RAIBO2 a parcouru les 42,195 km du marathon Sangju Dried Persimmon, en Corée du Sud, en novembre 2024. Il a franchi la ligne en 4 heures, 19 minutes et 52 secondes. Ses concepteurs ont présenté cette performance comme le premier marathon complet réalisé par un robot quadrupède lors d'une épreuve officielle.

Une étude publiée dans Nature près de deux ans plus tard décrit le travail d'une équipe du Korea Advanced Institute of Science and Technology dirigée par Jemin Hwangbo, professeur associé. Les chercheurs ont associé une mécanique légère, des circuits de commande des moteurs à faibles pertes et une politique de locomotion optimisée par apprentissage par renforcement. RAIBO2 a maintenu une vitesse moyenne de 2,64 mètres par seconde, franchi 286 mètres de dénivelé et négocié des pentes allant jusqu'à 18,4 degrés. L'équipe annonce une autonomie par charge supérieure de plus de trois fois à celle de quadrupèdes comparables récents, qui parcourent généralement environ 20 km.

Le robot a consommé 1 280 wattheures sur une batterie de 2 016 Wh. Son coût énergétique de transport total était de 0,25, contre 0,37 pour la référence humaine retenue par les chercheurs. Ils présentent ce résultat comme une première pour un robot quadrupède. Les humains restent plus rapides. Le Kenyan Sabastian Sawe a établi le record mondial officiel du marathon en 1 heure, 59 minutes et 30 secondes au marathon de Londres en avril. Il est devenu le premier concurrent à passer sous les deux heures en compétition.

Les roues sont plus efficaces sur les surfaces régulières. Les jambes permettent de franchir des escaliers, des gravats, des pentes et d'autres terrains irréguliers. Les quadrupèdes pourraient donc servir en montagne et dans les zones sinistrées. Des chiens robots participent déjà aux opérations de nettoyage nucléaire sur le site britannique de Sellafield. Des usages militaires sont également envisagés.

Cette performance énergétique ne rend pas RAIBO2 autonome. Les escaliers et les terrains montagneux peuvent demander d'autres modèles de pertes, des postures contraintes et une meilleure compréhension de l'environnement. L'étude reposait sur une conduite humaine. La navigation autonome nécessiterait des planificateurs capables d'exploiter une carte globale et de choisir des itinéraires économes en énergie. Les chercheurs voient leurs modèles de pertes comme une base pour augmenter l'autonomie de futurs robots marcheurs destinés à l'inspection de sinistres, aux livraisons et à d'autres missions.