10月20日，“机器人与人工智能高校巡讲”走进北京理工大学，indemind cto闫东坤博士与视觉slam知名学者高翔博士进行了专题讲座。
“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，百余名同学聆听了讲座。两位博士先后从vslam在工业界的应用现状与立体视觉技术研究、落地难点进行了精彩分享与交流。精彩的讲座赢得了在场同学的阵阵掌声。
高翔博士从vslam在自动驾驶领域的应用讲起，分享了vslam当下在工业领域落地应用中面临的问题与未来发展的趋势。
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、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。
同学们认真学习中
在讲座交流环节，现场同学踊跃发言，纷纷与两位博士进行了深入讨论，两位博士也针对同学们的问题进行了细致认真的解答。
现场同学踊跃交流中
临近讲座结束，indemind也为参与讲座的同学准备了惊喜：3名幸运的同学获得了由indemind赠送的双目视觉惯性模组。
会后展示，高精度vi-slam引起围观
在讲座结束后的展示环节，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&标定方法的“载体”，展示区吸引了许多同学的围观。
据悉，indemind双目视觉惯性模组所采用的是“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，该算法利用多传感器融合误差估计&标定方法及一系列精度优化，已实现绝对定位精度<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讲座与交流，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——北京理工大学站圆满结束。接下来，indemind将持续在全国高校为同学们带来更多精彩讲座，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！

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