing the morphology of our robot, control problems can be simplified, resulting in optimal controllers with reduced complexity and higher performance. This concept is evaluated on a compliant four-link model of a humanoid robot, which has to keep balance in the presence of external pushes.