2018年5月21日至26日，机器人领域国际顶级会议IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2018)在澳大利亚布里斯班召开。本次会议收到来自全球60余个国家的2686篇投稿，最终录用1052篇，来自全球3000多名专家参加了此次会议。智能车实验室杨明教授，博士生钱烨强、李亮参加了此次会议。
本次会议上智能车实验室共展示了2篇论文工作，第一篇为” Pedestrian Feature Generation in Fish-eye Images via Adversary”,本文提出了一种用普通数据集来训练鱼眼行人检测器的方法。具体的讲，首先本文设计了鱼眼空间转化网络（FSTN），用来生成鱼眼图像上的行人特征。然后整个网络通过对抗学习进行训练。训练后的鱼眼空间转化网络将会生成那些难以被行人检测器识别的特征，这样行人检测器会变得对畸变更加鲁邦。
第二篇为“Graph Correspondence-based Point Set Registration”，该文章针对对应点选取对初始值依赖较大的问题，提出基于图同构的对应点选取算法。首先根据点与点之间的几何关系构建图，并得到相应的邻接矩阵。由此构建的两个点集的邻接矩阵为同构矩阵，通过寻找一个置换矩阵建立二者的同构关系，进而得到对应点关系。为此我们在这篇文章中构建了一个优化问题，并通过蒙特卡洛方法求解。采用交替方向乘子算法在蒙特卡洛优化的观测更新中对粒子权重进行更新。实验结果表明当初始值、噪声等干扰逐步增大时，该算法的对应点选择正确率相比于传统算法可提高50%以上。会议上大家对文章的内容进行了充分的讨论和提问。
会议上，三位代表积极与参会专家、参展商等进行交流。三位参会代表与牛津大学Paul Newman教授、多伦多大学Angela Schoellig教授以及弗莱堡大学Walfram Burgard教授等多位学术界权威人士进行了深入交流，对拓展学术视野求具有重要作用。
