该文综述机器人状态估计研究，结合本体与外部感知，采用卡尔曼滤波、优化及学习方法减少非线性误差，涵盖不变扩展卡尔曼滤波、神经网络接触检测、LSTM姿态估计和Transformer强化学习，以提升四足与双足机器人在复杂地形中的运动控制与估计精度。