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arXiv
Terrain traversability专业

经验驱动的持续学习预测四足机器人地形可通过性,验证门控降低遗忘23.1%

Luca Bricarello, João Carlos Virgolino Soares, Alberto Sanchez-Delgado, Fulvio Mastrogiovanni, Claudio Semini

这篇预印本提出一个持续学习管线,利用冻结的DINOv3视觉特征和证据回归器从接触前图像预测五种足端交互指标,并通过有界重放和验证门控持续更新。在Unitree Go2真机顺序经过三种新地形时,带历史验证门控的方法比仅重放方法将最终锚点负对数似然退化降低23.1%,同时新地形适应相近。该预印本尚未经同行评审。

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