実験動画: 代表的な実験動画（2007年以降）を紹介します
走行ハンドによる自動把持(Pen)(2023年～現在)
本システムが目指すのは「それとって」というシステムです。実験では，ラフな指示で細いペンに対し物体を検出するときに使用される代表的なアルゴリズムを使います。ここでは対象物に対してbounding boxを効率よく生成できるYOLO bounding boxを作成し，マルチハンドで巧みむことができる。4年生の作品です。走行ハンドによる自動把持(ダンボール)(2023年～現在)
本システムが目指すのは「それとって」というシステムです。ロボットを移動させヒトをアシストするシステムを開発している。実験では，ラフな指示でダンボールを検出し，重心を求め，巧みに掴みます。BMIと自動運転による安全な操縦システム (2023年～現在)
ロ特定の周波数の視覚刺激によって発生する定常状態視覚誘発電位（SSVEP）を用いた小型かつ安価なBCI が開発されています。本研究では，VEP検出を使った安全な逐次型自動運転システムの構築を行います。アバターとの共同作業における作業負荷の分析(2022年～現在)
仮想世界のアバターを用いて，共同作業を想定したトレーニングできるようになる。動画ではHloLensをつけた作業者が物体を操作します。マルチロボットによる協調搬送(2021年～現在)
協調搬送の利点は，ロボットが故障した場合に作業全体に与える影響が小さいこと，1 台のロボットでは実現不可能な複雑なタスクを効率よく実現できることなどが挙げられる。ここでは，フォーメーションを環境に合わせ順次変更するフォーメーション制御の研究を行っている。支援ロボットの自動ピックアップシステム(2020年～現在)
高齢者は体を動かすことに問題がある方が多い。本システムが目指すのは「それとって」というシステムです．自動走行システムとハンドシステムをHollolensで指示を出して，物をピックアップする研究を行っています。仮想教室(2020年～現在)
仮想教室で事前の子供の授業への集中度合いを分析し，セルフマネジメントができる様トレーニングしていく｡生命科学研究部医学部保健学科大河内ラボとの共同研究｡
パーソナル・ビークルのトレーニングシステム(2019年～現在)
高齢者はパーソナル・ビークルの操作も難しい場合があります。研究では，トレーナと仮想車両を見ながら，仮想世界でトレーニングできるシステムを構築した．パーソナル・ビークルの自動運転(2020年～現在)
実時間で利用者の周辺の環境のマッピングを行い，そのデジタルの世界で仮想車両を自動走行させるデジタルツインの環境を作ります。そのデジタルツインを自動走行する車両に仮想隊列することで安全な自動走行を実現します。-->
石垣の3次元モデリングと複合現実による作業支援(2018年～2021年)
研究では，高精度3D スキャナArtec EvaとCMG (Control Moment Gyro) デバイスを使って石材のデジタルデータの自動計測を行っている。 また，100Kgの大型石材回転のためのコントロールモメントジャイロ（CMG）クレーンを制作し実験しています．複合現実感を使った仮想隊列走行(HoloLens)(2017年～現在)
Microsoft HoloLensを使った仮想隊列走行の実験です。利用者は左上の画面を見ながら2ｍ先の仮想車両を操作します．狭いところも高速で走行出来るようになります。Oculus Riftを使った屋外仮想隊列走行(2016年～2018年)
Oculus RiftとOvrvisionを使用し、前方仮想対象（四角）を追従する初めての仮想隊列の実験実験です。当時はＭＲデバイスがないので，外部カメラとＶＲデバイスを合成しています。ドライバの注視点の検出(2014年～2018年)
4輪自動車の大型大型シミュレータの画面です。ドライビングシミュレータを運転しているドライバが注視している地点を検出しています。(動画中マゼンダの点)福祉車両の自動操縦と自動システムへの操舵介入の研究(2014年～)
STAViはSLAMにより比較的簡単な環境での自動操縦を実現しています。特に自動誘導隊列からの離脱，合流の際のバンプレス切り替えについて研究しています。リモートジョイスティックによりスムーズな切り替えをおこなっています。Skid Steer Vehicle Control(2014年～2018年)
4輪駆動式ホイールローダの1種でステアリングは独立した左右の車輪速度の差で行います。このことからスキッド（滑る）ステア（操舵）と呼ばれています。この構造を用いてオフロードでの操舵支援で初心者でも容易な自動化や操縦支援を目指します。Adaptive Cruise Control：車両3台によるカルガモ走行(2013年～2016年)
車両3台による車間時間制御です。先頭車両に対して2台の車両が追従しています。前方までの距離だけではなく，左右方向の動きもトラッキングします。体重移動による障害物回避(2013年～2016年)
障害物が急に現れるとよけるように体が動きます。その体重移動を利用して障害物回避を簡単に行い増す。椅子に設置した力センサから運転者の回避意図を検知し、障害物の回避をサポートします。Androidアプリによる重心位置設定(2013年～2014年)
パーソナル・モビリティ・ビークルは重心の位置により操作性が変わります。ここでは，Androidの端末を介してSTAViの重心位置を設定事例を示します。Adaptive Cruise Control：カルガモ走行(2012年～2014年)
自動車では一般的なACCですが，STAViのような福祉車両には課題がいっぱいあります。車間時間制御により複数車両が一定車間時間で先頭車両に追従します。デルタロボットの振動解析(2012年～2014年)
複数の関節をパラレルに動かすことで先端部分を制御するのがパラレルリンクロボットです。人間の腕の構造を模したシリアルリンクメカニズムと比べると，汎用性には劣るものの，高い精度で高速動作ができます。高速動作するとロボットは振動するので，その振動抑制の制御をしました。
