IEEE RA-L

Rethinking Transparent Object Grasping: Depth Completion with Monocular Depth Estimation and Instance Mask

重新思考透明物体抓取：基于单目深度估计和实例掩码的深度补全

Yaofeng Cheng, Xinkai Gao, Sen Zhang, Chao Zeng, Fusheng Zha, Lining Sun, Chenguang Yang

机构 * State Key Laboratory of Robotics and System at Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机器人系统国家重点实验室） ； Lanzhou University of Technology（兰州理工大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

AI总结 本文提出ReMake框架，通过实例掩码和单目深度估计提升透明物体的深度补全精度，改进真实场景下的抓取可靠性。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 11, Issue: 5, May 2026)