自2013年波士顿动力公司首次展示其著名的腿式机器人以来，许多组织都推出了能够自主执行各种专业和娱乐活动的机器。最新研究利用羽毛球来提高机器人的敏捷性和协调性，这有助于改进训练方法和机动性。

苏黎世联邦理工学院的科学家最近发表了一项研究和视频（如下），解释了他们如何训练一个四足机器人打羽毛球。这项研究可以证明全身训练模型的有效性，这种模型不会将活动分解成单独的步骤，从而有可能扩大可学习任务的范围。

标准的ANYmal-D机器人配备了DynaArm，并使用标准强化学习模型进行训练，无需过多的软件或硬件专业化。此外，该机器还学会了仅使用其内置的立体摄像头来追踪羽毛球。

该机器人使用 NVIDIA 的 Isaac Gym 虚拟模拟器学习在球场上导航，使用 RTX 2080 Ti 显卡，在近五个小时内进行了约 7500 次迭代。此外，当羽毛球飞出摄像头有限的视野时，噪声预测模型可以帮助它追踪羽毛球。

最终，它学会了运用各种复杂的动作来击打羽毛球，无需研究人员逐一指导，例如启动动作、后摆、击球、奔跑和恢复。它甚至会根据感知到的羽毛球速度调整自己的动作，在球场上飞奔，及时击球。

此次实验展示了 ANYmal-D 的适应性。ANYmal-D 由 ANYbotics 设计，用于在各种工业环境中执行检查、应急响应和其他任务。该公司网站展示了该机器人全天候运行，可在室内设施、碎石路、楼梯、洞穴、雪地、泥地和洪水环境中导航。即将推出的 ANYmal-X 型号已获得认证，可用于更危险的环境，可帮助执行涉及石油、天然气和化学品的检查。

羽毛球只是用来展示足式机器人适应性的最新休闲活动。波士顿动力公司曾展示过其最初的Atlas模型，并演示了舞蹈和体操表演，而该公司的四足机器人Spot则展示了机器人未来如何协助舞台制作。

与此同时，Google DeepMind 训练了一只机械臂打乒乓球，Engineered Arts 展示了一位人形机器人艺术家，NBA 最近也部署了机器人来协助运动员训练。中国公司最近也部署了机器人参加半程马拉松和跆拳道比赛，结果好坏参半。