7月8日，在实验室李必军老师的邀请下，Frank Dellaert教授来到国重进行学术交流，并于上午在报告厅进行了精彩的报告。

Frank Dellaert是乔治理工大学交互式计算学院的终身教授。在2016-2018年期间，Dellaert教授担任了Facebook Reality Labs的技术项目负责人。在此之前，其还担任了Skydio的首席科学，Skydio是一家由麻省理工学院的毕业生们组建的创业公司，主要为小型飞机制造交互界面。Dellaert教授的主要研究兴趣是计算机与计算机视觉的交叉领域，其中，教授主要的研究点是为解决大场景下制图与3D重建问题中的图模型方法。

Frank Dellaert教授机器人行业大家，其与Michael Kaess在机器人感知方向有多年经验与深入理解，并共同撰写了具有广泛影响力的《机器人感知：因子图在SLAM中的应用》一书。Dellaert教授在这本中深入浅出地涉及了因子图数学定义、推断方法，以及真实环境中机器人上的各种应用。这本书主要介绍了在人工智能时代，用来建模和求解大规模机器人推断问题所使用的因子图。重点引入了解决机器人面临的大规模推理问题，以及部署机器人的相关知识。因子图相关知识（概率图模型的一种）是机器人感知中至关重要的一环，而机器人感知是机器人领域最难的技术点。

     本次交流报告的活动中，Dellaert教授介绍了与机器人、计算机视觉、同步定位和制图（simultaneous localization and mapping，SLAM）和运动恢复结构（structure from motion，SFM）有关的一切列密切相关的问题。在报告中，Dellaert教授首先回顾了SLAM，SFM如何开发和协作解决相关问题。演讲的主题就是强调并分析因子图所带来的优势和推断，并展示了如何使用我们创造的有关批处理和增量算法等在SLAM，SFM领域中的应用，同时也介绍了一些有关于解决轨迹优化的复杂方法。

Dellaert教授精彩的演讲令在场的师生受益匪浅，提问环节十分踊跃，感兴趣的同学对相关问题与Dellaert教授进行了交流与提问。

报告结束后，我组由以陈驰老师为代表的研究小组成员与Dellaert教授介绍了我组无人小车以及SLAM相关研究的工作与进展，并进行了热烈的交流与讨论。

此次Dellaert教授到国重的交流与访问，使我们对SLAM领域的相关研究以及最新进展有了更清晰的认知，让我们学习到了相关的知识和方法。希望以此为契机，使我组的相关研究能够也越来越成熟。最后真诚感谢Dellaert教授远赴重洋到国重的交流与带来的精彩报告。