@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00040922,
 author = {長田, 茂美 and 関口, 実 and 吉沢, 英樹 and 渡部, 信雄 and 木本, 隆 and 浅川, 和雄 and Shigemi, Nagata and Minoru, Sekiguchi and Hideki, Yoshizawa and Nobuo, Watanabe and Takashi, Kimoto and Kazuo, Asakawa},
 issue = {85(1988-FI-011)},
 month = {Nov},
 note = {ニューロコンピュータは，人間の脳をモデルとして，多数の並列的に動作するニューロン素子を相互に結合したネットワークを構成し，高度な並列分散処理と学習機能を実現できる"柔らかい"情報処理装置である．本稿では，脳細胞の層状構造を模倣した多階層のニューラル・ネットワーク・モデルに着目し，その動作原理を述べるとともに，仮想インピーダンス制御法と呼ぶ階層ネットワークの学習アルゴリズムと，ネットワークをモジュール化したロボット制御のための構造化階層ネットワーク・モデルを提案する．さらに，多数のセンサを備えた移動ロボットの制御への応用例について述べ，その有効性を示す．, A structured network model for robot control and its learning algorithm are presented. The model is divided into two sub-networks connected each other with a short term memory to process time dependent data. We have developed the learning algorithm, pseudo impedance control, which has damped oscillation characteristic to avoid the local minimum problem. To evaluate the network model and the learning algorithm, small mobile robots controlled by neural networks have been developed. They were taught variety of habits to play a cops-and robbers game. Through training, the robots learned habits such as capture and escape.},
 title = {ニューロコンピュータによるロボットの行動制御},
 year = {1988}
}