浙江大学研究员彭思达:底层空间感知技术对训练机器人有何作用?
浙江大学研究员彭思达在GAIR 2025“世界模型”分论坛上分享了其团队在赋予机器人通用空间感知能力方面的多项工作,包括相机定位、深度估计和物体运动估计技术。彭思达介绍了一系列创新方法,如基于Transformer的图像匹配技术MatchAnything,用于相机定位;Pixel-Perfect-Depth解决深度估计中的飞点问题;InfiniDepth提升深度估计精度;以及SpatialTracker实现三维跟踪。这些技术有助于机器人更好地理解环境并做出决策。