第一届CSIG全国SLAM技术论坛成功举办

08月

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2018年7月28日-29日，中国图象图形学学会主办的“第一届全国SLAM技术论坛”在浙江大学成功举办。

本次论坛由深蓝学院承办，浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室协办。浙江大学章国锋教授和清华大学马惠敏副教授担任论坛召集人，邀请国内8位专家围绕SLAM的研究以及产业化应用作报告分享。来自全国各地的460位老师、学生以及企业工程师报名参加此次活动，现场人气高涨！

图片1 会场现场

28日上午8点40分，在中国图象图形学学会副理事长潘志庚教授的致辞中，正式拉开序幕。潘志庚教授代表学会感谢各位老师、学生和企业的同行冒着酷暑参加此次论坛，在简要介绍了学会的情况后，阐述了学会举办此次论坛的目的以及意义。

图片2 潘志庚教授致辞

此次论坛的召集人、浙江大学的章国锋教授以“视觉SLAM技术及应用”为主题首先做分享。章老师指出，虽然vSLAM在过去十多年里取得了很大的进展，但产业化过程中仍需要解决一些关键性难题，比如，如何高效地获得尽可能长而且准确的特征轨迹并将多视频序列之间的复杂回路闭合起来，如何对于海量图像/视频数据在有限的内存下进行高效的全局优化，如何在动态环境下进行鲁棒的同时定位与地图构建，如何处理相机快速运动和强旋转，如何在线动态调整重建的三维几何表面。针对上述难点，章老师结合自己的工作，逐一进行了阐述。

短暂茶歇后，香港科技大学的沈劭劼老师为大家分享了在复杂场景中的三维视觉感知问题，主要包含三个方面：一是如何通过视觉和IMU融合，进行滑动窗口内的Bundle Adjustment，来提高运动估计的准确性、稳定性和鲁棒性；二是如何基于深度学习的方法仅用单目相机来构建稠密的3D地图，并用于飞控避障、AR虚实融合等；三是如何基于单目视觉惯导融合，来实时跟踪动态物体，并恢复物体的绝对物理尺度。稍后，阿里巴巴AI Lab的李名杨博士以“Visual Inertial SLAM and Calibration problem in SLAM”为主题做了精彩分享。传感器标定通常是SLAM中至关重要的环节，但是当出厂标定完成到达客户手中后，由于温度、震动、时间等因素都会造成标定参数的改变，这时就需要重新标定，这将严重降低用户体验和系统的稳定性。针对此问题，李博士详细介绍了如何实现在后端进行自动的标定数据收集，和不良数据剔除，并在合适时机进行重新标定，以防止系统稳定性下降。

图片3 章国锋老师、沈劭劼老师和李名杨博士报告

下午，上海交通大学导航与感知所的邹丹平老师给大家带来“基于环境结构性特征的视觉SLAM方法”的报告。邹老师首先简单回顾了基于滤波的视觉SLAM方法，以及与关键帧方法之间的联系，然后介绍了一种基于人造环境结构特性的视觉SLAM方法，并给大家展示了该方法与IMU紧耦合的扩展版本以点特征为代表的当前主流方法的性能比较。中科院自动化所的申抒含老师，讲解了“基于图像的三维建模”这一经典问题的系统性研究工作，并重点介绍了课题组在基于图像的大规模场景三维建模方面的系统性研究工作，包括在大场景相机标定、稠密点云计算、天地图像融合、三维语义建模等领域的最新研究进展，以及在测绘、考古、地图等多个应用领域的示范应用。接着，武汉大学计算机学院的李明老师，带来了“感知辅助定位网联服务”的报告，结合环宇智行的实践经验，李老师重点讲述了SLAM算法以及其它定位方式的融合在自动驾驶中的应用和实践，以及在云端部署算法尝试定位网联的服务。

图片4 邹丹平、申抒含和李明老师报告

作为28日的最后一个环节，章国锋老师、沈劭劼老师、邹丹平老师、申抒含老师围绕“SLAM技术发展趋势”展开了讨论与互动交流。目前视觉SLAM或者激光SLAM在理论层面上都达到了一定的成熟度，更多的是针对AR、无人机、无人车等实际工程情况，进行优化和打磨。站在科研的角度，嘉宾们认为深度学习与SLAM的结合可能是发文章的一个思路，或者与新的传感器进行融合，也可以发表些论文。SLAM、三维重建等领域，入门门槛比较高，但这是机遇也是挑战，一旦突破这个门槛，达到一定的认知高度后，未来就业前景也比较好。沈劭劼老师讲述了团队开源VINS框架的心路历程和团队从严培养的方式，给与会者带来了很大启发。