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AI 電磁組到底有什么優(yōu)勢？

卓大大您好，很抱歉這么晚打擾您，針對電磁組 AI 的規(guī)則，我有幾點(diǎn)疑惑和想法想向您請教下：?

1、AI 電磁規(guī)則中允許使用的傳感器有紅外光電、超聲傳感器，這兩個傳感器都是跟測距相關(guān)的，但我們使用的賽道中是基礎(chǔ)賽道加上圓環(huán)，并沒有橋、橫斷這類測距用到的特殊元素，不太清楚這兩個傳感器對本次比賽有什么幫助 ?

2、AI 組中能否轉(zhuǎn)向用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，速度控制用傳統(tǒng)算法，因為兩個網(wǎng)絡(luò)的話運(yùn)算量可能會較大 ??

3、您認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與傳統(tǒng) PID 算法的哪個速度會更快些呢？

我的理解是這樣的，如果就實質(zhì)來說，這兩個算法都是建立一個模型，解決同一個尋跡的問題，已知的信息是相同的，兩個算法的極限速度應(yīng)該差不多；就兩個模型的求解時間來說，PID 算法需要長時間調(diào)節(jié)才能達(dá)到極限速度；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要采集精確的數(shù)據(jù)才能達(dá)到極限速度，精確的數(shù)據(jù)得需要一個差不多的 PID 參數(shù)，時間這邊來看的話，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更優(yōu)。這些都是我的一些猜想，實際怎樣還得需要驗證一下。

車模拐彎

回復(fù)：1、規(guī)則中允許 AI 電磁組中的車模使用紅外、超聲等傳感器，如果你認(rèn)為沒有什么幫助，可以忽略它們；AI 組允許使用 NN 控制轉(zhuǎn)向，速度使用傳統(tǒng)的 PID；保證車模不沖出賽道的情況下，影響車模最快速度的因素來自于車模執(zhí)行機(jī)構(gòu)（主要是舵機(jī)）的時間延遲和慣性環(huán)節(jié)。關(guān)于這部分詳細(xì)的分析，請參見公眾號里推文“劈 -I-D”。以往電磁車模是依靠超長的電磁檢測支架來提高賽道檢測的前瞻，來抵消車模轉(zhuǎn)向環(huán)節(jié)的延遲。今年 AI 電磁組要求車模上的電磁檢測傳感器不得超過車模前輪 5 厘米，這就大大限制車模速度。部署人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是對賽道信息的存儲，它是利用賽道模型信息來提高超前預(yù)測，從而提高車模速度。

基于 NN 方向控制的電磁車模

英飛凌學(xué)習(xí)板的原理圖和 PCB 板圖

?

卓大大，英飛凌學(xué)習(xí)板的原理圖和 pcb 什么時候出呀?

回復(fù)：相關(guān)信息早已在 3 月 18 日在 Infineon 電子生態(tài)圈中的智能小車 AURIX（TM）信息匯總貼中給出了。

智能小車用 AURIX 信息匯總

https://www.infineon-autoeco.com/BBS/Detail/62830

Chirp 聲音文件

卓老師，聲音音頻文件有錄嗎？我們想先通過手機(jī)播放 Chirp 音頻文件開發(fā)相應(yīng)的算法。

下面給出了 Chirp 聲音波形以及生成 PYTHON 程序以及百度網(wǎng)盤下載地址：

生成的 Chirp 信號波形

十段 Chirp 信號波形

生成 Chirp 聲音文件的 PYTHON 程序：

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#============================================================
# SOUNDWAV.PY                  -- by Dr. ZhuoQing 2020-03-23
#
# Note:
#============================================================

from headm import *
import wave

#------------------------------------------------------------
data_num    = 2048
ts = 1.0e-4
start_freq = 250
end_freq = 2000

sounddata = []
zerodata = []
angle = 0

for i in range(data_num):
    sd = int(sin(angle) * 0x6fff + 0x7fff)
    sounddata.append(sd)
    zerodata.append(0x7fff)

    freq = (end_freq - start_freq) * i / data_num + start_freq
    angle = freq * ts + angle

#------------------------------------------------------------
segnum = 10
wavedata = []

for i in range(segnum):
    wavedata.extend(sounddata)
    wavedata.extend(zerodata)

wavelen = len(wavedata)

wavedatabytes = b''
for num in wavedata:
    wavedatabytes = wavedatabytes + num.to_bytes(byteorder='little', length=2)

#------------------------------------------------------------
wavefile = wave.open(r'd:tempchirp.wav', 'wb')
wavefile.setparams((1, 2, 10000, wavelen, 'NONE', 'Tsinghua'))
wavefile.writeframes(wavedatabytes)
wavefile.close()


#------------------------------------------------------------
timedata = linspace(0, wavelen * ts, wavelen, endpoint=False)
plt.plot(timedata, wavedata)
plt.xlabel('Time(s)')
plt.ylabel('Wave Amplitude')
plt.savefig(r'd:temp1.jpg')
plt.show()


#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : SOUNDWAV.PY
#============================================================

下載音頻文件的百度網(wǎng)盤：鏈接: https://pan.baidu.com/s/1nmz52lto7WQ2L4odqC0bUQ 提取碼: hhm6

百度網(wǎng)盤下載二維碼

人生第一次焊接 QFP

卓大大，我想哭，人生第一次焊接 QPF 封裝，第一次使用英飛凌單片機(jī)，奈何仿真器監(jiān)測不到單片機(jī)，求安慰 /::<

參賽同學(xué)人生焊接的第一塊核心板

回復(fù)：第一次焊接 QFP 芯片，從焊接角度來看，是非常成功的。當(dāng)然，仿真器檢測不到單片機(jī)的原因很多，包括 MCU 的外部輔助元器件，仿真器連接線的情況，以及工作電源等等。如果你手邊有多塊電路板，特別是有能夠可靠工作的電路板，可以采用對比的方法來檢查問題所在。

受到限制的學(xué)校

卓老師您好，我是國防科技大學(xué)智能車實驗室領(lǐng)隊，今天英飛凌官方打電話說我們學(xué)校學(xué)生用不了英飛凌芯片，讓我們繼續(xù)用 nxp 咱們學(xué)校雙車組和信標(biāo)組是否可以繼續(xù)使用 nxp 芯片?

回復(fù)：1，針對來申請的相關(guān)隊伍，英飛凌給他們回復(fù)郵件，說明由于受到政府的貿(mào)易技術(shù)管制，英飛凌無法給他們提供樣片和技術(shù)支持，為了不影響同學(xué)們參加比賽，英飛凌與組委會進(jìn)行協(xié)商后，組委會特別批準(zhǔn)這些學(xué)校的信標(biāo)組和雙車組可以不采用英飛凌的芯片，而使用 STC 或 NXP 的芯片完成比賽。

2，對于這些院校的指導(dǎo)老師，組委會幫忙單獨(dú)通知一下，請他們了解情況，并告知相關(guān)組別的同學(xué)們。

3，若相關(guān)組別的同學(xué)們來向組委會咨詢求證，留言給卓老師的微信公眾號，需要辛苦卓老師在后臺進(jìn)行答復(fù)，而不明示公之于眾。

4，如有其他學(xué)校的同學(xué)們對此表示質(zhì)疑，建議組委會這邊回復(fù)：對于信標(biāo)和雙車組，MCU 方面不管是用英飛凌、NXP 或者 STC，都能很好地完成比賽，對車輛的性能沒有太大影響。而考慮到大賽未來的長期發(fā)展，MCU 也將朝著越來越開放的趨勢發(fā)展，同學(xué)們應(yīng)該做好準(zhǔn)備，學(xué)習(xí)不同的 MCU，拓展自己的知識和視野

云霧繚繞

機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)意組別

卓老師，請問現(xiàn)在確定創(chuàng)意組室外光電或者那個新組的有無問題了嘛；我們這邊等下去是個食物鏈，我們選完還得給學(xué)弟們留時間選（上次反悔已經(jīng)和學(xué)弟關(guān)系弄得有點(diǎn)不愉快了）理解您的難處，不過昨天看到鋼鐵俠發(fā)視頻了，所以問一下。

回復(fù)：和百度合作引入智能車競賽及其深度學(xué)習(xí)組別相關(guān)的正在走最后的確認(rèn)過程。近期將會公布具體競賽內(nèi)容、培訓(xùn)資料以及比賽要求等信息。