人工智能学院高一星助理教授指导的2021级硕士研究生朱星宇同学的论文“Clothes Grasping and Unfolding Based on RGB-D Semantic Segmentation”被国际会议ICRA 2023（清华推荐A类，CCF B类）接收。ICRA（IEEE International Conference on Robotics and Automation）是机器人领域最有影响力的国际学术会议之一。本篇论文与英国伯明翰大学的Hyung Jin Chang教授合作完成。
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论文题目：Clothes Grasping and Unfolding Based on RGB-D Semantic Segmentation
第一作者：朱星宇
指导教师：高一星
收录会议：ICRA 2023
会议类别：清华推荐A类，CCF B类会议
会议时间：29 May – 2 June 2023, London, UK
论文概述：
衣物抓取和展开是机器人辅助穿衣任务的关键和核心。现有的工作主要基于单输入的多噪声深度图像训练可抓取点的识别模型，同时通过合成数据来降低数据标注成本，然而噪声影响以及合成域与真实域之间的特征分布差异往往会导致性能的下降。这种基于预测点坐标的思路也往往会因为衣物等柔性物体的形变遮挡而导致任务失败。因此，我们提出了RGB-D语义分割模型BiFCNet来识别包含更多语义信息的区域。不同于使用单输入的多噪声深度图像，我们基于分形几何设计了FCF模块来实现深度图像空间特征和RGB图像色彩特征的融合。为了降低模型训练的高数据标注成本，我们提出了一个基于对抗策略的多输入数据增强方法。最后，基于考虑抓取方向的可抓取点选择方法设计了整个系统以及抓取和展开任务流程，多次实验的结果表明，整个系统的性能得到了提升，与当前的RGB-D语义分割模型相比，BiFCNet也达到了更高的精度。
