人間の神経系や筋骨格系の構造は長い進化の過程で日常生活を行うのに適した形に最適化されてきたものと考えられています。本研究では進化の過程で生物が獲得してきた運動制御メカニズムをロボットに取り入れることにより，動力を使用せずに人やモノの自重を支持できる機械式自重補償装置や，脳の運動制御メカニズムを取り入れた環境適応制御，小脳－大脳基底核をモデル化したニューラルネットワークによる予測的な環境認識・最適行動生成を実現する研究を行っています。
本車いすは座面を押し下げると，座面の下に組み込まれたゴムが引き伸ばされ，その復元力により座面を下から上に押し上げる一定の力が発生します。これにより任意の座高で搭乗者の体重を支持することが可能になり，介護者の助けを必要とせずに，車いすからの立ち上がりや移乗を行うことが可能になります。本装置は電動車いすと違い，モータやバッテリを必要としないため，軽く，感電や誤作動の危険性がなく，誰でも特別な訓練を必要とせずに使用できる，水洗いが可能という優れた特徴を有します。
本装置は，下肢の筋骨格構造を模した機構により，モータなどの動力を使用することなく，ゴムの弾性力のみを用いて体重を支持することのできるウェアラブルな歩行アシスト装置です。単純に自重補償機構を脚に装着した場合には，片脚支持期に遊脚を伸展させて転倒を引き起こしてしまう危険性がありますが，本装置では片脚支持期に腓骨をロックし，遊脚期にロックを解除する踵関節の機能を機械的に実現することで，片脚支持期には体重を支え筋力低下に伴う膝折れを防止するとともに，遊脚期には補助力を解除することでスムースな蹴り出し動作を可能にします。本装置は動力を必要としないため装置が軽く，サポーターのような感覚で使用することができます。
生物の四肢の運動は基本的には反射によって制御されています。しかし反射のみで滑らかな運動を実現することはできず，反射とその小脳による抑制の巧みなバランスによって生物らしい多様で柔軟な動作が実現されています。本研究では小脳と反射系の制御モデルを生物と同じように結合することにより，未知環境においても柔軟に環境に適応した動作を実現できる制御系を構築しました。本制御系により，蝶番の位置が未知のドアを素早く開けることや，環境との衝突があった際に柔軟に衝突を緩和することができます。このような制御系を搭載したロボットであれば，多種多様な環境に対しても柔軟に環境に適応した動作を実現でき，また人と衝突しても安全なので，人と共存する環境下で使用することが可能になると期待されます。
人と共に暮らしながら人の生活をサポートするパートナーロボットには，人からいちいち指示されなくても状況に適応した動作を自分で生成して実行することのできる高い自律性・高い環境適応能力が求められます。本システムでは畳み込みニューラルネットワークや強化学習の技術を応用することにより，部屋の片づけや，物体把持，運搬を行うことができます。また従来のロボットはサイズが大きく，混雑した環境での使用は困難でした。そこで腕付き2輪倒立振子型のパートナーロボットを開発しました。本ロボットは姿勢のフィードバック制御により転倒することなく，移動したりモノを持ち上げたりすることができます。
論文
「腱機構を用いた機械式下肢パワーアシスト装置」(2010)『バイオメカニズム』20p.111-122 .
「脳の運動制御系のモデル化とそのロボット制御への応用」(2009)『システム／制御／情報』53(12)p.518-523 .
「遅延力フィードバックを用いた腱駆動型ロボットの生体模倣型起動追従制御」(2007)『システム制御情報学会論文誌』20(10)p.387-395.
特許
特願2011-002376
特願2009-37380
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