arXiv 2026
MG-Grasp: Metric-Scale Geometric 6-DoF Grasping Framework with Sparse RGB Observations
提出不依赖深度传感器的 6-DoF 抓取框架,利用双视图三维基础模型及相机内外参,从稀疏 RGB 图像重建公制尺度、多视角一致的稠密点云,为真实机器人生成稳定抓取位姿。
精选研究成果、论文链接与开源实现。
arXiv 2026
提出不依赖深度传感器的 6-DoF 抓取框架,利用双视图三维基础模型及相机内外参,从稀疏 RGB 图像重建公制尺度、多视角一致的稠密点云,为真实机器人生成稳定抓取位姿。
IEEE RA-L 2026, 11(5): 5614–5621
提出单目水下 SLAM 系统,将语义介质过滤与双视图三维重建先验结合,实现稳健相机跟踪和深度估计;通过语义引导渲染、自适应地图管理与在线介质感知高斯地图,完成紧凑、逼真的水下稠密建图。
arXiv 2026
面向 12 导联心电信号的自监督对比表示学习。
IEEE Signal Processing Letters 2026, 33: 356–360
大视觉模型增强的室内三维目标检测多模态融合。
IEEE Robotics and Automation Letters 2026, 11(2): 1058–1065
多级子图引导的 LiDAR SLAM 系统。
Computer Methods and Programs in Biomedicine 2026
基于知识蒸馏的单导联心电 LQTS 检测框架。
ISCAS 2026
基于多视角稀疏 RGB 观测的视觉几何 6-DoF 抓取框架。
Pattern Recognition 2026, 170: 112088
重新审视 6-DoF 抓取检测的网络设计,提出兼顾场景级与目标导向抓取的灵活框架,提升高质量抓取的泛化能力。
IEEE RA-L 2025, 10(11): 11094–11101
针对重度堆叠与遮挡场景,结合遮挡感知、语义引导的主动视点优化与抓取级强化学习策略,让机器人主动探索目标区域,提升语言指定物体抓取的成功率与操作效率。
IEEE RA-L 2025, 10(1): 40–47
将 6D 抓取位姿编码为高斯点,作为强化学习的高层视觉表示,并结合可抓取区域探索器,提高连续复杂运动目标抓取的稳定性、泛化能力与 Sim2Real 迁移效果。
IEEE TCSVT 2025, 35(1): 394–404
提出两阶段扩散深度修复框架 DITR,通过区域提议与深度修复分别处理透明、反光物体造成的光学缺失和遮挡导致的几何缺失,自动恢复更可靠的深度信息。
ISCAS 2025: 1–5
面向边缘设备的高效端到端 6-DoF 抓取检测框架。
IROS 2025
基于前沿嵌入图的高效视觉目标导航方法。
Pattern Recognition 2025
面向 RGB-D 手势识别的多策略解耦与语义融合方法。
IROS 2025
面向杂乱场景的数据高效区域中心 6-DoF 抓取检测。
ICRA 2025
结合 3D 高斯泼溅的语义辅助感知 SLAM。
ECCV Workshop / LNCS 2025: 305–322
通过多模态人机引导实现目标导向物体抓取。
IEEE TIM 2025, 74: 1–12
面向焊接机器人的激光条纹分割,引入不确定性感知与非局部机制,提升复杂工业场景下的分割鲁棒性。
IEEE RA-L 2025, 10(2): 1672–1679
面向机器人操作的小样本 3D 可操作区域分割,适应物体姿态与点云完整性变化,提升有限标注条件下的定位精度。
CoRL 2024: 1834–1850
提出归一化抓取空间(NGS),在统一的区域坐标系中表示抓取,并构建高效区域感知网络 RNGNet,在提升复杂堆叠场景抓取精度的同时保持实时推理能力。
IEEE TIP 2024, 33: 2477–2490
在时空图上学习可变形采样位置,自适应选择更具判别性的关节并建模连续时间特征;多分支框架进一步融合关节与骨骼模态,在动作识别精度和模型规模之间取得平衡。
CVPR 2024: 16362–16372
面向人机交接任务,构建大规模仿真环境与自动示范生成流程,并通过四维模仿学习训练可泛化到未见物体与复杂交接轨迹的视觉运动策略。
IEEE TCSVT 2024, 34(6): 4202–4213
提出查询引导的支持原型探索网络 QGPNet,利用点特征对齐减少类内差异造成的错误标签传播,并通过原型特征挖掘与语义感知数据增强提升少样本三维室内分割能力。
Computers in Biology and Medicine 2023, 166: 107503
采用多导联教师模型指导单导联学生模型,通过对比导联信息迁移和多标签知识蒸馏传递疾病相关信息,提升单导联心电信号的多标签心律失常分类能力。
IEEE RA-L 2023, 8(11): 7178–7185
结合二维部件分割与三维强化学习,无需人工演示即可学习关节物体操作;帧一致不确定性感知采样策略提升了真实机器人上的策略稳定性与跨类别泛化能力。
IEEE RA-L 2023, 8(8): 4895–4902
以抓取热力图引导局部抓取生成,将全局语义与局部点云结合,并通过非均匀锚点采样兼顾抓取精度与多样性,实现复杂堆叠场景中的实时 6-DoF 抓取检测。
IEEE TCSVT 2023, 33(10): 5721–5733
构建真实场景透明与反光物体 RGB-D 数据集 TROSD,包含 11,060 幅图像和三类语义标注,并提供 TROSNet 基线,为相关分割算法的训练、评测与泛化研究提供支撑。
IEEE EMBC 2023
面向心电分类的双尺度导联分离 Transformer。
Sensors 2023, 23(11): 5194
带落足自适应学习的四足机器人分层视觉导航系统。
Optics Express 2023
基于事件相机的软对极三维形貌测量,抑制多路径干扰。
VCIP 2022: 1–5
提出分布感知的低比特量化方法,在保持 3D 点云网络精度的同时降低计算与存储开销。
MMM 2022: 352–363
提出多尺度跨模态 Transformer 网络,融合 RGB 与深度信息提升 RGB-D 目标检测性能。
IEEE Sensors Journal 2022
非结构化场景下旋转 LiDAR 的改进标定方法。
ICAICA 2022
基于残差沙漏结构的机器人抓取检测表示。
Sensors 2022
旋转 LiDAR 惯性里程计的在线多次标定方法。
IEEE Signal Processing Letters 2021, 28: 658–662
提出非局部聚合网络 NANet,通过多模态非局部聚合模块在空间与通道维度联合整合 RGB 外观和深度几何信息,改善多阶段 RGB-D 语义分割特征表达。
ICAICA 2021
边缘感知上下文聚合网络,用于透明与反光物体检测。
IEEE Signal Processing Letters 2021
面向心电心律失常分类的对比学习框架。
IEEE Signal Processing Letters 2021
对极几何引导的高鲁棒结构光三维成像方法。
BMVC 2021
面向 RGB-D 目标检测的特征交换 Transformer 网络。
IEEE TNNLS 2021, 32(10): 4742–4747
面向深度人脸识别的类别变化边界归一化 Softmax 损失。
IEEE Signal Processing Letters 2021
域偏移条件下的心跳分类非对称三训练方法。
IEEE TNNLS 2020, 31(12): 5153–5165
构建包含约 44.7 万对双目图像的 THU-Bi-Hand 数据集,并提出 Bi-Pose-REN,在姿态引导下提取和分层整合关节区域特征,提升双目图像中的指尖定位精度。
Optics Express 2020
利用焦扫技术实现大景深三维形貌测量。
IEEE Access 2020
基于空间分解隐式热图的轻量快速手部姿态估计。
IEEE Sensors Journal 2020
基于时间矩阵映射的事件驱动结构光系统标定。
Neurocomputing 2020, 395: 138–149
提出 Pose-REN,以初步手部姿态引导卷积特征图上的区域提取,并按关节拓扑分层融合特征,通过级联回归逐步优化单幅深度图中的三维手部姿态。
ICASSP 2020
与未知物体交互场景下的弱监督分割引导手部姿态估计。
Information Sciences 2019, 501: 523–542
提出全局可更新心拍分类系统 GRNN,利用循环神经网络自动学习心电形态与时间特征,并通过主动学习选择高价值新样本持续更新模型,提升跨患者与跨数据库泛化能力。