미국 로봇인공지능연구소(RAI: the Robotics & AI Institute)가 보스턴 다이나믹스의 4족 보행 로봇 스팟(Spot)을 이용한 전신 조작(Whole-Body Manipulation) 기술을 공개했다. 외부 모션 캡처 장비나 별도 컴퓨터 없이 로봇 자체 센서와 연산 장치만으로 물체를 인식하고 작업을 수행한다. 시연 영상에서 스팟은 실험실 밖 야외에서 15kg 자동차 타이어를 세우고 굴리거나 끄는 작업을 자율적으로 수행했다.
큐레이터야외 환경에서의 시연이라는 점은 주목할 만하나, 공개된 내용이 타이어 조작 단일 과제에 집중되어 있어 다양한 물체·환경에 대한 범용성은 추가 검증이 필요하다.
IEEE Spectrum의 주간 로봇공학 영상 모음 'Video Friday'에서 RAI(Robotics and AI Institute)의 Spot 로봇이 전신 조작(whole-body manipulation) 능력을 시연하는 영상이 소개되었다. 해당 시스템은 깊이 이미지(depth image)에서 타이어를 블롭(blob)으로 인식하는데, 지나가는 사람이나 바닥의 다른 물체를 타이어로 오인해 목표물을 이탈하는 오류가 일부 실행에서 발생했다. ETH Zurich Robotic Systems Lab은 비정형 환경에서의 휴머노이드 이동성을 위한 접촉 중심 학습 프레임워크를 소개하며, 인간 모션 데이터를 훈련 사전(prior)으로 활용해 모션 모방과 강화학습(reinforcement learning)을 결합한다고 밝혔다. 이번 호에는 CoRL 2026(11월 9~12일, 오스틴)과 Humanoids 2026(12월 6~9일, 산타클라라) 학회 일정도 함께 안내되었다.
큐레이터RAI의 타이어 조작 시연은 깊이 이미지 기반 인식의 오인식 문제를 제작진이 직접 언급할 만큼 현장 신뢰성에 한계가 있어 보인다. ETH Zurich 연구는 짧은 소개 문구만 제공되어 실험이 시뮬레이션인지 실기인지, 평가 지형 종류와 수는 어느 정도인지 이 기사만으로는 확인하기 어렵다.