「AI新青年讲座」将邀请世界顶尖AI研究机构和大学的科研新青年，主讲他们在计算机视觉、机器学习等人工智能领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新青年的视频讲解和直播答疑，将可以帮助大家增进对人工智能前沿研究的理解，相应领域的专业知识也能够得以积累加深。同时，通过与AI新青年的直接交流，大家在AI学习和应用AI的过程中遇到的问题，也能够尽快解决。

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多模态传感器融合对于自主机器人完成复杂和危险的任务至关重要，例如在地下环境中感知、工业检查和搜救。在这些无GPS 的场景中，黑暗、空气中的模糊条件（灰尘、雾和烟雾）和缺乏感知特征是目前阻碍我们采用机器人系统实现长期自主的主要挑战。

然而在例如长隧道或存在遮挡物（例如雾、灰尘、烟雾）等这种无结构的环境中，由于退化和异常值，激光雷达的方法虽然可以提供高保真 3D 测量，但难以提供可靠的运动估计，而视觉相机的方法又很大程度上受限于光线条件。因此，基于激光雷达、基于视觉或基于激光雷达和视觉的 SLAM 方法都不是在具有挑战性的环境中的最佳选择。

基于此，来自卡内基梅隆大学的赵世博博士等人，针对挑战性环境提出了一种鲁棒的视觉里程计框架 TP-TIO。该方法是基于深度特征的热感-惯性里程计（TIO，Thermal-Inertial Odometry）框架，在各种视觉退化环境（主要是烟雾环境）中进行了全面的评估。实验表明，在烟雾环境中，TP-TIO 优于最先进的视觉里程计和激光里程计方法，在正常的环境中也达到了具有竞争力的精度。

同时，赵世博等人还提出了一种高精度多模态传感器融合框架 Super Odometry，该方法提供了一种简单而有效的方法来融合多个传感器，例如 LiDAR、Camera 和 IMU 传感器。与传统的传感器融合方法不同，Super Odometry 采用以 IMU 为中心的数据处理方案，它结合了松耦合和紧耦合的优点，并以粗到细的方式恢复运动。为了确保实时的高性能，赵博等人还应用了一个动态八叉树，与静态 KD-tree 相比，它只消耗 10% 的运行时间。

Super Odometry 目前已作为算法核心广泛应用到机器人所多个项目， 包括 DARPA 地下机器人挑战项目、DSTA无人机极端环境定位项目、Offroad 野外无人车导航项目、Multi-robot 多机器人协同定位项目，在不同的机器人平台累计测试长达2年，并一直沿用至今。

1月10日早10点，AI新青年讲座第189讲邀请到卡内基梅隆大学Robotics Institute在读博士赵世博参与，主讲《初探多机器人、多模态的通用SLAM框架设计》。

讲者
赵世博，卡内基梅隆大学Robotics Institute在读博士；长期从事在复杂场景下的多机器人，多模态的鲁棒位姿估计和三维重建；所开发的Super Odometry 已作为算法核心广泛应用到机器人所多个项目， 包括 1）DARPA 地下机器人挑战项目 2）DSTA无人机极端环境定位项目 3） Offroad 野外无人车导航项目4）Multi-robot 多机器人协同定位项目，在不同的机器人平台累计测试长达2年，并一直沿用至今；曾获得DARPA挑战赛城市赛道第二名，总决赛第四名.先后在IROS、ICRA、JFR、TRO 等国际会议或期刊发表多篇论文并担任审稿人。

第189讲

主 题
《初探多机器人、多模态的通用SLAM框架设计》

提 纲
1、SLAM研究进展概述
2、SLAM框架目前存在的挑战
3、面向挑战性环境的鲁棒视觉里程计框架TP-TIO
4、以IMU为核心的激光雷达视觉惯性融合框架Super Odometry
5、工作不足之处以及SLAM未来展望

直 播 信 息
直播时间：1月10日10:00
直播地点：智东西公开课知识店铺

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》

论文链接
https://arxiv.org/pdf/2012.03455.pdf
https://arxiv.org/pdf/2104.14938.pdf

项目地址
www.superodometry.com