Advanced Science 论文
文章标题：MGDP: Mastering a Generalized Depth Perception Model for Quadruped Locomotion
传统四足机器人在复杂危险地形中，要么因 “无感知盲目行走” 频发踏空、失衡与坠落，要么受困于深度感知计算量大、传感器噪声敏感、跨机型难以迁移等问题，始终难以实现高效、安全、通用的全地形通行。为此，我们提出 MGDP 通用深度感知模型，用一套轻量化、高泛化的感知与控制框架，彻底解决这一行业痛点。
MGDP 仅靠一枚单目深度相机就可以实现高精度地形感知与鲁棒深度去噪，通过对比学习提取低维通用地形特征，实现感知与机器人动力学解耦，让四足机器人在多样化复杂地形中稳定行走，并能快速迁移到不同型号的四足机器人平台。
page: https://arclab-hku.github.io/MGDP/
