在这个数字化和智能化时代，自动驾驶技术日益成为人们关注的焦点，而在自动驾驶中实现精准的定位和建图是自动驾驶技术的关键。为帮助大家更好地理解SLAM技术及其应用，信息与智能工程学院于2024年3月15日14：00在书新四号楼四楼会议室开展电子信息硕士学术分享会，刘诚维同学带来“SLAM技术在自动驾驶中的应用”为主题的学术学术报告。
会议伊始，刘诚维同学同与会师生一同走进神奇的SLAM世界。他指出SLAM是一个过程，即在未知环境中同时估计自身位置和构建环境地图，是自动驾驶系统实现导航和感知的关键步骤之一。在自动驾驶中，SLAM技术扮演着重要的角色，它通过使用车载传感器如激光雷达、摄像头和惯性测量单元等来感知周围环境，并根据感知数据进行同时定位和建图。这样，自动驾驶车辆可以实时了解自身位置，并更新周围环境地图，从而做出准确的决策和路径规划。
接下来，刘诚维同学指出SLAM在自动驾驶领域的应用具体优势。首先，它可以实现车辆的精确定位，提供高精度的定位信息。这对于自动驾驶系统在复杂环境下的安全导航至关重要。其次，SLAM可以构建详细的环境地图，包括道路、交通标志、障碍物等。这有助于系统更好地理解周围环境，并做出适应性更强的决策。此外，SLAM技术还可以应对传感器误差和动态环境的变化，保持系统的稳定性。
随后，刘诚维同学重点介绍了目前SLAM在自动驾驶中的应用取得的显著的进展与挑战。首先，一些商业化的自动驾驶汽车已经采用了SLAM技术，实现了准确定位和环境感知。同时，研究人员也在不断改进SLAM算法，以提高定位精度和环境建图的质量。然而，SLAM在自动驾驶中的应用仍然面临一些挑战和问题。实时性是一个重要的因素，自动驾驶系统需要及时的感知和响应环境变化。因此，SLAM算法需要具备高效的计算能力和实时性能。此外，复杂的环境条件和大规模地图的处理也是挑战之一。
最后，刘诚维同学指出，随着技术的不断发展和研究的深入，SLAM在自动驾驶中的应用将会进一步提升自动驾驶系统的安全性和性能。未来的研究方向包括改进SLAM算法的实时性能，应对复杂的环境条件和大规模地图处理。同时，深度学习和机器学习等领域的进展也将为SLAM技术提供更多的创新和改进的机会。
学术分享会结束后，与会教授与研究生共同探讨报告的具体内容，并提出修改意见及未来研究改进。此次学术分享会不仅为电子信息硕士研究生们提供了展示平台，也为未来的学术研究指明了方向。
