概要： 高性能ハンドを用いて人の技術を模倣学習し、模倣学習エンジンをアバターにインストールすることで、初心者でもアバターを通して上級者と同等レベルの作業ができるようなサイバネティックアバター（CA）による技能融合技術を開発します。

スキルを正確に学習するために触覚付きで動きの自由度が人間に近い高性能ハンドを活用し、スキルを学習した模倣学習エンジンをCAにインストールして、高度なスキルの共有や、初心者に対してスキルをアシストする機能などを開発します。複数のスキルデータを解析することで、スキルの抽象概念を定義できるか研究します。ムーンショットチーム内の研究開発課題と連携して技能融合技術をモジュール化し、CAクラウド上で技能モデルを運用することで研究の早期社会実装を目指します。

目標： ロボットアバターのハンドの関節角度、触覚情報、トルクや物理モデルパラメータから、人間の手の動きを予測できる模倣学習や深層強化学習のモデルを開発します。スキルを学習した模倣学習エンジンにより、初心者でもCAを通して自分の本来の技能を超える作業を行えることを目指します。

令和5年度から、グループ３「CAを通じた高度技能のモデル化と技能転写技術の開発」は、グループ４「次世代CAクラウドの構築と運用および国際標準化の推進」に糾合して研究開発を行っております。