2019年5月20日至24日，机器人领域顶级会议IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2019)在加拿大蒙特利尔召开。本次会议收到来自全球60余个国家的2916篇投稿，最终录用1317篇，来自全球4000多名专家参加了此次会议。智能车实验室杨明教授、硕士生梁志栋参加了此次会议。
本次会议上，智能车实验室展示了近期在三维点云语义理解方面的研究工作，论文名为“Hierarchical Depthwise Graph Convolutional Neural Network for 3D Semantic Segmentation of Point Clouds”。本文针对三维点云数据空间分布无序、局部特征难以提取的问题，提出深度可分图卷积操作。使用最近邻算法搜索邻居点，并利用空间几何信息，学习图卷积参数。相较前人方法，实现了特征提取步骤的解耦，降低了显存占用，增加了特征层的深度。引入适用于点云数据的编码-解码结构，使得网络可以同时获得局部和全局的特征。定量实验在两个语义分割的公开数据集S3DIS和Paris-Lille-3D上进行，该方法的精度在两个数据集上均取得第一名。该方法可以为定位、感知等模块提供先验的环境语义信息，增加定位、感知的鲁棒性。
会议中，杨明教授和梁志栋同学与众多机器人领域专家进行了深入的交流。
