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他者の行動を見て模倣することは，知能の根源である．本研究の目的は，刻一刻と変わる環境や状況に対応可能かつ人間らしい自然な動作を再現できるオンライン模倣学習手法を開発することである．そのために，参照点に依存した隠れマルコフモデル（RPD-HMM）から生成された最尤軌道を基準とした逐次動作生成手法を開発した．ベースライン手法との比較評価実験を行い，軌道の滑らかさおよび生成誤差の面で提案手法が有効であることを示した．実ロボットによる機能検証のため日用品ハンドリングタスクを行うサービスロボットを構築し，音声対話を通じた学習動作の実行を可能とした．
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