INDEMIND机器人与人工智能高校巡讲首站圆满落幕

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10月20日,“机器人与人工智能大学之旅”的第一站进入了北京理工大学。 INDEMIND CTO Yan Dongkun博士和Visual SLAM的着名学者Gao Xiang博士参加了讲座。两位医生通过立体视觉技术的研究与开发,很好地分享和交流了VSLAM在工业领域的应用前景。学生们遇到的各种研发和应用问题一直困扰着这项活动。

据报道,“机器人与人工智能大学之旅”是由INDEMIND和深蓝学院为国立大学发起的一系列学术交流讲座。它将邀请立体视觉,机器人技术和人工智能领域的着名学者开发相关技术和未来创新。我们将在全国范围内与实际实施情况进行干货共享和经验交流,促进技术普及,促进相关人才的快速增长。

分享大笔咖啡,导致超过100名参与者热情响应

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在北京理工大学,高翔博士分享了VSLAM技术在行业中的应用和潜在优势。高翔博士指出,VSLAM低成本,信息丰富,已成为机器人技术,无人驾驶,工业AGV等领域的热门技术之一。未来的前景非常广阔。但是,在工业应用中,VSLAM通常与其他传感器组合成一个多传感器融合解决方案,可以应用于实际项目,这不可避免地会导致诸如多传感器融合的错误和校准之类的问题。

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INDEMIND CTO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。

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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。

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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,已达到绝对定位精度<1%,绝对姿态精度<1°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!

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