上海交通大学AuTop战队视觉组算法分享

简 介： 参加了第十六届智能车竞赛室内视觉AI组别同学留下的对于智能车竞赛参赛感悟与建议。并对于自己参赛过程中学习研究的算法进行开源并给出了详细的介绍。
关键词： 智能车竞赛，SJTU-AuTop，视觉AI组

  我是今年参加上海交通大学智能视觉组的同学，蛮意外的，我们队伍（AuTop）以未完赛的姿态退出了赛场。我们两个人已然大三了，也应该是参加的最后一届智能车赛了，这样的成绩只能说是很遗憾了。

  这一个月从零开始的调车，我们自认尝试了很多不错的idea。比如：

• 基本不可能比我们更快的过三叉识别数字;
• 使用单线偏移的方法去寻迹控制;
• 通过计算实际的角度来判断特殊元素;
• 使用系统辨识的方法去整定PID参数等等。

  这些方案，就此沉寂在我们手上也挺可惜的，因此我们将代码进行了开源与方案讲解，放在知乎和Github的平台上。希望可以抛砖引玉，可以给其它学校的同学一些借鉴和启发。

  第十六届的SJTU-AuTop，以未完赛告终，又或者，也可以因祸得福?给我们空余的时间来开源公开方案代码，可能会比拿到那五十个国赛名额之一更有意义？以一种不同于Boom、赛博那些一代神车优异成绩的方式，以一种开源的姿态，也可以让AuTop留下更多的印记。

  总感觉，自14年左右，智能车论坛沉寂以后，虽然参赛队伍是比赛规模在逐渐地扩大，但智能车比赛缺少了原有的一种活力。强效传承兴旺，从学长手中接过完整的祖传代码，根据比赛要求修正或调整便可拿到比较好的成绩。弱一些的学校年年从零调起，恶性循环，人员、场地、工具、经验都是很难解决的问题。赛题的难更换型是比赛强校更强，弱校难胜出的主要原因。虽然组委会已经在尽可能的玩出花样，每年将不同的赛题杂糅混合，但仍然很难解决比赛赛题元素更换困难的本质问题。

  今年的智能视觉组便是一次关于赛题融合的一个很好的尝试，但又或是一次不太成功的尝试？

  个人认为，赛题本身没有大的问题，但太多元素融入可能会让参赛队伍苦不堪言。与四轮相同的基础赛题，比四轮更多的扩展任务，短短15分钟的比赛时间，严格限制的三次发车机会，两圈要求造成的超长赛道也同样大大减少了我们调试实践。

  在以后赛题融入的时候，或许可以考虑循序渐进的状态？例如第十五届的AI电磁，融入了电感神经网络，却又去除换到，减少进库的方式降低了难度。也建议在视觉组最终决赛场地，通过一些简化方案强调AI视觉的作用。例如增加靶标个数，但只跑一圈，增加调试时间与发车机会。左右两个方向的随机发车避免写死等等。

  曾经的智能车轮论坛已不复盛况，CSDN与GitHub这样的交流平台也很少看到智能车的话题。也曾听老师讲述前几届智能车的逐步创新与赛场上多小参赛队员相互沟通交流的盛况，而现在参赛队伍愈多缺少了这种氛围。也希望，我们这一次方案与代码的开源，可以抛转引玉，给一些智能车人以启发；又或许，之后能又更多的学校开源方案，回到那个百校争鸣的时代。

  大学期间也参加了很多比赛，但我个人还是最喜欢智能车。比赛的规模性、规范性、公平先，在国内工科竞赛上都是排列前列的。自动化系自控、国控、运控、疾控等基本课程都可以在智能车比赛中得到验证与应用。这，正是一场自动化系的盛会。

  我们已没有机会踏入国赛的赛场，但希望我们的方案可以给很多国赛视觉或者其它组别的队伍以启发。无法参加比赛，希望可以看到有借鉴我们方案或者模型的车友拿到更好的成绩，至少，可以证明，我们的方案没有输！

  最后附上开源链接：第16届智能车智能视觉组-上海交通大学AuTop战队开源汇总^[1] 作为我们两个人向这场比赛的告别，也希望智能车竞赛越办越好！

--上海交通大学 C_zihao3