机器人感知

传统深度传感器在玻璃表面失效，导致机器人导航危险。SILICA利用Stable Diffusion先验，联合预测玻璃分割和深度。通过CLIP条件化机制解决任务纠缠，并利用非玻璃区域校准深度。实验显示其在Mirage 18k等数据集上显著优于现有方法。注意：该方法依赖非玻璃区域的传感器读数进行校准。

本文介绍 TransBiolab 数据集，解决实验室中透明生物医学物体感知难的问题。通过多视图 RGB-D 数据和真机操作实验，揭示 SAM 3 和 FoundationPose 在透明、对称物体上的性能瓶颈。注意：真机成功率受控制策略影响，不仅限于感知误差。