透明/反光物体感知

Transparent & Reflective Object Perception进阶

让机器人看清玻璃杯、金属件这类深度相机「看不准」的物体。

指针对玻璃、透明塑料、镜面金属等物体的检测、分割和三维形状估计。常见深度相机靠红外光的反射来测距，光线会穿过透明物体或被镜面反射走，结果是深度图里出现空洞（没有读数的像素），或者读到的是物体背后桌面的距离，机器人照此去抓就会落空。典型做法是用神经网络从彩色图预测透明区域的掩码、表面法向和遮挡边界，再做深度补全（把缺失的深度填上）；Sajjan、Andy Zeng、宋舒然等人 2019 年的 ClearGrasp 是代表工作。家务、实验室、零售场景里玻璃杯、瓶子很多，这是抓取落地绕不开的问题。