STL 기반 최적화 외에도 비보행 로봇의 강인한 보행을 위한 다른 접근법으로는 강화 학습이 있을 수 있습니다. 강화 학습은 로봇이 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법으로, 복잡한 동적 환경에서 로봇의 움직임을 최적화하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 최적화 알고리즘을 사용하여 보행 경로를 계획하고 로봇의 안정성을 향상시키는 방법도 있을 수 있습니다.