技術(shù)報告主要講述了本組信標車的機械、硬件、算法情況。今年的信標組有別于往年的光電信標，采用聲音信標的形式，場地中的信標燈發(fā)出以0.2048s為周期的Chirp信號，要求信標車完成定位、追蹤和避障。和傳統(tǒng)利用攝像頭來進行搜燈任務(wù)的信標車相比，今年的聲音信號定位具有精度低、周期長的特點，使得更高精度的定位，更加有效的降噪，以及在定位信號沒有更新的時候如何進行運動控制成了本屆信標車的難點。
自動駕駛汽車是當前機器學(xué)習(xí)研究者和工程師們正在探索的最復(fù)雜任務(wù)之一。它覆蓋很多方面，而且要求必須高度穩(wěn)定，只有這樣我們才能保證自動駕駛汽車在道路上安全運行。通常，自動駕駛算法的訓(xùn)練需要大量真實人類駕車的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，我們試圖讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解這些數(shù)據(jù)，并復(fù)現(xiàn)人類遇到這些情況時的反應(yīng)。
在自動控制中，PID（Proportion-Integrationi-Differentiation:比例-積分-微分）控制算法在近一個多世紀以來在空城控制領(lǐng)域中占據(jù)了主導(dǎo)地位。它是由蘇聯(lián)工程師Minorsky在1922年在研究艦船自動控制領(lǐng)域分析中提出的算法。PID控制算法是通過受控對象的實際行為和目標之間的誤差，通過比例-微分-積分運算再重新作用在被控對象。
直立平衡車因其動力學(xué)系統(tǒng)同時具有多變量,非線性,不穩(wěn)定,強耦合等特性,傳統(tǒng)的單環(huán)PID控制平衡已經(jīng)略顯吃力。本文將采用內(nèi)環(huán)角速度PI控制、外環(huán)角度PD控制及最外環(huán)速度PI控制組成的串級 PID算法來控制直立車的平衡及運動，串級PID控制器比常規(guī)PID控制系統(tǒng)具有較強的穩(wěn)定性、抗干擾性。
在昨天人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程之后，有一位同學(xué)課下問了一個問題，她這學(xué)期也在學(xué)習(xí)“機器學(xué)習(xí)”課程，感覺“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”課程的內(nèi)容與機器學(xué)習(xí)課程的內(nèi)容大同小異。究竟這些課程之間有何區(qū)別呢？弄不清楚這些自己這學(xué)期的課程很是擔(dān)心。之所以產(chǎn)生這樣的疑問，原因來自于這兩門課程之間的相似之處，而且隨著學(xué)科的發(fā)展它們重合度也在增加。但它們之間的差異在哪兒呢？
環(huán)島元素是智能車比賽中較難處理的元素之一。比賽要求智能車能檢測到環(huán)島并從入口駛?cè)?，在繞行約 270°后駛出環(huán)島，其中，能否高響應(yīng)、高魯棒性地檢測環(huán)島是后續(xù)進出環(huán)島等步驟的基礎(chǔ)。本文根據(jù)計算機視覺中的多視圖幾何學(xué)證明了環(huán)島橢圓投影的存在，使用優(yōu)化的最小二乘法擬合法并結(jié)合相關(guān)限制條件以識別環(huán)島。
本文以第十五屆智能車競賽為背景，介紹了中國礦業(yè)大學(xué)的聲音信標賽題的隊員的設(shè)計方案以及調(diào)試結(jié)果。比賽任務(wù)是在比賽場地上固定一定數(shù)量的信標燈，響起的信標燈會發(fā)出250-2000Hz頻率的chirp聲音信號、95MHz的FM信號。參賽隊伍采用四驅(qū)的麥克納姆輪車模進行規(guī)則允許范圍內(nèi)的改裝，小車定位響起的信標燈并進入信標燈感應(yīng)線圈范圍內(nèi)使信標燈切換。
通過實驗來確定單片機輸出IO口的實際電阻阻值，這為將來使用單片機進行測量工作提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
很多電子愛好者、初學(xué)者在碰到一個半導(dǎo)體器件的時候，需要確認它的型號、功能以及管腳定義，才能夠正確使用它。但當你從一塊印刷電路板上拆下一個器件，或者從元器件盒中拿出一個器件，除非能夠正確辨認出上面的型號，找到對應(yīng)數(shù)據(jù)手冊文檔，否則就需要手工確認它就是是那種類型的三極管、場效應(yīng)管、晶閘管、二極管、電容、電感等。
在上篇的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程中介紹了機器學(xué)習(xí)中的支持向量機與前饋網(wǎng)絡(luò)RBF的之間的聯(lián)系，而對于由傳遞函數(shù)為線性函數(shù)組成的單層網(wǎng)絡(luò)的代表自適應(yīng)線性單元更是和傳統(tǒng)信號處理中的自適應(yīng)濾波器相類似。
電位器（potentiometer）也被稱作滑動變阻器（rheostat）是一個機械電子器件，通常具有三個端口，即左右兩個固定端以及中間的滑動端。兩個固定端連接在 一個由電阻絲、碳膜、陶瓷、有機膜等組成的固定電阻兩端?；瑒佣丝梢栽陔娢黄餍o機械驅(qū)動下（單圈、多圈、直線）在電阻中間位置移動，從而改變滑動端與兩個端口之間的電阻。
今天在Tensorflow公號看到推文Pixelopolis：由 TensorFlow Lite 構(gòu)建無人駕駛微型汽車?，作者介紹了他們在今年Google I/O大會上展示的TensorFlot Lite構(gòu)建的無人駕駛微型汽車的展品：Pixcelopolis。每輛微型汽車都裝配有一部 Pixel 手機，使用手機上的攝像頭檢測和理解周圍的信號。手機使用了Pixel Neural Core邊緣計算芯片，可感應(yīng)車道、避免碰撞和讀取交通標志。
關(guān)于經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)重要的BP（誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)）是所有學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最先接觸到的一個實用網(wǎng)絡(luò)，它的原理相對比較簡單，在很多平臺中都非常容易實現(xiàn)。
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