stereo-vision

EyeRobot 2.0 介绍了一种受人类视觉启发的机器人操作框架，通过双目相机上的主动注视（Active Visual Fixation）实现精细双臂操作，无需腕部相机。研究在真实与模拟任务中进行了上千次试验，证明该方法在物体遮挡腕部相机时可将成功率提升至对手的两倍以上。

本文提出将深度光流立体方法蒸馏到单卫星模型中，以高效获取密集三维风场，在某些光谱波段上提高了传统大气运动矢量的精度。

介绍 StereoPolicy 框架，该框架利用同步立体图像对来提升机器人操作策略的几何推理能力，避免了 RGB-D 和点云的脆弱性。它可以集成到基于扩散和视觉-语言-行动的策略中，在仿真和现实任务中均展现出稳定的改进效果。