如何让小车表演独轮杂技？十九届智能车国赛现场采访！
在19届智能车竞赛的国赛现场，受英飞凌委托，我们采访了南京信息工程大学、浙江工业大学、山东大学（威海）、太原理工大学英飞凌独轮组的参赛队员，让我们继续感受第十九届的英飞凌独轮组国赛大佬们的风采吧！
问题1：使用的是哪款芯片？使用体验怎么样？
浙江工业大学：我们使用的是英飞凌的TC377。这块芯片它有三个核，然后独轮组的任务比较复杂，然后比如说需要有视觉的处理，有姿态的解算。然后我们有多个核，比如说比264多一个核的话，我们可以更好的去分配一些任务，一些代码上，去做一些处理。就比如说姿态解算单独放一个核，视觉放一个核进行处理。
南京信息工程大学：我们使用的是英飞凌的TC297。我们使用这款MCU的感受其实很好，因为它内部有三个核而且高达三百兆的主频，其实性能已经是完全足够我们进行智能车比赛的，而且还有很多的富余。
山东大学（威海）：用的是TC377。然后就是之前我们想试过用TC387和TC397的，但是我发现TC387和TC397性能过剩就用不上，于是我们就最后使用了TC377。
太原理工大学：我们用的英飞凌的TC264芯片。然后这款是双核芯片，然后我们用一个核对它进行平衡控制，一个核进行循迹和数据传出，然后非常好使。它的数据传输都很快，然后平衡控制也很快，对图像处理我们可以上一些就是对控制周期有要求的那个控制算法。然后我们可以上就是更复杂的，在两毫秒的周期内能完成更复杂的算法。
问题2：小车是如何做到在没有引导标识的情况下完成目标寻找的呢？
南京信息工程大学：我们的车其实是通过惯导去进行一个打点，就例如用编码器去记里程，用陀螺仪去记它的方位，完整的构建出一个坐标系来进行一个打点。然后可能还会通过摄像头去，调整它的方位来完成一个目标板的循迹。
浙江工业大学：在室外的话，我们是先搭建RTK基站，然后小车用流动站来进行定位。然后但是由于天气原因转移到室内了，所以我们就采用惯性导航的方式，然后再结合摄像头来矫正它。因为惯性导航它是会不断的漂移的，我们使用了三种寻找目标的策略。
山东大学（威海）：在室外，我们使用通过RTK定点的方式，然后去寻找相应的目标。然后在室内，我们通过使用惯性导航和摄像头，共同作用来寻找特定的目标板。
太原理工大学：其实就一种就是纯靠这个惯导去定位。我们发现惯导的精度其实完全够用，然后我们就直接拿它来做定位去寻找目标板。
问题3：在室内和室外调试独轮车差异大吗？
太原理工大学：额，大，挺大的。室内的话，因为室内的温度一般比较低。就是我发现我们的惯导，在比较高温的情况下，比如说是二十、三十摄氏，二十五摄氏度以上，会出现一个就是不太好处理的温度膨胀，就是它那个陀螺仪的量程会不太准确。然后在室内的话，一般室内温度不会达到那么高，所以我们就是比较准确一点。
山东大学（威海）：在室外的调车过程中确实会遇到，比如说风天了，雨天了这种情况。但是在实际的调车过程中，由于我们使用的是串级PID的控制方式。然后我们发现串级PID它的抗干扰能力是相对较强的，所以说在风力不大的情况下，我们的车是完全能够在这种室外环境下如期完成比赛任务的。但是下雨的话呢，由于雨天会导致RTK也会出现一些问题。再一个就是雨天的竞赛目标也是放到了室内，于是我们就没有去做雨天的那个设计方案。
问题4：在室外调试的时候，会因为场地的问题苦恼吗？
太原理工大学：嗯还好，其实独轮组对场地要求不是很高，就找个篮球场就可以了，学校里面篮球场挺多的。
问题5：英飞凌MCU及IDE开发工具链有哪些需要优化的地方？
南京信息工程大学：其实我觉得英飞凌的IDE已经是个很完善的工具了，但只不过它可能一些版本之间的兼容性不是很好，这个方面我觉得可以有待提升。
太原理工大学：希望英飞凌出一个中文版的手册。
问题6：完成智能车的这些任务轻松吗？
南京信息工程大学：额，其实我个人认为完成这些任务是相对来说比较轻松的，只不过我们调试过程中，也出现了很多问题，我们一点一点的改进。
山东大学（威海）：其实挺累的，就是对于硬件来说，就是因为我们今年就是备用了使用灯光秀的那个FPC引脚，所以我们芯片就只能焊在板上，在焊接的过程也出现了许多问题。然后软件方面，就是因为我今年任务比较繁重，又要调室外 又要调室内。所以的话，就是在调室外的过程中就是要面临白天天气的炎热和晚上蚊虫的叮咬，这些都是挺累的。
问题7：调试小车熬夜多吗？
南京信息工程大学：其实我们调车平时是不怎么熬夜的，但是在赛前肯定是要经常通宵去调车的，这样能保持一个良好的状态。
浙江工业大学：我们的话，说起熬夜的话，比起（来）还是早起比较多一点，因为我们需要室外光。因为我们有摄像头的相关的一些信息的采集，我们需要一些室外光。然后我们会比如说起的比较早一点，因为我们比赛开始的话，如果室外也会开始的比较早，然后我们通过一个起早调车的方式，来就是说可以让所有的传感器都能运用到，就是进行完整的一次调试嘛。
山东大学（威海）：比较多基本上，因为夏天一般比较热，我们一般就放在晚上调试。
问题8：过程中有没有进入疲惫期或瓶颈期？遇到困难时如何克服的？
南京信息工程大学：其实在这个过程中我们是有很多瓶颈期的，例如速度提不上去，RTK定位不准，摄像头识别不到，等等一系列的问题。这方面我们其实也在调试过程中慢慢的一点一点的去解决他们。
浙江工业大学：关于瓶颈期的话其实是有的，因为说是独轮是固定的车模，但其实对于结构上来说，比如说像RTK的一个主天线和一个从天线，它两个的摆放的前后或者是左右其实也是有影响的。像之前我们试了一个前后的方案，然后可能在转弯上就有了一定的瓶颈，因为它就转不过来嘛。然后我们后来还是选择了这个主天线和从天线在左右两边放的。然后电池的摆放 我们也试了各种各样的方案，比如说单边放啊或者是怎么样，现在选择是在车体里面去把电池放置。
山东大学（威海）：会遇到一些瓶颈期，因为就比如说在调灯光秀的过程中吧，刚开始任务只有灯光秀一个板子，然后只需要控制一个芯片就可以了。但是如果要是对于做一个凤凰车来说，我们需要同时控制它的三个芯片。当时对于这个灯光秀芯片的理解还是比较浅薄的，使用这个灯光秀用软件去驱动的时候也遇到一定的瓶颈期。当时也是求助了逐飞的技术支持，然后给我们一些场外的提议，然后外加上就去查阅一些英飞凌给的资料，最终我们通过两天的努力最终突破了这个难题。就实现多个芯片的同时控制，也达到了最后凤凰车的那种效果。
问题9：比赛中最深刻的记忆是什么？
南京信息工程大学：整个比赛过程最深刻的记忆，可能就是赛前的通宵调车吧，而且我们经常在赛前换方案，然后在比赛中也达到了一个很好的成绩。
浙江工业大学：最深刻的记忆，我觉得应该就是有时候调试的时候主板会直接有问题，出现冒烟的情况，然后这样的记忆就比较深刻。还有就是一些难题比较难的问题，然后突然解决之后会比较开心嘛，然后这样经历比较深刻。
山东大学（威海）：还是拿凤凰车来说吧，临提交作品还有三天的时候，就差一个离凤凰车直立的过程了，前面的各种灯光效果都已经做好了。但是最后一上电，各个芯片，然后好像是一个电流贯通了，然后导致所有的电路板全部瞬间就炸，我们的所有的功劳就是功亏一篑，那个时候是心情非常沉痛的。但是后来我们的硬件不断的努力去寻找查出来了问题，然后去经过一天一夜的去焊接、修板子，然后把这个东西修好了，我们才能够顺利的在在截止时间内有提交上来，这也算是一个印象深刻的一件事情。
问题10：感觉自己最大的变化是什么？哪些方面得到了提升？
南京信息工程大学：在我们参加智能车竞赛后，其实我们的硬件、软件各方面的能力都有一定的提升。我们对代码的理解啊，包括这些硬件设计的理解，都有一个深入的理解，就不只是在以前那么浅显的理解。
浙江工业大学：我觉得话一个是技术方面的提升吧，因为智能车竞赛毕竟是软硬件结合的嘛，所以软件方面还是要学习很多东西的。另外一个方面就是体力方面吧，因为调车不仅是一个软件的东西，也是需要体力的。然后因为我们要经常在户外调车之类的，还是挺累的。
问题11：对明年的赛题有什么畅想？
南京信息工程大学：我对明年的赛题其实目前还没有一个畅想，因为明年可能我也不参加这个比赛了，但是我希望明年赛题能够更丰富一点。因为这几年其实赛题有一有一有一定的重复，其实相对来说并不是特别的有趣。
浙江工业大学：独轮多车、独轮双车，因为我们是建议直接把独轮放到室内来比，因为现在，如果是室外和室内两个场地的话，操作起来就比较麻烦嘛，因为有各种意外情况。这样放在一个地方的话，规则上面也比较容易遵守一点。
比如说像室外如果转移到室内的话，我们的RTK基站去做的方案可能就没有用了，然后相当于就是我们耗费了很多的精力在定位上，其实还是说规定在室内或者就定死在室外就比较好。
问题12：有什么想对英飞凌说的？
山东大学（威海）：感谢英飞凌给我们这样一个平台，能让我们就是在省赛失利的情况下还能再获得一次就是进入国赛机会，让我们在就是整个大学智能车的生涯中，画上一个完美的句号。
问题13：有什么想对智能车竞赛说的？
南京信息工程大学：我最后其实是很感谢智能车竞赛能给我们这个机会，来让我们很多队伍在这里交流参赛，也能进行一个同台的竞技，这样的话对我们大家所有的能力都能得到一个很好的提升，也能认识很多朋友。
我觉得因为我是大一嘛，我是第一年参加，然后我觉得这一年下来我真的学到了非常多。然后结交了各种学长学姐，然后他们教会了我很多，感觉受益匪浅吧。
山东大学（威海）：参加智能车的竞赛，就是希望就是智能车这个平台越办越好，就是希望之后的每一位智能车车友都能借助这个平台，磨练自己的技术，对自己的大学生涯换了一个完美的句号。
结束语
感谢英飞凌对视频拍摄提供的大力支持，感谢南京信息工程大学、浙江工业大学、山东大学(威海)、太原理工大学，感谢英飞凌独轮组参赛队伍的真诚分享和珍贵建议以及对智能车竞赛的美好祝福，感谢所有智能车队伍一起奉献的赛场精彩。感谢组委会20年的坚持，成就了无数智能车人的梦想，感恩！
