苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室（RSL）在《Science Robotics》中提出了一种创新的控制框架，通过结合强化学习和多头注意力机制（MHA），让机器人能够“专注”于地形中的关键信息，自主选择最优落脚点。

通过将机器人本体觉感知数据与外部地形数据结合，利用MHA模块，机器人能够根据当前的状态和环境，精确预测未来的支撑点。这一方法的最大亮点在于，它不仅仅依赖于传统的感知数据，还能根据机器人实时的运动状态动态调整对地形的关注，从而提高了机器人对复杂地形的适应性。

无论是GR-1还是ANYmal-D机器人，都在实验和实际环境中表现出色，成功应对了未曾见过的复杂地形。通过不断学习和适应，机器人能够在各种复杂地形上实现精准的运动控制，开辟了更多实际应用的可能性。