「AI新青年講座」將邀請(qǐng)世界頂尖AI研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)的科研新青年，主講他們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的最新重要研究成果。

AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑，將可以幫助大家增進(jìn)對(duì)人工智能前沿研究的理解，相應(yīng)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)也能夠得以積累加深。同時(shí)，通過(guò)與AI新青年的直接交流，大家在AI學(xué)習(xí)和應(yīng)用AI的過(guò)程中遇到的問(wèn)題，也能夠盡快解決。

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多模態(tài)傳感器融合對(duì)于自主機(jī)器人完成復(fù)雜和危險(xiǎn)的任務(wù)至關(guān)重要，例如在地下環(huán)境中感知、工業(yè)檢查和搜救。在這些無(wú)GPS 的場(chǎng)景中，黑暗、空氣中的模糊條件（灰塵、霧和煙霧）和缺乏感知特征是目前阻礙我們采用機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期自主的主要挑戰(zhàn)。

然而在例如長(zhǎng)隧道或存在遮擋物（例如霧、灰塵、煙霧）等這種無(wú)結(jié)構(gòu)的環(huán)境中，由于退化和異常值，激光雷達(dá)的方法雖然可以提供高保真 3D 測(cè)量，但難以提供可靠的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，而視覺(jué)相機(jī)的方法又很大程度上受限于光線條件。因此，基于激光雷達(dá)、基于視覺(jué)或基于激光雷達(dá)和視覺(jué)的 SLAM 方法都不是在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中的最佳選擇。

基于此，來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的趙世博博士等人，針對(duì)挑戰(zhàn)性環(huán)境提出了一種魯棒的視覺(jué)里程計(jì)框架 TP-TIO。該方法是基于深度特征的熱感-慣性里程計(jì)（TIO，Thermal-Inertial Odometry）框架，在各種視覺(jué)退化環(huán)境（主要是煙霧環(huán)境）中進(jìn)行了全面的評(píng)估。實(shí)驗(yàn)表明，在煙霧環(huán)境中，TP-TIO 優(yōu)于最先進(jìn)的視覺(jué)里程計(jì)和激光里程計(jì)方法，在正常的環(huán)境中也達(dá)到了具有競(jìng)爭(zhēng)力的精度。

同時(shí)，趙世博等人還提出了一種高精度多模態(tài)傳感器融合框架 Super Odometry，該方法提供了一種簡(jiǎn)單而有效的方法來(lái)融合多個(gè)傳感器，例如 LiDAR、Camera 和 IMU 傳感器。與傳統(tǒng)的傳感器融合方法不同，Super Odometry 采用以 IMU 為中心的數(shù)據(jù)處理方案，它結(jié)合了松耦合和緊耦合的優(yōu)點(diǎn)，并以粗到細(xì)的方式恢復(fù)運(yùn)動(dòng)。為了確保實(shí)時(shí)的高性能，趙博等人還應(yīng)用了一個(gè)動(dòng)態(tài)八叉樹，與靜態(tài) KD-tree 相比，它只消耗 10% 的運(yùn)行時(shí)間。

Super Odometry 目前已作為算法核心廣泛應(yīng)用到機(jī)器人所多個(gè)項(xiàng)目， 包括 DARPA 地下機(jī)器人挑戰(zhàn)項(xiàng)目、DSTA無(wú)人機(jī)極端環(huán)境定位項(xiàng)目、Offroad 野外無(wú)人車導(dǎo)航項(xiàng)目、Multi-robot 多機(jī)器人協(xié)同定位項(xiàng)目，在不同的機(jī)器人平臺(tái)累計(jì)測(cè)試長(zhǎng)達(dá)2年，并一直沿用至今。

1月10日早10點(diǎn)，AI新青年講座第189講邀請(qǐng)到卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Robotics Institute在讀博士趙世博參與，主講《初探多機(jī)器人、多模態(tài)的通用SLAM框架設(shè)計(jì)》。

講者
趙世博，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Robotics Institute在讀博士；長(zhǎng)期從事在復(fù)雜場(chǎng)景下的多機(jī)器人，多模態(tài)的魯棒位姿估計(jì)和三維重建；所開發(fā)的Super Odometry 已作為算法核心廣泛應(yīng)用到機(jī)器人所多個(gè)項(xiàng)目， 包括 1）DARPA 地下機(jī)器人挑戰(zhàn)項(xiàng)目 2）DSTA無(wú)人機(jī)極端環(huán)境定位項(xiàng)目 3） Offroad 野外無(wú)人車導(dǎo)航項(xiàng)目4）Multi-robot 多機(jī)器人協(xié)同定位項(xiàng)目，在不同的機(jī)器人平臺(tái)累計(jì)測(cè)試長(zhǎng)達(dá)2年，并一直沿用至今；曾獲得DARPA挑戰(zhàn)賽城市賽道第二名，總決賽第四名.先后在IROS、ICRA、JFR、TRO 等國(guó)際會(huì)議或期刊發(fā)表多篇論文并擔(dān)任審稿人。

第189講

主 題
《初探多機(jī)器人、多模態(tài)的通用SLAM框架設(shè)計(jì)》

提 綱
1、SLAM研究進(jìn)展概述
2、SLAM框架目前存在的挑戰(zhàn)
3、面向挑戰(zhàn)性環(huán)境的魯棒視覺(jué)里程計(jì)框架TP-TIO
4、以IMU為核心的激光雷達(dá)視覺(jué)慣性融合框架Super Odometry
5、工作不足之處以及SLAM未來(lái)展望

直 播 信 息
直播時(shí)間：1月10日10:00
直播地點(diǎn)：智東西公開課知識(shí)店鋪

成果

TP-TIO/Super Odometry
《TP-TIO: A Robust Thermal-Inertial Odometry with Deep ThermalPoint》
《Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments》

論文鏈接
https://arxiv.org/pdf/2012.03455.pdf
https://arxiv.org/pdf/2104.14938.pdf

項(xiàng)目地址
www.superodometry.com