生物知能機械学研究室では，動物が示す環境に応じた巧みな行動の背景に存在する適応メカニズムを，生物学・工学を融合した 生工融合研究 と，生体システムをロボットやシミュレータの上にモデル化して動かすことで理解しようとする 構成論的アプローチ を通じて解明し，これを人工物の設計原理につなげるために研究を行っています．以下では，研究室の全体的な概要について，主に研究室選びを考えている学生向けに説明しています．(具体的な研究内容については，こちらをご覧下さい．)
この実世界において知的に振る舞う人工物，すなわちロボットを創造する上で目指すこととは「あらゆる状況においてあらゆるタスクをこなすことができる能力」です．例えば，現状で存在する最も知的と言われているロボットをあなたの実家に連れて行って「ちょっと洗濯機の中の洗濯物を干しといて」と頼んだとしましょう．要求される仕事は「家の空間構造を把握して洗濯機へ向かい，洗濯機の中のクシャクシャになったズボンやシャツを取り出してカゴに入れ，カゴを抱えて階段に向かい，ちょうど降りてきたおばあちゃんをうまく交わし，ベランダへのアルミサッシを開けて，洗濯物一枚一枚のシワを伸ばし，風に揺れる洗濯ハンガーの洗濯バサミにとめていく」といった感じでしょうか．お母さんたちがみんなやっているこの作業は，ロボットにとっては極めてハードルの高い知能をいくつも要求するものであり，現状のロボットでは残念ながら手も足も出ません．そもそも洗濯機の中を覗いてそこに何がどのように存在するかを認識することや，しわくちゃになった洗濯物を一枚一枚正しく取り出す，ということがすでに極めて困難なのです．テレビなどで，写真のような人間型のロボットがお盆にお茶をのせて歩いてきて「お茶をどうぞ」としゃべったりする姿を見ると，もう人間らしい知性がそこにあるように感じてしまいます．しかしそのようなデモの背景には，部屋の寸法をしっかり計測してロボットの内部モデルを整備し，床や壁の上の正確な位置にに予め定めておいた形状のマークを貼るなどの努力があるわけです．そして当然，あらゆる場所・状況・タスクに対してそのような準備をすることはできません．
ASIMO (HONDA) HRP-2 (HRPプロジェクト) 一方で世界を見回せば，複雑に入り組んで動的に移り変わる外部世界にいともたやすく適応し，その世界をしたたかに生き抜いている連中がいますね．動物たちは，それぞれが生きる実環境において即座に周囲の状況を把握し，餌を取るとか捕食者から逃げるといった生存に必要な行動を迅速かつ柔軟に行うことができます．これはいったいどういうことなんでしょう？
多様な環境に適応する生物たち 必死の努力で実験室にマークを貼りまくらないといけないという事実に悔しさを感じているロボット研究者としては，この状況を打開するためのアプローチ方法の一つは，動物たちがなぜ適応能力を発揮できるのか，その メカニズム を解明し，これを人工物の設計に役立てるという方向性です．いわば「神様がおやりになった設計の原理を盗む」というやり口ですね．さて，そうだとしたとき，やるべきことは「動物における適応的行動のメカニズムを専門家である生物学者さんたちに調べてもらい，彼らが得た知見をロボットに投入する」でよいでしょうか？ …残念ながら，これもまたうまくいかないのです．
生物学者さんたちは，計測しやすいように動物を固定し，自分の興味の対象である特定の神経細胞に電極を刺して活動電位を測るなどの方法により，特定部位について詳細に調査するという方法を取ります．その仕事は徹底的で，個別部位ごとについて得られた知見は膨大なものであり，これが生物学の進展をもたらしてきたわけです．しかしながら，例えば「固定された動物の特定の神経細胞の活動が詳細に分かった」ことが，直ちに動物の適応メカニズムの理解につながるでしょうか？ そうはいかないのです．ここでは，動物の適応的な振る舞いがどのようにして発現するかを考えなくてはいけません．下図に示すように，動物が行動を始めると，その途端に脳神経系・筋骨格系・外部環境の三者間に活発な動的相互作用が起こります (さらに脳神経系や筋骨格系を構成する各要素間にもまた相互作用が生じます)．そして，動物が示す適応機能はこの動的相互作用を通じてこそ発現するものだということが明らかになってきました．…ということは，この複雑な系の中の特定の一要素だけを取り出してそれをどれだけ詳しく調べてみても，適応的行動のメカニズムは見えてこないということになります．実際，身体のあり方 (身体性) と知性とは相互依存的で不可分であり，脳だけを単体で取り出して調べてみても知性は議論できない，というような話をみなさんも目にしたことがあるもしれません．
脳神経系・筋骨格系・外部環境間の動的相互作用
さて，問題の本質はなんでしょうか？ 生物学を含めた近代科学では伝統的に 要素還元主義 (Reductionism) と呼ばれる考え方がとられてきました．すなわちそれは「いかに複雑な対象に対しても，それはつまるところ要素の集合体なのだから，それを要素に分解 (還元) して個々の要素を詳細に調べて理解し，その知見を再び組み合わせれば，全体のことが理解できるはずだ」という信念です．この「分解する」というプロセスがまずいのです．先ほど示したとおり，動物の適応行動を含めて，複雑な系ではその構成要素の間の相互作用こそが全体の機能や秩序を形成する基盤となっているため，ひとたび「分解」してその相互関係を切り離してしまうと，もはや「全体」は再現できないことになります．
では，このような対象を扱うスペシャリストとは誰でしょうか？ まさにそれは我々システム工学者です．多数の要素が相互作用しながら全体として特定の機能や秩序を作り出すものとはまさに「システム」であり，それを取り扱う理論や技術をもっているのがまさに我々なのです．つまり「対象は生物だが方法論は工学」という事態が生じているわけです．そうである以上，この現象を理解するためには，生物学者が工学的方法論を取り入れるか，もしくはシステム工学者が生物学的方法論を取り入れる，すなわち生物学と工学が融合した 生工融合研究 が必要となります．生物学者と工学者が協力して事にあたろうとする「生工連携研究」とは違い，生物学者が工学の世界に，工学者が生物学の世界に足を踏み込まなくてはならないのです．
そういうわけで，本研究室では学生のみなさんに「システム工学者 兼 バイオロジスト」となってもらい，生物学に片足を突っ込んだ研究を実施してもらうことになります．その基本的なアプローチ方法は 構成論的アプローチ (Constructive approach) です．すなわち，生物学的な手法により得られた個別的・要素的な知見をシミュレーションモデルやロボットの上に統合することで動物の一個体をまるごと「構成」し，これを動かしてみることによって構成要素間の相互作用を含めた適応行動の全体を再現するのです．そして再現された振る舞いを解析することによって，適応的な振る舞いの背後にあるメカニズムを見出そうとするわけです．
構成論的アプローチ
こうして作られる動物のモデルを「生体システムモデル」と呼びます．このモデルを構成する上で必要な情報がすでに生物学の論文に載っていれば都合が良いのですが，必ずしもそうではなく，具体的な生のデータが必要となります．したがって我々としては，解剖や筋電位計測といった生物学者のやる仕事を (おぼつかない手つきで) 自分でやるしかない，ということになります．
近年ではこの構成論的アプローチは徐々に普及してきており，様々な対象に対して構成論研究が行われています．その中で本研究室で現在対象としているのは「長い動物のロコモーション (移動運動) における下位レベルでの運動制御メカニズム」です.「長い動物」というのは，具体的にはヘビやヤスデのようにほぼ均一な構造が直列に結合されているとみなせる動物群のことであり,「下位レベル」とは哺乳類の神経系で言えば「脳幹・脊髄・末梢の神経系と筋骨格系」あたり，つまり筋骨格系の運動を直接制御している部位ということになります．このような長い動物の身体運動の制御では，身体部位ごとに局所的な神経中枢 (脊椎動物での脊髄，無脊椎動物での神経節) が周辺部位の制御を担当し，これがその前後の近傍の神経中枢との相互作用や運動器・感覚器を通じた環境との相互作用に基いて運動を自律分散的に生成・制御していると考えられます．その 自律分散制御メカニズム が現在の対象です．
このような研究を通じて，直列結合された身体構造を有する動物の適応行動 (例えばヘビは写真に示すようにあらゆる環境にたやすく適応しています) がどのようなメカニズムで生み出されるかを明らかにし，これを人工物 (ロボット) の設計原理へ落としこんでいく，というのが我々が現在目指している目標です．
自然界におけるヘビの適応能力
ここでは研究の基本的な考え方について説明しましたが，具体的な研究内容については こちら を参照して下さい．
上に示したように本研究室では「生工融合による構成論研究」を実施します．つまり，動物実験による知見の獲得からロボット・シミュレータの構築に至る全てを取り扱わなければなりません．これが意味しているのは，扱う分野が極めて広範に及ぶということです．ざっと列挙すると以下のようなものが含まれます．
- ロボットの運動を扱うための，ベクトル解析，剛体系の力学
- ロボットの身体系と制御系のダイナミクスを解析するための，制御理論，非線形の数理理論
- 生物の運動知能をモデル化するための，解剖学，バイオメカニクス，神経生理学
- 生体計測のための，画像処理，信号処理
- ロボットのメカを設計するための，機械設計，材料力学，CAD技術，加工・組立て技術
- ロボットの電装系を設計するための，電気・電子工学，マイコン利用 (組込み技術)，アクチュエータ工学
- ロボットの運動シミュレーションや実機の制御のための，プログラミング技術，物理シミュレーション技術，3Dグラフィックス技術
- 世界の研究状況を把握するための，英語読解技術，論文検索技術
- 自分の研究内容・関連事項を発表するための，論文・報告書作成技術，プレゼンテーション技術，英語発表技術
- これらの活動の前提としての研究室運営のための，ネットワーク技術，システム管理技術
これらの技術を卒業研究・修論研究を本研究室で行う学生のみなさんに習得してもらいます．
赤字 で書いた部分は，配属学生全員に要求する必須技術です，卒業論文・修士論文を最終的に執筆する段階においては，エンジニアとして必要となるこれらの技術を習得できているように教育を行います．このことは，就職活動におけるアピールにもつながり，また，就職後のパフォーマンスも異なってくるでしょう．
青字 で書いた部分は，扱う研究対象に応じて身につける技術です．上記の通り，当研究室では広範な分野の技術を総動員して，動物の適応行動メカニズムの解明を目指して研究を実施します．この中には，画像処理や信号処理により生体の運動解析を行う研究，コンピュータシミュレーションに基づいて身体・知能と運動との関係を分析する研究，ロボットを構築して実験することにより実世界における運動知能発現を物理的側面を含めて調査する研究など，様々な専門的研究が含まれます．必要となるそれぞれの技術を指導教員が手取り足取り教えるということはしませんので，各自が自分の専門分野に対応する知識や技術を 主体的に 獲得していく努力が必要とされることになります．
更に本研究室では，これらの要素技術に加えて，より上位に位置する能力 の育成にも着目します．即ち，「そもそもなぜこれを研究する意味があるのか」「なぜこの方法論（部品，物理法則，アルゴリズム，…）を採用するのか」「この実験結果は研究目的にどのように対応するのか」といった，より上位の思考のできるエンジニアを育成したいと考えています．この階層の思考を行わず，具体的に与えられた仕事だけにしか対応できない「下っ端エンジニア」ではなく，企業なり研究機関における上位の意志決定に参画できる能力を有するエンジニアは，それぞれの組織・コミュニティにおいて高い存在意義を持ちます．このような上位階層の論理に関してディスカッションを積極的に行い，必要に応じて教員や先輩から叩かれまくることを通じて論理操作能力や工学的センスを高め，「なぜ」を語れるエンジニア を輩出したいと考えています．
もちろん，ただ漫然と研究室で座って時間を過ごすだけでは上に示したような技術を習得することは全く不可能です (研究室にほとんど来ないなどというのは論外です)．本研究室では配属学生に多くのものを求めます．
研究室に配属された学生のみなさんに課せられるものは主に以下の2つです．
- 数多くのゼミ に参加し，発表・ディスカッションを頻繁に行う．
- 学会や研究会 に参加し，発表・ディスカッションを行う．
ゼミには以下のようなものがあり，内容に応じて学科の他研究室と合同で実施します．
- 合同ゼミ：スライドを使って他研究室の先生方・学生を相手に研究の概要・進捗を発表する．
- 小ゼミ：レジュメを使って研究室メンバーを相手に研究の進捗状況などについて詳細に発表する．
- 教科書ゼミ：レジュメ・スライドを使って研究室メンバーを相手に指定された教科書の指定部分を説明する (新メンバーが対象，年度ごとに実施の有無を検討)．
- 論文ゼミ：スライドを使って研究室メンバーを相手に各自が調べた関連研究論文について発表する．
これらのゼミのいずれにおいても，発表者は教員・学生からの質問に適切に返答し，有意義なディスカッションができるようにしなくてはなりません．
※ このほかに，素晴らしい研究成果を出すために必要となる強靱な肉体と精神を養うスポーツゼミなどがあります．
更に，卒業までの間にできるだけ学会発表を行うことを要求します．発表の場は主に，
などになります．また，修士課程の学生については，できれば国際会議
- IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
- IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robotic Systems (IROS)
- IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)
などでの英語発表をしてもらいたいと考えています．
当然，これらのゼミ・学会で発表を行うためには，そこで発表する内容としての研究成果が出ていることが要求されます．そのためには，常日頃から着実に研究を進めていること が必要です．
これだけのことをこなしていくことで，「本研究室で得られるもの」の項目で示したようなエンジニアとしての知識・技術やセンスをしっかりと身につけることができるはずです．そしてそれだけではなく，興味と向上心を持って意欲的に取り組んだとき，これらのゼミや学会発表は「楽しい」ものと感じられるに違いありません．
本研究室から学生のみなさんに期待したいものの第一は，旺盛な知的好奇心 です．「こういう能力を持った人工物を実現するにはどうすればよいのだろうか？」，「動物がこういうふるまいをするとき，どういう仕組みが働いているのか？」，「このような物理現象の背景には，本質的にどのような数理的原理が存在するのか？」などの強い興味をもって研究を行うことは，良い研究成果につながるのと同時に，能力をよく身につけることにもつながります．「しんどい，けど楽しい」というのがあるべき姿だと思います．
本研究室で扱う研究テーマに関心を持ち，同時に 自分を鍛え上げようという意志 を持った学生にとって，世界でまだ誰も解明していない謎をひたすらに追求する日々は，楽しく，そして有意義なものとなるに違いないと思っています．その一方で，「とりあえず楽に大学の卒業証書を手に入れたい」などのポリシーを持った学生にとって，本研究室は決して楽しいところにはならないでしょう．我々は，知的好奇心とがんばる意志を持った学生を歓迎します．
(なお，卒業研究で配属される学生諸君には，是非とも大学院への進学も考えてほしいと思います．なにがしかのまとまった研究テーマにしっかり取り組み，そこから十分な知識や技術を習得するには，1年では足りないのではないかと考えるからです．)
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