2019年11月4日，全球机器人规模最大的顶级学术会议之一，IEEE / RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS）在中国澳门正式开幕，大会吸引了4000多名世界各地的机器人、自动化系统及人工智能等领域的专业人士、顶尖研究团队代表及企业界人士参加交流。今年IROS的Lifelong Robotic Vision挑战赛聚焦机器人视觉前沿领域，旨在通过比赛探索机器人在长期运行时的感知与定位算法性能，赋予机器人终生（Lifelong）学习能力。

        当天，IROS 2019大会正式揭晓了Lifelong SLAM挑战赛结果，经过数月的线上研发竞赛后，上海交通大学自主机器人实验室团队谢洪乐、宋博文等人荣获2019 IROS Lifelong Robotic Vision Challenge Finalist Award，指导教师为陈卫东教授。实验室团队是挑战赛决赛最终得分超过90分的两个团队之一，位列第二，仅次于冠军Segway Robotics，而作为参考基准的ORB-SLAM2、VINS-Mono等主流算法只能得到不超过40分。本研究得到国家自然科学基金联合基金重点项目“基于视觉的室内移动机器人定位与导航关键技术研究”的支持。

        本届Lifelong Robotic Vision挑战赛（https://lifelong-robotic-vision.github.io/），包括长期物体识别（OpenLORIS-Object）和长期视觉SLAM定位（OpenLORIS-Scene）两个项目，自今年7月份赛事上线以来，吸引了来自全球一百多个科研团队加入赛事。实验室团队提出了一种基于鲁棒光流跟踪的视觉惯性SLAM方法，能够有效地解决OpenLORIS-Scene场景中的白天/黑夜、光照变化、运动物体和视角变化情况下的高精度视觉SLAM定位问题，并且通过2D-to-Local 3D匹配方法，实现了可靠的重定位，能够在日常变化的场景中维护统一的地图、稳定输出位姿，算法能够有效地应用在复杂场景中长期作业的服务机器人定位导航系统中，具备广阔的应用前景。