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マニピュレーションarXiv:2511.07081

HDCNet: 透明・反射物体把持のためのハイブリッド深度補完ネットワーク

HDCNet: A Hybrid Depth Completion Network for Grasping Transparent and Reflective Objects

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透明・反射物体の深度計測を改善するため、Transformer・CNN・Mambaを統合した深度補完ネットワークHDCNetを提案し、把持成功率を最大60%向上させた。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 透明・反射物体の depth perception を改善する depth completion network「HDCNet」の提案 - ロボットマニピュレーションにおける透明・反射物体の把持を対象 - Transformer・CNN・Mamba の相補的な強みを統合した hybrid 構成 - 複数の公開データセットで SOTA 性能を達成すると主張 - 把持実験で透明・反射物体の grasp 成功率を最大 60% 向上

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来の depth sensor は透明・反射表面で信頼できる測定が困難で、ロボットの知覚・把持性能を制限していた - 既存の depth completion 手法との個別比較の詳細は要旨からは不明 - 複数の公開データセットで SOTA を達成したと報告 - Transformer・CNN・Mamba を組み合わせる点が新規性として示唆される - 把持成功率の定量的改善（最大 60% 増）を示した点が特徴

3. 技術・手法の肝は？

- encoder を dual-branch の Transformer-CNN framework とし、modality 固有の特徴を抽出 - encoder の shallow layers に軽量な multimodal fusion module を導入し、低レベル特徴を統合 - network bottleneck に Transformer-Mamba hybrid fusion module を配置 - 高レベルな意味情報と global context 情報を深く統合 - これにより depth completion の精度と robustness を向上させる設計

4. どうやって有効だと検証した？

- 複数の公開データセット上で広範な評価を実施 - depth completion タスクで SOTA 性能を達成したと報告 - ロボット grasping 実験を実施し、透明・反射物体の grasp 成功率を評価 - grasp 成功率が最大 60% 向上したと報告 - 具体的なデータセット名や評価指標の詳細は要旨からは不明

5. 議論はある？

- 透明・反射物体の depth perception がロボット manipulation の critical challenge であると位置づけ - 従来 depth sensor の限界を出発点として議論 - Transformer・CNN・Mamba の統合が精度・robustness に寄与すると主張 - 把持成功率向上という実タスクへの効果を示す - 限界や failure case、計算コストなどの詳細な議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- Transformer ベースの depth completion 手法 - CNN ベースの depth completion 手法 - Mamba を用いた vision / fusion 手法 - 透明・反射物体の depth perception に関する研究 - ロボット grasping における depth completion 応用研究 - 具体的な参照論文名は要旨からは不明

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Guanghu Xie, Mingxu Li, Songwei Wu, Yang Liu, Zongwu Xie, Baoshi Cao, Hong Liu

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Depth perception of transparent and reflective objects has long been a critical challenge in robotic manipulation.Conventional depth sensors often fail to provide reliable measurements on such surfaces, limiting the performance of robots in perception and grasping tasks. To address this issue, we propose a novel depth completion network,HDCNet,which integrates the complementary strengths of Transformer,CNN and Mamba architectures.Specifically,the encoder is designed as a dual-branch Transformer-CNN framework to extract modality-specific features. At the shallow layers of the encoder, we introduce a lightweight multimodal fusion module to effectively integrate low-level features. At the network bottleneck,a Transformer-Mamba hybrid fusion module is developed to achieve deep integration of high-level semantic and global contextual information, significantly enhancing depth completion accuracy and robustness. Extensive evaluations on multiple public datasets demonstrate that HDCNet achieves state-of-the-art(SOTA) performance in depth completion tasks.Furthermore,robotic grasping experiments show that HDCNet substantially improves grasp success rates for transparent and reflective objects,achieving up to a 60% increase.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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