ロボットやコンピュータを人間に近づけるためには，周囲の状況を理解する能力，知識を発見する能力，論理的な思考能力，足りない情報を補ってイメージする能力など，人間が持つ様々な能力を実現しなければなりません．私たちの研究室では，これらの能力の実現を目指すとともに，それをCG作成ソフトや３Dゲームに役立てたり，ロボットの制御に応用したり，医師を始め高度な訓練を受け専門的な知識やスキルを持つ技術者に準じた判断能力を実現することにより，社会で役立つロボットやコンピュータソフトウエアを開発しています．

・バーチャル空間内でのパターンの再構成・理解・知識の発見に関する研究，および3DゲームやCGへの応用
・X線画像からの病変認識に関する研究,パターン認識ベースの医療ロボットに関する研究
・複合型触覚センサとアクチュエータに関する研究
・多足ロボットによる難路走行に関する研究
・教育用ロボットに関する研究

コンピュータ上で物体の自然な「変形（モーフィングなど）」を実現する手法を研究しています．たとえば画像処理分野でフィルタリングに用いられてきたマセマティカルモルフォロジによって作られたスケルトン（骨格）に対してシュリンクラップと呼ばれる処理を行うことにより，従来手法では困難であった，雑音や欠陥がある人物モデルに対しても適切な縮小を実現できる手法を開発しています．これらの技術は，３次元ゲームやコンピュータグラフィックスで自然な人体や衣類を表現するのに役立つのに加え，衣類の自動設計や，体型に応じてカスタマイズする必要があるパワーアシスト機器の自動設計などの現実的なニーズに対応するものであり，今後の発展が期待できる分野です．

 乳がんの診断では，触診と比べ，X線画像を用いた診断の有効性は格段に高いことが知られているが，高い技能を持つ診断医の不足は深刻です．そこで，様々な画像フィルタから得られる多様な特徴量と高性能化されたニューラルネット分類器や高精度なパターンマッチング方法などを考案して従来の情報処理システムの改善に取り組み，高精度なパターン情報処理システムを開発しました．その研究成果の一部は自動診断システムに採用されました．

また，画像処理をロボットを組み合わせた医療ロボットの開発にも取り組んでいます．

多足ロボットによる難路走行において，生物の歩行に関する知見を取り入れエネルギー効率の高い多足ロボットの研究を行っています．エネルギー効率の高さは省エネルギーという観点以外に，走る・飛ぶなど生物の基本的な動作を実現するために必須の技術であり，防犯パトロールロボットなど長期自動運用が求められる分野などへの応用が期待できます．