5月20号，今天是大会的第一天，我从上海出发前往加拿大蒙特利尔，于当地时间20:00抵达酒店，经过简单的休整，当晚就之后4天的会议作了准备。ICRA是机器人学领域最大的会议之一，每年有数千篇论文被接收，因此我们需要在参加会议前做好充分的准备。大会为参会人员提供官方APP以便参会人员了解会议日程以及内容。当晚我使用APP找出与自己研究领域相关的论文，记录下它们在Poster Session的时间和位置并将其加入到日程中以便在未来四天里可以充分了解相关研究领域的最新进展。
5月21号，上午我早早来到会场。大会每天的第一场报告是Plenary Session，由机器人领域中的著名学者为大家介绍他们的工作。宾夕法尼亚大学的Vijay Kumar教授带来的今天的第一场报告。Kumar教授是宾夕法尼亚大学机器人实验室的主任，他们的团队主要关注于无人机领域的研究。值得一提的是，Kumar教授曾在2016年来到上科大参加SSIST，并在会上作了精彩的汇报。Kumar教授就无人机领域的感知，状态估计，运动规划等任务的挑战和机遇作了总结并展示了他们团队的最新的工作。由于我之前也进行过一些基于视觉的机器人状态估计的研究，再听完Kumar教授的报告后，我意识到多传感器融合的方法是目前该领域中的研究热点，我在之后可以尝试在我之前对的工作中融合其他传感器（例如IMU，GPS）来提高定位的精度。Plenary Session之后是Keynote Session，来自麦吉尔大学的Gregory Dudek教授介绍机器人服装和情感接口方面的研究，这是一种将机器人学与艺术结合之后的产物。之后便是Poster Session，分三个时段一直持续到结束，来自世界各地的研究人员会为参会者介绍他们的工作。在该时段里，结合我自身的研究方向，我主要关注于Depth Estimation在机器人领域中的最新进展。除了在会议中交流学习之外，我们还与来自德国和英国的博士生和研究人员共进午餐以及参加晚宴，并借此机会相互介绍自己的研究工作并交流学术经验。
5月22号，今天的第一场Plenary Session是由来自加拿大多伦多大学计算机科学系的Raquel Urtasun教授带来的。Urtasu教授目前是Uber加拿大无人驾驶项目的负责人，她在今天分享了她对无人驾驶领域未来发展及挑战的总结。在听完Urtasun教授的报告后我了解到无人驾驶领域虽然已经逐渐成熟，但目前在技术上仍然存在着很多复杂的问题，L4和L5级别的无人驾驶技术仍未完全实现。Urtasun教授指出，由于无人驾驶在未来必然会有很大的市场，因此该领域的研究仍具有重要的意义。在Plenary Session之后便是今天的Poster Session，一直持续到会议结束。今天将有更多的参会者在现场展示他们的工作。和昨天一样，我依然选择去关注Depth Estimation方面的研究，今天依然有数十个关于该领域的Poster。经过两天时间，在观看了Poster并与各个作者交流之后，我发现该领域有如下几个进展。在过去的几年中，基于卷积神经网络（CNN）的监督学习的方法成为该领域的主流方向。但在本次会议中，有很多工作不再局限于卷积神经网络。有的作者选择使用生成对抗网络（GAN）来替代CNN，其性能在大部分公开的数据集上有着一定提升。也有作者通过调整输入数据来提升模型的的性能，例如在输入数据中增加部分稀疏的depth信息。此外，我认为本次会议中对该领域贡献最大的应该是由多个作者同时提出的自监督学习和无监督学习的模型。这类方法有希望解决该领域中数据集短缺的问题，并使得其模型不在局限于具有Ground Truth的数据集，因此我认为这类方法将成为该领域在之后的主流方法之一。
5月23号，今天是workshop的第一天，由于今天没有与我相关或是感兴趣的主题，所以我就在酒店为第二天的汇报和展示作准备（修改slide，练习presentation等）。
5月24号，今天是workshop的第二天也是会议的最后一天。我全天参与了水下机器人感知的workshop，并在所有的参与者前对我们的工作作了简要汇报。之后的Poster Session中向所以人详细展示了我们的工作，并与该领域的各个研究人员们交流了经验。最后，值得庆祝的是，我们的论文获得了此次workshop的best paper award，为我们的ICRA 2019之行画上了圆满的句号。
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