我々はニューラルネットワークの一つであるホップフィールド型ネットワークをロボットアームの運動軌跡生成に適用することを研究した。そして、各関節座標をユニットとすることにより、軌跡が生成できる事をシミュレーションで確認した。またこの場合、各ユニットにベル型の時定数を与えると、 ロボットアーム先端の速度変化を滑らかなベル型形状に実現する事ができる。
　次に、このような随意運動制御に適するようなロボットアームを設計製作した。これは、重量部品を下部に集中し慣性モーメントを小くしてあり、滑らかな比例サーボが行いえることを検討した。
結言

　我々は、ロボットアームの運動軌跡をニューラルネットワークによって生成することを目的として、 研究を進めた。そして、ホップフィールド型ニューラルネットワークの各ユニットを関節座標 に対応させて、軌跡生成が行なえる事をコンピュータプログラムによって確認した。
　次に、このような随意運動制御に適するようなロボットアームを設計製作し、なめらかな 比例サーボが行なえる事をシミュレーションおよび実験により確認した。
　なお、このロボットアームは、２関節だが少しの改良を加える事によって第一関節は３６０度、 第二関節は約２３０度の可動範囲を持たせることができ、将来的には３関節に発展することも 可能であるので、ニューラルネットワークで生成した軌跡を追従させることを今後の課題とする。