51探花

【本学研究者情报】

〇大学院工学研究科　准教授　大脇大

【発表のポイント】

• ナナフシ^（注1）のわずか数歩分の歩行データから、歩き方を生み出す「报酬构造」^（注2）と脚の协调则を、人の设计なしに抽出しました。
• 平地の歩行データのみを教师としながら、凹凸地形や脚を1本失った状况でも、生物に近い柔软な脚の协调^（注3）が现れました。
• 昆虫から抽出した报酬构造は、体格も构造も异なる六脚ロボットへ移植でき、歩行学习を约3倍高速化しました。
• 実机の六脚ロボットによる実証に成功し、灾害现场など未知の环境にも柔软に対応可能な多脚ロボットの実现につながります。

【概要】

瓦砾の山やでこぼこの地面は、车轮では越えられません。そこで期待されるのが多脚ロボットですが、脚が増えるほど制御は难しく、歩き方のルールを人が设计する必要がありました。一方、昆虫は约20万个の神経细胞（ヒトの脳は约860亿个）で、地形の乱れや脚の欠损にも即座に対応して歩き続けます。

东北大学大学院工学研究科の王 昱晨（ワン ユチェン）日本学術振興会特別研究員（DC2）、大脇大准教授らの研究グループは、タイ王国ウィタヤシリメティー科学技術大学院大学（VISTEC）のPoramate Manoonpong（ポラメート マヌーンポン）教授らとの国際共同研究により、ナナフシのわずか数歩分の歩行データから、歩行を生み出す報酬構造と脚の協調則をAIが抽出する枠組みを構築しました。抽出した報酬構造は体格の異なる六脚ロボットへ移植でき、実機での歩行も実現しました。

本研究成果は、2026年8月11日に英国物理学会出版局（IOP Publishing）の科学誌Bioinspiration & Biomimeticsに掲載されました。

【用语解説】

注1. ナナフシ：木の枝に擬態した細長い体をもつ昆虫。本研究では学名Medauroidea extradentataの歩行データを用いた。柔軟で高度に協調した六脚歩行を示すため、歩行研究のモデル生物として広く用いられている。

注2. 報酬構造（報酬関数）：学習において「何を良しとするか」を数値で表したもの。強化学習では通常これを人が設計するが、本研究では昆虫の歩行データから逆向きに推定した。

注3. 脚の協調（脚間協調?脚内協調）：複数の脚どうしのタイミング関係を脚間協調、一本の脚に含まれる複数の関節どうしの連係を脚内協調と呼ぶ。両者の組み合わせが、昆虫の適応的な歩行を生み出している。

【论文情报】

タイトル：From insect behavior to transferable robot locomotion: inferring embodied locomotor principles from limited data via adversarial inverse reinforcement learning
（和訳：昆虫の行动から移植可能なロボット歩行へ　－敌対的逆强化学习による限られたデータからの身体性歩行原理の推定－）
著者：Yuchen Wang, Chuthong Thirawat, Mitsuhiro Hayashibe, Poramate Manoonpong, Dai Owaki*
*责任着者：东北大学大学院工学研究科ロボティクス専攻　准教授　大脇大
掲載誌：Bioinspiration & Biomimetics（IOP Publishing）
顿翱滨：

详细（プレスリリース本文）

问い合わせ先

（研究に関すること）
东北大学大学院工学研究科
准教授　大脇 大（おおわき だい）
TEL: 022-795-4064
Email: owaki*tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

（报道に関すること）
東北大学工学研究科?工学部 情報広報室
担当　沼澤 みどり（ぬまざわ みどり）
TEL: 022-795-5898
Email: eng-pr*grp.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）