全国大学生智能汽车竞赛-室外光电组学习资料发放时间安排

全国大学生智能汽车竞赛 - 室外光电组免费租借车模套件已经抽签完毕,共计101所高校获得车模套件,首先恭喜各位获得车模套件的高校,对于没有获得免费租借车模套件的高校也可以与工作组人员联系获取竞赛特价版车模套件,在这里,预祝各位参赛高校取得优异成绩。

车模实图

参考视频

“全国大学生智能汽车竞赛

室外光电组无人驾驶挑战赛“参考视频

室外光电组(无人驾驶竞速组)车模套件,以复现无人驾驶技术为目标,无人驾驶系统非常复杂,包含感知、障碍物检测、决策、车辆控制等模块,把这么多功能各异的模块集成在一起,组成一个完整的系统并完成自动驾驶的任务,这是一个非常大挑战。因此软件系统我们采用机器人操作系统ROS。作为开源的机器人操作系统,它不仅提供了智能机器人所需的环境感知、运动控制、可视化操作等运行支撑功能,而且也支持智能机器人的应用软件和系统的功能验证、虚拟仿真等开发活动,到2019年ROS已经走过了11年的发展,因其分布式架构、多语言支持、易于扩展等特点,逐渐已经成为智能机器人开发的标准平台。在智能服务机器人、无人驾驶、工业机器人等领域都取得了良好的应用。

室外光电组(无人驾驶竞速组)车模套件系统架构如下所示:

硬件部分

硬件部分主要以主控电脑为核心,外部搭载激光雷达传感器,用来采集整车周围所有的物体相关的距离信息;同时也搭载了姿态传感器,用来获得车辆整体的姿态信息和加速度信息。单片机系统与主控电脑端通过USB转串口连接,单片机系统通过接收ROS系统下达的线速度与角速度指令进行运动学方程转换,通过PWM控制直流无刷电机和舵机,进而实现对车体的速度与方向的控制。通过路由器组件局域网,我们可以使用ssh远程访问登陆主控电脑,方便操作人员实现对整个系统远程控制。

软件部分

软件系统部分如下图所示,机器人操作系统ROS通过外部激光雷达和IMU姿态传感器获取无人竞速车周围环境信息与车体的姿态信息,将这些采集到的数据进行处理,通过SLAM算法实现对整个环境的地图构建,有了地图之后,我们就可以通过AMCL等算法实现地图上的路径规划和自主导航。

通过上面的讲解,我们可以了解到,和传统的竞速车相比,此套无人竞速车多了系统层,也就是搭载了ROS机器人操作系统。那如何行之有效的学习ROS呢?

首先,ROS1.0是安装运行在Ubuntu系统之上的,所以第一需要初学者对Linux和Ubuntu有一定的了解。

其次,虽然说ROS不依赖任何特定的编程语言,也已经支持多种不同的语言实现,例如C++、Python、Octave和LISP,但对于初学者来说,我们建议对Python有一定的了解和编程功底。

最后,需要对ROS的基础框架、通信协议、开发工具、功能包等进行系统的学习。深度掌握应用ROS的开发机器人的流程与方式。

通过上面的讲解,期望大家对无人竞速车有一个整体的认识,更多详细技术教材(包含linux、python、ros共190页教程)请扫描以下“钢铁侠教育平台”公众号二维码并关注回复“智能车竞赛学习资料”即可获取。

考虑到室外光电组的技术难度,近期我们将开通在线学习平台,分层级为大家提供学习资料与教学视频,请大家随时关注。

学习资料发放时间安排

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