用现实世界的SLAM技术打造《机器人总动员》里的瓦力WALL·E

还记得《机器人总动员》里的瓦力WALL·E吗？ 

那个穿梭于城市之间

能运能抗，能上能下

还偶尔卖萌歪头杀的小可爱！

你是否有好奇过

它是如何看见世界的呢？

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其实小旷也不知道瓦力怎么看见世界:)

但小旷想告诉你

现实世界里的SLAM技术可以做到！

背景小知识实时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）技术是机器人导航控制领域一项极为重要的基础技术，虽然近年来SLAM领域发展迅猛，但算法在各类环境下的鲁棒性问题仍然有待探索，这其中数据集扮演着关键角色。 如上视频是一个典型的SLAM工作：利用视频序列同时估计相机姿态和构建环境地图，视频源于Direct Sparse Visual-Inertial Odometry using Dynamic Marginalization, Lukas von Stumberg, Vladyslav Usenko, Daniel Cremers, 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

在不久前的CVPR2020 SLAM挑战赛上，旷视研究院SLAM组以绝对优势包揽了挑战赛全部赛道冠军！

这不仅再次证明旷视在SLAM领域所具备的国际顶尖水平，也反映了旷视在机器人建图定位方面的业界领先水平！

而SLAM技术的突破，也让“瓦力”离现实更进一步哦~

旷视研究院 SLAM 组在此次比赛中包揽了Mono Track和Stereo Track两个赛道冠军

那么问题来了，旷视是如何成为双料冠军的呢？

本次挑战赛完全基于超难数据集TartanAir开展，TartanAir包含大量风格迥异、环境变量多元的场景，同时相机的各种极端运动模式，也对SLAM算法鲁棒性提出了巨大挑战！

TartanAir 数据示例，官网：http://theairlab.org/tartanair-dataset/

旷视研究院SLAM组，采用SuperPoint和SuperGlue进行特征提取和匹配，同时融合多种视觉特征，独创根据环境进行动态阈值调整策略，结合全局闭环修正精度，最终达成目标。

如上为双目测试集上的部分结果，更详细的技术方案解析，欢迎阅读（戳可直接跳转）《在超难数据集TartanAir上登顶CVPR 2020 SLAM挑战赛，旷视用了这样的方案》了解！

而在比赛之外，大家或许早已见识过旷视SLAM技术。

旷视全新一代机器人MegBot-S800 AMR，基于业内首创的激光视觉融合导航技术打造：额定负载800KG，相当于一次可以扛起10个成年人！360°激光雷达覆盖、VSLAM 技术加持；具备低矮物体检测、智能绕障能力；拥有更精准的定位能力和更强大的环境适应性！

MegBot-S800 AMR

在9月8日举办的2020服贸会海淀之夜上，MegBot-S800 AMR就作为“侍应生”，穿梭于复杂的会场和宾客之中，顺利完成了递送酒水物品的任务！

当然，机器人的未来远不止于此。旷视也将在 SLAM 领域带来更多突破和惊喜，让“瓦力”走向现实！

责任编辑：xj

       原文标题：看旷视CVPR2020 SLAM冠军团队如何打造 “WALL·E”

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