ヘビ型ロボットは、狭い場所やでこぼこ道でも移動ができますが、常に複数のモーターを動かす必要があるため、消費電力が大きいという課題がありました。本研究グループは、でこぼこ道では従来の“うねり運動”で移動し、整地では“転がり移動”に切り替えるヘビ型ロボットを開発し、移動効率の向上に成功しました。また、深層強化学習を用い、路面の変化に対応した走行を実現するコントローラーを設計しました。これにより、ヘビ型ロボットの直進性とバッテリー駆動時間の向上が期待できます。本研究成果は、2026年1月29日にロボティクスと自律システムの研究に関す...

藤田医科大学、学習院大学、滋賀医科大学、量子科学技術研究開発機構、大阪公立大学、東京都立大学、名古屋大学の共同研究グループは、3D仮想現実（VR）ゴーグルを使って自己運動情報から現在位置を推定する能力「経路統合能※1」と、アルツハイマー病(AD)に関連するバイオマーカー（p‑tau181※2、GFAP※3、NfL※4 など）を測定しました。健常成人111名を対象に、経路統合能の評価とバイオマーカーの関連性を検証しました。その結果、経路統合能の誤差(エラー距離)は年齢や血液中のp‑tau181、GFAP、N...