ヒトなどの生体は、優れた情報処理能力を持っている。我々が日常で何気なく行っている運動も、様々な感覚器を通して得られた複雑な外界の情報の中から運動に必要な情報を抽出し、それを基に適切に手足の動かし方を選択して制御するという情報処理プロセスによって実現されている。このような感覚情報の統合による認知（対象物認知など）や運動（手や腕の運動や対象物操作など）とその学習機能に焦点を絞り、計算論的神経科学の立場から、これらの高次情報処理機構の工学的な解明を目指す。

ヒト腕の随意運動の計算論的研究

３次元位置計測装置などにより、ヒトの到達把持運動や、書字運動、スポーツなどの運動軌道やそのときの生体信号などを様々な条件で計測し、実現された運動軌道や、運動学習に伴う軌道の変化を解析する。その結果を基に、運動制御の情報処理過程を、神経回路モデルなどを使って数理モデル化し、シミュレーションなどによってヒトのそれらの運動を再現することで、運動の生成原理、制御方式、学習機能などを明らかにする。

運動制御学習モデルの実ロボットへの応用

構築された運動学習に関する情報処理プロセスのモデルを、カメラなどのセンサを持つ実ロボットを用いて実環境で検証することにより、モデルの妥当性を確認すると同時に、環境に合った適切な運動を柔軟に実現する知能ロボットの開発を目指す。