IMUDINO：面向惯性感知的自蒸馏基础模型

IMUDINO 是首个在人类活动识别、健康、动作捕捉与里程计等多类惯性感知任务上均具竞争力的惯性感知基础模型。它把 DINO 自监督学习范式适配到惯性数据，用模拟运动模式与传感器配置变化的语义保持变换，并采用带频率感知位置编码的纯 Transformer 编码器，原生支持可变输入长度与采样率。该简单设置可学习跨用户、传感器配置、任务乃至机器人里程计中不同本体的全局与稠密特征。