月・惑星や小惑星の探査に向けた軌道最適化の研究を行っています。消費推薬の最小化、飛行時間の最小化など、様々な評価関数に基づく最適な飛行経路を定めます。惑星による重力アシスト(スイングバイ)を用いた効率的な軌道遷移や、太陽・地球・月の重力が複合的に作用する複雑系の解析など、「軌道設計」が介在する多様な問題に取り組んでいます。古典的な化学推進に加えて、電気推進、ソーラーセイル、およびそれらのハイブリッド推進など、多岐に渡る宇宙推進を対象とした軌道設計法を開発しています。最適制御による理論的アプローチや、進化的アルゴリズムを用いた大規模コンピューティングのほか、近年ではDeep Learningや生成AIなどの機械学習を導入した最先端の手法についても研究を進めています。これらの研究成果を用いて、実際に様々なミッションのシナリオ設計を行っています。