RM赛季总结

2021赛季的北部分区赛结束了,因为复活赛的取消,我们2021的征战之路到此为止,但遗憾中充满惊喜和收获,时长将近一年的实验室生活,必将成为我成长路上浓墨重彩的一笔。
去年九月,我迷迷糊糊的就来到了实验室,刚来的时候根本没有听说过RM和大疆,甚至进来两个星期的时候还对这件事知之甚少,我是个很被动的人,加上本科四年不太自我约束,形成了相对懒散的生活状态。所以一进实验室和这么多年纪比自己还小但是懂很多且自律的人在一起压力很大,仿佛没了快乐,和身边的人格格不入。还记得一开始我跟着韩师兄学习视觉的知识,看到那些密密麻麻的代码,我突然觉得自己是个跨专业的。那时候每周最煎熬的就是要开组会报告视觉学习方面的进度,看着那些表现比我还好的本科生一个个选择离开,就觉得自己是不是也应该离开,做自己不喜欢的事真的很没有动力,看着周围的学弟学妹都充满了激情,这种感觉愈发强烈。
后来王老师说,如果你做不了很多技术上的事情,就给他们做好辅助,做力所能及的事情,踏实一点。寒假之后,我改到了硬件组,和一个大一的学弟学习,他能力很强,脾气也很好,一直带着我做硬件的东西,做线,布线,也会经常的烫到手,但是在这一过程中我也是逐渐感觉到自己有些价值,而不是简单的打杂了,与此同时,经过半年的相处,我对机器人开始感兴趣,看到机器人移动,旋转,发弹也开始感到激动和兴奋。
三月份的时候,黑龙江省赛,有幸去现场,经过这次比赛,对于机器人和RM的喜欢更深了,看到队长和操作手入场时紧张的样子,也在心里为他们捏一把汗,当我们赢了的时候也是发自内心的开心,说实话,以前我从来没有参加过很多人的比赛,也从来没有体会过这种感觉,这种集体的荣辱感。这种感觉真的很奇妙,比赛取得了还可以的成绩,但是也暴露了我们存在的很多问题,每个队员面临的压力都很大,这时距离分区赛还有两个月的时间,两个月的时间的工作量很大,两台步兵,一台英雄,一台工程,一台哨兵,飞机、飞镖和雷达。
他们好像疯了一样,熬夜、调车、熬夜、调车、熬夜、调车。这两个月的时间我真的感觉到了他们的热爱和专注,他们才是真正的年轻人,为自己的热爱投入时间,为自己的热爱投入精力,而且这种付出还不计成本,为了一个并不能十分确定的结果,去付出自己的一切,一个个第二天早上都是精疲力竭的样子。听过很多道理,他们对我说,你不够努力,不够专心,你以后会后悔,你从来都没面对过自己考研失败的现实,从来都没接受过自己和很多同学的差距在拉大的现实,你只会逃避。但是当我看到他们努力的样子,才真正知道自己少了什么,才知道自己的现状其实都是自己一手造成的。你的态度就决定了你的高度。
我有问过一个学弟,我说,你们做这个比赛是为了保研吧,他说不是啊,他说他是真的喜欢,以他的成绩就算拿国奖也不能保研,但是他真的很喜欢RM,喜欢机器人,看到自己做的机器人在战场上冲锋陷阵就会有一种自豪感。这种很单纯的喜欢真的让人“嫉妒”死了,我好像很少有那种做一件事是单纯的喜欢了,带有目的性的感觉一点都不好。他们身上那种单纯的喜欢恰恰是我们所缺失的。
出发啦!要去北京了,要带着自己的心血,自己的骄傲去战场上展露锋芒。这七天对他们来说又劳累又紧张。尤其是一开始的出师不利让大家有点失落,但是经过一夜大熬夜修车,第二天和西交的比赛中打成了平局,大家顿时有了信心,在接下来的比赛中,又2:0打赢了宁波工程学院,在比赛中,我们的工程机器人表现优异,操作手采取的战术也很好,成为全场的扛把子,第二场比赛后顺利出线,大家十分开心,然后又经过两天的比赛,虽然最后没能进入十强,但也获得了复活赛名额,大家的努力并没有白费。
决赛前的一个晚上,我们分区赛的比赛已经结束,在最后和哈威的比赛中,有很多遗憾,下场之后,看到他们一个个眼睛红了的样子,突然觉得很心疼,就觉得以他们的努力程度,他们本可以进十强,去深圳,他们本可以获得更好的成绩,就突然觉得很压抑的感觉。
收拾装车,打包回家。第二天,刘老师给大家放了半天的假,让同学们去见见朋友,逛一下,放松一下心情,来北京七天,第一次走出了宾馆-体育馆这条航线,比赛末尾以轻松的心情告终。
要说收获呢,最大的收获就是我从比自己年纪小的学弟学妹身上看到了自己所缺乏的东西,明白了自己要努力的方向,年纪大真的不一定就懂事,我要学的东西还有很多。另外就是这段时间的朝夕相处,让我有了那种集体荣辱感,感受到了和一个集体一起哭,一起笑的体验。
最后,希望战队的每个同学,都能怀揣自己的初心,带着这段回忆,坚毅勇敢地走向自己的未来,不辜负自己熬过的每一个深夜。

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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