ManiWAV एक शोध परियोजना है जिसका उद्देश्य प्राकृतिक परिवेश के ऑडियो और विज़ुअल डेटा का उपयोग करके रोबोट नियंत्रण कौशल सीखना है। यह मानव प्रदर्शन से सिंक्रनाइज़ ऑडियो और विज़ुअल फीडबैक एकत्रित करता है और सीधे प्रदर्शन से रोबोट नियंत्रण रणनीतियों को सीखने के लिए एक उपयुक्त इंटरफ़ेस का उपयोग करता है। यह मॉडल चार संपर्क-समृद्ध नियंत्रण कार्यों के माध्यम से अपनी क्षमताओं को प्रदर्शित करता है, जिनमें रोबोट को निष्क्रिय रूप से संपर्क घटनाओं और पैटर्न का पता लगाना या सक्रिय रूप से वस्तु की सतह की सामग्री और स्थिति का पता लगाना शामिल है। इसके अलावा, यह प्रणाली विविध मानव प्रदर्शन सीखकर अपरिचित प्राकृतिक परिवेशों में सामान्यीकरण करने में सक्षम है।