본 연구에서는 최근 소개된 SE2(3) 리 그룹 정의를 활용하여 로봇 상태 추정을 위한 새로운 메트릭을 제안한다. 이 메트릭은 기존 메트릭과 달리 선속도 성분을 명시적으로 고려하여 상태 추정 성능을 종합적으로 평가할 수 있다. 또한 체비셰프 다항식 보간법을 활용하여 모션 캡처 데이터로부터 정확한 선속도 추정 방법을 제안한다.
본 논문은 비관성 환경에서 로봇의 상대적인 자세, 속도 및 위치를 추정하는 불변 확장 칼만 필터(InEKF) 기반 접근법을 제안한다. 제안된 필터는 관성 프레임에서의 지면 움직임에 대한 지식 없이도 로봇의 상태를 추정할 수 있다.