10月19日-20日，2019年国际大学生类脑计算大赛在清华大学举办。我院2015级博士生余芳文与昆士兰科技大学、澳大利亚机器人视觉中心合作完成的参赛作品《NeuroSLAM: A Brain Inspired SLAM System for 3D Environments》(NeuroSLAM: 面向三维动态环境的类脑SLAM系统)在参与决赛的16支队伍中脱颖而出，一举夺冠并获得30万RMB奖金。

本次赛事由清华大学科研院和清华大学类脑计算研究中心承办，清华大学主办，共吸引了来自国内外科研机构的200余支队伍报名参加，参赛作品涵盖了硬件、算法、软件、应用等多个方面，经过严格的筛选与评审，最终组委会评选出16支队伍晋级决赛。

10月20日，16支队伍在清华大学进行最终答辩。每支队伍对自己的作品进行12分钟的详细介绍和演示，再由到场的评委老师进行提问、打分和评审。经过6个多小时的精彩答辩和评委们的专业和公正的评审，我院博士生余芳文担任项目负责人及骨干的参赛作品《NeuroSLAM: A Brain Inspired SLAM System for 3D Environments》获得特等奖。

据悉，国际大学生类脑计算大赛从2017年开始举办，面向对象为国内外普通高等院校和科研院所在读正式注册的全日制本科生、研究生，可个人或组队参赛，分为初赛与决赛两个阶段。赛事采用开放式命题，作品需以类脑通用智能系统为主题，作品可以是面向市场的创新应用或者是具有先进性的科研突破，其表现形式包括但不限于：机器人、无人机、 智能可穿戴设备、自然语言处理系统、人机交互系统、智能手机APP等，理论、算法、软件、硬件或系统。特别鼓励新创意、新算法、新应用。作品要求体现通用性、实用价值和应用前景，同时体现出与神经系统的关联。

余芳文的参赛项目是在Michael Milford教授、尚建嘎教授、胡友健教授指导下，与昆士兰科技大学博士生Marvin Chancan等共同完成，项目以创造一种像人类一样进行三维空间导航的智能机器人为愿景，致力于持续不断推进类脑三维导航新理论、新技术、新应用的发展。该项目得到了国家重点研发计划项目（No. 2016YFB0502200）、澳大利亚研究委员会Future Fellowship（No. FT140101229）、我校大学生自主创新领航团队项目（No. 1610491T08）、湖北省软科学基金项目（No. QLZX2014010）等资助。

余芳文是我院2015级在读博士生，分别于2012、2015年获得软件工程学士学位、计算机科学与技术硕士学位，并于2012年获得华中科技大学工商管理学士学位。2017年8月至2019年8月期间，其在昆士兰科技大学与澳大利亚机器人视觉中心进行博士联合培养学习，师从国际知名机器人类脑导航定位专家Michael Milford教授，开展类脑三维导航相关前沿基础理论与技术研发。他曾获得10余项学术科技奖项，包括2019年国际大学生类脑计算大赛创新特等奖、2016国际导航定位学术会议IEEE UPINLBS 2016最佳论文奖、第十三届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛决赛二等奖、湖北省第九届“挑战杯·青春在沃”大学生课外学术科技作品竞赛一等奖 、2016湖北省大学生创业大赛三等奖和最具网络人气奖、2016中国“互联网+”大学生创业大赛湖北省银奖、2015年全国测绘科学与技术博士生论坛优秀报告奖、2014全国高校GIS新秀奖、校研究生科技论文报告会特等奖等。在校期间还荣获其他奖项30余项，包括研究生国家奖学金、国家励志奖学金、空间信息拔尖人才奖学金（信才奖学金）、中海达优秀研究生奖学金、泰华奖学金、校十大优秀研究生标兵、校十大创新创业先锋、校优秀共产党员、校优秀研究生干部等。余芳文同学自2008年进入我校软件工程专业学习以来，学习踏实刻苦、勤于钻研，在学校及学院创新创业教育体系支持下，他积极探索、大胆实践，取得了系列优秀成果，很好的展现了我院青年学子不畏艰难、攀登科学高峰的拼搏精神。

参赛作品简介：

陆、海、空以及太空机器人的应用越来越广泛，然而在复杂三维动态未知环境下，机器人三维自主导航仍面临许多难题。而自然界中的人类和动物，比如蝙蝠，却具有非凡的三维空间认知和导航能力。近年来，神经科学家们逐渐发现了大脑三维导航的神经机制。其中2014年诺贝尔生理医学奖颁发给了位置细胞（Place Cell）、网格细胞（Grid Cell）的三位神经科学家John O'Keefe、Edvard I. Moser和May-Britt Moser，以表彰他们在发现大脑定位系统作出的杰出贡献。这些重要发现也为项目团队开发新的智能三维导航技术提供了重要灵感和理论基础。

该项目NeuroSLAM通过借鉴大脑三维导航神经机制，为机器人开发了一套全新的类脑三维定位与制图系统。以低成本的相机作为主要传感器，以连续的图像流作为主要输入来计算局部环境线索和三维运动信息。在此基础上，基于多维连续吸引子神经网络，利用3D 位置细胞（3D Place Cell）、3D方向细胞（3D Head Direction Cell）模型来表达机器人在三维空间的位姿，通过3D 网格细胞（3D Grid Cell）模型实现机器人在三维流型空间的3D路径积分（3D Path Integration），并基于Local View Cell、 3D Place Cell、3D Head Direction Cell来编码机器人的三维空间经验，实现了机器人在三维环境下的同步定位与制图。

通过利用多组不同三维环境下的数据集对系统进行测试，系统能够实现生成高精度、拓扑正确的三维经验地图，可支持三维环境中移动机器人的智能自主导航。

此外，该项目从机器人学、计算神经科学、空间导航等学科交叉的全新研究视角，在对这些三维导航神经细胞进行计算建模的过程，也能帮助人们更好地理解大脑三维导航的具体工作原理。

该项目针对脑科学与机器人导航领域一些非常前沿的关键科学难题从三维导航神经机理、三维导航细胞计算模型到机器人三维同步定位与制图应用的系统性探索实践，为进一步探究揭示大脑三维导航神经机理与构建类脑智能三维导航系统奠定了重要基础，具有重要的科学意义与应用价值。