1. 见到了很多牛人

在浙大SLAM暑期学校（2019.7.20-23），见到了浙大的章国锋老师（组织者，做了很多报告，SfM、SLAM和AR都讲，感觉很踏实，做事很认真，工程能力很强），浙大毕业目前就职于商汤科技的刘浩敏博士（很个性，BA讲得很细），美国特拉华大学的黄国权老师（据说是大牛，主要讲视觉和IMU融合），自动化所的申抒含老师（视觉三维重建），上海交大的邹丹平老师（无人机自主飞行，Skydio R1印象很深），浙大毕业就职于商汤科技的姜翰青博士（RGB-D SLAM）和山东大学的秦学英老师（也是从浙大出来的，三维物体识别与跟踪）。

在清华SLAM技术论坛（2019.7.27-28），见到了北大的査红彬老师（很和蔼，水平很高很高，高屋建瓴），从浙大暑期学校过来的黄国权老师（相对于暑期学校，多讲了一些基于深度学习的工作，比如闭环检测），香港科技大学的沈邵劼老师（理论和工程能力非常强，华为今年特招的8位博士中的秦通就是他的学生），厦大的王程老师（激光SLAM），浙大的刘勇老师（机器人方向，和章国锋老师不是一个组？多源融合SLAM），西北工业大学的戴玉超老师（深度学习+多视角结合），大连理工大学的庄严老师（东北人，很风趣，很随和，激光+视觉），王乃岩博士（图森未来，无人驾驶卡车，达到1000米感知），宋宇博士（纵目科技，卡内基梅隆大学博士后，理论和工程经验丰富，东北人，说话很直白，认为L4/L5级目前很难达到，目前做地下停车场自动泊车），雷祖芳（镭神智能，多线激光雷达，国产雷达价格持续下降），郑思遥博士（AR破局）。在SLAM技术入门和进阶圆桌讨论环节，看到了高翔博士大神（貌似要写SLAM新书，半闲居士博主，https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/ ），贺一家博士（白巧克力亦唯心博主，https://blog.csdn.net/heyijia0327 ），邱笑晨（北航博士在读，VIO，坚持在几何方向战斗），权美香（哈工大博士在读，多传感器融合），石成玉（美国伊利诺伊芝加哥分校硕士，视觉/激光/多传感器融合，投资自己，不要吝惜，讲求学习效率）。

2. 见到了一些企业

商汤科技（SenseTime，计算机视觉+AI公司，继阿里云、百度、腾讯、科大讯飞之后的第五个国家人工智能开放创新平台：智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台，感谢赞助了暑期学校），深蓝学院（报名了高翔大神的课程），图森未来（卡车自动驾驶），镭神智能（激光雷达），纵目科技（自动驾驶，自动泊车），悉见科技（AR），小觅智能（机器人），擎郎智能（机器人），小鹏汽车（自动驾驶），石头科技（激光雷达扫地机器人），追觅科技（好像是吸尘器）。

3. 对SLAM多了一些新认识

如何使用“流”信息（比如光流）结合时间（有先后顺序）和空间信息，建立“预测”（当预测准确时，对下一帧的计算处理就会很快）（要得到准确预测，需要过往的信息记忆/知识库，在SLAM中就是地图），提升SLAM性能，并进而推广到动态计算机视觉（Dynamic Vision，目前计算机视觉大多研究静态场景），是一个高层次的新思路（北大査红彬老师的报告）。学术顶会（比如计算机视觉三大会议CVPR，ICCV，ECCV）往往认为SLAM是一个工程问题，而非理论问题，这个思路将SLAM变成一个非常广阔的系统性问题。
需要借鉴人类或其他动物的自我定位、建图、导航与感知的能力和模式，生物的空间感知能力貌似是天生的，不需要很多的学习，这和目前的SLAM框架很不同，如何借鉴是个问题。
当前研究的SLAM研究可以认为是狭义的SLAM，它是感知的一部分，如何将SLAM和感知有机结合是一个更高层次的研究。
目前SLAM都是被动接收信息，如果能结合主动控制（机器人等），能够得到更好的效果，比如没看清的地方多看几次，换个角度等等。
SLAM已经发展了30余年，基于纯几何的视觉SLAM貌似已经基本成熟，但仍有一些问题仅仅依靠几何方法不容易解决，考虑使用深度学习解决。比如图像特征依赖，大多使用特征点（local feature），线/面/场景结构信息（global feature）（结构信息相比点信息，可以减少计算量和存储量，并且结构具有很好的不变性，但如何抽取和数据关联是问题，比如两帧中的两条线如何关联，利用更高层次的语义信息可能是一条路）没有充分利用，目前考虑使用深度学习来提取特征。回环检测或重定位目前使用词袋模型效果不理想，这个领域是深度学习擅长解决的。此外，语义信息可以提高SLAM性能。
SLAM是“在线的”，而机器学习是“离线”地先使用已有的库进行训练，再将结果拿回来用，因此SLAM和机器学习有种矛盾，如何将“在线的”机器学习应用的SLAM系统需要研究，采用自监督学习是一种方法。此外，目前的深度学习是否适合SLAM系统，还是需要一种新的学习方法，都需要研究（比如SLAM是任务驱动问题，可以采用类似Reinforce Learning的方式自主学习）。
目前大多SLAM问题更多考虑定位问题，但是建图在某些应用中也很重要。传统Sparse SLAM已经做得不错了，Dense SLAM的稠密建图可能需要深度学习理论，比如英国帝国理工大学在2018CVPR提出的CodeSLAM系统（获Honorable Mention）。
几何SLAM方法泛化性好，特征依赖强；深度学习泛化性较差，特征依赖弱；如何将两者有机结合是需要思考的地方。SLAM已经有了很精准的数学理论，不需要深度学习重新端到端的再学一遍，而是需要在目前SLAM表现不好的地方（比如特征依赖，高动态复杂场景outlier剔除，回环检测/重定位，稠密建图，语义）加以增强。
视觉SLAM优势在于感知信息丰富，距离远，但鲁棒性较差，对光照、季节变化敏感。在无人驾驶这种高安全性应用中，需要多传感器融合增加鲁棒性（可能激光+IMU为主，视觉辅助，激光SLAM已经较为成熟）。多传感器融合是产业界的重要手段，多传感器的标定，同步等工作很重要，但有时被忽视，传感器本身的水就很深（目前模型太过于理想化，某些特殊传感器的特性可以使用数据驱动机器学习直接跨过）。多传感器融合本质上就是加权平均，但权重如何确定却并不容易。多传感器融合更多的是提升系统鲁棒性或者降低开发成本，并不一定能够提升定位精度（可能引入更多误差）。
单目视觉SLAM缺乏尺度信息，短时间可能由于特征缺失造成定位失败；IMU短时间测量较为精准，但随时间漂移严重，两种测量方式有互补性，应当融合使用。但低成本IMU问题较多（漂移，抖动，偏差，温度敏感性），此外，视觉和IMU的时间校准，IMU参数校准和建模都是实际中需要考虑的重要问题。双目SLAM标定和计算量较大，但可以获得尺度信息；RGBD SLAM由于距离和光照受限，只能用于室内小范围应用。
SLAM在移动设备端（比如眼镜）的实现由于资源受限，需要很强的工程能力，需要对算法进行优化，从而高效实现。
一种应用场景是先离线使用SfM等技术建立精细地图（地图如何高效表示和存储，语义信息），然后如何使用轻量级设备完成该地图中的自身实时定位（光照变化）。
NFL（No Free Lunch），没有哪一种SLAM算法在任何情况下都比另一种好，需要根据不同的应用场景和约束（Problem-driven），选择最适合的方法解决具体问题，开源代码不可能直接应用，都需要根据不同需求进行修改优化。

4. 整理了一些SLAM资料

高翔，张涛，视觉SLAM十四讲：从理论到实践（入门经典）
R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, 2nd ed. （多视图几何圣经）
T. D. Barfoot, State Estimation for Robotics（SLAM本质上就是状态估计，状态估计理论讲得很透彻）

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