本稿では，実環境で自律的に家事を行うことを目的とした動作学習の手法を提案する．家庭環境での自律的な活動のためには，環境に対して適切な行動が定義されている必要がある．しかし，これらの行動を人間が全て定義することは困難である．そこで，複数の行動の中に共通した身体の動きを基本動作と定義する．複雑な行動を基本動作の組み合わせにより学習する．基本動作の学習には、我々が提案する参照点と操作対象に依存したガウス過程セミマルコフモデル(RPOD-GP-HSMM)を用いる．この手法の有効性を検証するため，ロボットが活動した際の身体情報と物体情報から基本動作の学習を試みる．
