随着无人驾驶在很多领域的出现，状态估计与感知作为自主系统最重要的技术之一，比以往任何时候都显得尤为重要。2021年5月26日，美国特拉华大学黄国权博士，受中科院自动化所机器视觉组组长吴毅红研究员邀请，为所内师生做了关于“面向自动驾驶的视觉惯导融合状态估计与感知”的报告。

尽管在过去几十年中自主导航取得了巨大进展，但仍存在着诸多挑战。在本次报告中，黄国权博士主要介绍了他们最近在应对这些挑战方面的研究工作。首先，讨论了在同步定位与建图（SLAM）和视觉惯性导航系统（VINS）的背景下基于可观测性的一致状态估计方法，然后重点介绍他们最近关于视觉惯性融合状态估计和感知的一系列成果，包括业内著名的开源视觉惯性导航OpenVINS系统、基于图结构VINS的预积分、机器人视觉惯导里程计、带回环检测的视觉惯性SLAM的Schmidt-EKF、视觉惯导运动目标跟踪、多种传感器（相机、激光、惯导、GPS等）融合的状态估计与感知相关工作。除此之外，黄国权博士对如何将他们的相关研究成果进行产业化落地进行了介绍，以及今后的工作重点和发展方向进行了展望。

报告结束后，黄国权博士与现场师生进行了深入热烈的交流，他耐心地回答了老师与同学们的各种技术迷惑与问题，包括应用场景中使用的特征问题、特征所起作用与价值、深度学习在状态估计与感知中的作用、多传感器融合对鲁棒性更有作用还是对精度更有作用、无人机集群的应用场景、多机建图相对于单机建图的优势等等。本报告和深入交流不仅使得老师和同学们加深了对状态估计与感知的深入理解、拓宽了视野范围、而且对实际研究中的迷惑有了清晰的指点，并对未来发展有了确定的理解和认识。

黄国权博士为美国特拉华大学终身副教授，并且领导了机器人感知与导航研究组。他同时是浙江大学的兼职教授和美团的资深科学家。2016年至2018年，任华为2012实验室高级咨询专家。2012年从明尼苏达大学大学获得的计算机科学博士学位。他是机器人领域的重要期刊RA-L和CSR，顶级会议ICRA和IROS的Associate Editor。在机器人领域顶级期刊和顶级会议等上发表了100多篇论文，尤其一系列著名工作都进行了开源，产生了广泛的重要影响。自2006年以来，他获得了大量的各种奖项，例如： 2015 NASA DE Space Research Seed Award；2016 NSF CRII Award；2018 Google Daydream Faculty Research Award；2019 Google AR/VR Faculty Research Award；2019 Winner for the IROS FPV Drone Racing VIO Competition；the Finalists for the RSS 2009 Best Paper Award、the ICRA 2021 Best Paper Award. 2021 Blavatnik National Awards 青年科学家提名奖等等。