IEEE RA-L

AISPO: Enhancing Depth Reliability for Robotic Manipulation of Non-Lambertian Objects via Affine-Invariant Shape Prior

AISPO: 通过仿射不变形状先验增强非朗伯体物体机器人操作的深度可靠性

Zhiming Chen, Linfang Zheng, Kun Zhang, Hyung Jin Chang, Wei Zhang, Hongyu Yu, Hua Chen

机构 * The Hong Kong University of Science & Technology（香港科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science & Technology（南方科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； LimX Dynamics 纠错

AI总结 提出AISPO深度补全框架，结合多尺度RGB-D特征融合与仿射不变形状先验，提升非朗伯体物体（如透明、高反光表面）的深度可靠性，显著提高机器人抓取成功率。

Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters. 8 pages. Accepted April 2026

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 7, pp. 7996-8003, July 2026