この記事はTech KAYAC Advent Calendar 2019の4日目の記事です。 こんにちは。技術部平山です。 この記事では、人の行動を操る、つまり、人の行動を予測したり、望みの行動を取らせるために役立つ科学について 軽く紹介いたします。プログラミングの話はございませんが、 プログラマに読みやすい味付けにはしておきました。 なお、「人を操る」とか言っていますが、実際それで思うように操れるのであれば、 私はもっと裕福だったでしょうし、高い地位を得ていたことでしょう。 理屈と実践は異なるということです。 ただ、これを知って気が楽になる方もいらっしゃるかもしれませんし、 もしかしたら、実際に何かを改善させられるかもしれません。 基本的には与太話ですので、お暇な方のみお付き合いください。 予測に使える理論は、制御にも使えるかもしれない 何かしらの理論によって現象が予測できるのであれば、
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
少数色覚者にとって黄緑とオレンジは見分けづらい組み合わせの一つです。この記事のタイトル画像とかなかなか最悪です。 WEB、アプリや印刷物などのメディアではだいぶカラーユニバーサルデザインの考え方が浸透してきており、デザイナーも多様な色覚でも読み違えないように配慮してデザインすることが当たり前になってきていると思います。 Photoshopなどのグラフィックツールには簡単に少数色覚の見え方を確認できるプレビューモードがありますし、AdobeColorを使えば無料で少数色覚の人が混同しやすい色かどうかをすぐに確かめられます。https://color.adobe.com/ja/create/color-accessibility 少数色覚が見分けづらい色の組み合わせだと「-」が表示されるしかし、工業製品の世界では少数色覚にとって見分けづらい緑とオレンジの組み合わせのLEDインジケータ（表示）を
排他制御の基礎の基礎
はじめに システムに存在するリソースには同時にアクセスしてはいけないものが多々あります。身近な例を挙げると、Ubuntuのパッケージ管理システムのデータベースがあります。aptコマンドの動作によってこのデータベースは更新されるのですが、同時に2つ以上のaptが動作できたとすると、データベースが破壊されてシステムが危機的状況に陥ります。 このような問題を避けるために、あるリソースに同時に1つの処理しかアクセスできなくする排他制御というしくみがあります。排他制御はOSが提供する重要な機能の一つです。 排他制御が必要なケース 排他制御は直感的ではなく非常に理解が難しいのですが、ここでは比較的理解が簡単なファイルロックというしくみを使って説明します。説明には、あるファイルの中身を読みだして、その中に書いてある数字に1を加えて終了するincというという単純なプログラムを使います。
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
超おもしろい古典制御の歴史。制御工学誕生のドラマとは！？
この記事はようやくSafariでもフルサポートされそうなWeb Animations APIのcomposite（効果の組成）って機能がすごいよ！！って、ただそれだけを伝えたい記事です。平たくいうと複数のアニメーションを簡単キレイに合成できる機能なのですが、通常のWebのコーディングでもよく出てくる辛さを解決してくれる結構すごいヤツなのです。 ▼ こういうアニメーション作るのもだいぶん楽になります Web Animations APIで星空パーティクル 単にCSSのアニメーションをJSで描けるよってだけではあるんだけど、ライブラリなしでそこそこ簡単にインタラクティブなもの作れるって意味ではうれしい。主要ブラウザ全部で使える。https://t.co/8H8zXfc5NL pic.twitter.com/bfTERJPxIX — ゆき＠ティアF47a (@yuneco) October 11
自動車メーカーのホンダが開発した2足歩行の人型ロボット「アシモ」の定期的な実演会が終了することになり31日、都内で最後のショーが行われました。 「アシモ」は、ホンダが開発した2足歩行のロボットで、2000年の初披露以降、これまで7代にわたって改良が行われてきました。 2本の足で歩くだけでなく、走ったりジャンプしたりと技術を進化させ、NHK紅白歌合戦をはじめ、国内外のさまざまなイベントで高い運動能力を披露し、日本のメーカーの技術力をアピールしてきました。 しかし、人の動きに近づける技術が一定水準に達したことから、会社は数年前に開発を終え、東京 港区の本社などで20年余り行ってきた定期的な実演会も、31日で終了することになりました。 本社で行われた最後のショーでは、アシモがダンスやサッカーボールを蹴るなどの特技を披露し、訪れた家族連れや熱心なファンが写真を撮ったり、拍手を送ったりして別れを惜し
価格1万2000円でIoTによる制御を実現、「からくり」を拡張する簡単コントローラー：簡単自動化（1/2 ページ） 工場向けアルミフレームを展開するSUSは「誰でも初めてでも使える」ことをコンセプトとしたFA向けコントローラー「SiO」シリーズを拡張し、イーサネット接続機能とデータ活用支援ソフトを追加した「SiO t」を2020年9月に発売した。「制御」と「IoTによるデータ活用」を簡単に実現することで、スマート工場化への取り組みの裾野を広げていく方針だ。
はじめに ベルマン方程式の概要 最適制御と評価関数 最適制御 評価関数 価値関数 ベルマンの最適性原理 ベルマン方程式 価値関数の離散化 状態の時間発展再訪 ベルマン方程式 まとめ 最後に はじめに 強化学習の基礎に置かれている「ベルマン方程式」について、言葉は知っているが実はちゃんと理解していないという方は意外と多いのではないかと思われます。これを知っていようが知っていまいが、正直世の中の便利なフレームワークを活用すれば強化学習を実行することは可能であるためだと推測されます。 しかし、ある種の出発点になっているはずの基礎方程式を無視して、ガチャガチャ色々試してみても、なんだかフワついたままでモヤモヤしてしまうのではないでしょうか。少なくとも自分はそうです。 なので今回はベルマン方程式を基本から丁寧に解説していきたいと思います。 ベルマン方程式の概要 細かい話をする前に、ベルマン方程式がど
CSSのz-index: 10000;はいらなくなる、要素を最上位に表示する「最上位レイヤー（top layer）」の基礎知識と使い方
ポップアップやダイアログやフルスクリーンモードを実装する時などによく使用されるCSSのz-index: 10000;が必要なくなります。 Chrome 105のデベロッパーツールで「最上位レイヤー（top layer）」がサポートされました。この最上位レイヤー要素は、z-indexが最も高い要素の上に表示され、かならずドキュメントの最上位に表示されます。 最上位に表示したいコンポーネントをHTMLの最下部や最上部に記述したり、CSSのz-index: 10000;で最上位に昇格させる必要はありません。 Meet the top layer: a solution to z-index:10000 by Jhey Tompkins 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※元サイト様のライセンスに基づいて翻訳しています。 CSSの最上位レイヤー（top layer）とは デベロッパーツールで最
カルマンフィルターについて - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
6月にメダカを飼い始めたところ完全にハマり感が出てきてしまい、最近アクアリウムのサイトばかり見ています。家の小さな水槽も、いまでは魚3種と貝とエビ、水草3種の豪華メンバーになってしまいました。 水草抜けて浮いてるなこれ。 ところで今回は魚の話ではなくて、電子工作の話です。 水槽に照明をつけるんですよ。その方が魚がきれいに見えるし、水草を健康に保つには光が必要です。 写真の照明が拙宅の水槽ライトです。 HUASUN 水槽ライト 25CM LED アクアリウムライト 熱帯魚ライト 水草育成 タイマー(3/6/12H/不定時)＆調光可 25/30/45cm等水槽照明 出版社/メーカー: HUASUNメディア: その他この商品を含むブログを見る 自動ON/OFFのタイマー付きで2000円。かなりコストパフォーマンスのよい品で、全体的には大変満足しております。しかしながら微妙に不満点もある。 まずそ
2021年11月6日 CVIM/CGVI/DCC合同研究会 チュートリアル （2022年12月更新） Visual SLAM入門 〜発展の歴史と基礎の習得〜 １．画像を用いた空間認識の必要性 ２．Visual SLAMの概要 ３．3次元復元の予備知識 ４．特徴点ベースのVisual SLAMの基礎 ５．今後の展開
3つ値の具体的な動作は、次のサンプルで確認できます。overscroll-behaviorプロパティがcontainまたはnoneだった場合、背面のコンテンツにスクロールが伝達しないことを確認できます。 加えてcontainは、オーバースクロールの動作を維持します。このサンプルでは、コンテンツを超えて上下にバウンスする効果を確認できます。（次のGIF画像の2番目） 効果が有効かどうかは、OSやブラウザによって異なりますが、モバイルのPull-to-Refreshが有効なブラウザから確認できると思います。 サンプルを別ウインドウで開く コードを確認する（HTML、CSS） どのような使い方ができるのか、作例をいくつか用意しましたのでご紹介します。実装の参考にしてみてください。 画面固定で表示するUIの作例 画面固定で表示されるダイアログとハンバーガーメニューをdialog要素で実装し、ove
arduinoとかに使われるマイコンよりはROM、RAMサイズが小さいですが、扇風機のソフトを実装するには十分すぎるくらいかと思います。 詳しくはhttps://www.st.com/resource/en/datasheet/stm8s003f3.pdf ※タイマは指定した時間経過後に処理を行ったりできる機能です。今回の実装で使ってます。 ※I2C、SPI、UART等はシリアル通信の方式のことで、今回は使いません。 ライブラリについて タイマやGPIO等の各種機能はSTM8S/A Standard peripheral library(https://www.st.com/en/embedded-software/stsw-stm8069.html )を使えば簡単に使用できます。 このライブラリにはサンプルプログラムも豊富に付いてたので、STMマイコンを使うのが初めてでもすぐに使えました
イーロン・マスク氏が2016年に創設したBMI（Brain Machine Interface）のスタートアップである米ニューラリンク（Neuralink）は、2019年7月17日に新開発のデバイスや今後の研究方針などを発表した。神経科学者としてBMIの研究を手掛けた経験を持つハコスコ代表取締役の藤井直敬氏は、ニューラリンクの取り組みを「極めて真っ当なアプローチ」と高く評価する。藤井氏にそのポイントを3回にわたって解説してもらう。（日経 xTECH編集部） BMIは、脳と人工デバイスを接続するための生体インターフェースである。BMIと聞くと、映画「マトリックス」などのSFを思い出す人が多いだろうが、BMIの研究そのものは実は半世紀近く前から行われている。一般の人からすると、最近になってニューラリンクが突然始めたように見える技術も、実は数十年の神経科学の研究成果の上に成り立っている。それらの
AIと聞くと「人間の脳を模倣したもの、あるいは人間の脳を上回る性能を持つもの」という印象を持つ人も多いかもしれません。しかし、軍事科学や安全保障の研究を行うアメリカのサンディア国立研究所に勤めるフランシス・チャンス博士は、人間の脳ではなく「トンボの脳」をモデルにしたAIの開発を行っているとのことです。 Fast, Efficient Neural Networks Copy Dragonfly Brains - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/fast-efficient-neural-networks-copy-dragonfly-brains 人間の脳には全体で860億個もの神経細胞(ニューロン)があるといわれており、高度な認知能力を必要とするさまざまなタスクを実現しています。一方、昆虫が持つニューロンはせいぜい数十万～100万個程度です
メインの関数は motor_run(GpioPins, wait, steps, ccwise, verbose, steptype, initdelay) です．各引数の説明は以下の通り． GpioPins: 使用するラズパイGPIOピン．左からドライバのIN1, IN2, IN3, IN4に接続するピン． wait: パルス間の時間．ハーフステップモードで回転速度f [Hz]で回転させたい場合，NEMA17はステップ角1.8°なので $wait = (1/2)\times(1/f)\times(1.8/360)$． steps: ステップ制御シグナルの数．どのステップモードでも50ステップで1回転，すなわち1ステップで7.2°動く（理由はチュートリアル参照）． ccwise: 反時計回り．'True'で反時計回り，'False'で時計回り．デフォルトは'False'． verbose:
![[Raspberry Pi] ラズパイでステッピングモータ制御 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f1e5f3726501de7a26a8cbc5c94d6ef4776b9b9f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUmFzcGJlcnJ5JTIwUGklNUQlMjAlRTMlODMlQTklRTMlODIlQkElRTMlODMlOTElRTMlODIlQTQlRTMlODElQTclRTMlODIlQjklRTMlODMlODYlRTMlODMlODMlRTMlODMlOTQlRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjAlRTMlODMlQTIlRTMlODMlQkMlRTMlODIlQkYlRTUlODglQjYlRTUlQkUlQTEmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWUzNDhmNWEwZTNjNGRhOGZiMTZkODcxOWRiNDczNGMw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB6b29fZGomdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTFjMTFkMjI4NDI5NDlmMDhkMTE5ZWU3MzIwZmE0OTMz%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Deb6bbe600f0d020e915654472dd14554)
スクエニが『フロントミッション』風な、モーションに関する技術デモを公開。あらゆるロボットパーツに対応できる、モーション自動生成システムを開発中【GDC 2021】 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
多彩なロボットパーツを実現するために 今回は発表された自動モーション生成システムの目的は、胴体や腕、足などの機体カスタマイズが可能なロボットゲームにおいて、さまざまなパーツのアニメーションを包括的に実現するために作られたもの。 これまでのカスタマイズ型ロボットゲームでは、ロボットのデザインを限定することで、アニメーションの仕組みとカスタマイズ要素を両立していたのだという。従来のアニメーションシステムは、たとえば歩くモーション、銃を構えるモーション、などが“アセット”としてあらかじめ決められており、それを再生することでロボットたちの動きとなる。 しかしそれだと、関節の構造が違う、そもそも関節の数が違うなど、そういった場合に対応できないのが大きなデメリットとなる。ゆえに、パーツのデザインを限定せざるを得なかった、というのが従来の開発方法だったわけだ。 なお、これまでにもモーション自動生成システ
生きた線虫をロボットに改造 レーザー光で行動を制御
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 トロント大学、マギル大学、Lunenfeld-Tanenbaum Research Instituteによるカナダの研究チームが発表した「Toward a living soft microrobot through optogenetic locomotion control of Caenorhabditis elegans」は、生きている線虫を操作可能なロボットに改造する研究だ。線虫に青色のレーザー光を照射して直進や旋回を指示する 線虫は、手足や触覚、骨を持たない細長い糸状の生物（体長0.3～1mm）。今回は、土壌中に生息するカエノラブディティス・エレガンス （Caenorhabdi
教育【制御工学チャンネル】：500本以上の制御動画ポータル（制御工学技術者・大学生・研究者向け）
7月23日に国立競技場で行われた東京五輪の開会式では、選手入場時のドラゴンクエストなどのゲーム音楽や、競技紹介のピクトグラムと並び、1824台のドローンによる空中パフォーマンスが人々の注目を集めた。過去の五輪や他のイベントでも使用されている技術だが、一般的な飛行台数は300台から500台とされることから、その規模の大きさが伺える。 ドローンと制御技術は米Intelのもの。開会式では、市松模様の大会公式エンブレムから地球の形に変わるという精密な制御を披露したが、これはどのような仕組みで成し遂げられているのか。インテル日本法人の担当者、松田貴成オリンピック・プログラム・オフィス テクニカル・ディレクターに話を聞いた。 秒速11mの強風にも耐える最新式を導入 仕組みの話に入る前に、開会式のパフォーマンスに使用されたドローンについて改めて触れておこう。 使用されたのは、最新式ドローン「PREMIU
アルファベット傘下の人工知能（AI）企業であるディープマインドは、深層強化学習AIで核融合炉内の磁場を制御し、超高温のプラズマを2秒間にわたって「電磁気の檻」に閉じ込めることに成功した。 by Will Douglas Heaven2022.02.18 27 12 英国に拠点を置く人工知能（AI）企業、ディープマインド（DeepMind）が、世界レベルの人工知能（AI）をハードサイエンスの課題に応用する一連の取り組みを続けている。同社は今回、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）スイス・プラズマ・センターと協力し、深層強化学習アルゴリズムを訓練して核融合炉内の過熱されたスープ状の物質を制御することを試みた。ネイチャー（Nature）誌に掲載されたこのブレークスルーによって、物理学者らの核融合への理解が深まり、無限のクリーンエネルギーの実現が早まるかもしれない。 「強化学習の現実世界への
制御工学チャンネル
モバイル端末からのアクセス改善のためリニューアルしています。以前のアドレスと競合して新しいページのコンテンツが登録されないため一時的に措置してこのページを作成しています。いつか元に戻す予定です。 移転先→新しい（制御動画ポータル）はこちら：制御工学チャンネル (ドメイン: www.portal.control-theory.com)
SpotOur agile mobile robot for dynamic sensing and industrial inspectionRead More
MKT on Twitter: "カルマンフィルタを勉強し始める前の自分に見せたい資料 https://t.co/yZgfvQsCwb"
カルマンフィルタを勉強し始める前の自分に見せたい資料 https://t.co/yZgfvQsCwb
裏口からのカルマンフィルタ入門
ユーザー視点でのざっくりしたカルマンフィルタの解説です 正確なことは各自勉強してください． この講演は日本船舶海洋工学会 関西支部KFR（関西船舶海洋流体力学研究会）開催の 第349回KFRセミナー「カルマンフィルタの基礎・応用技術講座」 で行ったものです．
MATLAB および Simulink による強化学習
台風19号への東日本のダムの操作についてのハイドログラフによる解説
星野夕陽＠防災士 @choidamnet ダム大好き防災士。普段はダムをメインに土木や防災について、大雨のときはダムの防災対応を実況・解説をしています。 日本ダムアワード実行委員会会長・ダム工学会活性化推進小委員・日本ダム協会任命ダムマイスター ※ツイートは個人の見解です。 https://t.co/OjRX2k9tqN 星野夕陽＠防災士 @choidamnet 異常洪水時防災操作（緊急放流）をした城山ダム。お手本のような操作で素晴らしい。 雨のピーク後に異常洪水時防災操作をしているので放流量を最小限に出来ている。満水位を超えて「ダム設計上貯められる水位」まで貯めている。 限界を超えて貯めて、下流の被害低減に努めてる。凄いよ城山ダム。 pic.twitter.com/Hdhz1hiUYW 2019-10-13 08:55:31
はじめに 今回はPID制御について書こうと思います。 PID制御は産業界で圧倒的なシェアを誇るコントローラーです。 制御工学を知らない人でもPIDくらいは名前を聞いたことがあるという人が多いのではないでしょうか。 PID制御はその構造の簡単さから直感的な応答性を持っているため、発電や化学プラントのプロセス制御から航空機の飛行制御、自動車の制御など分野を問わず幅広く利用されています。 PID制御を知る PIDとはP（Proportional：比例）、I（Integral：積分）、D（Differential：微分）の３要素から構成されるコントローラーです。 それぞれの働きを見てみます。 P制御 まずP制御は制御偏差$e=r-y$ ($r$：目標値、$y$：出力)に比例した入力を計算します。 制御偏差$e$に掛かるゲイン$K_p$を調整して制御の応答性を調整します。 P制御では$K_p$を大き
ビデオゲームにおけるキャラクターの動きは、アニメーションアセットという素材を組み合わせて作成されます。しかし、キャラクターモデルによって関節構造やコリジョン、環境は異なるため、同じアセットをすべてのキャラクターに適用できるわけではありません。 特に、多様な形状のパーツをカスタマイズできる3Dロボットゲームでは、必然的にアニメーションアセットの種類も増えてしまいます。このため従来のカスタマイズロボットゲームでは、アニメーションシステムとカスタマイズ機能を両立させるために、作中に登場するパーツデザインの種類を限定せざるを得ませんでした。 プロシージャルアニメーションという自動生成技術もありますが、従来の方法はアニメーションを変形させることで地形に沿った姿勢を形成するような仕組みであり、あらかじめアニメーションアセットが用意されていることが前提条件です。そのため、異なる関節構造を持つ複数のロボッ
東北大学は6月7日、人間の計測データを使わずに、深層強化学習を用いて7自由度の多関節アームの自然なリーチング運動パターンを生成する手法を提案したことを発表した。 同成果は、東北大 大学院工学研究科 ロボティクス専攻の林部充宏教授、同・Han Jihui大学院生(研究当時)らの研究チームによるもの。詳細は、IEEEが発行する「IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL ROBOTICS AND BIONIC」に掲載された。 ヒトの身体の運動制御は、実は数学的には難題だ。意識することなく身体を動かしているが、いくつもの関節があり、なおかつ動かせる方向(自由度)が複数あるものも多いためで、この自由度の多さの問題は、多数の関節の冗長性問題と多数の骨格筋の冗長性問題に起因し、「多自由度空間問題」といわれる。ヒトがどのようなメカニズムで、この多自由度空間問題を解決しているのかという議論は
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