:本研究によって得られた知見および成果は以下のとおりである。1.非線形フィードバックシステムの非線形要素を摂動とみなし、2次形式およびルーリエ形リアプノフ関数を基盤としたロバスト摂動法によって安定パターンの類別を行った。その結果、非線形性にはシステムが安定になるためのある種のパターンが存在することがわかった。ロボットシステムが安定性を維持するには、入出力制御特性がロバスト安定パターン内にあればよいという知見を得た。2.ファジィ推論機構を構築する手法に、ファジィ関係式を解き、入出力関係を定式化する方法がある。本研究では、このファジィ関係を知能ロボット制御に役立てるという観点から、Sup・min合成、Inf・max合成関係式の効率的な解法アルゴリズムを提案した。3.自律ロボットを環境に即して進化させ、効率よく適切に行動させる枠組みを構築することは極めて重要である。本研究では、GA(遺伝的アルゴリズム)による学習に加え、競合共進化モデルによる学習について検討した。その結果、互いに競争するような状況においては、共進化モデルが最適解を得やすいことがわかった。4.自律ロボットをファジィ制御する際、推論機構を含むシステムの安定性について検討する必要がある。ファジィ入出力系から構成される非線形性を含むシステムの安定性を解析しなければならない。本研究では、これをルーリエ形リアプノフ関数を用いて行った。その結果、これまで提案されてきたファジィ推論機構の安定判別を行うことができた。