10月20日，“機器人與人工智能高校巡講”首站走進了北京理工大學(xué)，INDEMIND CTO閆東坤博士與視覺SLAM知名學(xué)者高翔博士出席本次講座。兩位博士圍繞VSLAM在工業(yè)界的應(yīng)用前景與立體視覺技術(shù)研究、落地難點進行了精彩分享與交流，學(xué)生們遇到的各種研發(fā)、應(yīng)用難題在這場活動中得到了解惑。

 

　　據(jù)悉，“機器人與人工智能高校巡講”是由INDEMIND攜手深藍學(xué)院面向全國高校發(fā)起的系列學(xué)術(shù)交流講座，將邀請立體視覺、機器人、人工智能等領(lǐng)域知名學(xué)者就相關(guān)技術(shù)發(fā)展、未來創(chuàng)新與實際落地開展全國性干貨分享與經(jīng)驗交流，以推動技術(shù)的普及，促進相關(guān)人才的快速成長。

 

 

 

　　在北京理工大學(xué)站，高翔博士分享了VSLAM技術(shù)在工業(yè)界的應(yīng)用與潛在優(yōu)勢。高翔博士指出，VSLAM憑借傳感器成本低、信息豐富等優(yōu)勢，已成為機器人、無人駕駛、工業(yè)AGV等領(lǐng)域的熱門技術(shù)之一，未來前景十分廣闊。但在工業(yè)應(yīng)用中，VSLAM多是與其他傳感器組合成多傳感器融合方案，才能應(yīng)用到實際項目中，如此必然會帶來多傳感器融合的誤差及標(biāo)定等問題。

 

 

　　INDEMIND CTO閆東坤博士承接高翔博士的分享，以INDEMIND量產(chǎn)應(yīng)用的視覺導(dǎo)航、立體視覺監(jiān)控、定位及人機交互解決方案為例，詳細(xì)為大家介紹了視覺、慣性、GNSS、里程計等傳感器的原理、多傳感器融合的常見問題以及Vi-SLAM算法的研究與實現(xiàn)，解讀了INDEMIND立體視覺行業(yè)解決方案在不同項目的落地難點與特性，從技術(shù)原理、算法模型、落地應(yīng)用等方面幫助與會同學(xué)建立了對立體視覺技術(shù)更全面的認(rèn)識。

 

　　兩位博士的精彩分享，收獲了在場100余名同學(xué)的熱烈反響，激起了經(jīng)久不歇的掌聲。

 

 

　　在提問環(huán)節(jié)，現(xiàn)場同學(xué)踴躍發(fā)言，紛紛與兩位博士進行了系列討論，兩位博士也針對同學(xué)們的問題進行了細(xì)致認(rèn)真的解答。

 

 

　　在會后的展示環(huán)節(jié)，INDEMIND展示了其雙目視覺慣性模組與自研Vi-SLAM算法，作為閆博士分享中提到的多傳感器融合誤差&標(biāo)定難題解決方案的“載體”，展示區(qū)吸引了大批同學(xué)的圍觀。

 

 

　　據(jù)悉，INDEMIND雙目視覺慣性模組所采用的便是“視覺+imu”多傳感器融合架構(gòu)，可為視覺SLAM、動作捕捉、三維立體視覺等技術(shù)研發(fā)提供精準(zhǔn)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)支持。并且模組內(nèi)置了自研Vi-SLAM算法，該算法利用分享中提到的多傳感器融合誤差估計&標(biāo)定方法及一系列精度優(yōu)化，已達到絕對定位精度<1%，絕對姿態(tài)精度<1°的行業(yè)領(lǐng)先效果。更值得一提的是，INDEMIND通過對標(biāo)定冶具以及流程的重新設(shè)計，打通了技術(shù)到工程量產(chǎn)的全部環(huán)節(jié)，突破了視覺技術(shù)的落地難點。

 

　　經(jīng)過了近三個小時的精彩分享與交流，活動已接近尾聲，但同學(xué)們的熱情仍未消減。在同學(xué)與兩位博士的聲聲交流中，本次機器人與人工智能高校巡講——北理工站圓滿結(jié)束。接下來，INDEMIND將持續(xù)在全國高校為同學(xué)們帶來更多精彩分享，與大家進行零距離交流，讓我們共同期待下一站的精彩啟幕！