この発想は、柔軟でロバスト(頑健)な直立二足歩行ロボットの自在の動きに展開することができます。図4は、垂直への目標値追従型の(常に垂直状態に近づけようと制御する)オペレータは習熟しにくく、初期の段階において大きく傾かせて大胆な切り替え操作をするオペレータの方が習熟しやすいことを示しています。大きく傾かせながら大胆に操作するほうが、身体が棒の性質を同定しやすいのだと考えられます。二足歩行ロボットで一般的に用いられるZMP(ゼロ・モーメント・ポイント)制御(転倒モーメントをゼロにする)が俊敏自在の大胆な動きができないのは、目標値追従型だからです。持論は、ロボットの世界でも同じです。試行開始からほぼ垂直に近く制御されているが、10秒後に転倒している(ストッパに衝突)。ファジィ制御器は習熟の初期段階の同定に適しており、ニューロ制御器は習熟のレベルが高い段階の同定に適していること、などが明らかになりました。将来、ファジィ制御、ニューラル制御、それらのハイブリッド制御への展開などにより、生体系の運動の同定や生き物のような運動の生成が可能になれば、多量のエネルギーや複雑なプロセスを使うことなく、少ない手間で自発的にユニークな制御をするシステムの可能性が期待できます。腕の動きが目立つ自由度の低い動き(疲れやすい)を示します。模型の鉄棒人形が、電磁石と永久磁石による土台と足裏の間の反発により、大きい初期角度と初期角速度を与えられて大車輪を行うときのほぼ1回転のコマ写真です。(2自由度・二重振子の強制振動の実測例)強制力(磁石の反発力)が一定であるのに、周期は(a)では0。51秒、(b)では0。繰り返しても、去年の夏と今年の夏は同じではなく、我々の住む世界も、半ば規則的、半ば不規則な複雑系の世界だから、何が起こるかわからないということになります。振子の周期も、振子の長さだけで決まると高校物理では教えられますが、振れる角度(振幅)が小さい場合に限って周期はほぼ一定ということであって、実際は、周期は振幅によっても変わるので、大振幅になると解析できなくなります(非線形の世界)。鉄棒の大車輪運動の難しさが想像できます。