制御対象ダイナミクスを無視しているため、滑らかな運動にならず、制御対象に無理な負担をかけてしまう。ダイナミクスを考慮に入れて、ある評価関数を決定し、最適軌道を求めるための従来の最適制御の方法では、数値計算のために、制御対象の厳密なモデリングが不可欠である。的な方法は従来なかった。軌道生成方法を提供することである。標点,経由点および障害物のような軌道に対する条件を教師信号として複数の内部モデルに与え、内部モデルへ入力される制御指令に対する誤差信号を、制御対象への制御指令とする。請求項2に係る発明では、請求項1の複数の内部モデルのそれぞれは、多層神経回路を含み、結合は電気シナプスを含む。令を同時に求めることによって軌道生成を行なう。第1図および第2図はこの発明の一実施例を示すブロック図であり、特に、第1図は学習中のブロック図を示し、第2図は軌道生成中のブロック図を示す。最小モデル,トルク変化最小モデルまたは力変化最小モデルに基づく軌道生成を行なう。電気シナプスの導入を神経回路の第3層に行なえば、躍度最小,第1層に行なえばトルク変化最小の評価基準が満たされる。第1層で力を表現し、電気シナプスを第1層に導入すれば、力変化最小の評価基準が満たされる。ここで、躍度最小は第(1)式、トルク変化最小は第(2)式および力変化最小は第(3)式で表わされる。道生成について実施例を説明する。各3層回路1,2...3がそれぞれ入力層11,21...31,中間層12,22...32,出力層13,23...33を有している。層状回路1,2...3は、運動時間の各時点に対応しており、入力はその時点の位置,速度,トルクであり、出力は1単位時間後の位置と速度の変化分になっている。ベクトル場に1単位時間を掛けた量を計算できるように学習をする。上述の式の右辺がベクトル場を示している。計算するように学習する。力学系の流れが持つべきいくつかの性質が構造として組み込まれている。続性,(2)流れの半群の性質、つまりΨ(t+s;x)=Ψ(t;Ψ(s,x))、(3)因果律:ある時刻の位置と速度は、それ以降の時点の入力トルクに依存しない。力を決定し、次の層すべての神経細胞に出力を送る。それぞれの神経細胞にはしきい値があり、それは常に1の出力をする神経細胞からの重み付けられた入力によって表わされる。j,mで表わすと、神経回路は次式に従って動作する。第1層の細胞の入出力関数だけは、特にf(x)=xとしてあり線形である。第(i−1)層にはMi-1個の細胞があるものとする。路1,2...3はN個設けられており、各単位層状回路1,2...3の第1層11,21...31には手先位置(x,y)と、手先速度(,)と、トルク(τ1,τ2)のそれぞれを表わす6個の神経細胞が設けられている。軌道は軌跡と速度で決定されることから、第3層13,23...33にはそれぞれ軌跡と速度の単位時間内の変化分を表わす4個の神経細胞が設けられている。第2層12,22...32は隠れ層であり、M個の神経細胞があるとする。接する層の出力間がバイパス経路によってバイパスできるようにされている。力側で運動の滑らかさの評価基準を満足するためにギャップ接合101,102,103で電気的に結合される。制御対象に所要時間tfの運動をさせることについて考える。出力するものとし、N個の単位層状回路1,2...3の第3層13,23...33のたとえば1番目の神経細胞が実現された軌道x(Δt),...,x(NΔt)の単位時間内の変化の推定値を出力するように学習する。軌道は、単位層状回路1,2...3の出力を用いて次式のように決めることができる。層状回路を示すことにする。神経回路は第1図に示した学習モードと第2図に示した軌道生成モードの2つのモードで動作する。学習モードでは第1層11,21...31と第2層12,22...32の間、および第2層12,22...32と第3層13,23...33間のシナプス荷重に制御対象の順システムのベクトル場内部モデルを形成し、軌道生成モードでは、学習後の神経回路を用いてトルク変化最小軌道を腕に実現させるトルクを第1層11,21...31の神経細胞に生成する。ここで、神経回路内の制御対象の順システムのベクトル場を構成するための学習について説明する。式のように出力誤差の二乗和として定義する。実際の軌道((Δt),...,(NΔt))などの組を表わす。学習はシナプス荷重Wを次式に従ってEの最急降下方向に変化させて行なう。ik+1の和として次のようにして求める。第1項は簡単のためにi=1の場合のみを示している。単位層状回路1,2...3内の各層間のシナプス荷重の変化分は次式に従って計算される。層状回路かを示す添字kは省略してある。単位層状回路のシナプス荷重はkによらず一定とならねばならないから上述の式で計算して変化分をkについて、たし合せてシナプス荷重の実際の変化分とする。関する教師信号が与えられる。経由点や障害物に関する信号も同様にして、指令部10から推定軌道出力線7,8,9などに与えられる。mkが計算されるが、シナプス荷重の変更は行なわれず、次に説明するように誤差信号は第1層のトルクを表わす神経細胞の状態に使われる。点のこれらの神経細胞同士は、コンダクタンスgのギャップ接合101,102,103で電気的に結合される。これらの神経細胞は、両隣の神経細胞の膜電位への影響をコンダクタンスgを介して受ける。mk(トルク)の変化は次の微分方程式で記述することができる。ここで、sは神経細胞の状態変化の時間を表わしている。mN/ds=0としている。これは、始点と終点でトルクが0となることを要求している。上述の右辺は電流に対応している。関数Lを次式のように定義する。この関数の第1項は手先が目標位置に到達することを要求し、第2項はトルク変化を最小にすることを要求し、トルク変化最小モデルの評価関数CTの離散表現になっている。したがって、Lが最小になるとき、神経回路は手先が目標位置に到達する軌道のうちで、前述の第(2)に示した解が最小となる軌道を実現するトルクを第1層の神経細胞に生成する。これをマニピュレータ4に与えれば、障害物を避け、経由点を通って目標位置に到達し、かつ滑らかな軌道が自動的に生成できる。少すること(dL/ds≦0)が示される。関数Lは明らかに0または正であるため、神経回路ダイナミクスのリヤプノフ関数になっていて、安定平衡点へ収集し、そこで関数Lは極小になるまで減少する。mkにより、第2項の減少は微分方程式第2項、すなわち電気シナプスの相互作用によっている。成システム一般にもたらすことが期待できる。第1図はこの発明の一実施例の学習中のブロック図である。第2図はこの発明の一実施例の軌道生成中のブロック図である。軌道出力線、10は指令部、101,102,103は電気シナプス結合を示す。