足式机器人是一种使用腿进行移动的足式机器人，其以动物为仿生对象，目的是依据工程技术和科学研究成果模拟动物的运动形式和复制动物的运动能力。
足式机器人对各种环境(包括结构化环境(诸如公路、铁路、经处理的平整路面等)和非结构化环境(诸如山地、沼泽、崎岖不平的路面等))具有很强的适应能力，其能够适应地形的各种变化、翻越较高的障碍物，而且能够有效地减小载荷、提高系统的能量利用效率。
足式机器人按照足数可分为单足、双足、四足、六足、八足等，其中，四足足式机器人具有超强的运动能力，其比双足足式机器人静态稳定性好，且比六足、八足足式机器人运动简单灵活，因此，四足足式机器人是研究足式机器人的一种常见选择。
大家最为熟知的应该是波士顿的四足机器人到双足机器人。
在足式机器人的运动过程中，通常可使用多种手段来实时确定足式机器人的状态(如位置和姿态信息等)。例如，可以使用多种传感器来估计足式机器人的本体状态。例如，在工业界已经提出了多种融合IMU数据、关节编码器的数据、激光数据、动作捕捉数据等等来确定足式机器人本体状态的方法，但这些方法都无法解决本体感知的传感器状态估计器在长时间运行下的状态漂移，导致不可避免产生累积误差。
针对上述问题，腾讯于2022年11月18日公开了一项新专利，提供了一种用于足式机器人的状态估计方法。
专利名称：用于足式机器人的状态估计方法及装置、计算机设备
专利号：CN202210985184.6
抓力所述方法包括：获取所述足式机器人的第一传感器信息和第二传感器信息，并基于所述第一传感器信息和第二传感器信息，利用第一卡尔曼滤波器确定所述足式机器人的第一状态信息，并保存一段时间的第一状态信息作为第二卡尔曼滤波的历史信息；获取所述足式机器人的第三传感器信息，并基于所述第三传感器信息和所述历史信息，利用所述第二卡尔曼滤波器确定所述足式机器人的第二状态信息；以及基于所述足式机器人的第二状态信息，对足式机器人在当前时刻的第一状态信息进行更新，以确定所述足式机器人的当前时刻的状态信息。
