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    INDEMIND机器人与人工智能首站圆满落幕

      [  中关村在线   ]  

           10月20日,“机器人与人工智能高校巡讲”首站走进了北京理工大学,INDEMINDCTO闫东坤博士与视觉SLAM知名学者高翔博士出席本次讲座。两位博士围绕VSLAM在工业界的应用前景与立体视觉技术研究、落地难点进行了精彩分享与交流,学生们遇到的各种研发、应用难题在这场活动中得到了解惑。

        据悉,“机器人与人工智能高校巡讲”是由INDEMIND携手深蓝学院面向全国高校发起的系列学术交流讲座,将邀请立体视觉、机器人、人工智能等领域知名学者就相关技术发展、未来创新与实际落地开展全国性干货分享与经验交流,以推动技术的普及,促进相关人才的快速成长。

        大咖分享,引起百余名与会同学热烈反响

        在北京理工大学站,高翔博士分享了VSLAM技术在工业界的应用与潜在优势。高翔博士指出,VSLAM凭借传感器成本低、信息丰富等优势,已成为机器人、无人驾驶、工业AGV等领域的热门技术之一,未来前景十分广阔。但在工业应用中,VSLAM多是与其他传感器组合成多传感器融合方案,才能应用到实际项目中,如此必然会带来多传感器融合的误差及标定等问题。

        INDEMINDCTO闫东坤博士承接高翔博士的分享,以INDEMIND量产应用的视觉导航、立体视觉监控、定位及人机交互解决方案为例,详细为大家介绍了视觉、惯性、GNSS、里程计等传感器的原理、多传感器融合的常见问题以及Vi-SLAM算法的研究与实现,解读了INDEMIND立体视觉行业解决方案在不同项目的落地难点与特性,从技术原理、算法模型、落地应用等方面帮助与会同学建立了对立体视觉技术更全面的认识。

        两位博士的精彩分享,收获了在场100余名同学的热烈反响,激起了经久不歇的掌声。

    INDEMIND机器人与人工智能高校巡讲首站圆满落幕

      在提问环节,现场同学踊跃发言,纷纷与两位博士进行了系列讨论,两位博士也针对同学们的问题进行了细致认真的解答。

        会后展示,高精度Vi-SLAM引起围观

        在会后的展示环节,INDEMIND展示了其双目视觉惯性模组与自研Vi-SLAM算法,作为闫博士分享中提到的多传感器融合误差&标定难题解决方案的“载体”,展示区吸引了大批同学的围观。

        据悉,INDEMIND双目视觉惯性模组所采用的便是“视觉+imu”多传感器融合架构,可为视觉SLAM、动作捕捉、三维立体视觉等技术研发提供精准稳定的数据支持。并且模组内置了自研Vi-SLAM算法,该算法利用分享中提到的多传感器融合误差估计&标定方法及一系列精度优化,已达到定位精度<1%,姿态精度<1&deg;的行业领先效果。更值得一提的是,INDEMIND通过对标定冶具以及流程的重新设计,打通了技术到工程量产的全部环节,突破了视觉技术的落地难点。

        经过了近三个小时的精彩分享与交流,活动已接近尾声,但同学们的热情仍未消减。在同学与两位博士的声声交流中,本次机器人与人工智能高校巡讲——北理工站圆满结束。接下来,INDEMIND将持续在全国高校为同学们带来更多精彩分享,与大家进行零距离交流,让我们共同期待下一站的精彩启幕!

    smartwear.zol.com.cn true //smartwear.zol.com.cn/730/7300977.html report 2332        10月20日,“机器人与人工智能高校巡讲”首站走进了北京理工大学,INDEMINDCTO闫东坤博士与视觉SLAM知名学者高翔博士出席本次讲座。两位博士围绕VSLAM在工业界的应用前景与立体视觉技术研究、落地难点进行了精彩分享与交流,学生们遇到的各种...
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