优秀！我校学子在“ICCV2023年SLAM挑战赛”中荣获团体奖！

2023年10月，“ICCV 2023 年SLAM挑战赛”结果揭晓，系统科学与工程学院学子组成的鹏舆战队在比赛中荣获团体奖（入围比赛榜单的前五名-共29支参赛队伍），并受邀在ICCV SLAM研讨会上介绍了团队设计的算法。

2023年10月，“ICCV 2023 年SLAM挑战赛”结果揭晓，系统科学与工程学院学子组成的鹏舆战队在比赛中荣获团体奖（入围比赛榜单的前五名-共29支参赛队伍），并受邀在ICCV SLAM研讨会上介绍了团队设计的算法

赛事简介

国际计算机视觉会议（ICCV）是计算机视觉领域的顶级国际会议之一，每两年举办一次。ICCV SLAM挑战赛是ICCV会议主办、卡内基梅隆大学机器人研究所承办的一项竞赛活动，旨在促进和推动退化环境中SLAM（同时定位与建图）技术的发展。本次比赛基于现实世界中富有挑战性的场景进行赛事设计，如不同天气条件、缺少纹理特征的环境和长时间远距离定位等。比赛官方会提供包含传感器数据、场景信息和真实轨迹等的数据集，参赛团队需要利用这些数据在规定时间内开发出高效稳定的SLAM算法，并线上提交解决方案进行评测。评比标准通常包括定位精度、建图质量、计算效率等方面。

学院参赛团队由戚煜华老师具体指导，团队成员包括博士研究生钟仕鹏和硕士研究生杨锐澜。赛前，指导老师和同学们认真研究了赛事规则，制定了合理的参赛方案。团队的同学们在老师的指导下广泛阅读SLAM算法相关文献，调研现有的算法并且明确各类算法的优缺点，为后续设计算法打下基础。比赛时，同学们在老师的组织下对比赛提供的数据集进行分析，提出了基于卡尔曼滤波的去噪方法和激光-惯性的松耦合定位方案，解决了传感器噪声和长距离运动影响下定位漂移的问题。经过两个多星期的算法设计和迭代优化，团队最终入围比赛榜单的前五名（共29支参赛队伍），并受邀在ICCV SLAM研讨会上介绍了团队设计的算法。经过此次比赛，同学们在科研理论和转化运用方面的技能得到了锻炼，同时还增进了团队协作能力，对多传感器融合SLAM相关技术也有了更深刻的了解。

参赛感想

2020级博士生钟仕鹏：

参加ICCV SLAM挑战赛是一次很好的学习和交流机会，我们团队在设计和优化SLAM算法的过程中，不断克服技术难题，也深刻体会到了SLAM技术的发展潜力。同时，通过参加这次比赛，我们有幸与业界和学术界的优秀团队交流，这对我后续的研究工作很有帮助。

2023级硕士生杨锐澜：

之前我更多的是通过书籍和代码学习SLAM技术，对SLAM的具体应用场景并不熟悉。此次比赛让我了解了SLAM技术的实际应用和发展方向，与其他团队的交流和竞争激发了我不断学习和提升的动力，也为我后续的学习和科研指明了方向。

系统科学与工程学院始终坚持以学生成长为中心，聚焦“系统工程总体性人才”培养目标，结合学院科研团队在航空航天系统工程、网络信息系统工程、智能无人系统工程等新兴和关键领域的研究，鼓励学生积极参与科研项目和学科竞赛，在科研活动中激发学生对专业和科研学术的热情，不断提升学生的创造性思维能力和创新实践能力，以科技协同创新推动特色人才培养，为国家科教兴国战略贡献力量。

---中大学工---
转载来源：中山大学系统科学与工程学院版头作者：宋彦斌转载编辑：张文彦初审：郑梦婕审核：曲翔、黄涵梓审核发布：靳祥鹏
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