本研究で開発されたWasserstein adversarial imitation learning systemは、高度な自然な歩行能力や滑らかな遷移を人間のデモンストレーションから学ぶことが可能です。将来的には、この制御ポリシーを実世界のロボットに展開し、様々な環境やタスクにおいて多目的で自然かつダイナミックな歩行能力を実現することが計画されています。これにより、人間の動作パターンや速度変化に柔軟かつ効果的に対応するロボット技術がさらに進化し、現実世界での活用範囲が拡大する見込みです。