ClearDepth: Enhanced Stereo Perception of Transparent Objects for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2409.08926v2 📥 PDF

作者: Kaixin Bai, Huajian Zeng, Lei Zhang, Yiwen Liu, Hongli Xu, Zhaopeng Chen, Jianwei Zhang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-09-13 (更新: 2025-06-17)

备注: 7 pages, 7 figures

💡 一句话要点

ClearDepth：利用视觉Transformer增强机器人操作中透明物体的立体视觉感知

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 透明物体感知 立体视觉 深度估计 视觉Transformer 机器人操作 Sim2Real 领域自适应

📋 核心要点

  1. 传统3D传感器难以准确获取透明物体的深度信息，这阻碍了机器人对透明物体的操作。
  2. ClearDepth利用视觉Transformer进行立体深度恢复，并提出特征后融合模块，提升深度恢复精度。
  3. 该方法结合Sim2Real仿真生成数据，降低了数据收集成本，并在真实场景中表现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

透明物体的深度感知在日常生活和物流中面临挑战，主要是因为标准3D传感器无法准确捕捉透明或反射表面的深度。这一限制严重影响了依赖深度图和点云的应用，尤其是在机器人操作中。本文开发了一种基于视觉Transformer的算法，用于透明物体的立体深度恢复。该方法辅以创新的特征后融合模块，通过图像中的结构特征来提高深度恢复的准确性。为了解决基于立体相机的透明物体感知数据集收集成本高昂的问题，该方法结合了参数对齐、领域自适应和物理上逼真的Sim2Real仿真，通过AI算法加速高效数据生成。实验结果表明，该模型在真实场景中具有出色的Sim2Real泛化能力，能够精确地绘制透明物体的深度图，从而辅助机器人操作。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以准确感知透明物体的深度，导致机器人无法可靠地操作透明物体。传统3D传感器，如结构光和ToF相机，在透明或反射表面上会产生噪声或缺失数据，严重影响了深度图的质量。因此，需要一种能够有效处理透明物体深度感知问题的方法。

核心思路：ClearDepth的核心思路是利用立体视觉，通过双目图像恢复透明物体的深度信息。该方法结合了视觉Transformer强大的特征提取能力和创新的特征后融合模块，以增强深度恢复的准确性。此外，为了解决数据稀缺问题，采用了Sim2Real仿真技术，生成大量带标注的训练数据。

技术框架：ClearDepth的整体框架包括以下几个主要模块：1) 立体图像输入：从双目相机获取左右图像；2) 特征提取：使用视觉Transformer提取左右图像的特征；3) 特征后融合：将左右图像的特征进行融合，增强结构信息；4) 深度估计：利用融合后的特征估计深度图；5) Sim2Real仿真：生成用于训练的合成数据，并进行领域自适应。

关键创新：ClearDepth的关键创新在于：1) 基于视觉Transformer的深度估计网络，能够有效提取图像特征；2) 特征后融合模块，通过融合左右图像的结构特征，提高深度恢复的准确性；3) 参数对齐、领域自适应的Sim2Real仿真，降低了数据收集成本，并提高了模型在真实场景中的泛化能力。

关键设计：在网络结构方面，采用了Transformer作为特征提取器，并设计了特征后融合模块，具体结构未知。在损失函数方面，可能使用了深度回归损失和领域对抗损失。Sim2Real仿真中，对相机参数进行了对齐，并采用了领域自适应技术，以减小合成数据和真实数据之间的差异。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了ClearDepth在真实场景中的有效性。结果表明，该方法能够准确地恢复透明物体的深度信息，并成功应用于机器人操作任务。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了该模型具有出色的Sim2Real泛化能力，能够在真实场景中实现精确的深度映射。

🎯 应用场景

ClearDepth技术可应用于各种需要机器人操作透明物体的场景，例如：物流分拣（识别和抓取透明包装的商品）、餐饮服务（操作玻璃器皿）、医疗领域（处理透明的医疗器械）等。该技术能够提高机器人操作的可靠性和效率，降低人工成本，并有望推动机器人技术在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Transparent object depth perception poses a challenge in everyday life and logistics, primarily due to the inability of standard 3D sensors to accurately capture depth on transparent or reflective surfaces. This limitation significantly affects depth map and point cloud-reliant applications, especially in robotic manipulation. We developed a vision transformer-based algorithm for stereo depth recovery of transparent objects. This approach is complemented by an innovative feature post-fusion module, which enhances the accuracy of depth recovery by structural features in images. To address the high costs associated with dataset collection for stereo camera-based perception of transparent objects, our method incorporates a parameter-aligned, domain-adaptive, and physically realistic Sim2Real simulation for efficient data generation, accelerated by AI algorithm. Our experimental results demonstrate the model's exceptional Sim2Real generalizability in real-world scenarios, enabling precise depth mapping of transparent objects to assist in robotic manipulation. Project details are available at https://sites.google.com/view/cleardepth/ .