超级里程计：一套兼具鲁棒性、适应性与泛化能

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哥伦比亚大学工程团队研发出一种能习得人类式整洁观的机器人。该系统并非通过具体指令学习，而是研究人员向它展示了海量范例后，使其自主掌握整理能力。最终形成的智能模型能够观察杂乱桌面，将散落物品井然有序地归置整齐。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/s...
官网链接：https://superodometry.com/

描述：超级里程计（Super Odometry）是一套具备鲁棒性的传感器融合框架，通过整合外部传感与惯性传感技术，可在复杂严苛的环境中提供精准、实时的状态估计。数十年来，同步定位与地图构建（SLAM）技术一直依赖相机、激光雷达（LiDAR）等外部传感器。我们认为，是时候颠覆这一技术层级了：真正的鲁棒性始于系统内部。
 
通过将惯性传感置于状态估计的核心位置，机器人得以获得内在的运动感知能力。我们坚信，卓越的系统不仅能够 “观测”，更能够 “感知”、“学习” 与 “适应”。