| ムービー： | 試合風景（MPEG, 2MB） |
| 動的計画法とQmdpによるゴールキーパーの行動決定（MPEG, 1.8MB） | |
| カメラの特性を考慮したシミュレータの開発（MPEG, 2MB） |
| ムービー： | シミュレーション結果：Peg-in-Hole作業（MPEG, 1.7MB） |
| シミュレーション結果：クラッチ嵌合作業（MPEG, 2.0MB） |
| ムービー： | Plug & Produce 機能によるロボットの追加（MPEG, 0.9MB） / 高画質版（MPEG, 15.2MB） |
| 交渉に基づく組立の実行（MPEG, 0.9MB） / 高画質版（MPEG, 17.9MB） |
| ムービー： | 計画結果：押し操作（Flash, 0.2MB） |
| 計画結果：持ち替えを伴う転がし操作（Flash, 0.3MB） | |
| ハンドによる計画結果の実行（MPEG, 0.9MB） |
| ムービー： | 前腕動作に対応する表面筋電位信号（MPEG, 1.1MB） |
| 個性適応型筋電パターン認識（MPEG, 1.5MB） |
| ムービー： | 個性適応型筋電パターン認識の電動義手への応用（MPEG, 1.7MB） |
| 多自由度ロボットハンド（MPEG, 1.9MB） | |
| 子供への適用例（個性適応型筋電パターン認識）（MPEG, 1.6MB） |
| ムービー： | グラフ上の反応拡散方程式に基づく群ロボットによる環境探索（MPEG, 1.5MB） |
| 未知環境下において探索・搬送作業を行う自律移動ロボットの行動制御（MPEG, 0.3MB） | |
| 片付け作業における中間ゴールの自律的獲得（MPEG, 0.7MB） | |
| Sensor-based Vector Field Histogram 法による複数移動ロボットのナビゲーション | |
| 1. 従来手法（Vector Field Histogram Method）（MPEG, 0.7MB） | |
| 2. 提案手法（Sensor-based Vector Field Histogram Method）（MPEG, 0.7MB） | |
| 3. 提案手法による 実験結果（MPEG, 0.7MB） |
| ムービー： | トレイによる作業支援イメージのデモ（FLASH, 0.5MB） / 高画質版（QuickTime, 15MB） |
| 作業履歴とセンサ情報との統合による指差し認識（FLASH, 0.5MB） / 高画質版（QuickTime, 17MB） |
| ムービー： | スプリットとオフセットの自己組織化（MPEG, 0.8MB） / 高画質版（AVI, 10.8MB） |
| ムービー： | ユーザーとロボットとの対話を通じたドア開け作業の教示（MPEG, 0.9MB） / 高画質版（MPEG, 17.7MB） |
| ドア開け作業の再現（MPEG, 1.0MB） / 高画質版（MPEG, 13.3MB） |
| ムービー： | 最適パラメータによる搬送シミュレーション（MPEG, 1.9MB） |
| ムービー： | 統合設計によるAGV搬送シミュレーション（MPEG, 1.8MB） |
| ムービー： | 骨モデルマッチングによるMRI画像からの手骨位置姿勢同定（MPEG, 1.0MB） |