2023 年 7 月，RSS 会议上刊登了机器人感知手部物品姿态解决方案的论文。手部物品姿态估计不准确是人形机器人领域面临的重要问题，目前使用视觉反馈来识别场景中物体并估计其形态是常用方法，但在视觉被阻碍的环境中（在狭窄的空间中进行精细装配或操作），该方法估计结果可靠性较差。
密歇根大学机器人系的Andrea Sipos 和Nima Fazeli 利用机器人本体感知（自身关节处扭矩传感器的感知反馈）以及手腕上六维力/力矩传感器的触觉反馈来定位接触位置并估计物体姿态，简称SCOPE，该方法可精确的完成接触位置的确定和物体姿态的估计，有望推动人形机器人的发展。