一說起機器人行走的穩(wěn)定性，首先想到的就是波士頓四足機器人，隨便怎么推都不易摔倒，還能做旋轉跳躍后空翻等各種高難度的動作。現在波士頓狗不再“一枝獨秀”，有一個機器人正在挑戰(zhàn)波士頓動力公司出的那個著名的機器狗，它就是ANYMAL。

最近，有一個機器人橫空出世，被認為真正有潛力挑戰(zhàn)波士頓動力的機器狗，它就是ANYMAL，一款由瑞士蘇黎世聯邦理工大學（ETH Zurich university）機器人系統(tǒng)實驗室和ANYMAL機器人公司合作研制開發(fā)的四足機器人，通過深度強化學習打造。

雖然ANYMAL與SpotMini很相似，但它并不是刻意地東施效。因為，四足這種形式是建立穩(wěn)定機器人的絕佳模型，即使發(fā)生故障它們仍可站立起來。ANYMAL采用兼容而精確的可控扭矩致動器控制，使其能實現動態(tài)平衡和具備向上攀爬的能力。

ANYmal機器狗配備有測距傳感器和激光雷達傳感器，收集距離和感知周圍地形的形狀，同時進行定位和地圖的計算獲得精確的地形，結合機器人的位置和姿勢(姿勢會影響本身的慣性，從而對加速度和穩(wěn)定有影響），運動的數據等結合，機器狗可以自主的執(zhí)行實施的任務，規(guī)劃實施的路徑。

而在經過了反復訓練之后ANYMAL自身平衡能力更穩(wěn)定，任你怎么踹，它都能都泰然處之。

此外，ANYMAL的本領還有很多了，比如說隨著不同風格的音樂進行不一樣的搖動和扭動。機器狗身上的內置麥克風會通過計算將音樂中的節(jié)奏提取出來。工程師已提前為 ANYmal 設計了幾套舞蹈動作存入數據庫，所以當它聽到音樂時，就會根據節(jié)奏選擇適合該音樂的動作。

ANYMAL的進展就在于，找到了一種新的在機器人領域使用深度學習方法：通過在真機上采集的數據，使模型能學到真實機器人上的平衡、延遲等行為。

也就是說，ANYMAL與被植入了硬性程序的機器人不同，在深度強化學習的加持下，ANYMAL具有自我學習、自我升級的能力，因而能適應更多場景。使其可被用于完成工廠室內或室外場地檢查和具體操作等任務，在自然地形或碎片區(qū)域的搜索和救援任務中，也可發(fā)揮巨大作用。