AITL-H

🔄 FSM 理論 – 制御層の中核ロジック

FSM（有限状態機械）は、AITL-Hの第2層「制御層」における中核ロジックです。
人型ロボットにおける「行動の流れ」や「条件分岐」を構造的に記述・制御するために用いられます。

---

🧩 FSMとは

FSM（Finite State Machine）は、以下の要素から構成されます：

• 状態（State）：システムが現在どの段階にあるか（例：立ち上がり中、歩行中、待機中）
• 入力（Input）：外部または内部の条件（例：足裏センサ、時間、ユーザ命令）
• 遷移（Transition）：入力に応じて状態がどのように変化するかを定義
• 出力（Output）：現在の状態や遷移に応じた動作（例：モーター出力、音声発話）

FSMを用いることで、複雑なロジックを視覚的かつ論理的に記述・管理できます。

---

🔁 状態遷移の例

[起動待機]
   │（起動コマンド）
   ↓
[立ち上がり動作]
   │（完了信号）
   ↓
[歩行状態]
   │（障害物検知）
   ↓
[停止状態]

---

🧠 AITL-H における役割

FSMは、LLM層からの高次判断を受けて、物理層（PID制御）に対して具体的な動作指令を出す中間制御層を担います：

上位	LLM（推論層）→ FSMへ	例：会話から「座って」命令を抽出
中位	FSM（制御層）	状態遷移：歩行中 → 停止 → 座る
下位	FSM → PID制御	各関節に目標角度を伝達

---

📂 構成ファイル（予定）

ファイル名	役割
fsm_engine.py	FSMのコアエンジン（状態・遷移・入力管理）
fsm_state_def.yaml	状態定義・遷移条件を記述する設定ファイル
fsm_simulator.ipynb	FSM動作の可視化とテスト用ノートブック
docs/fsm_design_notes.md	設計方針・導入手順・使用例・LLM連携方法

---

📚 応用と拡張

• 階層FSM（HFSM）による多段階行動制御
• 状態履歴ログによる異常検知や自己改善ループ
• LLMによる状態遷移定義の動的生成（プロンプトベース）

---

🧠 FSM制御の教育的意義

FSMは、以下のような教育効果を持ちます：

• 制御構造の可視化
• LLMや物理制御との橋渡し概念の理解
• プログラムと論理設計の接続点の体得

---

✍️ 制作者より

FSMは単なる状態制御ではなく、「知能と物理の橋渡し」として重要な役割を果たします。
AITL-Hでは、FSMを構造的制御の基盤として位置づけ、教育・PoC・実装の全てで活用していきます。

---