しかしながら、ヒト型ロボットのシステム同定は未だに困難である。正確な慣性パラメータを推定するには、ロボットのダイナミクスを励起するための様々な計測データが必要である。ロボットマニピュレータでは、そのような計測データは、まず適切な参照軌道を最適化によって設計し、その参照軌道をロボットを用いて生成することで収集することができる。しかし、ヒト型ロボットでは、参照軌道を設計することは難しい。なぜならば、参照軌道の設計には、ダイナミクスの良い初期モデルが必要であるとともに、最適化がより複雑になるからである。良い初期モデルは、ヒト型ロボットが倒れることなく参照軌道を生成できるよう、バランスの制約を考慮するために必要である。バランス制約は非線形不等式制約として課せられるため、最適化問題が扱いにくいものになる。つまり、ヒト型ロボットのような複雑な動作を行う制御対象に対して、システム同定を行う場合、良い初期モデルを必要とし、かつ、非線形不等式制約として課せられるバランス制約を考慮しつつ、最適化問題を解く必要があるため、高精度なシステム同定を行うのは非常に困難である。

課題を解決するために、第１の発明は、制御対象と当該制御対象を制御するためのシステム制御装置とを含むシステム制御処理システムにおいて用いられるシステム同定処理方法であって、目標運動選択ステップと、目標運動生成ステップと、モデル学習ステップと、選択基準更新ステップと、を備える。