１．起こり得る3次元形状を把持位置によって分類します（下記図中State X）。観測された形状とこれらモデル形状を照合することにより、どこで把持されているかを推定します。
ステージⅡ：状態推定
１．起こり得る3次元形状を把持位置によって分類します（下記図中State X）。観測された形状とこれらモデル形状を照合することにより、どこで把持されているかを推定します。
2. 実際の形状と予測形状とのずれを観測3次元データを利用して修正します。具体的には、予測形状を初期形状とする衣類の可変形状モデルを、観測された３Dポイントクラウドからの仮想的な引力により変形する処理で実装します。
参考文献
1)Y. Kita, T. Ueshiba, E. S. Neo, N. Kita: “Clothes state recognition using 3D observed datas"，Proc. of Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA09), pp.1220-1225,
2009/5.
2)Y. Kita, F. Kanehiro, T. Ueshiba, N. Kita: “Recognizing clothing states using 3D data observed from multiple direction"，Proc. of Int. Conf. on Humanoid Robots (Humanoids13), pp.227-233,
2013.