编者按

实践风采六余载，南国春时又相逢。2021年清华大学深圳国际研究生院第六届专业实践评优工作圆满完成，旨在表彰我院在专业实践中表现优秀、成果突出的全日制专业学位研究生。共评选出一等奖10名，二等奖20名。本系列推送将与大家分享部分获奖学生的实践成果和风采。

袁泽正，2019年5月至8月、2020年6月至9月在华为技术有限公司2012实验室完成专业实践。2021年6月获得清华大学材料科学与工程领域工学硕士学位，拟就业单位为南京市江北新区管委会。第六届专业实践奖一等奖获得者。

系统学习，夯实基础

2019年5月，通过参加学院与华为联合开设的“新一代信息与媒体技术实践课”，袁泽正第一次来到华为2012实验室中央媒体技术院AR/VR工程部。

由于实践课题与袁泽正的专业方向不同，他面对的是个几乎完全陌生的领域。然而袁泽正并没有过多的沉浸在畏难情绪中，一方面，他调整心态，快速融入所在团队；另一方面，他夯实理论，系统性地学习了多传感器融合的SLAM算法。

实践期间，袁泽正解决了AR/VR头盔运动预测算法中的时序预测问题。经过本次实践，他第一次切实感受到华为的奋斗者文化，了解了大企业的运作模式，学习了高效的学习方法，同时也走出了自己的舒适圈，锻炼了快速学习的能力，增强了解决问题的信心。

突破自我，求实创新

2020年6月，他再一次入选“新一代信息与媒体技术实践课”。作为“老兵”，袁泽正在这次实践中独立负责了基于激光雷达的实时高精度点云地图的建图系统搭建。

观千剑而后识器，操千曲而后晓声。

在该课题攻关过程的初期，袁泽正调研了2015年至2020年的主流开源LiDAR SLAM算法，通过阅读相关文献，了解并总结了各类主流开源LiDAR SLAM算法的优缺点，并使用开源数据集从定位精度、建图效果、计算耗时三个角度评测了所调研的算法，最后找到了兼具高定位精度、高建图质量、低计算耗时的开源算法LIO-SAM。

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

完成开源算法调研之后，袁泽正开始着手搭建基于LiDAR的实时高精度点云地图的建图系统。从软硬件调试到算法部署，他先后发现并解决了室内环境静止漂移问题、IMU低频和缺维问题，使得所构建的建图系统可以在室内环境中稳定地输出误差低于4.5cm高精度点云地图。

从无到有难，从有到精更难。

完成了建图系统V1.0之后，袁泽正继续开展研究，将精度做得更高。通过对LiDAR SLAM每个部分的详细分析和测试，袁泽正将目光聚焦在LiDAR-IMU外参在线估计和时间差估计两个关键问题上。通过将视觉SLAM算法对上述两个问题的解决方案移植到LiDAR SLAM算法上，袁泽正成功地把点云地图精度降低到3.5cm以下。

立大志向，做大事业

“回首三年研究生时光，专业实践的点点滴滴历历在目”，袁泽正非常感谢学院与华为联合开设的“新一代信息与媒体技术实践课”提供的实践机会，感谢校内导师杜鸿达，校外导师李泽宇、苏琪的指导和帮助。

专业实践为袁泽正以后的事业生涯奠定了良好的技术基础，也让他意识到核心技术是“化缘”不来的，唯有靠自主创新，自立拼搏，方能走得更强更远。

袁泽正毕业后将加入南京江北新区管委会团队，从事高新技术产业培育和招商工作。他表示，“作为一名公务员，我将为企业核心创造力的培育、为祖国解决‘卡脖子问题’贡献微薄之力。”

文|袁泽正、杨劭暕

编辑|余飞慧

排版|林伟东

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