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目次

ヒューマンロボティクス 神経メカニクスと運動制御

ヒューマンロボティクス 神経メカニクスと運動制御

  • ETIENNE BURDET(著)/ DAVID W.FRANKLIN(著)/ THEODORE E.MILNER(著)/ 渡邊 嘉二郎(監訳)/ 小林 一行(監訳)/ 栗原 陽介(監訳)
  • 1章 序論および主要概念
    • 1.1 「ヒューマンロボティクス」方式による人の運動行動のモデル化
    • 1.2 概説−人は動作の制御をどのように学習するか
    • 1.3 実験ツール
    • 1.4 まとめ
  • 2章 運動の神経制御
    • 2.1 神経系の生体電気信号の伝達
    • 2.2 神経系における情報処理
    • 2.3 末梢感覚受容器
    • 2.4 中枢神経系による運動の機能的制御
    • 2.5 まとめ
  • 3章 筋肉の力学と制御
    • 3.1 分子レベルでの筋力発生の説明
    • 3.2 筋肉における分子ベースの粘弾性
    • 3.3 筋力の制御
    • 3.4 筋肉帯域幅
    • 3.5 筋線維の粘弾性
    • 3.6 筋肉の幾何学
    • 3.7 腱の力学
    • 3.8 筋肉−腱単位
    • 3.9 まとめ
  • 4章 単関節の神経力学
    • 4.1 関節の運動学
    • 4.2 関節力学
    • 4.3 関節の粘弾性と機械的インピーダンス
    • 4.4 感覚フィードバック制御
    • 4.5 随意的運動
    • 4.6 まとめ
  • 5章 多関節多筋肉の運動学とインピーダンス
    • 5.1 運動学的記述
    • 5.2 腕の平面運動
    • 5.3 順運動学および逆運動学
    • 5.4 微分運動学および力の関係
    • 5.5 機械的インピーダンス
    • 5.6 運動学における変換
    • 5.7 インピーダンス幾何学
    • 5.8 冗長性
    • 5.9 冗長性の解決
    • 5.10 制約を追加した最適化
    • 5.11 ノイズや障害を最小化する姿勢の選択
    • 5.12 まとめ
  • 6章 多関節動力学と運動制御
    • 6.1 人の動きの動力学
    • 6.2 運動中の摂動動力学
    • 6.3 線形と非線形のロボット制御
    • 6.4 フィードフォワード制御モデル
    • 6.5 動作中のインピーダンス
    • 6.6 新たな動力学における到達運動のシミュレーション
    • 6.7 動的冗長性
    • 6.8 ロボットの非線形適応制御
    • 6.9 放射基底関数(RBF)神経ネットワークモデル
    • 6.10 まとめ
  • 7章 運動の学習と記憶
    • 7.1 新しい動力学への適応
    • 7.2 運動学習を左右する感覚シグナル
    • 7.3 運動学習の一般化
    • 7.4 運動記憶
    • 7.5 人とロボットにおける安定した動力学学習のモデル化
    • 7.6 まとめ
  • 8章 不安定・予測不可能な状況下の運動学習
    • 8.1 運動ノイズと変動性
    • 8.2 不安定・予測不可能なダイナミクスのためのインピーダンス制御
    • 8.3 インピーダンス制御のフィードフォワードとフィードバック要素
    • 8.4 運動適応の計算アルゴリズム
    • 8.5 まとめ
  • 9章 運動計画とオンライン制御
    • 9.1 計画段階が存在する証拠
    • 9.2 座標変換
    • 9.3 最適な運動
    • 9.4 自然コスト関数としてのタスク誤差と労力
    • 9.5 センサに基づく運動制御
    • 9.6 線形センサの融合
    • 9.7 感覚運動システムの確率的最適制御モデル
    • 9.8 報酬ベースの最適制御
    • 9.9 サブ運動から構成される感覚運動の基本要素
    • 9.10 複数の極小値を持つタスクでの反復と最適化
    • 9.11 複雑な動作の学習法に関するまとめと考察
  • 10章 感覚フィードバックの統合と制御
    • 10.1 ベイズ統計学
    • 10.2 フォワードモデル
    • 10.3 目的を持つ視覚および能動感知
    • 10.4 フィードバックの適応制御
    • 10.5 まとめ
  • 11章 神経リハビリテーションとロボット工学への適用
    • 11.1 神経リハビリテーション
    • 11.2 リハビリテーションにおける運動学習原則
    • 11.3 上肢のロボット支援リハビリテーション
    • 11.4 ロボット支援リハビリテーションへの神経科学の適用
    • 11.5 誤差増大の方法
    • 11.6 固有受容誤差の視覚代用を伴う学習
    • 11.7 脳卒中後の運動回復モデル
    • 11.8 ロボットにおける合力とインピーダンス適応
    • 11.9 ロボットへの実装
    • 11.10 能動学習のためのロボット支援の人のような適応
    • 11.11 まとめと結論

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