在2018年11月18日到2018年11月22日这五天中，我与同实验室的吴旭阳及其导师陆疌教授一同参加这次再新加坡举行的第15届国际会议International Conference on Control, Automation, Robotics and Computer Vision (ICARCV)。我们组的论文“Fast Gaussian Process Occupancy Maps”被接收并被安排在会议的第三天下午进行宣讲。
对我们同行的三人，这都是第一次去新加坡，凭着对地理位置的印象，我们到达樟宜机场后就脱下了在上海的行头，因为这边实在是热。而与这冬天的33度相对应的便是新加坡人的好客。在与旁人的交流中，我们也可以明显感觉到新加坡人的自信以及对自己国家的自豪。新加坡很小，同时也是因为大部分人都更愿意讲国语，所以让人觉得是一个能很容易融入的地方，生活也不会像西方国家那样有各种的麻烦。
我们同行三人傍晚去滨海湾金沙会展中心报道并获取参会材料。傍晚的欢迎会碰到了一些同领域的同学，大家聊聊天，商量着一起出去，也有憧憬一下未来机器人学的未来。
第二天是正式的会议，我和吴学长步行了大概二十分钟才赶到会场。上午的talk关于机器人协作与控制，各位受邀学者都关于其方向对这个主题谈了一些个人的见解。这些人中有一些有名气的学者，也有些自己之前没有了解过的教授。但从他们的讲话中，可以很明显的看到他们的思考和经验。虽然我也有自己的观点，但还是看到了眼界和实力的差距，知道自己应该更加的用功才行。下午是一些不是特别感兴趣的session，也是因为自己和学长之后都要做演讲，便早早的回到旅馆认真准备，避免出现纰漏。
第三天学长要做演讲准备，所以我就独自前往会场参加关于协同控制的讲座以及AI对机器人视觉领域的影响的论坛。这一天使我印象最深的是在众多教授讨论控制被深度学习挤压的未来的时候，Masayoshi Tomizuka的一句“Control and Deep Learning are both tool for me” 着实令我震惊。是啊，做控制的难道就局限于控制了吗？学界有什么必要去排外？对啊，我做机器人学，但是我会督促自己学好统计，优化，机器学习，因为未来的学问必定是一种多学科混杂的状态，绝对不能局限自己的思维。下午学长的演讲，随跟我的领域不相关但还是认认真真的听完了。但实在超出了我的承受范围，无论是演讲还是提问，我都不是很理解。晚上去Garden By the bay, 刚好赶上了晚上九点半的灯光表演，非常的绚丽，非常的热闹。
第四天是我的演讲了，这是我第一次的演讲，我对自己也是比较有信心的。从开始到最后都是以一种真正的演讲的模式来对待。问题描述，方法解释都期望能做到清晰和完整。之后一位session chair 提出了两个关于kernel的问题我也是给出了让他满意的答复。几个华人博士在事后也称赞我这一次的表现。
总体看来，这次来新加坡是有很多收获的。不但是开阔了眼界，掌握了更准确的定位，也加深了与同行的交流，了解了前沿难点。再加上新加坡当地的美景美食。这次的出行是愉悦的。非常感谢学校给我们这次出去开会的机会
在后续工作科研中，我将致力于将fastGPOM算法应用于实际，优化算法细节，提供高质量地图表示并达到实时高斯地图建立，并开源fastGPOM源代码。