Shun Hasegawa 研究室
主宰者:Shun Hasegawa
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、人間の身体の仕組みを模倣したロボット技術を開発しています。特に、ロボットハンドの設計に注力しており、人間の皮膚や指の構造を再現することで、より自然で繊細な動作を実現しています。柔軟な素材にセンサーを組み込み、接触位置や力加減を検出できる触覚機能を備えることで、人間との握手やものの把持、工具操作などの複雑な作業に対応するロボットハンドを実現しています。
また、人間の関節構造を生物学的に分析し、その機能をロボットに応用する研究も進めています。関節を構成する軟骨、靭帯、滑液などの各要素を人工材料で再現することで、低摩擦で耐衝撃性に優れた関節を開発しています。さらに、関節に埋め込まれたセンサーにより、ロボットが関節の角度や動きを感知できるようにしており、より人間に近い身体制御を目指しています。
これらの基礎研究の成果を活用して、ロボットによる紙折りや包装、髪形スタイリングなどの日常的な作業の自動化に取り組んでいます。遠隔操縦から学習する仕組みや、対象物の状態に応じた動作計画など、実際の応用に向けた技術開発も並行して進めています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(29 件)
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2026.p0729
- DOI: https://doi.org/10.1088/1748-3190/ae7786
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-27311-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jjcc.2025.11.005
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2025.11.020
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2025.03.504
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2025.03.503
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10871088
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2025.1p1-t10
- DOI: https://doi.org/10.1109/humanoids58906.2024.10769922
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10384-024-01105-y
- [2024] WARABI Hand: Five-fingered Robotic Hand with Flexible Skin and Force Sensors for Social InteractionDOI: https://doi.org/10.1109/icra57147.2024.10610697
- [2024] Designing Fluid-Exuding Cartilage for Biomimetic Robots Mimicking Human Joint Lubrication FunctionDOI: https://doi.org/10.1109/robosoft60065.2024.10521920
- DOI: https://doi.org/10.1002/joa3.13027
- DOI: https://doi.org/10.3919/jjsa.85.100
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.2p1-i03
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-q02
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2023.2239316
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2a1-b18
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p1-d26
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1a1-c16
- DOI: https://doi.org/10.1109/humanoids53995.2022.10000181
- DOI: https://doi.org/10.5511/plantbiotechnology.21.1222a
- DOI: https://doi.org/10.1109/robosoft54090.2022.9762208
- DOI: https://doi.org/10.9746/sicetr.58.290
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a1-k02
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3096475
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