Spot-Roboter: RAI Institute bewegt 15-Kilo-Reifen völlig eigenständig

Am 27. Oktober 2026 hat das unter der Leitung von Boston-Dynamics-Gründer Marc Raibert stehende RAI Institute eine Forschungsdemonstration des vierbeinigen Roboters Spot vorgestellt.

Die Maschine bewegte dabei einen 15-kg-Autoreifen vollkommen eigenständig, indem sie das Objekt aufrichtete, rollte und zog. Der Ablauf erfolgte ausschließlich über die fünf körpereigenen Tiefenkameras des Roboters, ohne dass externe Kamerasysteme oder ausgelagerte Rechenzentren zum Einsatz kamen.

Die Erprobung fand in vier nicht instrumentierten Umgebungen statt: auf einem Skatepark, einem Basketballplatz, in einer Garage sowie auf dem Büroboden des Institutsgebäudes. Selbst als der Reifen bei einem Stresstest absichtlich mit einem Hockeyschläger umgestoßen wurde, richtete Spot den Gegenstand selbstständig wieder auf und setzte die vorgesehene Aufgabe fort.

Ganzkörpersteuerung und integrierte Rechenleistung

Da der integrierte Roboterarm lediglich für eine maximale Hebelast von 11 kg und eine Dauerlast von 5 kg ausgelegt ist, reicht die Kraft des Arms allein für einen 15-kg-Reifen nicht aus. Spot setzte daher auf eine Ganzkörpermanipulation, bei der Beine, Torso und Arm als einheitliches System zusammenwirken. Im Vorjahr war es bereits gelungen, einen 15-kg-Reifen in durchschnittlich 5,9 s aufzurichten und zu rollen.

Sämtliche Rechenprozesse liefen während der Demonstration direkt auf einem Mac Mini ab, der auf dem Rücken des Roboters montiert war. Für jedes neuronale Netzwerk fiel dabei eine Rechenzeit von etwa 1 ms an, während die Steuersignale mit einer Frequenz von 50 Hz an die Gelenke übermittelt wurden.

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Zuvor waren für vergleichbare Prozesse noch 32 CPU-Threads erforderlich gewesen. Die visuelle Erfassung erfolgt über die Frontkameras mit 20 Hz sowie über die Seiten- und Heckkameras mit 7 Hz. Auf eine klassische Objekterkennung verzichtet das System; die Tiefenbilder werden unmittelbar in das neuronale Netz eingespeist.

Simulationstraining und neuronale Entscheidungsnetzwerke

Die Fähigkeiten zur Reifenmanipulation wurden mittels Reinforcement Learning in einer Simulationsumgebung trainiert. Dabei lernten zwischen 16.000 und 64.000 virtuelle Roboter parallel, wodurch das Training einer einzelnen Fähigkeit auf einer regulären Desktop-GPU nur wenige Stunden beanspruchte.

Um die Bewegungsabläufe in Echtzeit zu koordinieren, setzte das Institut auf eine neu entwickelte Lernmethode namens Crossfade RL in Kombination mit einem Gating Network, das die passenden Aktionen situationsabhängig auswählt.

Trotz der Fortschritte weist das System noch funktionale Einschränkungen auf. Bislang wurden die Tests ausschließlich mit einem einzelnen Reifen auf ebenem Grund durchgeführt. Zudem kann die Sensorik andere blobförmige Objekte, darunter Personen, fälschlicherweise als Reifen einstufen.

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Während der Versuche kam es vor, dass der Roboter den Reifen stehen ließ und stattdessen anderen Objekten folgte. Komplexere Teilaufgaben wie das Ausrollen aus einem Van oder das Stapeln auf einer Palette sind bislang nicht in das Modell integriert.

Forschungsstatus und Eigentümerstruktur

Bei der Präsentation handelte es sich um eine reine Forschungsdemonstration und nicht um eine Produkteinführung. Wie Branchenberichte Anfang November 2026 hervorhoben, sei eine marktreife Ganzkörpermanipulation auf vierbeinigen Plattformen für enge industrielle Aufgabengebiete noch Jahre entfernt. Angaben zu einer konkreten Kommerzialisierung machte das Institut nicht.

Das RAI Institute wurde 2022 von Hyundai im US-amerikanischen Cambridge in Massachusetts ins Leben gerufen. Im September 2026 einigten sich Hyundai und SoftBank auf den Verkauf des Instituts; das Vorhaben durchläuft gegenwärtig die regulatorische Prüfung durch die US-Behörde CFIUS. Parallel dazu erwirbt Hyundai von SoftBank die verbleibenden Anteile von 9,65 % an Boston Dynamics.