Spot von Boston Dynamics: Roboter bewegt 15-Kilo-Reifen mit Ganzkörpereinsatz
Veröffentlicht am: 31.10.2026 um 03:18 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das RAI Institute hat den vierbeinigen Roboter Spot von Boston Dynamics dazu befähigt, Aufgaben über eine koordinierte Ganzkörper-Manipulation auszuführen. Wie aus Berichten vom 30. Oktober 2026 hervorgeht, stimmt das System die Bewegungen von Beinen und Torso aufeinander ab, um Lasten zu heben und fortzubewegen, die die herkömmliche Tragkraft des integrierten Roboterarms übersteigen.
Zusammenspiel von Arm, Torso und Beinen
In Testläufen hebt und rollt der Laufroboter unter anderem einen 15-kg-Autoreifen auf herkömmlichem Untergrund. Die Last übertrifft die reguläre Hebeleistung der vorderen Extremität deutlich: Der Arm von Spot ist regulär auf eine dauerhafte Traglast von 5 kg ausgelegt, mit Spitzenwerten von bis zu 11 kg (Peak).
Um schwerere Lasten dennoch handhaben zu können, verteilt das System die einwirkenden Kräfte auf den Arm, den Torso sowie die Beine. Auf diese Weise lassen sich höhere Nutzlasten bewegen, was flexiblere Einsätze in unstrukturierten Umgebungen ermöglicht.
Potenzielle Anwendungsfelder liegen beispielsweise im Räumen von Trümmern oder dem Bewegen von industrieller Ausrüstung. Nach einem absichtlichen Umstoßen zeigte der Roboter in Versuchen die Fähigkeit, den Reifen eigenständig wieder aufzurichten und weiterzurollen.
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Autonome Steuerung und kompakte Hardware
Frühere Versuchsaufbauten erforderten häufig externe Rechenkapazitäten und fest installierte Motion-Capture-Kameras an Raumdecken. Das System des RAI Institute arbeitet hingegen autonom mit bordseitiger Sensorik und einem mitgeführten Mac Mini. Der rechnerische Vorwärtsdurchlauf liegt bei etwa 1 ms.
Für die optische Erfassung nutzt der Roboter fünf bordeigene Tiefenkameras. Die vorderen Kameras erfassen die Umgebung mit 20 fps, während die Kameras an den Seiten und am Heck mit 7 fps arbeiten. Auf Basis dieser Sensordaten wählt ein Gating-Netzwerk spezifische Skill-Policies aus. Diese Steuerungsroutinen passen die Basisgeschwindigkeit sowie die Zielkoordinaten des Arms etwa 50-mal pro Sekunde dynamisch an.
Das vorbereitende Training der Steuerungsmodelle erfolgte über zehntausende simulierte Einheiten parallel auf einem einzelnen Grafikprozessor, wobei das Anlernen einzelner Fähigkeiten jeweils wenige Stunden beanspruchte.
Erprobung abseits von Laborbedingungen
Die Praxistauglichkeit des Verfahrens wurde an vier verschiedenen Orten ohne externe Bewegungserfassungskameras getestet: auf einem Basketballplatz, in einem Skatepark, in einer Garage sowie in einem Korridor des Instituts. Im Rahmen einer Videodemonstration von IEEE Spectrum bewegte Spot den Reifen per Ganzkörper-Manipulation, wobei unklar blieb, inwieweit der Torso unmittelbar aktiv beteiligt war.
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Gleichzeitig verweist die Demonstration auf bestehende technische Grenzen. Objekte, die in den Tiefenbildern lediglich als strukturlose Konturen erscheinen, können vom System fehlerhaft interpretiert werden. In einzelnen Testdurchläufen führte dies dazu, dass der Roboter den Reifen stehen ließ und stattdessen andere Objekte im Raum ansteuerte.
Ein zusammenfassendes Briefing von RobotToday betonte vor allem das Potenzial für künftige Aufgaben in der Industrie- und Serviceautomation, nannte für weitere Entwicklungsschritte jedoch keinen festen Zeitplan.
