蛇型ロボットCOBRAは、専用の腕や鉤爪を持たず、全身を使って走行と物体操作を同時に行うことができる。

ロボットは機械学習により生成されたサイン波走行を基に、中央パターン発生器（CPG）が体全体に段階的な振動を指令し、推進と接触を同時に制御する。さらに、角度と偏差を調整することで進行方向を決める。これを損失関数に組み込んだ、全階層の動態を最適化するコントラクト暗黙モデルが、ロボット―地面、ロボット―物体、物体―地面の三つの接触を統合して計算する。

実験では、12 kgの箱をランダムに配置された開始点から、目標付近0.2 m以内に転送するタスクを20回実施し、成功率100 %を達成した。箱の経路は、ロジスティックに設置された2つの中間点（WP1、WP2）を通過し、最終的に目的地へ到達した。

プランナーは、実験データをもとに簡略化した物体軌道表示を行い、急な半回転でも滑らかに追跡できることを確認した。ロボットの姿勢と箱の位置は、外部モーションキャプチャシステムで推定されるため、撮像センサとIMUによる自律定位は未導入である。

現時点では、物体操作に関してはフルロボットの動力学を省いた簡易化モデルが使われ、接触力を直接最適化する手法が採用されている。サイドウィンディング制御は平坦で硬い地面のみでテストされており、不整地での挙動は確認されていない。完全な接触暗黙トラジェクトリ最適化をハードウェアで閉じたループで検証するには、まだ実験が不足している。

これらの成果は、専用アームを持たない蛇型ロボットが、柔軟に全身で走行しつつ物体を扱える未来への基盤となる。