脳機械インターフェイスを用いた共有自律によるロボット遠隔操作
脳機械インターフェイス（BMI）から得られる操作意図信号は本質的に低帯域・ノイズが大きく、ロボットの細密な制御には不十分です。本研究では、ユーザの 目標推定 に基づきロボット側が動作を適応的に補完する 共有自律（shared autonomy） の枠組みを構築し、BMIを用いたロボット遠隔ナビゲーションの実用性を高めることを目指しています。
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柔軟触覚センサの開発と応用
ロボットと人・環境との豊かな身体接触を実現するための 柔軟触覚センサ の研究。磁性エラストマとインダクタを組み合わせた多軸力覚センサ、液体金属を用いた流路型ソフトセンサ、表面変形を計測する光反射式センサなど、変形可能な材料と新規な変換原理を組み合わせた触覚センシング技術の開発と、ロボットへの応用を進めています。
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自律ロボットによる意思決定に関わる説明生成
自律ロボットが自らの意思決定の過程や根拠を人に分かりやすく説明できるようにする枠組みを構築する研究。世界モデルの分散表現を介して、ロボットの内部状態や他者の世界モデルの推定を可視化し、信頼可能な人とロボットの協働を支えることを目指しています。
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遠隔コミュニケーション支援ロボット
遠隔地にいる人々のコミュニケーションを、ロボットの身体性と対話デザインで支える研究。乳幼児の言語発達を支える遠隔保育ロボットや、初対面の関係構築を促す**「実況遊び」**手法など、人と人のあいだに立つロボットの役割と効果を構成論的に明らかにすることを目指します。
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ロボットとの相互作用データを利用した乳幼児の性格推定
子どもとロボットの相互作用から得られる行動データを 説明可能な機械学習（XAI） で解析し、乳幼児の気質・性格を推定する研究。ロボットがどのような関わり方や場面で個人差が顕著に現れるかを明らかにすることで、発達支援や保育現場での個別的なロボット応用に資することを目指しています。
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Active Inference Through Energy Minimization in Multimodal Affective Human-Robot Interaction
能動的推論のフレームワークに基づき、マルチモーダルな情動的ヒューマンロボットインタラクションにおけるエネルギー最小化アプローチを提案。ロボットが感情的な信号を能動的に推論・応答するメカニズムを実現した。
