2021电赛F题送药小车开源

分享2021年电赛国赛备赛经历,包括开源代码、比赛情况、整车设计、赛道与识别技术等内容。


前言

于2021年十一月参加电赛国赛,获得国二,由于F题和智能车竞赛的智慧视觉组的内容高度重合,正好我们也参加了智能车该组别,使准备弃赛的我们还是准备参加混完比赛,现将代码开源。

gitee开源链接


一、比赛情况

一共五个题,我们做了四个半,最后半个是因为东西不够,不能去做了。但是由于一开始的方案确定有缺陷,导致整车的鲁棒性太差,只完成了第一题第二题,第三题停车时冲出赛道零分,第四题完成了一半,然后第五题没做完。

二、整车介绍

由于比赛内容和智能车高度重合,所以我们就直接将智能车的套件用于比赛,两个小车都是三轮车,赛道识别部分使用的摄像头识别,数字识别部分用的是OpenARTmini,一个和openmv一样的模块,主控采用的NXP的RT1064(实在是大财小用了)。外加编码器采集速度,陀螺仪方向校准,红外检测药品是否放入。(主要是没想到是要做两个小车,实验室储备不够,没来的及去买,第二个小车上就没能装上OpenART).

三、赛道部分

采集的图像使用CANNY算子去处理后去采集中间的红线,转向时使用陀螺仪去确定转向的角度,但是我们的小车的电机是使用的是直流电机,速度快,但是精确度不高,这就导致了整车的鲁棒性很差,比赛时,小车冲出了赛道,如果使用步进电机的话,就会很好控制(可惜没有准备足够的材料)。

四、识别部分

使用了神经网络去识别,先将数据集进行数据增强,搭建一个模型,然后放到服务器上去训练,然后将再将训练好的模型轻量化再部署的OpenART上,识别时,先找到矩形框,在将矩形框中的内容进行识别,在识别时,由于整车高度有限制,如果车身不正的话,在十字路口,就很容易看不到所有的数字,我们采取的方案是降速运行,保证姿态稳定(降速大法好)。

### 关于2021年全国大学生子设计竞中的智能小车 #### 比背景与时间安排 2021年的全国大学生子设计竞对于参与者来说充满了期待与不确定性。该年度的比始于8月初,在此之前,参队伍已经在准备阶段投入了大量的时间和精力[^1]。 #### 比规则概述 比期间设定为四天三夜的时间框架内完成作品的设计、开发以及调试工作。这段时间里弥漫着未知与紧迫的感觉,极大地考验了学生的脑力和体力极限[^2]。 #### 设计方案和技术实现要点 针对F——即智能小车项目,设计方案强调创新性和实用性相结合的原则。具体而言: - **硬件平台构建**:选择了适合快速原型制作的微控制器作为核心控制单元,并集成了多种传感器用于环境感知。 - **软件算法优化**:为了提高导航精度并确保物配的安全可靠,采用了先进的路径规划算法及避障机制。 - **机械结构改进**:通过精心设计的小车型态来适应不同场景下的运输需求,同时考虑到了载重能力和稳定性等因素。 整个过程中不仅涉及到了多学科知识的应用,还促进了团队成员间紧密合作的能力发展。最终成果展示了学生们在短时间内所能达到的技术高度和个人成长幅度[^3]。 ```python # 示例代码片段展示了一个简单的PID控制系统,可用于调节机速度以保持稳定行驶方向 class PIDController: def __init__(self, kp=1.0, ki=0.0, kd=0.0): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.previous_error = 0 self.integral = 0 def update(self, error, dt): derivative = (error - self.previous_error) / dt self.integral += error * dt output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative self.previous_error = error return output ```
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