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不定形物の状態変化の予測のための知能システムを実装した．メッシュ表現の利点を活かす方策として，不定形物の隠れ部分の形状を確率的に予測する理論を構築した．実機実験をおこない，不定形物の状態変化を把握しながら折り畳み等の操作が可能であることを確認した．この実験においては，状態予測にいくぶんかの時間がかかり，その分の遅れが操作にあたえる影響が無視できなかった．そこで，遅れを考慮に入れた操作入力生成のループを構築することにより，ロボットが状態推定をしながら動くことを実現した．また，不定形物の操作能力の獲得について，訓練データの量と質を再検討した．量については，実機実験によるデータ収集の負荷を抑えるため，仮想的なデータ収集法を研究した．一方，質については，訓練に適したデータを少ない試行で収集することを目指した．操作に伴う不定形物の変化を評価基準としてデータ収集を効率化した．
また，手順のある作業についての操作能力獲得についても提案と実証を薦めた．提案手法は以下のとおりである．まず，分割器を用いていくつかの操作に仮分割する．その後，各分割された操作を回帰問題として解くとともに，解きやすい回帰問題を出力できるように分割器も更新する．複数操作への分割および操作方法を適切に獲得できることを確認した．具体的には，教示者の真似をするだけでは実行できない操作軌道を含む物品取り置き作業に対して，上記手法によって適切な軌道を獲得することに成功した．
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