01 硬件制作

一、參賽體會

由于本組別是一個新加組別，而且任務較重，開放性較強，所以硬件這一部分任務重靈活性強。由于完成任務需要二維云臺，為了最大程度上保證尋跡不受影響，新添加的云臺重量以及結(jié)構(gòu)都有很高的要求，所以云臺的設(shè)計和制作部分是一個很有意思的環(huán)節(jié)。

在本次比賽中我們設(shè)計了三款云臺：基礎(chǔ)款、加強款、超級無敵變形金剛款；在電路設(shè)計方面，外設(shè)的增加意味著負載增大，選擇合理的線性穩(wěn)壓芯片、提高芯片效率也給設(shè)計帶來了不少難度；由于外設(shè)多且雜亂，所以對小車上的電路板以及外設(shè)的合理布局也尤為重要。在軟件這方面，由于加入了新的識別元素，需要兩個模塊之前的通信，算法邏輯上也變得復雜，相比他們也體會到了智能視覺的樂趣。

總而言之本次比賽給我的體會是：智能視覺組是一個挑戰(zhàn)性高、趣味性強、磨練人心態(tài)的組別。

二、參賽建議：

由于今年組別較新，隊員和組委會都在探索階段，所以有些規(guī)則時常更改。我們理解組委會的難處，但是依然希望今年最終版規(guī)則不要變化太多，規(guī)則一變，我們?yōu)榱诉_到最極致的效果我們的設(shè)計都要跟著變，所以希望任務規(guī)則早些確定。

另外個人認為可以提高識別的分數(shù)占比，識別部分是新元素也是本組別應該側(cè)重的元素，智能視覺不是基礎(chǔ)四輪，所以我認為得分比例應該在6:4或以上。

另外小車是一個整體，還是更希望尋跡和識別能夠合起來比賽，分開比賽將本組別分割成了僵硬的兩部分。本次比賽逐飛制作的比賽軟件我認為可以延續(xù)下去，這樣保證每張圖片隨機出現(xiàn)，而且限時積分的規(guī)則我個人認為也很不錯，可以有效考察車模的穩(wěn)定性。

三、NXP大學計劃

學校非常有興趣與NXP方面合作，希望NXP能有更好的芯片產(chǎn)品在大學中推廣。期望就是如果芯片再便宜點就更好啦，另外可以出一些開發(fā)板供同學們學習

四、展望與建議

一些參賽展望和建議見第一條，另外就是在任務方面可以增加一些場景的布置，使智能視覺組更貼近生活，例如森林滅火主題，可以和越野車模結(jié)合起來嘗試在室外完成。

02 運動控制

一、參賽體會

我們隊伍在今年參加智能視覺組的過程中，感覺這個組別作為一個新成立組別，任務相較于其他組別來講稍有些復雜，具有挑戰(zhàn)性，學校其他組別可以在實驗室打游戲的時候，我們卻只能繼續(xù)調(diào)車寫代碼。但這個組別很有新意，很有趣。在備賽過程中，我們感覺很重要的是智能識別部分與車模循跡部分的銜接，一定要盡早實現(xiàn)配合，不要想著在賽前銜接，這樣會出現(xiàn)很多奇怪的BUG，還有就是令我們比較頭疼的一點就是規(guī)則的設(shè)置，希望下一屆能夠盡早確定細則。

二、NXP大學計劃

從老師角度來講很期望和NXP合作，因為現(xiàn)在大學本科教育更多的還是偏向于理論，缺乏足夠的實踐經(jīng)驗，如果NXP能夠有大學計劃的話，希望可以提供一些硬件支持和一些編程技能的傳授，讓同學們都能有足夠的實踐經(jīng)驗

三、展望與建議

關(guān)于嵌入式AI類賽題，在智能視覺組方面來看，可以嘗試使車輛更加貼近現(xiàn)實生活，比如在賽道旁設(shè)置紅綠燈，設(shè)定速度上限區(qū)段，在體現(xiàn)AI的基礎(chǔ)上更加貼近現(xiàn)實，賽題會更加具有觀賞性.

03 目標識別

一、參賽體會

個人認為，智能視覺組在今年所有組別中，工作量算是比較大的。我個人認為云臺設(shè)計是一個重點。即如何在保證完美完成任務的前提下，如何設(shè)計云臺使云臺對尋跡過程影響最小。從四月下旬開始調(diào)試open art mini能完成識別任務。之后很長一段時間都是邊改善網(wǎng)絡，邊調(diào)試云臺。我們云臺前前后后總共迭代了三版。第一版云臺調(diào)試好裝上主車后。因為云臺處于車模偏前位置，而且重心又很高，對車模尋跡影響很大，之前的速度完全跑不了。便開始大動旗鼓重新設(shè)計，第二版云臺在保證之前功能的基礎(chǔ)上，重心相對下降很多（第三版云臺重心下降更多，由于時間不夠，最后沒有嘗試）。

后來省賽數(shù)據(jù)集公布了，難度一下子就降下來了。這意味著不需要研究網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，重點可以放在如何快速識別和提速上了。

國賽因為疫情緣故無法線下，更改了規(guī)則，意味著不在需要云臺，之前沉淀下來了優(yōu)勢沒了，只得從新開始。比賽前兩天發(fā)布正式規(guī)則，白框我們之前沒考慮到，網(wǎng)絡排除不了。當時時間比較急迫，一開始沒想改網(wǎng)絡想通過內(nèi)置函數(shù)篩選掉白框，經(jīng)過嘗試我們使用第一四分數(shù)作為分類指標可以達到不錯的效果，但是有一只狗和一只香蕉怎么都篩選不出來。拉扯了一天，越調(diào)效果越差，越調(diào)越不服。最后比賽前一天下午決定老老實實換回神經(jīng)網(wǎng)絡篩選白框，只能說效果很好。

我們主控用的是NXP的RT1064，主頻為600Mhz，4MB的Flash，1MB的RAM，算是目前智能車領(lǐng)域性能最強的核心板。編寫程序時基本上不用考慮超容量的問題?？梢詫Ｐ陌丫Ψ旁谡律厦妗?/p>

二、NXP大學計劃

從老師角度來講，NXP可以和學校智能車實驗室合作，學校統(tǒng)一批發(fā)一些核心板作為給剛?cè)雽嶒炇业膶W弟學妹們學習板使用。

我覺得NXP可以針對贊助的智能車組別來設(shè)計一些裁判系統(tǒng)，就像逐飛那樣。

關(guān)于智能車競賽總結(jié) | 山東大學（威海） - 山魂五隊

三、展望與建議

今年的智能視覺組整體上還是比較成功的，但是有很多任務沒有最終落實，算是一些小遺憾。比如之前規(guī)定，動植物標靶在tag前后50cm，找靶明顯是個任務重點。后來改成了前后25cm。最后省賽時大家基本上都把標靶固定在tag旁邊了。

為了降低難度動植物數(shù)據(jù)集也已知了，以后可以還是未知的，這樣設(shè)計網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)也是個考點了。

其實這個組別如果最終按照時間進行排名的話，想要做到完全公平，是很難的。比如省賽的規(guī)則，動植物標靶動作時間一般不一樣。最好大家都識別相同個數(shù)的動物植物。這樣的話為了做到完全隨機能不能設(shè)計一種電子屏幕來顯示？就在tag兩旁各放一個小的電子屏。