这是一个有趣的挑战：教一台四足机器人成功地运球。从本质上讲，这是RoboCup（机器人世界杯）的核心组成部分，这是一项始于1996年的大型国际比赛。足球是测试机器人运动、敏捷性和决策能力的好方法。
与麻省理工学院（MIT）的Dribblebot有两个关键区别：首先，RoboCup机器人通常是双足的。其次，更重要的是，这款机器人旨在在不平整和不断变化的地形上执行复杂数字任务，这为任务增加了更高的难度。
项目共同负责人Yandong Ji在与新闻相关的一篇文章中说：“过去的方法简化了运球问题，对平坦、硬地面进行了建模假设。动作也被设计得更加静态；机器人并未试图在奔跑和操控球同时进行。这就是更复杂的动态进入控制问题的地方。我们通过扩展最近在室外行走方面取得的进展来解决这个复合任务，将行走和灵巧操作的方面结合在一起。”
潜在的地形包括草地（自然）、沙地、砾石、泥地和雪地。所有这些问题的答案是一个对于熟悉最近机器人领域的人来说应该很熟悉的答案：模拟，模拟，模拟。在训练过程中，实体机器人被视为一个“数字孪生”，当计算机运行4000个不同环境的同时模拟，使其经受住考验。
这种训练显然在机器人足球这个相对狭窄的领域之外有更广泛的应用。关于有腿机器人效果的争论仍在继续，但有一点是肯定的：轮子目前能走的路程有限。
麻省理工学院教授Pulkit Agrawal表示：“如果你现在看看周围，大多数机器人都是轮式的。但是想象一下，如果发生灾难，洪水或地震，我们希望机器人在搜救过程中帮助人类。我们需要机器人能够越过不平整的地形，而轮式机器人无法穿越这些地形。”研究有腿机器人的目的就是走到当前机器人系统无法到达的地形。”
当然，Dribblebot也有它自己的局限性。对于这个小机器人来说，楼梯和倾斜地面仍然是一个挑战。
