TranSplat：面向透明物体操作的表面嵌入引导 3D 高斯泼溅
计算机视觉与模式识别
2025-02-19 v1 机器人学
摘要
由于难以获取准确且密集的深度测量值，透明物体操作在机器人领域仍然是一个重大挑战。传统的深度传感器在处理透明物体时常常失效，导致深度数据不完整或错误。现有的深度补全方法在帧间一致性方面存在困难，并且错误地将透明物体建模为朗伯表面，导致深度重建效果不佳。为了应对这些挑战，我们提出了 TranSplat，一种专为透明物体量身定制的表面嵌入引导 3D 高斯泼溅方法。TranSplat 使用潜在扩散模型生成表面嵌入，提供一致且连续的表示，使其对视角和光照的变化具有鲁棒性。通过将这些表面嵌入与输入 RGB 图像集成，TranSplat 有效地捕获了透明表面的复杂性，增强了 3D 高斯泼溅效果并改善了深度补全。在合成和真实世界的透明物体基准测试以及机器人抓取任务上的评估表明，TranSplat 实现了准确且密集的深度补全，证明了其在实际应用中的有效性。我们开源了合成数据集和模型：https://github.com/jeongyun0609/TranSplat
引用
@article{arxiv.2502.07840,
title = {TranSplat: Surface Embedding-guided 3D Gaussian Splatting for Transparent Object Manipulation},
author = {Jeongyun Kim and Jeongho Noh and Dong-Guw Lee and Ayoung Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.07840},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 6 figures