为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
SLAM（同时定位与建图）用来解决移动机器人在未知环境下定位与建图问题，基于滤波器方法的SLAM定位精度低，而且不适用在大型场景下。基于图优化的SLAM成为流行的方式。传统的SLAM在利用RANSAC删除图像误匹配，但是RANSAC估计模型的精度受迭代次数的限制。本次汇报围绕如何改进RANSAC算法，提高SLAM的定位精度做详细讲述。