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 近年、産業用ロボットからペットロボットまで様々なタイプのロボットが開発されており、ロボットの存在はより身近な存在になると思われます。

 そのロボットの中でも、惑星探査や海洋調査、原子炉内作業等の極限環境と呼ばれる環境動作するロボットを極限作業ロボットといい、 調査の道具として自律型移動ロボットの活躍が期待されています。

 自律型移動ロボットには、環境に応じて柔軟に行動できる適応的な運動制御システムが必要となります。そこでニューラルネットワークの学習能力に着目し、オンラインで運動の同定、制御器の生成を行うシステムについて研究を行っています。

 また、生物の運動を模倣することによって新しい機構のロボットが開発できる可能性があります。 例えば、海の中を移動するためにスクリューを使うのではなく魚のように鰭を使う方が効率がいい移動方法を実現できるかもしれません。 生体の運動制御機構を模倣したロボットの開発も目標としています。