arXiv cs.RO 机器人学· Emre Girgin, Cagri Kilic·· 5 小时前精选AI 评分57
CoRL 2026 论文：仅用本体感受的自监督接触表示用于腿式里程计
Learning Contact Representation for Leg Odometry
AI 导读
该论文提出一种用于腿式里程计接触检测的自监督表示学习框架，仅使用关节编码器和 IMU 等标准本体感受，无需力传感器或接触标签。方法在运动学特征上训练去噪自编码器，在学到的潜在空间拟合双分量高斯混合模型，其后验作为连续站立置信度，用于缩放误差状态 Kalman 滤波器的零速度测量协方差。
推荐理由
论文指出伪标签分类精度更高并不带来更好的里程计精度，为接触检测的评估方式提供了反直觉参考。
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