本研究提出了一种新方法，通过低成本传感器提升四足机器人导航的可靠性，结合接触辅助运动学、视觉惯性里程计和深度稳定视觉，显著提高了环境地图生成、自主定位和导航的准确性与稳定性。

本文探讨了多模态车辆轨迹预测的最新进展，包括利用环境地图提高预测准确性、基于文本的交通场景表示方法，以及结合视觉语言模型的自动驾驶系统DriveVLM。这些方法在复杂驾驶条件下表现优越，显著提升了轨迹预测效果。