TRACE: Learned Proprioceptive Odometry for Legged Robots under Unreliable Contact Conditions
TRACE：不可靠接触条件下四足机器人的学习式本体里程计
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院（KAIST））
AI总结 本研究提出TRACE模型，通过引入足部感知交叉注意力模块等技术，结合策略随机化与部分现实微调，提升四足机器人在不可靠接触条件下的本体里程计性能，降低位置漂移并改善仿真到现实的迁移效果。
Comments 8 pages, 7 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
