ロボットの幅広い応用を目的として，ロボットによる頑健な物体識別手法に関する様々な研究が行われている．本研究では，ロボットが自ら動くことにより識別対象から有効な特徴を抽出する「能動知覚」に着目し，その特徴を抽出するための探索行動と呼ばれる「動き」を学習により自律的に獲得する手法を提案する．
　本稿では，ロボットが把持した物体を対象に，探索行動の学習手法を提案する．提案手法は，複数の物体を持ち替えながら，オンラインで探索行動の学習が可能であり，従来手法に比べて安定した学習が期待できる．ヒューマノイドロボットの実機を用いた検証実験により，提案手法の有効性を確認した．