機器人學院研究生兩項科研成果被機器人國際頂級會議IROS2020 接收

作者:通訊員 王思佳編輯:管珊珊 周洛琦來源:機器人科學與工程學院更新日期:2020-08-12瀏覽次數:13

近日,機器人國際頂級會議IROS(IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems)2020接收結果公布,東北大學機器人科學與工程學院2018級碩士研究生吳艷敏、王鵬的兩項科研成果被錄用。

吳艷敏為第一作者、張云洲教授為通訊作者的文章EAO-SLAM: Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble DataAssociation 由東北大學、香港中文大學和英國阿爾斯特大學共同完成,東北大學為第一完成單位。該論文以機器人環境感知為研究目標,首先提出了一種集成數據關聯策略以應對SLAM中的不同測量量,然后采用孤立森林和線段對齊算法估計物體位姿,并提出了一種輕量化語義地圖的構建方法,最終創建了半稠密語義地圖和面向物體的輕量化地圖。這項研究突破了語義SLAM的局限性,對于機器人感知、導航、抓取等任務過程中實現精準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由東北大學機器人學院REALLAB 課題組與卡內基梅隆大學機器人研究所共同合作完成,東北大學為第二完成單位,指導教師為方正副教授和SebastianScherer教授。該論文提出了一個新的紅外圖像上的特征點提取網絡(ThermalPoint),在提高實時性的同時仍能維持精度,還通過新的網絡訓練方式,將仿真和真實的固定模式噪聲施加到訓練集,提高了網絡的抗紅外圖像固定模式噪聲的能力,最后將其應用于視覺慣導里程計算法(VIO)。該方法的提出使得機器人在煙霧等極端場景下實現魯棒的位姿估計成為可能。

據悉,IROS由IEEE(電氣和電子工程師協會)和RSJ(日本機器人學會)共同舉辦,是機器人領域三大國際頂級會議之一,今年的主題為ConsumerRobots and Our Futur,接收來自機器人與人工智能、機器人視覺、傳感器、云機器人等相關領域的研究。會議開辦三十余年來,其展示的成果為機器人技術、產品和服務水平的持續發展奠定了堅實基礎。據了解,REALLAB 課題組已連續兩年在IROS上發表文章,去年,機器人學院19屆碩士畢業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,騰訊無人駕駛實驗室,卡內基梅隆大學共同完成,東北大學為第一完成單位。該論文提出了一種新穎的激光慣性里程計和建圖方法,可以實現在大型高速公路環境中實時低漂移和魯棒的姿態估計。這項研究很好的克服了無人車在高速、動態場景下的位姿估計問題,將SLAM理論實用化又向前推進了一步。

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