有效利用gps控制系统，及时改变算法演变时间，让高速状态之下的小车依旧完美地按照既定轨道运行，为未来智能汽车高速运行提供有效参考；使用云台和舵机，创新设计小车结构，通过电磁识别搬运，让实用性小车成为可能；自主编写算法，实现多车队列变化，让车与车、车与路之间的协作更加默契……在第十七届全国大学生智能汽车大赛总决赛赛场上，我校三支参赛团队在智能小车上不断创新，分别斩获了极速越野组、智能视觉组、多车编队组一等奖。
冲刺，飞速越野！
全国大学生智能汽车竞赛是以智能汽车为研究对象的创意型科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有工程实践探索性的全国顶级赛事，涵盖自动控制、模式识别、传感技术、电子、计算机、机械与汽车等多个学科专业。来自信息科学技术学院的耿俊杰、焦仕杰和来自张謇学院的李正鹏组队报名参加了极速越野组项目。
比赛中用到的智能小车，是一个集环境感知、规划决策等多种功能于一体的综合系统。极速越野组指定使用的小车模型是所有组别中最大的，既要求小车按轨前进，又要注重小车的速度。三位同学选择了一款可以让小车速度达到十多米每秒的电机，然而在高速的状态下的小车总是难以控制，发生偏移驶出跑道是常有的事。
“我们实验的时候用废了三辆车。”信201班耿俊杰负责硬件设计，“我们尝试过调整小车的控制参数，也试过加入速度系数，但是实验结果都不理想。”经过不断尝试，队员们决定使用换点算法。换点算法就是通过单片机控制系统采集轨道上无数的标志点数据，小车对单片机进行响应，不断换取下一个位点的信息来前进，以达到小车完美按照赛道前进的效果。
虽然我校每年都有优秀学子参加该项赛事，但是每一年项目的主题都会发生变化。“之前的学长们给我们讲过很多经验，但是我们还是有很多知识需要自己去学习。”信201班焦仕杰说道。为时一年的备赛时间里，三位成员夜以继日地试验学习，七号楼实验室的灯从清晨亮起，傍晚在西操场上小车极速驶过赛道的鸣音，是他们每天的常态。“他们三人不仅专业基础好、知识储备充足，而且特别注重每一个细节，这对参与比赛是最重要的，成功是他们前期努力的体现。”指导老师、信息科学技术学院副院长杨永杰教授赞赏道。
对于以竞速为主题的赛事，分秒的差距都能起到决定的作用。如何解决小车快速响应单片机系统计算的结果，是摆在队员面前的最大的难题。一次偶然的机会，小车飞速驶过赛道且未发生偏移。原来张謇自201班负责软件设计的李正鹏在多次试验中尝试将算法进行了创新。“把每次换点的时间提前，可以抵消单片机和智能小车之间的响应时间差！”回想起实验成功的瞬间，李正鹏十分兴奋，“把理论运用到实践中，是我参加比赛最大的收获。”
慧眼，智能识别！
来自张謇学院的顾豪杰、徐权杰和来自信息科学技术学院的张东辉三位同学组队报名参加了智能视觉组项目。这项比赛需要参赛队伍自主设计制作智能小车，并让小车完成对场地内目标图片的搜索、识别与搬运。识别的精度和搬运的速度是比赛成绩的衡量标准，这就要求小车既精准又快速地识别搬运图片。
“黄线误判是识别过程中的一大难题。”信203班张东辉介绍道。图片的边框是黄色的，组委会为增加识别难度也用黄色胶带框定比赛场地，这样一来，在灰度摄像头二值化作用下黄线和图片会被归为一类。“经过多次尝试，我们发现了黄线和图片在摄像头中的呈现是不一样的，黄线是一条贯穿屏幕的无边直线，而图片边框是有界线的。抓住这个突破点，我们三人自创了一套算法，成功避免了黄线误判。”
除了黄线的干扰，图片内容的相似性也会影响识别。对此，成员们将赛事给出的2000多张正方向的图片，分别旋转三个方向，将得到的图片制作成数据集，用 python 脚本文件进行标数据集，并进行数据增强、模型训练、模型验证、模型量化、模型导入等一系列工作，提高了摄像头识别图片的可靠性和真实性。与其他团队只识别电子图片不同的是，团队将图片打印下来，一张一张给摄像头识别，每一轮中发现问题并解决问题，再进行下一轮。成千上万张打印图纸累成高高的小山，也累积起小车识别的高精度。
解决了智能识别问题，小车路径规划成为摆在队员们面前的又一道难关。小车行进路线的长短直接影响了比赛用时，传统的算法只能每次让小车到达最近的图片，而忽略了图片分类地点和终点，不能做到整体规划。为此，张謇计201班徐权杰在已有算法的基础上创新地提出了“分块”的理念。“我们将场地长边分为三块，小车每次找最近的点进行搜寻，一块搜索完毕后，再去块与块的最近点，这样就能缩短比赛用时。”
“书本知识到实践运用会有许多问题需要我们自己去解决。”张謇自201班顾豪杰谈起这次参赛的感受时说道。在备赛的日子里，队友们以清晨的阳光为铃，熬过了寒冬与酷暑，不断试验，攻坚克难，把方案做到最好，把自己做到极致。指导老师、张謇学院副院长傅怀梁称赞道：“他们打造了扎实的知识基础，再加上善于钻研探索、精益求精、吃苦耐劳的精神，这才造就了优异的成绩。”
协同，安全加速！
随着汽车电子的迅猛发展，人们对智能车的安全性越发关注。如何既迅速又准确地识别危险，减少交通事故的发生？信息技术科学学院付旭、谢春庆、梁家辉、曹朴、包伽运五位本科生组队参加了多车编队组项目，以58秒的成绩获得了全国一等奖，针对这一现实问题交出来一份独具创新性的协同方案。
团队设计改装的智能小车需要兼顾元素判断和运行速度。使用热熔胶固定连接点，合理添加梯子线，利用三角结构稳固车架，智能小车在高速行驶下的稳定性在一次次尝试和改进中得到了提高。但是，在赛道的大拐弯处，车身严重偏离轨道中线，电磁读数会出现巨大偏差，如何有效解决这个难题一直压在队员们心头。
为此，团队成员翻阅各种资料、研读原理，最终选择了舵机补偿算法。舵机补偿算法就是利用多电感检测与中线偏离程度，计算出本该偏移的脉冲宽度调制，在合适的信号频率下，通过一个周期里改变占空比的方式来改变输出的有效电压，再利用调制给舵机一个固定的频率，给其不同的空占比，控制舵机的转角，使舵机打转放大，从而顺利拐弯。他们还添加了差速补偿，让小车两个轮子在拐弯处的速度有一定差，从而使小车更丝滑地转弯。
多车编队组要求三辆智能车在室内循环赛道上，识别元素并按照编队要求跑完赛道。“多车编队组别研究的关键不仅是车辆本身能不能跑起来，能不能跑得快，而且还要提高三辆车之间的协同稳定性。”通信202班包伽运介绍道。在指导老师和高年级学长的帮助下，团队选择了经典的闭环控制算法，经过多次调试，探寻到能够达到目标速度且过冲幅度小的参数。他们又自创了映射算法，达到了多车跟随更加稳定，精准把控车距的效果。
“只要能让车跑得更好，所有的尝试、改进都是值得的。”通信202班包伽运感慨道。比赛虽已落下帷幕，但过程难以忘怀。“参加比赛对我们的个人能力的提升和经验的积累都有很大的帮助。”队员们纷纷表示自己的知识掌握得更加扎实了，思想上更加成熟了，也更加明确了今后的努力方向。
自2009年起，我校已连续14年组队参加大学生智能汽车大赛。近三年来，我校参赛学子荣获了全国一等奖4项、二等奖10项，竞赛成果不断取得新突破，已迈入该项竞赛强校行列。“实践是萌发创意的源头，只有积极开展专业实践才能更好地培养学生的创新精神和实际操作能力。”作为智能汽车大赛校内组织牵头人，傅怀梁表示，将更加系统组织比赛训练，以赛促学、以赛促教，不断形成我校“新工科”人才培养的鲜明特色。
（校报学生记者 钟钰婷 李峻如 韩梅）
我校第十七届全国大学生智能汽车竞赛参赛团队合影。
