Toshiaki Tsuji 研究室
主宰者：Toshiaki Tsuji
埼玉大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ロボットが人間のような器用さと適応性を持つことを目指し、複数の観点からアプローチしている。主な研究の柱として、人間の動作を学習して実行する「模倣学習」がある。人間がロボットを操作する際の力や速度などの情報を記録し、それをもとにロボットに作業を学ばせる手法を開発している。この技術により、清掃、研磨、物体把持、組立など多様な接触が必要な作業をロボットが柔軟に対応できるようになる。
次に、ロボットの力制御に関する基礎研究も進めている。非対称な硬さ（スティフネス）を持つ制御系設計、センサレス遠隔操作の実現、低コストなロボットの扱いやすさの向上など、ロボットが環境と安全かつ効率的に相互作用できる仕組みづくりに取り組んでいる。
さらに、人間の身体機能の理解と評価も重要なテーマである。筋電図を用いた神経筋協調性の測定、脳卒中患者の上肢機能回復を支援するロボットの開発、高齢者の歩行能力と筋機能の関係解析など、リハビリテーションや運動学習を支援する技術開発を行っている。これらの研究を通じて、人間中心のロボット技術の実現を目指している。
※ 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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研究成果（51 件）
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.20250390
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2026.3707353
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-38064-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3713604
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.20250030
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.24011437
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2025.2506513
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2025.2497423
- [2025] Axial torque estimation based on backlash detection for reduction gear using encoder informationDOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2025.2496677
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.24008511
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s40520-025-03188-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.11.634
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.43.603
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojies.2025.3570789
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3561283
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.42.1027
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojemb.2024.3363137
- [2024] Knee Joint Torque Estimation in Femoral Prosthesis Users Using MMG and Low-Frequency AccelerationDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3502820
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.42.394
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.42.489
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2023.p0771
- DOI: https://doi.org/10.3919/jjsa.84.1934
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.557
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.22004392
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.22012635
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.395
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.23007663
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2023.3335768
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tmech.2022.3224907
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3190806
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3146578
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3146512
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3185651
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3155255
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojies.2022.3149333
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2022.3169225
- [2022] Selective Drive and Control of Index Finger Joint Using Multipoint Functional Electrical StimulationDOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3215515
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3218012
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3226260
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.39.677
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.39.173
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3072035
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- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.20009551
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3060389
- [2021] Motion Generation Using Bilateral Control-Based Imitation Learning With Autoregressive LearningDOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3054960
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