目前有很多机器人公司研发四足机器人，如我国的宇数科技研发的Laikago，由瑞士苏黎世联邦理工学院研发的ANYmal,麻省理工的猎豹、幽灵机器人公司的Ghost Minitaur等等。其中最令人印象深刻的可能是波士顿动力公司的Spot，但他们有一个共同的问题：找出步骤，以便他们不会陷入困境或摔倒。幸运的是，牛津大学，伊斯坦布尔萨班哲大学和法国国家科学研究中心的科学家团队已经开发出一种新算法，可以为大多数环境生成可行的导航轨迹。
他们提出了一种自动计算具有挑战性和不平整地形的接触计划的方法，"研究人员在Arxiv.org上写道（" 使用非循环可达性计划器进行ANYmal四足机器人的规划" ）。"在高度不平整和杂乱的环境中航行，往往只有一小部分潜在的立足点，这仍然是一个悬而未决的问题。"
研究人员的方法分几个阶段来应对挑战。模型分析环境以识别可能的接触表面，考虑四腿机器人（在这种情况下为ANYmal）可以推动并避免接近边缘的接触点的表面。然后，相同的模型为机器人的身体创建"接触可达"的引导路径，使其肢体与每个步骤牢固接触。"如果主体与环境相交，这意味着碰撞，"该论文的作者解释说，"但如果环境不与肢体工作区相交，那么机器人就无法到达环境来创造接触。因此，在这些极端之间的区域，其中可以在没有身体碰撞的情况下产生接触，被认为满足可达性条件。"为了减少计算时间，该团队利用随机生成的腿部配置和肢体运动范围的数据库。在路径规划过程中，只保留导致稳定和非碰撞姿势的配置 - 其余部分将被丢弃，直到找到可行的配置。
此外，基于两组启发式对每个腿部配置样本进行评分。一个计算样本配置和机器人标准配置之间的加权距离，第二个使用斜率陡度等变量来确定哪些配置增加了可控性和稳定性。在测试中，研究人员设置了一个运行其框架的数字机器人在Gazebo中丢失，这是一个自动机器的模拟环境。他们尝试了难度逐渐变化的地形，包括平地板，高度变化小的地板和障碍物，高度变化较大的平面（如楼梯），以及高度变化较大的非平坦表面（瓦砾地形）。
该团队报告称，他们的导航路径规划器"非常强大"，并且它提供了避免碰撞和不稳定配置的轨迹。此外，他们说，在任何环境下生成约50步的联系计划花了不到7秒钟。然而，他们确实注意到动态模拟的成功率仍然太低，无法在真实世界的机器人上进行无人监督的部署。他们把这留给未来的工作。
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