第六期|俞毓锋 SLAM及在机器人领域中的应用（视频+PPT)）
随着近年来机器人领域发展，SLAM技术越来越受到关注。Slam（simultaneous localization and mapping），即同时定位与地图创建，它需要机器人在一个未知环境中运动时估计自身位置，并同时构建环境地图。在本公众号下回复“6”或者俞毓锋博士名字可获取回放视频及论文下载链接。
11月17日北京大学智能科学系的俞毓锋博士从以下两个方面我们介绍了Slam在机器人领域中的应用：
介绍定位和建图两部分内容，以经典的EKF-SLAM为基础，介绍SLAM的框架
结合目前的一些开源SLAM算法，讲述SLAM在机器人领域中应用
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俞毓锋老师，北京大学智能科学系机器感知重点实验室博士研究生，研究方向为轮式机器人定位与SLAM。曾获ACM 亚洲赛区银牌；5年以上无人车及小型机器项目研发经验，参与过跨越险阻2016地面无人平台挑战赛（获二等奖）、日本筑波机器人挑战赛（公园、商业街等人流密集区域下的小型机器人自主驾驶与特定人物的检测）、第三届中国智能车未来挑战赛（公路环境下的无人车自主行驶能力测试）等多项无人车及小型轮式机器人相关赛事并获取相关奖励；发表相关论文并拥有专利；有熟悉激光、GPS、惯导、相机等传感器，了解不同场景下环境感知与定位的难点。
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