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近年、ヒューマノイドロボットの研究が多方面で行われている。これらのロボットにしばしばカメラが装着されるが、補助的視覚として用いられるのが一般的である。そこで、「ヒューマノイドロボットの眼は、やはりヒューマノイド的であるべき」との観点から、人間的なビジョンシステムを「ヒューマノイドビジョン」と呼び研究を行った。ここでは、今までに行われてきた画像処理技術に留まることなく、あくまでユーザが人間らしさを感じることができるビジョンシステムの開発に主眼を置いた。また、人間の視覚システムは認識に最適化され進化したと考えられる。そこで、それを解明しパターン認識技術に応用することも目的とした。
まず、人間の物体の追跡方法を観察することにより、カメラを搭載したロボットの眼球の制御方法の確立を行った。被験者の眼球、頭部を用いた物体の追跡方法を特殊なカメラシステムを用いることで解析し、モデル化を行った。その結果、人間は30度/秒以下の速度で動く物体は、まず眼球運動で追跡を行った後、首を使うことが分かった。また、元に戻る際は、眼球を顔正面まで戻した後、首の運動で追跡した。それ以上の速度で動く物体は眼球、首を同時に動かし追跡した。これは追跡、認識するため、また、必要エネルギーを最小にするために最適な追跡運動と考えられる。
この実験により得られた結果を基にモデル化を行った。これを、実際にヒューマノイドロボットYAMATOに搭載した。まず、YAMATOに物体を見せ、それを移動させると、その物体の移動速度から眼球運動から追跡するか、首の運動で追跡するかを行わせた。結果、人間らしい物体追跡運動を実現することができた。
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