ミニ四駆AIのモータ回転数計測手法については，赤外線フォトリフレクタを用いる方法が先行研究で示されている．しかし，シャーシなどの部品加工や3Dプリンターを用いた赤外線フォトリフレクタの装着部品製作が必要となる．本研究では，ミニ四駆利用者が用いているケースが多いモータ回転音からハニング窓を用いたフーリエ変換の周波数補間公式を用いたモータ回転数を推定する手法について，推定精度を向上させる手法を適用することによって様々な計測条件における回転数推定精度を向上し，ミニ四駆AIにおける回転数制御へ応用する手法を考案した．その結果，11050 Hz以上のサンプリング周波数条件において，従来のモータ回転数推定精度より向上することが示された．

人の動作解析において，実験協力者間・試行間のばらつきや観測ノイズは，動作特徴の正確な抽出を阻害する．従来の時間正規化や観測空間での動的時間伸縮法（DTW）はこれらの不確実性を適切に処理できなかった．本研究では，ガウス過程動的モデル（GPDM）で構築した低次元潜在空間上の軌跡にDTWを適用するロバストな動作解析手法を提案する．GPDMの確率的枠組みと平均動作生成機能により，ノイズや試行差の影響を排した本質的な動作ダイナミクスを潜在空間上で抽出・同期する．荷役動作を対象とした検証では，強いノイズ下においても本来の軌跡を維持し，観測空間DTWに見られるマッチングの乱れを抑えた安定した時間的アラインメントを実現した．さらに，アラインメント後の軌跡による関節角シナジー解析から，試行の不安定さに左右されない本質的なシナジーを抽出できることを確認した．