LingBot-Depth：专为攻克机器人在透明、反光物体场景的AI模型

LingBot-Depth是蚂蚁灵波科技开源的高精度空间感知模型，专为攻克机器人在透明、反光物体（如玻璃、镜面）场景下的深度感知难题而生。模型创新性采用掩码深度建模（MDM）技术，依托RGB图像与残余深度信息重建完整深度图；结合真实场景与合成数据的双路径训练方案，显著提升复杂场景下的深度输出质量。该模型在深度补全、单目深度估计及机器人抓取等核心任务中表现卓越，可助力机器人精准理解三维环境，加速具身智能技术的落地应用。

LingBot-Depth核心功能：

1、深度补全精准修复：

针对深度传感器失效或数据缺失的场景（如透明玻璃、反光表面），可精准填补深度空洞，生成无缺失的完整深度图，解决传统方案的感知盲区问题。

2、单目深度智能估计：

仅通过单张RGB图像即可预测场景深度信息，无需额外深度传感器，为无硬件支持的设备提供可靠的三维结构感知能力。

3、机器人操作赋能：

输出高精度深度数据，帮助机器人在复杂环境中稳定识别、抓取透明或反光物体，提升机器人操作的准确性与稳定性。

4、三维追踪与建图优化：

为相机轨迹追踪、三维点云建模提供高质量深度数据支撑，有效提升轨迹估计的准确性和三维地图的精细度。

5、下游视觉任务增强：

为场景理解、3D建图等下游任务提供精准几何信息，强化任务处理的整体性能，拓展模型的应用边界。

LingBot-Depth核心技术原理：

1、自然掩码学习机制：

将RGB-D相机中自然缺失的深度区域定义为掩码而非噪声，模型通过RGB图像的外观特征结合残余深度信息，学习重建缺失区域的深度数据，实现深度图的完整修复。

2、双路径数据集训练：

融合真实世界采集数据与合成仿真数据，模拟真实传感器的成像伪影，覆盖透明、反光、弱纹理等复杂场景，让模型在多样化数据中学习更鲁棒的感知能力。

3、ViT架构优化升级：

采用ViT-Large编码器，对RGB图像和深度信息进行分通道嵌入处理，在保留空间一致性的同时，引入模态嵌入区分不同输入类型，提升跨模态特征融合效率。

4、自适应掩码策略：

根据输入深度数据的完整性动态调整掩码比例，优先保留有效深度信息，让模型聚焦于缺失区域的重建学习，适配真实复杂场景的感知需求。

5、跨模态特征对齐：

通过显式几何结构对齐与隐式特征表征对齐的双重方案，实现RGB外观信息与深度几何结构的紧密耦合，保障模型输出数据的精准性与可用性。

LingBot-Depth核心应用场景：

1、室内建图与导航：

为家庭服务机器人、商用巡检机器人提供高精度三维地图，助力机器人清晰理解空间结构，实现高效路径规划与自主避障。

2、复杂场景三维重建：

在建筑测绘、考古勘探等领域，精准重建包含玻璃幕墙、镜面装饰等复杂材质的场景三维模型，为行业研究提供可靠的空间数据。

3、AR/VR虚拟场景融合：

提供精准的环境深度感知数据，让虚拟物体与真实环境实现物理级贴合，提升AR/VR应用的沉浸感与交互体验。

4、工业自动化装配：

赋能工业机器人在生产线中准确识别、抓取复杂形状部件，尤其是透明、反光材质的工件，提升装配精度与生产效率。

5、家务机器人场景适配：

帮助扫地机器人、擦窗机器人等设备精准感知家居环境中的玻璃、镜面等特殊材质，避免碰撞损伤，提高清洁任务的完成度。

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