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ANYmal D
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四足世界模型实现零样本跨具身机器人运动
研究人员开发了一种新颖的四足世界模型（QWM），能够使机器人在无需重新训练的情况下适应不同物理具身的运动。与之前过拟合到特定机器人形态的模型不同，QWM 包含形态规范，允许单个动力学模型进行泛化。这种方法将模型条件化为尺度不变的物理特征，已在四足机器人上实现了零样本跨具身迁移，这是该领域的首次突破。
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研究发现，四足机器人的 SLAM 性能取决于传感器选择
一篇新的研究论文系统地评估了不同的传感器配置如何影响四足机器人的同步定位与地图构建（SLAM）性能。该研究使用 GrandTour 数据集在 ANYmal D 机器人上进行，发现立体摄像头设置优于单目和 RGB-D 配置。此外，与滚动快门摄像头相比，全局快门摄像头显著减少了由运动引起的跟踪失败。研究还强调，在动态腿式运动场景中，标准的惯性集成有时会阻碍以视觉为中心的 SLAM 系统的性能。