先行研究は，推定の不確実性とタッチの移動距離を考慮したアクティブタッチを提案したが，非凸状形状が扱えなかった．また別の先行研究は，多様な形状を扱える推定手法をもとに不確実性を考慮したが，不必要に長いタッチ経路を要して推定時間の増加に繋がる恐れがあった．
そこで本発表では，不確実性と移動距離を考慮した，多様な形状に適用できる，高速な形状推定のためのアクティブタッチ手法の開発を目的とする．提案手法ではGaussian Process Implicit Surfacesにより推定形状とその不確実性が求められる．そして空間をグラフ問題して捉え，最短経路問題として定式化，近似解法LS-MDPsを解くことで推定形状への各経路の移動コストが求められ，両者を評価して最も良い次のタッチ点が選ばれる．
二・三次元形状に対するシミュレーション，7自由度のロボットアームを用いた実機実験の双方から提案手法の検証を行い，提案と他手法の比較を行った．結果は，提案手法が他に比べ最も推定時間が短くなり，その有効性が示された．