2005年，机器狗“⼤狗”（BigDog）问世。虽然名叫⼤狗，但它更像⼀只骡⼦，步态⾮常笨拙。⾯对波⼠顿动⼒公司开发的第⼀只机器狗，有⽹友不禁调侃：“经过多年的研究和数百万美元的投⼊，⼯程师们终于能够准确地再现两个醉汉扛⼀个沙发的场景。”这些年，经过⽆数测试和改进，机器狗的身⼿越来越矫健。波⼠顿动⼒最新研发的机器狗Spot可以进⼊危险环境进⾏探测，帮助警⽅检查可疑的包裹，⼯作忙完后还能来⼀段舞蹈。
然⽽，在机器狗不断变强的同时，“它们究竟有多敏捷”这个问题⼀直⽆法被精确测量，因为该领域⽬前仍缺少⼀个标准的、直观的评估⽅法。
创造出和动物或⼈类同样敏捷的机器⼈是许多⼈的⽬标，对此，⾕歌DeepMind研究团队认为要想实现这个⽬标，应该先研究出⼀个基准测试。于是，通过借鉴狗狗的障碍赛，研究团队也给机器狗办了⼀个敏捷性障碍赛。⽝敏捷⽐赛规定，参赛⽝需要在⼀定的时间内以正确的顺序通过不同的障碍物。对⼩狗⽽⾔，这就是测试它们敏捷性的体育考试。现在，机器狗也要参加这样的体育考试了。
在⾕歌的实验室⾥，研究⼈员搭建了⼀个类似的障碍训练场。由于场地有限，为了尽可能多地测试不同的技能，研究⼈员把考核项⽬分为3个不同的类型——S形连续绕杆，A字形上下坡，以及0.5⽶宽的跳跃障碍。评分规则也借鉴了⽝敏捷⽐赛，不过做了⼀些简化。参赛⽝必须在规定时间（10.64秒）内完成障碍赛，越快完成，得分就越⾼。
得分1表示参赛⽝在规定时间内通过了所有障碍，但是如果出现失误或太慢了就会受到处罚：忽略某个障碍，或以错误的顺序或⽅向通过障碍，或越过障碍失败，得分就减0.1；另外，每超过规定时间⼀秒，得分就减0.01。
除了速度，这⼀系列障碍也考验了机器狗的反应能⼒和控制技巧。有时候，机器狗会在测试途中摔倒。为此，研究⼈员开发了⼀个让机器狗⾃我恢复的算法，以及⼀个⾛回起点的算法。这样，机器狗在摔倒后就能迅速地⾃⼰站起来，然后⾛回起跑线重新开始。对于⼀个需要不断重复的实验⽽⾔，这些算法能够保持机器狗的稳定性，把⼈为⼲预降到最少。
⾕歌是⼀家对宠物友好的公司，员⼯可以带狗上班。
为了确保机器狗的障碍赛是实际可⾏的、有挑战性的，研究⼈员特意邀请了同事家的⼩狗前来参加。实验结果显示，两者的敏捷性有明显的差距。⼀只未经训练的⼩狗不到10秒就能跑完所有障碍，得到1分。相⽐之下，机器狗虽然也可以达到0.91的好成绩，但需要⼤概20秒，并且⼤部分⽤时都集中在20~30秒。
此外，实验结果还显示，机器狗在S形连续绕杆、A字形上下坡这两个项⽬中的表现不错，但是它的跳远能⼒还有待加强——在起跳或者落地时经常触碰到跳远板。
综合来看，机器狗敏捷性的提升还有很⼤的潜⼒。障碍赛的规模可以更⼤。有百万粉丝的视频博主扎克·奥尔索普（Zac Alsop）也做过类似的实验。
他花了⼤概2万⼈⺠币购买了⼀只机器狗（Unitree Go1），并向知名的训狗教练员寻求帮助，希望通过三天的严格训练，让他的机器狗和真的狗狗们同台竞技，赢得⽝敏捷⼤赛。⽐赛当天，扎克和他的机器狗招来了许多观众的好奇围观，⽐赛时也得到了⼤家的热情助威，但他们最终还是以失败结束，输得“⼈仰狗翻”。
和扎克他们参加的⽐赛相⽐，⾕歌开发的这个⽝敏捷⽐赛确实⼩了很多，但是机器狗⼩跑、跳跃、侧向运动和攀爬的基础技都能得到测试。研究⼈员也表示，这个机器狗敏捷性测试也适⽤于⼀个更⼤的场地，可以很⽅便地添加更多的⽝敏捷障碍设置。⽬前，机器⼈⾏业内的⼀个重要研究⽅向是如何开发出⼀个更好的控制器，好让四⾜机器⼈能够像动物⼀样敏捷。⽽要想量化机器⼈的敏捷性，⾕歌的机器⼈研究团队认为应该先开发⼀个基准测试。
他们把此次敏捷性测试取名为Barkour(Benchmarking Animal-level Agility with Quadruped Robots)。Barkour基准测试直观地展示了机器狗的敏捷性，待机器狗继续发展下去，说不定哪天我们还能看到它们在赛场上跑酷（Parkour）。