arXiv Robotics· Yuheng Qiu, Yutian Chen, Carlton Cort, Weison Huang, Shibo Zhao, Pieter Abbeel, Rocky Duan, Koushil Sreenath, C. Karen Liu, Carmelo Sferrazza, Junyi Geng, Sebastian Scherer, Guanya Shi·· 2 小时前AI 评分40
自监督惯性里程计：无需真值轨迹即可训练IMU里程计模型
Self-Supervised Inertial Odometry
AI 导读
研究者提出一种自监督惯性里程计训练方案，用仅在短窗口内积分IMU的"短视教师"从零训练模型，学生直接预测速度，精度超过其积分教师。随后通过位姿图蒸馏用多窗口序列一致目标精修模型。在行人、无人机、四足机器人和人形机器人共六个数据集上，无速度或位置标签训练的模型平均速度误差与同架构监督基线相差0.07 m/s以内。
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