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          機(jī)器人學(xué)院研究生兩項(xiàng)科研成果被機(jī)器人國(guó)際頂級(jí)會(huì)議IROS2020 接收

             日期:2020-08-13     來(lái)源:機(jī)器人科學(xué)與工程學(xué)院    作者:阿芬     評(píng)論:0    
            近日,機(jī)器人國(guó)際頂級(jí)會(huì)議IROS(IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems)2020接收結(jié)果公布,東北大學(xué)機(jī)器人科學(xué)與工程學(xué)院2018級(jí)碩士研究生吳艷敏、王鵬的兩項(xiàng)科研成果被錄用。
           
            吳艷敏為第一作者、張?jiān)浦藿淌跒橥ㄓ嵶髡叩奈恼翬AO-SLAM: Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble DataAssociation 由東北大學(xué)、香港中文大學(xué)和英國(guó)阿爾斯特大學(xué)共同完成,東北大學(xué)為第一完成單位。該論文以機(jī)器人環(huán)境感知為研究目標(biāo),首先提出了一種集成數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略以應(yīng)對(duì)SLAM中的不同測(cè)量量,然后采用孤立森林和線段對(duì)齊算法估計(jì)物體位姿,并提出了一種輕量化語(yǔ)義地圖的構(gòu)建方法,最終創(chuàng)建了半稠密語(yǔ)義地圖和面向物體的輕量化地圖。這項(xiàng)研究突破了語(yǔ)義SLAM的局限性,對(duì)于機(jī)器人感知、導(dǎo)航、抓取等任務(wù)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)決策與交互具有重要意義。
           
            王鵬為第二作者的文章TP-TIO:A Robust Thermal-Inertial Odometry with Deep ThermalPoint由東北大學(xué)機(jī)器人學(xué)院REALLAB 課題組與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所共同合作完成,東北大學(xué)為第二完成單位,指導(dǎo)教師為方正副教授和SebastianScherer教授。該論文提出了一個(gè)新的紅外圖像上的特征點(diǎn)提取網(wǎng)絡(luò)(ThermalPoint),在提高實(shí)時(shí)性的同時(shí)仍能維持精度,還通過(guò)新的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式,將仿真和真實(shí)的固定模式噪聲施加到訓(xùn)練集,提高了網(wǎng)絡(luò)的抗紅外圖像固定模式噪聲的能力,最后將其應(yīng)用于視覺(jué)慣導(dǎo)里程計(jì)算法(VIO)。該方法的提出使得機(jī)器人在煙霧等極端場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)魯棒的位姿估計(jì)成為可能。
           
            據(jù)悉,IROS由IEEE(電氣和電子工程師協(xié)會(huì))和RSJ(日本機(jī)器人學(xué)會(huì))共同舉辦,是機(jī)器人領(lǐng)域三大國(guó)際頂級(jí)會(huì)議之一,今年的主題為ConsumerRobots and Our Futur,接收來(lái)自機(jī)器人與人工智能、機(jī)器人視覺(jué)、傳感器、云機(jī)器人等相關(guān)領(lǐng)域的研究。會(huì)議開(kāi)辦三十余年來(lái),其展示的成果為機(jī)器人技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)水平的持續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。據(jù)了解,REALLAB 課題組已連續(xù)兩年在IROS上發(fā)表文章,去年,機(jī)器人學(xué)院19屆碩士畢業(yè)生趙世博為第一作者,方正副教授為通訊作者的文章ARobust Laser-Inertial Odometry and Mapping Method for Large-Scale HighwayEnvironments被IROS 2019收錄,該研究成果由東北大學(xué),騰訊無(wú)人駕駛實(shí)驗(yàn)室,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)共同完成,東北大學(xué)為第一完成單位。該論文提出了一種新穎的激光慣性里程計(jì)和建圖方法,可以實(shí)現(xiàn)在大型高速公路環(huán)境中實(shí)時(shí)低漂移和魯棒的姿態(tài)估計(jì)。這項(xiàng)研究很好的克服了無(wú)人車在高速、動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的位姿估計(jì)問(wèn)題,將SLAM理論實(shí)用化又向前推進(jìn)了一步。
           
           
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