沈劭劼：3D视觉感知在复杂环境中的关键技术与VINS-Mono系统

沈劭劼教授在"3D视觉感知在复杂环境中的应用"报告中探讨了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）领域的关键问题，特别是在三维重建和动态物体感知方面。报告指出，尽管在3D视觉感知在复杂环境中已经取得了显著的进步，但仍有待解决的挑战存在，尤其是在利用单目视觉和惯性测量单元（Visual-Inertial Sensor Suites, VINS）进行精确、鲁棒的系统状态估计。 沈教授的研究团队，香港科技大学的HKUST-DJI联合创新实验室，提出了名为VINS-Mono的解决方案，这是一种基于单眼视觉和惯性数据的系统，用于进行高效的单目视觉惯性导航系统（Monocular Visual-Inertial SLAM）。VINS-Mono的设计目标是满足所有感知需求，即使在环境复杂，如光照变化、遮挡或运动模糊的情况下也能提供可靠的位置估计和三维地图构建。 该报告展示了VINS-Mono系统的架构图，强调了如何结合视觉传感器和惯性传感器的数据来实现高效定位和姿态估计。VINS-Mono的核心在于其融合算法，能够整合来自相机和IMU的信息，减少噪声并提高估计精度。源代码已开放在GitHub上，供研究人员和开发者参考和进一步优化。 此外，沈教授提到虽然当前技术已经接近解决复杂环境下的3D视觉感知问题，但仍需在某些方面进行更多的工作，比如提高对动态物体的识别和跟踪能力，以及处理不同光照条件下的性能优化。这表明该领域在未来将继续发展和深化研究，以适应不断变化和复杂的现实环境需求。 总结来说，沈劭劼教授的报告聚焦于3D视觉感知在实际应用中的核心技术和挑战，特别是在单目视觉惯性导航系统上的创新，以及其对SLAM在复杂环境中的潜力和未来发展的洞察。通过VINS-Mono这一成果，我们可以看到单眼视觉传感器如何与惯性传感器结合，为机器人和无人机提供更精确的定位和感知服务。