基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 沈劭劼（Shaojie Shen） |
| 国籍 | 中国 |
| 机构 | 香港科技大学 |
| 职位 | 电子与计算机工程系教授、HKUST-DJI联合创新实验室创始主任 |
| 核心领域 | 视觉惯性导航与自主飞行 |
| 学术产出 | Google Scholar被引超24000次，VINS-Mono GitHub Stars 3000+ |
| 主要荣誉 | IEEE T-RO最佳论文奖荣誉提名、AI 2000最具影响力学者、IROS最佳学生论文奖 |
学术生涯
2005-2009年 在香港科技大学电子工程系完成本科学业，获工学学士学位，期间建立对机器人与无人系统的研究兴趣。
2009-2014年 赴美国宾夕法尼亚大学深造，2011年获机器人学硕士，2014年获电气与系统工程博士学位，师从Vijay Kumar和Michael Taylor教授，专注于微型无人机的自主导航与状态估计。
2014-2017年 加入香港科技大学电子与计算机工程系任助理教授，创建空中机器人实验室（Aerial Robotics Group）。创立港科大-大疆联合创新实验室（HDJI Lab）并任创始主任。
2017-2020年 发表VINS-Mono，迅速成为全球视觉惯性SLAM事实标准；后续推出VINS-Fusion支持多传感器融合。获IEEE T-RO最佳论文奖荣誉提名（2018、2020），入选AI 2000最具影响力学者。
2021年至今 继续推进自主导航前沿研究，团队在密集环境自主飞行、多机器人协同等方向持续产出顶级成果，研究成果持续被大疆等企业采纳。
核心技术贡献
1. VINS-Mono（2017）
发表： IEEE Transactions on Robotics，论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》
核心内容： 基于单目相机和IMU的紧耦合视觉惯性里程计系统，采用滑动窗口优化、回环检测和重定位机制，实现高精度实时状态估计，支持移动设备和无人机等资源受限平台。
历史影响： 成为全球视觉惯性SLAM事实标准，被大疆直接采用于无人机产品线，GitHub开源获3000+ Stars，使无人机在GPS拒止环境下实现自主飞行。
2. VINS-Fusion（2019）
发表： IEEE Transactions on Robotics，论文《VINS-Fusion: Online Self-Calibration for Multi-Sensor State Estimation》
核心内容： 将VINS-Mono扩展为支持双目相机、多IMU和GPS等多传感器融合的通用框架，支持在线自标定。
历史影响： 进一步扩大了VINS系列的适用范围，成为多传感器融合导航的基准系统。
3. HKUST-DJI联合创新实验室（2014）
发表： 产学研合作
核心内容： 创立港科大-大疆联合创新实验室，搭建学术研究到工业产品的直通桥梁，推动视觉导航、自主飞行等技术从论文到产品的快速转化。
历史影响： 建立了全球无人机领域最成功的产学研合作典范之一，实验室成果直接落地到大疆消费级和行业级无人机产品。
范式贡献
之前：无人机依赖GPS进行定位导航，在室内、隧道、密林等GPS拒止环境中无法自主飞行。之后：VINS-Mono仅凭单目相机+IMU即可实现高精度实时定位，使无人机在任何环境下都能自主飞行。验证：被大疆直接采用于商用无人机产品线，GitHub 3000+ Stars成为学术界和工业界的标准参考实现。
产业传承与学术传承
产业影响： VINS-Mono被大疆直接集成到无人机产品中，使全球消费级和行业级无人机在GPS拒止环境下实现自主飞行。港科大-大疆联合创新实验室建立了从学术论文到工业产品的高效转化通道，成为产学研合作典范。技术还被广泛应用于自动驾驶、AR/VR和机器人导航等领域。
学术传承： 博士师从宾夕法尼亚大学Vijay Kumar教授（IEEE Fellow，微型飞行器先驱）。在港科大建立的空中机器人实验室已培养多批博士和博士后，研究成果在SLAM和自主导航领域形成持续影响力。
当前动态
继续在香港科技大学领导空中机器人实验室，推进密集环境高速自主飞行、多机器人协同导航等前沿课题。与大疆保持紧密产学研合作，持续将学术成果转化为商业产品。
历史定位
沈劭劼以VINS-Mono定义了视觉惯性SLAM的事实标准，彻底解决了无人机在GPS拒止环境下的自主定位问题。他的工作被大疆直接采用这一事实，使他成为学术成果到工业产品转化最成功的案例之一。港科大-大疆联合实验室的产学研模式更为全球机器人领域的校企合作树立了标杆。