本研究は四肢ロボットだけでなく他形態も含めた広範囲の動作学習へ貢献します。
階層的フレームワーク: 低水準制御方策と高水準運動生成器組み合わせ多彩な操作可能
RLアルゴリズム: PPO等最新RL手法採用し多種類操作迅速かつ安定した学習促進
sim-to-real transfer: シュチュエーショナルカルブレイション等物理パラメータ最適化通じ真空間展開容易
今後更多岐形態へ拡張すれば，医学，サービス業，農業等幅広い領域能変革及ぼす見込みです。