2024年12月9日-2024年12月15日，我们赴泰国曼谷参加了IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE ROBIO 2024)。ROBIO会议作为IEEE旗下机器人和仿生领域最具代表性的国际学术会议，汇聚了全球顶尖高校、科研机构及创新企业的人才，展示最前沿和炫酷的机器人产品及研究成果。我很荣幸能参加ROBIO 2024会议与世界顶尖科研人员进行学术交流，并于12月12日在移动机器人与SLAM主题的演讲环节展示了我们所发表的文章“Collecting Large-Scale Robotic Datasets on a High-Speed Mobile Platform”与“High-Quality, ROS Compatible Video Encoding and Decoding for High-Definition Datasets”。
在会议现场，我挑选了感兴趣的主题听了相关的学术报告并且在海报展示区域与来自世界各地高校的研究者们进行了交流。同时，一些新兴公司在现场展示了其最新的四足机器人与动作捕捉系统，他们的机器人技术在工业界的应用让我大开眼界。他们不仅通过仿生的思路使机器人可以四足行走，还尝试在足端增加轮子以便在平缓地面上获得更快的速度，将多种不同类型的运动可能性呈现在科研工作者面前。
12月12日，我在Mobile Robot and SLAM口头汇报环节介绍了我们的两篇成果。其中， “High-Quality, ROS Compatible Video Encoding and Decoding for High-Definition Datasets”研究了现代视频编码器在机器人数据集中的应用。机器人数据集对于科学基准测试和算法开发（例如，实时定位与地图构建（SLAM））非常重要，但其具有高分辨率和高帧率的视频数据使它的存储和共享变得非常昂贵，尤其是在使用多个摄像头的情况下。而采用压缩格式存储这些视频数据可以帮助节省储存和传输过程中耗费的时间和财务成本，使得更多研究者愿意使用我们采集的数据集。在这篇成果中，我们评估了不同编码器及其设置，以找到在结果大小、质量和编码时间方面的最佳配置，并提供了一款软件，可以在ROS 1和ROS 2框架内重放mp4视频，支持在模拟时间中的同步播放。通过这项工作，我们展示了在合理的存储限制内，存储和共享高质量视频数据集是可能的。
在另一篇成果“Collecting Large-Scale Robotic Datasets on a High-Speed Mobile Platform”中，我们设计了一个高速移动数据采集平台。移动机器人数据集对于机器人研究至关重要，我们实验室先前搭建的的上海科技大学建图机器人配备了多种高性能传感器和一个16节点集群来采集所有这些数据，但其最大速度仅为每秒1米，为了使其可以收集大规模的户外数据集，我们设计了更快的移动平台。本篇成果中，我们将原有的建图机器人固定在一个电动平板车上。平板车的驾驶位设在车的尾部而非头部，以确保机器人前方具有开阔的视野。我们还安装了两个编码器从车轮收集里程计数据，并在车的前端设置了一个外部传感器板，安装有下视RGB相机和event-based相机。利用这一平台，我们成功在地下停车场和校园外收集了一个里程超过10公里的数据集。
在此之后，我观看了其他主题的口头汇报和海报展示环节。在海报展示现场中，有很多研究者展示了他们在机器人与仿生领域的工作，扩展了我的视野、增进了我的认知。在相互交流过程中，许多同行也对我们的工作表示了兴趣，并希望能使用我们的数据集进行进一步的研究。不仅如此，很多海外学者对上海科技大学这所充满活力的新兴学校充满好奇，向我询问了很多关于学校学生的培养方式和我的自身感受。我结合切身经历，向他们讲述了我们学校国际化，高水平等育人理念。
这次参加ROBIO 2024是一次令人难忘的经历，给我留下了深刻的感受。通过聆听会议报告，我了解到了不同方向、不同领域的发展现状，也从他们的研究成果中学到了许多新的想法和技术。通过向参会人员展示自己的论文，我也意识到了自己在工作中的一些不足。这次学术会议激发了我进一步深入研究移动机器人领域的热情。我意识到这个领域中仍然存在许多未解决的问题和挑战，同时也有巨大的机会进行创新和突破。我对未来的研究方向和实践应用充满了期待，并计划将会议上学到的知识和经验应用到我的研究和工作中。最后，十分感谢上海科技大学和Sören Schwertfeger老师对我的培养和支持，让我有机会参加此次国际会议。
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