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利用不变扩展卡尔曼滤波器和神经测量网络的四足机器人状态估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究开发了接触辅助不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF），结合了接触惯性动力学和正向运动学校正，可估计姿态和速度以及所有当前接触点。实验表明，该滤波器在双足机器人上具有更好的性能。
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关键要点
- 研究开发了接触辅助不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）。
- InEKF结合了接触惯性动力学和正向运动学校正。
- 该滤波器可估计姿态、速度以及所有当前接触点。
- 误差动力学遵循对数线性自治微分方程，提高了收敛性能。
- 产生了符合非线性系统的本地可观测矩阵。
- 在Cassie系列双足机器人上进行了模拟和实验。
- InEKF的性能优于基于四元数的EKF。
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