11月4日，全球機器人規(guī)模最大的學(xué)術(shù)會議之一——IEEE智能機器人與系統(tǒng)國際會議(IROS)在澳門正式開幕，大會吸引了4000多名世界各地的機器人、自動化系統(tǒng)及人工智能等領(lǐng)域的專業(yè)人士、頂尖研究團隊代表及企業(yè)界人士。 本屆大會除了聚焦最新機器人研究成果，期間還舉辦了Lifelong SLAM挑戰(zhàn)賽。今年的機器人挑戰(zhàn)賽聚焦機器視覺前沿領(lǐng)域,旨在通過比賽探索,賦予AI終生學(xué)習(xí)能力。最終，來自九號機器人有限公司的Segway Robotics團隊以絕對優(yōu)勢獲得了冠軍。

今年IROS機器人挑戰(zhàn)賽包括兩項賽事，其中一項是Lifelong SLAM——適應(yīng)場景變化的定位算法競賽，比拼的是機器人通過視覺進行持續(xù)自我定位的能力，著重考察SLAM算法能否在視角、光照和場景布置發(fā)生變化時穩(wěn)定識別自身位置，從而支持機器人的長期部署。 為配合本項賽事，研究人員制作發(fā)布了全新的SLAM數(shù)據(jù)集——OpenLORIS-Scene。與以往SLAM數(shù)據(jù)集相比，OpenLORIS-Scene數(shù)據(jù)集中包含的場景更貼近生活，傳感器配置更豐富，并且對每個場景進行多次錄制，從而包含真實生活導(dǎo)致的場景變化。因此，OpenLORIS-Scene數(shù)據(jù)集成為SLAM算法能否支持機器人真實部署的試金石。 本次比賽過程中，OpenLORIS-Scene使用SegwayRobotics團隊研發(fā)的Segway配送機器人S1來收集數(shù)據(jù)。據(jù)悉，S1支持加裝多個傳感器來采集數(shù)據(jù)，并能在人群中行走，同時提供了車輪編碼器odometry里程計數(shù)據(jù)。參賽團隊在S1原有的定位算法框架下，融合了深度學(xué)習(xí)的特征匹配和場景重定位，使機器人通過視覺進行持續(xù)自我定位的能力大大提高，綜合評估分數(shù)第一。 S1算法框架融合的多傳感器信息，包括魚眼相機、慣性測量器件以及底盤編碼器，使定位算法更加穩(wěn)定。同時，通過不斷的優(yōu)化地圖和合并地圖增加視覺感知的范圍，提高機器人的重新定位(Relocalization)的概率。通過比賽，驗證了S1算法的實時定位性能， 以及在大規(guī)模室內(nèi)環(huán)境中建立一致地圖的能力。 IROS成立于1988年，每年舉辦一次，目前已經(jīng)舉辦了32屆，在機器人領(lǐng)域極具影響力，堪稱機器人和智能系統(tǒng)領(lǐng)域最著名、影響力最大的頂級年度會議。