Dai Owaki 研究室
主宰者:Dai Owaki
東北大学・Tohoku University Hospital
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
この研究室は、動物の運動制御の仕組みをコンピュータやロボットで再現する「生物にインスパイアされた工学」を中心に研究しています。具体的には、昆虫やヒトの歩行、ロボットの脚による移動など、複雑な運動がどのような神経・筋肉・骨格のメカニズムで実現されているかを解き明かし、その原理をロボット制御に応用することを目指しています。例えば、コオロギが脚を失った後も歩行機能を回復する仕組みや、トンボが異なる速度で羽ばたきを制御する方法を調べることで、適応的で堅牢な運動制御の本質を明らかにしようとしています。
研究手法としては、生物の行動観察、運動学的・動力学的解析、機械学習、計算モデリングを組み合わせています。昆虫からロボットまで異なるスケールの対象を扱い、リハビリテーション支援や脳機能評価といった医療応用にも取り組んでいます。また、筋肉の協調パターン(筋シナジー)や関節間の協調メカニズムなど、複雑な運動を支配する統一原理の抽出に力を入れており、その発見はエネルギー効率的なロボット設計や脳損傷患者の機能回復支援に貢献しています。
※ 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(76 件)
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-34046-8
- DOI: https://doi.org/10.1098/rsif.2025.0662
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.01.15.699627
- DOI: https://doi.org/10.1038/s44182-026-00080-5
- [2025] Versatile graceful degradation framework for bio-inspired proprioception with redundant soft sensorsDOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2024.1504651
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-84060-5
- [2025] Concerted Control: Modulating Joint Stiffness Using GRF for Gait Generation At Different SpeedsDOI: https://doi.org/10.1109/lra.2025.3542703
- [2025] Synergy-Based Evaluation of Hand Motor Function in Object Handling Using Virtual and Mixed RealitiesDOI: https://doi.org/10.3390/s25072080
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-59889-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/mra.2025.3639794
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- DOI: https://doi.org/10.3390/s25237309
- DOI: https://doi.org/10.1088/1748-3190/addc26
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros60139.2025.11246973
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2025.3581352
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3579786
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2024.2448348
- DOI: https://doi.org/10.3390/app14198795
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnbot.2024.1466630
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2024.2442718
- DOI: https://doi.org/10.1109/mhs63891.2024.10856296
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2024.3486294
- DOI: https://doi.org/10.3389/fncom.2024.1355855
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinbiomech.2024.106263
- [2024] Differences in kinetic factors affecting gait speed between lesion sides in patients with strokeDOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2024.1240339
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011771
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24020528
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.42.725
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1a1-f09
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1a1-q07
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-i08
- [2024] Acceleration of Motor Learning on Steering Operation through Tactile-based Physical InteractionDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p1-g02
- DOI: https://doi.org/10.1109/robosoft55895.2023.10121937
- [2023] Gait Generation for Quadruped Robots Using Deep Reinforcement Learning with Spike RepresentationDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p1-g09
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1p1-g10
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1a2-f27
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1a1-d24
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.241
- DOI: https://doi.org/10.34133/cbsystems.0016
- [2023] Multimodal bipedal locomotion generation with passive dynamics via deep reinforcement learningDOI: https://doi.org/10.3389/fnbot.2022.1054239
- [2023] EMG-Based Estimation of Lower Limb Joint Angles and Moments Using Long Short-Term Memory NetworkDOI: https://doi.org/10.3390/s23063331
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2023.3343721
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmrb.2023.3310196
- DOI: https://doi.org/10.7554/elife.85275
- DOI: https://doi.org/10.1089/soro.2022.0224
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra48891.2023.10160571
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra48891.2023.10161107
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2p1-k05
- DOI: https://doi.org/10.3390/biomechanics2030036
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3191850
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9871648
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9871785
- [2022] Game-based Evaluation of Whole-body Movement Functions with CoM Stability and Motion SmoothnessDOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9870892
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9870876
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a1-i09
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a1-a10
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a2-p04
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a2-d02
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2022.p0301
- DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci11111512
- DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci11111461
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc46164.2021.9629492
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc46164.2021.9630547
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeth.2021.56.115_paper
- DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2021.632804
- [2021] Tegotae-Based Control Produces Adaptive Inter- and Intra-limb Coordination in Bipedal WalkingDOI: https://doi.org/10.3389/fnbot.2021.629595
- [2021] Spatiotemporal Synergy Analysis underlying Gait Generated by Model-Based Reinforcement LearningDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p3-e04
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p1-i10
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.2p2-d06
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p1-i07
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.2p3-e06
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21020593
- DOI: https://doi.org/10.1088/1748-3190/ac1b6f
- DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2021.638684
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-79319-6
- [2021] Spiking Neural Network Discovers Energy-Efficient Hexapod Motion in Deep Reinforcement LearningDOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3126311
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