纹理重建提速42%
在全局形状建模之外引入纹理区域分布学习，让主动触觉探索同时捕捉物体形状与局部纹理细节。
Hu, Jingyi · Cui, Shaowei · 王睿 · Wang, Shuo
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2025
通过将高斯过程分类器与回归模型结合，主动探索策略专注于纹理区域，从而在纹理区域重建上比基线方法精度提高15%。
分类器学习纹理区域分布，使得探索能够优先采集纹理信息丰富的区域，减少了不必要的探索步骤，纹理区域重建速度比基线方法提高42%。
触觉感知不受光线和透明度影响，结合主动探索策略，可重建透明物体的形状和纹理，弥补视觉方法的不足。