目前很多机器狗虽然能够很有效地移动，但论动作的自然程度还是有很大的进步空间。维吉尼亚理工的研究者们相信自己可以在这方面做出改善，他们新开发了一套结合算法及感应器的方案，能让机器狗的步态与真实的动物更为接近。

具体来说，这套系统会模拟脊椎动物利用脊椎内神经元控制平衡的方式，依靠编码感应器（来读取关节的相对位置）和惯性测量单元（测算机体相对地面的朝向）来提升机器的拟真度。与此同时，科学家也引入了相机和 LiDAR 以帮助机器狗避障。不过团队只是在一台现有的 Ghost Robotics 设备上加装了各类组件，对机器狗本身的设计并没做太大的修改。

以目前的成果来说，维吉尼亚理工开发出的这套方案确实能起到一些效果，但要让其走出实验室真正商品化，未来还有很长的距离要走。按照团队核心成员 Kavel Hamed 助理教授的说法，做出更有效的算法只是一个方面，「从生物身上获得启发」也同样是至关重要的。