INDEMIND机器人与人工智能高校巡讲首站圆满落幕

　　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，INDEMIND CTO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。

　　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。

　　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！