【第61章 SLAM大牛主動上門】
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通話時長：十九秒。
林辰看著屏幕上跳出的通話結束提示，把手機放下。
秦偉國。蘇明哲推薦的人。清華博士，北航機器人研究所出身，SLAM方向的帶頭人。三年前跟所裡鬨翻——科研經費分配出了問題，具體細節蘇明哲也隻知道個輪廓。辭了教職，去深圳開了個人技術谘詢工作室。
蘇明哲說過一句話：“不太好請。他跟創業公司合作過一次，虧了。對方拿了他的方案，轉頭換了個供應商。從那以後基本不接項目，隻接純技術谘詢。”
電話裡，秦偉國隻說了兩句。
“辰明做機械臂的，SLAM不是你們的賽道。”
“我跟創業公司合作過一次，夠了。”
沒等林辰開口，掛了。
林辰拉開抽屜，抽出一份打印好的論文——Cadena等人2016年的視覺SLAM綜述，六十二頁，前天就打印好了，壓在CM-D的結構圖紙底下。
翻開第一頁，開始讀。
接下來三天，他沒出地下一層。
技術棧從綜述拆開，一層一層往裡走：特征提取與匹配、視覺裡程計、局部建圖、回環檢測、全局優化。
數學底子沒什麼欠缺——矩陣李群李代數是運動學LV4的副產品，非線性圖優化和控製算法的目標函數求解本就是一套工具。
差的是工程經驗。
【視覺SLAM LV1（0/100）】——第一篇ORB-SLAM2讀完，係統彈出提示。林辰沒停，繼續翻LSD-SLAM。特征點法和直接法兩條路線各有各的死穴，他兩邊都啃。
第二天，讀完SuperPoint和SuperGlue，用C++手寫了ORB特征提取器，跟OpenCV的實現逐行比對，找出三處可以針對CM-D板載算力做裁剪的地方。
第三天上午通讀g2o圖優化庫源碼，下午搭視覺裡程計原型——前端ORB特征加光流跟蹤做幀間匹配，後端關鍵幀篩選加g2o做局部圖優化。每個模塊的數學推導腦子裡過了兩遍，動手寫的時候反而快。
第三天深夜，視覺裡程計接進CM-D頭部的雙目相機。
它在地下一層繞了一圈。實時建出的運動軌跡投在顯示器上——歪歪扭扭，和實際路徑比有八到十二厘米的偏差。
粗糙。但在線跑通了。
【視覺SLAM突破LV2（0/1000）！】
【技能突破獎勵——智慧+0.1，精神+0.3】
次日早上，蘇明哲翻開代碼倉庫的提交記錄——三天，四十七次commit。
他在工位上坐了五分鐘，摘下眼鏡擦了一遍，架回去，停了兩秒，又摘下來。
發了條內網消息給林辰：“前端ORB裁剪那塊，第二處有個邊界條件沒處理，極端光照下特征點會漏提，標注在review裡了。”
“收。”
林辰沒有第二次打電話給秦偉國。
他寫了一封郵件。
標題不是自我介紹，不是合作邀約，是個純技術問題——“動態遮擋率超過40%場景下回環檢測的魯棒性優化”。
正文附了自己推導的方案：用對比學習訓練的場景級描述子替代傳統DBoW詞袋模型，配合三元組損失函數做度量學習。推導完整，後麵掛了在模擬數據集上的驗證結果——動態物體遮擋42%的測試集上，回環檢測召回率從傳統方案的61%提升至89%，誤檢率壓在2%以下。
郵件發出去。
一小時四十分鐘後，手機響了。
秦偉國的號碼。
十九秒掛斷的那個人主動打過來了。
“你那個場景描述子的損失函數，三元組損失和對比學習的組合權重怎麼定的？這個配比論文裡沒見過。”
“從目標函數對描述子間距的梯度反推的最優配比。”
“——自己推的？”
“對。”
電話那頭安靜了四五秒。
“我在深圳。什麼時候方便見？”
四天後。
秦偉國進辰明的門，沒急著找人，先掃了一圈設備。四十六歲，瘦，頭發花白大半，洗舊的polo衫，雙肩包塞滿論文打印稿，拉鏈合不上，露出半截紙角。
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林辰帶他下到地下一層。
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