智能车赛事感想

【古典时刻】

斯克里亚宾 - 升f小调第3钢琴奏鸣曲

Op.23 Piano Sonata No.3, Op.23 (Scriabin)

《第三钢琴奏鸣曲》创作于1898年，也是斯克里亚宾以演奏金奖毕业后留校任教钢琴的那一年。细细分析他的创作思路以及他在作品中如何体现自己非凡的钢琴造诣，是指明我们日后演奏之路必不可少的步骤。这首奏鸣曲共有四个乐章，要较好地掌握演奏本身，首先要完全地、透彻地了解作品各部分的内容，以及各部分所表达的含义，再加之演奏者的技巧及演绎，才能表现出作品的精髓。

智能车赛事感想

终于结束了,在比赛进行到最后的关键时期，队员基本与时间赛跑。最后的结果还是不错的，尽管我们在正式比赛前一天才达到我们心目中的理想目标。

我总结的第一句，过程艰难。如果你有机会实践一遍，这几种的任何一个节点都可以成为挑战与优化的对象。

基础节点投入失衡

车道线检测如此基础的模块，应该在评分机制上给多一些，当然，我们的基于图像的拟合效果，尽管最后没有在黑马奖展示，但我们感到满意，另外我们应该也是实现红绿灯识别的唯一一支队伍。关于这一点，我觉得跟主办方的示例方案有关系，因为主办方在示例的案例中有写“舍弃红绿灯模块”，但这个模块中是占到20分左右的。

有具体的积分规则，时间、赛道的运行情况、智能跟车、停车入库，障碍物避让等功能让我们觉得规则的方案，是解决这个“面向赛道、面向规则”场景比较好的方法。也许是熬夜降低了我们对质量的要求，我们四个人感觉效果还可以。起初，我们想大而全地搞定所有模块，真正将车道线检测做到目标效果，是在昨晚，当时可以绕着赛道运行6圈。

让人欣慰的是，有很多队伍车道线监测的方法有驾驶区域的，有灰度鸟瞰图之后窗口化选择车道线的，窗口化选择可驾驶区域的，但偏离赛道后回到赛道的少之又少。我很骄傲我们团队的监测做到了这一点。

端到端是另外一个方案，他的优劣已经很明显。实现起来也简单，可以称得上是无人驾驶届上手的好方法，同事也是赛事的常客。

控制不够精细

抛开车辆平台，以上的各个检测识别功能，也就是感知能力，跟车辆的控制逻辑密切相关。但我们往往忽略了最重要的控制算法。一个问题，如何让一辆车平稳运行？控制逻辑做不够精细，就像新手开车是一样的。新手需要在开车的经验中不断感受车辆的反馈状况，渐渐地变成老司机，渐渐地拥有老司机平滑的控制。有个队的执行逻辑简单有效，非常适合赛事竞速逻辑：直线疯狂加速，遇到转弯急刹和转角像车祸前兆，这个控制逻辑在乘用车上是走不通的，体感会非常差。

再次，抛开上面感知、规划层，另外一个控制不够精准的原因是，我们对车辆平台的理解太浅了。如何达到精细化的控制？至少控制指令中应该包含车辆行驶的历程轨迹。这样才能根据时间判断出车辆在上一时刻的决策，上一时刻的决策内容，可以给一些权重，比如前一帧的控制指令占比0.5,再前一帧的角度控制指令占比0.3，再前一时刻占比0.2，以此类推。这是我们实现控制的大致方案，当然其中也尝试过一些其他的尝试，比如PID控制，但效果没有想象中好，这个跟车辆的控制有关。

这跟我们目前的对车辆的理解有关系，所以以后还是多增加些对车辆平台的了解。