arXiv cs.RO 机器人学· Yicheng Zhou, Longwen Chen, Qinghua Yu, Junhao Xiao, Huimin Lu, Xieyuanli Chen·· 5 小时前精选AI 评分55
LAG-IO：基于因子图的腿式机器人多 IMU 状态估计方法
LAG-IO: Multi-IMU State Estimation for Legged Robots Using Factor Graphs
AI 导读
LAG-IO 是一个基于因子图的多 IMU 状态估计框架，在滑窗优化中紧耦合主躯干 IMU、多个腿部 IMU 与关节编码器测量。它引入基于核密度估计（KDE）的连续概率接触检测模块，自适应调整零速更新（ZUPT）因子的协方差，并用运动学相对位置因子将各腿独立惯性状态锚定到主躯干。
推荐理由
论文指出单 IMU 腿式里程计在打滑时漂移的成因，并给出因子图多 IMU 耦合的改进思路，可作方法参考。
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