最新突破：地瓜机器人助力透明物体抓取技术革新
摘要
在机器人技术领域，透明物体的抓取一直是一个挑战。地瓜机器人近日宣布，其主导研发的DOSOD开放词汇目标检测算法与MODEST单目透明物体抓取算法成功入选全球机器人领域的顶级会议ICRA 2025。这一成果将为机器人感知和操作透明物体带来革命性的改变。
透明物体抓取难题
透明物体，如水杯、试管、窗户等，在人类生活中无处不在。然而，这些物体的复杂折射和反射特性给机器人感知带来了巨大挑战。在大多数RGB图像中，透明物体往往缺乏清晰纹理，难以与背景区分。此外，商用深度相机也难以准确捕捉这些物体的深度信息，导致深度图质量低下，限制了机器人在多个领域的应用。
MODEST：多任务框架解决透明物体抓取难题
为了攻克这一难题，地瓜机器人联合中科院自动化所（CASIA）多模态人工智能系统全国重点实验室，推出了针对透明物体的单目深度估计和语义分割的多任务框架（MODEST）。该框架通过创新的语义和几何融合模块，结合独特的特征迭代更新策略，显著提升了深度估计和语义分割的准确性，尤其在抓取成功率和系统泛化性方面实现了突破。
MODEST：即插即用，无需额外传感器
MODEST算法框架作为通用抓取模型的前置模块，具备即插即用的特性，无需依赖额外传感器。它仅通过单张RGB图像即可实现透明物体的抓取，其效果甚至优于其他双目和多视图方法。这一框架可广泛应用于智能工厂、实验室自动化、智慧家居等领域，有效降低设备成本，提升机器人操作透明物体的能力。
技术细节：深度估计与语义分割
MODEST主要聚焦于透明物体的深度估计。它通过设计的语义和几何结合的多任务框架，获取物体准确的深度信息，并利用基于点云的抓取网络实现透明物体的抓取。这种设计相当于在通用抓取网络前面增加了一个针对透明物体的增强模块。
实验验证：鲁棒性与泛化性
地瓜机器人将MODEST算法迁移到真实机器人平台上，进行了透明物体抓取实验。实验平台由UR机械臂和深度相机组成。通过MODEST方法进行透明物体精确感知，并结合GraspNet生成抓取位姿。实验结果表明，MODEST在真实平台上展现了良好的鲁棒性和泛化性。
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结语
地瓜机器人的MODEST算法为透明物体抓取领域带来了突破性的进展，不仅提升了机器人的感知能力，也为机器人技术的广泛应用开辟了新的可能性。
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