近日，机器人国际顶级会议iros（ieee/rsjinternational conference on intelligent robots and systems）2020接收结果公布，东北大学机器人科学与工程学院2018级硕士研究生吴艳敏、王鹏的两项科研成果被录用。

吴艳敏为第一作者、张云洲教授为通讯作者的文章eao-slam: monocular semi-dense object slam based on ensemble dataassociation 由东北大学、香港中文大学和英国阿尔斯特大学共同完成，东北大学为第一完成单位。该论文以机器人环境感知为研究目标，首先提出了一种集成数据关联策略以应对slam中的不同测量量，然后采用孤立森林和线段对齐算法估计物体位姿，并提出了一种轻量化语义地图的构建方法，最终创建了半稠密语义地图和面向物体的轻量化地图。这项研究突破了语义slam的局限性，对于机器人感知、导航、抓取等任务过程中实现精准决策与交互具有重要意义。

王鹏为第二作者的文章tp-tio:a robust thermal-inertial odometry with deep thermalpoint由东北大学机器人学院reallab 课题组与卡内基梅隆大学机器人研究所共同合作完成，东北大学为第二完成单位，指导教师为方正副教授和sebastianscherer教授。该论文提出了一个新的红外图像上的特征点提取网络（thermalpoint），在提高实时性的同时仍能维持精度，还通过新的网络训练方式，将仿真和真实的固定模式噪声施加到训练集，提高了网络的抗红外图像固定模式噪声的能力，最后将其应用于视觉惯导里程计算法(vio)。该方法的提出使得机器人在烟雾等极端场景下实现鲁棒的位姿估计成为可能。

据悉，iros由ieee（电气和电子工程师协会）和rsj（日本机器人学会）共同举办，是机器人领域三大国际顶级会议之一，今年的主题为consumerrobots and our futur，接收来自机器人与人工智能、机器人视觉、传感器、云机器人等相关领域的研究。会议开办三十余年来，其展示的成果为机器人技术、产品和服务水平的持续发展奠定了坚实基础。据了解，reallab 课题组已连续两年在iros上发表文章，去年，机器人学院19届硕士毕业生赵世博为第一作者，方正副教授为通讯作者的文章arobust laser-inertial odometry and mapping method for large-scale highwayenvironments被iros 2019收录，该研究成果由东北大学，腾讯无人驾驶实验室，卡内基梅隆大学共同完成，东北大学为第一完成单位。该论文提出了一种新颖的激光惯性里程计和建图方法，可以实现在大型高速公路环境中实时低漂移和鲁棒的姿态估计。这项研究很好的克服了无人车在高速、动态场景下的位姿估计问题，将slam理论实用化又向前推进了一步。

来源：中国机器人网

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