像波士顿动力公司 （Boston Dynamics） 的 Spot 这样的机器人的激增展示了四足动物的多功能性。这些系统在爬楼梯、穿越小障碍物和在不平坦的地形中行驶时表现得非常出色。然而，梯子仍然是一个大问题，尤其是考虑到它们在部署了这些系统的工厂和其他工业环境中的存在。
苏黎世联邦理工学院 （ETH Zurich） 一直是近年来一些最激动人心的四足机器人研究的幕后推手，它展示了一条前进的道路。正如学校所指出的，过去对付梯子的尝试主要涉及双足人形机器人和特种梯子，但最终证明速度太慢而无法有效。
研究发现，该学校再次使用了其衍生公司 ANYbotics 的 ANYMal 机器人。在这里，该团队为四足动物配备了挂在梯级上的专用末端执行器。然而，真正的秘诀是强化学习，它可以帮助系统适应不同阶梯的特点。
“这项工作将工业四足机器人的应用范围从标称地形的检查扩展到环境中具有挑战性的基础设施特征，”研究人员写道，“突出了机器人形态和控制策略在执行复杂技能时的协同作用。
学校表示，组合系统在 70 到 90 度范围内的梯子角度导航的成功率为 90%。它还报告说，与当前“最先进”的系统相比，爬升速度提高了 232 倍。
该系统可以实时自我纠正，调整其爬升实例，其中它误判了一次跑步或错误地计时了一步。
