生き物の運動制御-バイオモーション-人の運動制御の特徴は
見込み動作と上達
先を読んだ見込み動作
積分時間を要する変位（位置）および速度のコントロールをリアルタイムで行うことは出来ない。 これをタイミング良く行うには、のろまな我々は先読みの見込み動作で対応する。 変化も含めて環境を先読みし、予め練習で獲得している動作でこれに対処する。 環境を前にして、（運動に）先立って生じる運動意志を実現する生き物の運動制御式は、環境での運動が先に決まる環境駆動の逆運動モデルに成っている必要がある。
上達
初めは幼稚極まりない動作も何度か繰り返すことによって、より良いものにプログラム修正され、まともになると身に付いたと言われる。 身に付いた技は、たゆまない努力によっては神業の域に達する。
技を磨くのは自身の感覚、感覚生理学のWeberの法則を使って、身体に秘められた運動を定式化する。
ボールを捕球したことのない幼児にゴムボールをそっと投げても全く手が出ません。 私たちの、反射以外の行動は、すべて見込みで行われる。 練習して十分な経験を積まないと、まともなことは何もできないし、経験していないことには、文字通り、手も足も出ない。
動物の子供がよく遊ぶのは、この学習のためでしょう。
この見込みで動作するところに生き物の運動制御の本質があると思います。
ドライバモデル： 生き物の巧みな運動制御式で車を運転する
ドライバモデル
カーブに進入する場合、どの位ハンドルを切ったら良いかは、経験上分かっている。 すなわち、車の逆モデルが脳内に出来上がっている。 環境に対応する運動状態が目標として先に決まり、それが運転対象も含めた運動逆モデルによって、車の運動として実現される、すなわち車の運動は、全てを事前に決めて行う見込み行動によって実現される。
見込みで滑らかに運転するドライバモデルを作れば、同じ環境を通過するなら、どんな車に対しても、同じ滑らか運動を実現する、すなわち「弘法車を選ばず」。 運転対象の逆モデルを作って、我々は、船でも飛行機でも何でも運転してしまう万能の運動制御装置。
運転の「弘法」は操縦性の良い車、悪い車、車を選ばず同じように滑らかに全く同じ運動パターンで動かすことが出来る。 その場合、車の出来不出来によってハンドル捌きが違ってくるので、「弘法」は車の操縦性能評価が可能。 テストコースでは運転者による主観評価しかできないが、「弘法」の Driver Model（ドライバモデル） を作れば客観評価が可能になる。
Professional Driver Model Simulate Driver/vehicle Interaction
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