脚式ロボットの状態推定のための注意機構付きニューラル拡張カルマンフィルタ
arXiv cs.RO / 2026/5/5
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要点
- 本論文では、足部の滑り（フットスリップ）下での脚式ロボットの状態推定を改善するための注意機構付きニューラル拡張カルマンフィルタ（AttenNKF）を提案する。
- 滑りは「非滑り」前提を破り、カルマンフィルタの更新ステップで計測にバイアスを注入するため、提案手法は滑りに起因する誤差を明示的に推定することを目的とする。
- AttenNKFは、不変拡張カルマンフィルタ（InEKF）に、足部滑りの重大度を条件として誤差を推定する注意ベースのニューラル補償器を加え、更新後に状態へポストアップ補正を適用する。
- 補償器は潜在空間で学習され、入力の生スケールへの感度を下げつつ、滑り条件に応じた構造化された補償を促し、InEKFの再帰性は維持する。
- 実験では、脚式ロボットの状態推定において既存の推定器より性能が向上し、特に滑りやすい状況で改善が顕著である。
