高次元な観測データから直接決定するよりも，観測データに潜む本質的な情報を抽出してからそれに従って決定したほうが，類似した問題を同一と捉えることができて多種多様な問題への適応能力の向上が期待できます． この研究では，そのような情報（潜在空間）の抽出技術として，変分オートエンコーダに基づいた手法を開発しています．
特に，以下のような問題の特徴を反映できるような手法の拡張をしています．
- 離散事象や異なるクラスの情報をクラスタリング可能な抽出技術
- 数理的な仮定に反しないダイナミクスの抽出技術
これらはヒトロボットが身体的に協調する際に潜んでいるであろう複雑な潜在空間の抽出・理解に役立ちます．