生体の運動制御メカニズムを取り入れた人と親和性の高い介護支援ロボット

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。