技術(shù)回憶錄九之飛思卡爾智能車華南賽

ID:50962 · 發(fā)表于 2013-7-20 22:06

經(jīng)過6個月艱苦的校內(nèi)選拔賽，我終于可以進入校隊，代表學(xué)校參加飛思卡爾華南賽。接下來就是兩個月的備賽階段。上一錄說到，我被分到一個牛人的隊伍里面。面對完全不同等級的合作伙伴，首先我就必須得花時間熟悉人家隊伍之前的車模情況，了解整體硬件架構(gòu)，以及他們的控制算法。智能車的控制系統(tǒng)，其實是個典型的非線性不對稱控制系統(tǒng)，代碼量已近萬行。其實自己寫算法的難度并不高，難的是看別人的代碼，領(lǐng)悟別人的算法。由于函數(shù)編寫的習(xí)慣大家都各不一樣，有些人喜歡用大量的條件編譯，有些人喜歡用結(jié)構(gòu)體，有些人喜歡把變量寫得這一塊那一塊，嵌套地調(diào)用、跨文件地調(diào)用，有些人喜歡指針有些人不喜歡用，更多的是不會用。很多人寫程序的時候，不會刻意地去注釋，上萬行的程序就這么讀下來，我用了大概兩天的時間才弄明白整體的控制思想。為了更加迅速地磨合和提高效率，我充當著一個輔助的角色，幫著他優(yōu)化和調(diào)試他寫好的路況識別算法和控制算法。這位牛人的研發(fā)能力和研發(fā)技巧真的讓我大開眼界，他為了加快研發(fā)的速度，通過將上百張各種路況的圖片經(jīng)串口上傳至電腦，然后使用MATLAB寫好的圖像識別算法，處理一張一張的圖片，調(diào)試好濾波、檢索范圍的參數(shù)等等，最后得到一個良好的效果以后，再將MATLAB語言轉(zhuǎn)化成C語言，寫入單片機里面。這樣的做法既不用一直蹲在車的旁邊低著頭看，也不用一邊推著車一邊檢查自己寫的算法究竟效果好不好，只需要手指輕擊鼠標不斷地切換圖片文件，在電腦前就可以調(diào)試。在現(xiàn)在看來，這種方法對與我而言已經(jīng)不算什么新鮮了，因為我現(xiàn)在經(jīng)常用這種方法去做項目，但是如果沒有跟著他偷師，現(xiàn)在估計還是不知道如何使用這種技術(shù)和方法。
我學(xué)到的遠遠不止這些，還有調(diào)試的技巧，一開始我按照以前我自己的調(diào)試方法幫他調(diào)試PID，可是卻被他說我在瞎調(diào)，沒辦法，他再一次教會了我怎么調(diào)試是最有效率的，叫我怎么看速度的變化曲線，調(diào)節(jié)參數(shù)的方向選定等等。寫到這里，大家都會覺得我一點貢獻都沒有吧！其實不然，我還是挺有貢獻的。
我們兩個當時遇到的問題是車體在減速入彎的嚴重甩尾現(xiàn)象，他之前也一直沒有解決這個問題，無論怎么換輪胎加大摩擦，又或者使用后橋舵機實時調(diào)整車體重心，都無濟于事！于是，他在PID里面采用了積分限幅來削弱電機得到的能量，以放棄硬加速為代價，保證了車體轉(zhuǎn)彎的準確性，但是整體的速度控制就變得很軟，速度一直上不去。于是，我提出了一種方案，就是通過判斷當前路況的斜率動態(tài)地調(diào)整積分限幅的力度，讓車子在直道的時候控制變硬，轉(zhuǎn)彎的時候才變軟。另外，我們還發(fā)現(xiàn)車體的左右轉(zhuǎn)彎的控制不怎么對稱，有些時候轉(zhuǎn)左正常轉(zhuǎn)右就偏大了，對于這些問題，我又提出了不對稱參數(shù)補償?shù)姆椒�。但是，遺憾的是，我們一直都沒有解決入彎甩尾的問題。直到上火車去廈門參賽的前一天，我發(fā)現(xiàn)，當我將車子的落地測速輪拆掉之后，讓車子快速地開環(huán)跑，車子竟然沒有任何甩尾現(xiàn)象，我便提出改成差速輪測速的方法，但是他并沒有采納，而是我們通宵修改落地測速輪的機械結(jié)構(gòu)，雖然有所改善，但是速度依然不樂觀，直到上火車前的2個小時，我們只好收拾東西，無耐地坐上參賽的火車，聽天由命吧！
在火車上，我就在想，其實牛人也有錯的時候，牛人他也有做得不好的地方。不過，也恨自己沒有早點發(fā)現(xiàn)這個重大的問題。幸運的是，我們還是拿了華南賽二等獎，但是我一點都不開心：這8個月來，我走得好辛苦，為什么別的隊可以拿一等獎而我不能？不過，總算松了一口氣，那天晚上，我睡得挺自在，雖然沒有大喜，卻8也沒有大悲。
8個月的嘔心瀝血，讓我真正地成長了。它讓我明白，一項工程，并不是一道數(shù)學(xué)題、一套試卷那么簡單，需要的是耐性、智慧、毅力以及勇氣。得到的，不是那個空洞成績，而是人生的價值！

ID:72781 · 發(fā)表于 2015-2-1 15:38

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