2017年6月16日，CCF YOCSEF在中科院计算所一楼报告厅举行“机器人视觉与SLAM技术”学术报告会。邀请360人工智能研究院副院长，西蒙弗雷泽大学副教授谭平博士、上海交通大学助理研究员邹丹平博士、浙江大学副教授章国锋博士等知名专家，共同讨论未知的复杂场景下机器人视觉SLAM研究的最新进展和未来发展趋势，及其在机器人产业中的潜在应用。报告会吸引了包括多家媒体在内的150名参会者。
智能机器人既是先进制造业的关键支撑装备，也是改善人类生活方式的重要切入点。无论是在制造环境下应用的工业机器人，还是在非制造环境下应用的服务机器人，其研发及产业化应用是衡量一个国家科技创新、高端制造发展水平的重要标志。服务机器人是一个非结构化场景下具有感知、认知和自主行为能力的系统，存在着三维场景感知、定位和导航自适应难等关键技术瓶颈，也是制约其发展和市场应用的国际性难题。
同步定位和地图构建技术(Simultaneous Localization and Mapping, 即 SLAM)是移动机器人中富有挑战性的研究课题，具有重要的产业应用价值。近年来，由于视觉传感器相较于激光等传感器所获得的信息更为丰富，及其所具有的成本优势，基于视觉的定位和导航技术越来越受到学术界和产业界的重视和青睐，是当前研究的热点。
谭平博士的报告题目是偏振多视角三维重建（Polarimetric Multi-view Stereo）。多视角三维重建依赖于特征匹配，所以在缺乏特征的场景有本质上的缺陷。谭平介绍了偏振多视角三维重建算法。这个三维重建算法结合了逐像素的偏振光度测量信息与多视角的极线几何约束。偏振性质蕴含了物体表面法向量的信息，于是可以用于将深度传播至缺乏特征的区域。
上海交通大学助理研究员邹丹平博士介绍了视觉同步定位与地图构建方法与机器人应用。同步定位与地图构建(SLAM)是实现自主移动机器人的技术关键，并介绍了基于以上SLAM技术的机器人应用。
浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室副教授章国锋博士介绍了复杂环境下的视觉同时定位与地图构建，并与大家分享为解决这些关键问题所做的研究工作以及相关应用。
中科院计算所研究员，CCF YOCSEF学术委员会委员韩银和、复旦大学研究员，CCF YOCSEF上海荣誉委员张文强担任本次报告会的执行主席。
