四足機器人已經廣泛在實驗室裡、發電廠和煉油廠做檢查，扮演運動員踢足球，甚至令許多人擔憂的是–成為警察。波士頓動力公司的Spot很容易成為最容易識別的一類，但很多初創公司和研究機構都對這一類別進行了自己的改造。當雙足機器人的傳播者希望證明他們可以參加工作時，四足動物正在完成工作。

Google DeepMind團隊剛發布了一篇研究論文，概述了一個潛在的基準系統，以量化這些機器的性能，它的名字叫”Barkour。

Google研究指出，多年來四足機器人完成了各種令人印象深刻的創舉，從爬山、跑步和跳躍，但還沒有一個確定係統效能的基準線。

鑑於這些機器的靈感來自於動物，因此真正的動物將為其機器人同行提供最佳的性能模擬。這意味著要在實驗室裡設置一個障礙物，並讓一隻狗來跑，看上圖這只靈活的臘腸犬。該課程由5×5米範圍內的四個障礙組成。

性能的評分標準是0到1–一個簡單的二進制，以確定機器人是否能在類似大小的狗所需的10秒左右的時間內成功穿越空間。各種扣分是針對速度過慢和跳過或未通過賽道上的障礙物。

Google在大量測試後得出結論：

我們相信，為四足機器人技術制定一個基準是量化動物級敏捷性進展的重要第一步。[……]我們的研究結果表明，Barkour是一個具有挑戰性的基準，可以很容易地進行定制，我們基於學習的方法來解決這個基準，提供了一個四足機器人的單一低級策略，可以執行各種敏捷的低級技能。

該組織表示，即使面對不可避免的意外事件和硬件問題，Barkour也被證明是一個有效的基準，試驗中使用的機器狗在發生故障的情況下能夠重新站起來並自行返回起跑線。