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    • AI 電磁組到底有什么優(yōu)勢?
    • 英飛凌學(xué)習(xí)板的原理圖和 PCB 板圖
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    • Chirp 聲音文件
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AI電磁組中的NN到底有什么優(yōu)勢?

2020/03/24
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AI 電磁組到底有什么優(yōu)勢?

卓大大您好,很抱歉這么晚打擾您,針對(duì)電磁組 AI 的規(guī)則,我有幾點(diǎn)疑惑和想法想向您請(qǐng)教下:?

1、AI 電磁規(guī)則中允許使用的傳感器有紅外光電、超聲傳感器,這兩個(gè)傳感器都是跟測距相關(guān)的,但我們使用的賽道中是基礎(chǔ)賽道加上圓環(huán),并沒有橋、橫斷這類測距用到的特殊元素,不太清楚這兩個(gè)傳感器對(duì)本次比賽有什么幫助 ?

2、AI 組中能否轉(zhuǎn)向用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,速度控制用傳統(tǒng)算法,因?yàn)閮蓚€(gè)網(wǎng)絡(luò)的話運(yùn)算量可能會(huì)較大 ??

3、您認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與傳統(tǒng) PID 算法的哪個(gè)速度會(huì)更快些呢?

我的理解是這樣的,如果就實(shí)質(zhì)來說,這兩個(gè)算法都是建立一個(gè)模型,解決同一個(gè)尋跡的問題,已知的信息是相同的,兩個(gè)算法的極限速度應(yīng)該差不多;就兩個(gè)模型的求解時(shí)間來說,PID 算法需要長時(shí)間調(diào)節(jié)才能達(dá)到極限速度;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要采集精確的數(shù)據(jù)才能達(dá)到極限速度,精確的數(shù)據(jù)得需要一個(gè)差不多的 PID 參數(shù),時(shí)間這邊來看的話,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更優(yōu)。這些都是我的一些猜想,實(shí)際怎樣還得需要驗(yàn)證一下。

車模拐彎

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回復(fù):1、規(guī)則中允許 AI 電磁組中的車模使用紅外、超聲等傳感器,如果你認(rèn)為沒有什么幫助,可以忽略它們;AI 組允許使用 NN 控制轉(zhuǎn)向,速度使用傳統(tǒng)的 PID;保證車模不沖出賽道的情況下,影響車模最快速度的因素來自于車模執(zhí)行機(jī)構(gòu)(主要是舵機(jī))的時(shí)間延遲和慣性環(huán)節(jié)。關(guān)于這部分詳細(xì)的分析,請(qǐng)參見公眾號(hào)里推文“劈 -I-D”。以往電磁車模是依靠超長的電磁檢測支架來提高賽道檢測的前瞻,來抵消車模轉(zhuǎn)向環(huán)節(jié)的延遲。今年 AI 電磁組要求車模上的電磁檢測傳感器不得超過車模前輪 5 厘米,這就大大限制車模速度。部署人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是對(duì)賽道信息的存儲(chǔ),它是利用賽道模型信息來提高超前預(yù)測,從而提高車模速度。

基于 NN 方向控制的電磁車模

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英飛凌學(xué)習(xí)板的原理圖和 PCB 板圖

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卓大大,英飛凌學(xué)習(xí)板的原理圖和 pcb 什么時(shí)候出呀?

回復(fù):相關(guān)信息早已在 3 月 18 日在 Infineon 電子生態(tài)圈中的智能小車 AURIX(TM)信息匯總貼中給出了。

智能小車用 AURIX 信息匯總

https://www.infineon-autoeco.com/BBS/Detail/62830

Chirp 聲音文件

卓老師,聲音音頻文件有錄嗎?我們想先通過手機(jī)播放 Chirp 音頻文件開發(fā)相應(yīng)的算法。

下面給出了 Chirp 聲音波形以及生成 PYTHON 程序以及百度網(wǎng)盤下載地址:

生成的 Chirp 信號(hào)波形

十段 Chirp 信號(hào)波形

生成 Chirp 聲音文件的 PYTHON 程序:

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#============================================================
# SOUNDWAV.PY                  -- by Dr. ZhuoQing 2020-03-23
#
# Note:
#============================================================

from headm import *
import wave

#------------------------------------------------------------
data_num    = 2048
ts = 1.0e-4
start_freq = 250
end_freq = 2000

sounddata = []
zerodata = []
angle = 0

for i in range(data_num):
    sd = int(sin(angle) * 0x6fff + 0x7fff)
    sounddata.append(sd)
    zerodata.append(0x7fff)

    freq = (end_freq - start_freq) * i / data_num + start_freq
    angle = freq * ts + angle

#------------------------------------------------------------
segnum = 10
wavedata = []

for i in range(segnum):
    wavedata.extend(sounddata)
    wavedata.extend(zerodata)

wavelen = len(wavedata)

wavedatabytes = b''
for num in wavedata:
    wavedatabytes = wavedatabytes + num.to_bytes(byteorder='little', length=2)

#------------------------------------------------------------
wavefile = wave.open(r'd:tempchirp.wav', 'wb')
wavefile.setparams((1, 2, 10000, wavelen, 'NONE', 'Tsinghua'))
wavefile.writeframes(wavedatabytes)
wavefile.close()


#------------------------------------------------------------
timedata = linspace(0, wavelen * ts, wavelen, endpoint=False)
plt.plot(timedata, wavedata)
plt.xlabel('Time(s)')
plt.ylabel('Wave Amplitude')
plt.savefig(r'd:temp1.jpg')
plt.show()


#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : SOUNDWAV.PY
#============================================================

下載音頻文件的百度網(wǎng)盤:鏈接: https://pan.baidu.com/s/1nmz52lto7WQ2L4odqC0bUQ 提取碼: hhm6

百度網(wǎng)盤下載二維碼

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人生第一次焊接 QFP

卓大大,我想哭,人生第一次焊接 QPF 封裝,第一次使用英飛凌單片機(jī),奈何仿真器監(jiān)測不到單片機(jī),求安慰 /::<

參賽同學(xué)人生焊接的第一塊核心板

回復(fù):第一次焊接 QFP 芯片,從焊接角度來看,是非常成功的。當(dāng)然,仿真器檢測不到單片機(jī)的原因很多,包括 MCU 的外部輔助元器件,仿真器連接線的情況,以及工作電源等等。如果你手邊有多塊電路板,特別是有能夠可靠工作的電路板,可以采用對(duì)比的方法來檢查問題所在。

受到限制的學(xué)校

卓老師您好,我是國防科技大學(xué)智能車實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)隊(duì),今天英飛凌官方打電話說我們學(xué)校學(xué)生用不了英飛凌芯片,讓我們繼續(xù)用 nxp 咱們學(xué)校雙車組和信標(biāo)組是否可以繼續(xù)使用 nxp 芯片?

回復(fù):1,針對(duì)來申請(qǐng)的相關(guān)隊(duì)伍,英飛凌給他們回復(fù)郵件,說明由于受到政府的貿(mào)易技術(shù)管制,英飛凌無法給他們提供樣片和技術(shù)支持,為了不影響同學(xué)們參加比賽,英飛凌與組委會(huì)進(jìn)行協(xié)商后,組委會(huì)特別批準(zhǔn)這些學(xué)校的信標(biāo)組和雙車組可以不采用英飛凌的芯片,而使用 STCNXP 的芯片完成比賽。

2, 對(duì)于這些院校的指導(dǎo)老師,組委會(huì)幫忙單獨(dú)通知一下,請(qǐng)他們了解情況,并告知相關(guān)組別的同學(xué)們。

3,若相關(guān)組別的同學(xué)們來向組委會(huì)咨詢求證,留言給卓老師的微信公眾號(hào),需要辛苦卓老師在后臺(tái)進(jìn)行答復(fù),而不明示公之于眾。

4,如有其他學(xué)校的同學(xué)們對(duì)此表示質(zhì)疑,建議組委會(huì)這邊回復(fù):對(duì)于信標(biāo)和雙車組,MCU 方面不管是用英飛凌、NXP 或者 STC,都能很好地完成比賽,對(duì)車輛的性能沒有太大影響。而考慮到大賽未來的長期發(fā)展,MCU 也將朝著越來越開放的趨勢發(fā)展,同學(xué)們應(yīng)該做好準(zhǔn)備,學(xué)習(xí)不同的 MCU,拓展自己的知識(shí)和視野

云霧繚繞

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機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)意組別

卓老師,請(qǐng)問現(xiàn)在確定創(chuàng)意組室外光電或者那個(gè)新組的有無問題了嘛 ;我們這邊等下去是個(gè)食物鏈,我們選完還得給學(xué)弟們留時(shí)間選(上次反悔已經(jīng)和學(xué)弟關(guān)系弄得有點(diǎn)不愉快了)理解您的難處,不過昨天看到鋼鐵俠發(fā)視頻了,所以問一下。

回復(fù):和百度合作引入智能車競賽及其深度學(xué)習(xí)組別相關(guān)的正在走最后的確認(rèn)過程。近期將會(huì)公布具體競賽內(nèi)容、培訓(xùn)資料以及比賽要求等信息。

英飛凌

英飛凌

英飛凌科技公司于1999年4月1日在德國慕尼黑正式成立,是全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體公司之一。其前身是西門子集團(tuán)的半導(dǎo)體部門,于1999年獨(dú)立,2000年上市。其中文名稱為億恒科技,2002年后更名為英飛凌科技??偛课挥诘聡鳱eubiberg的英飛凌科技股份公司,為現(xiàn)代社會(huì)的三大科技挑戰(zhàn)領(lǐng)域--高能效、移動(dòng)性和安全性提供半導(dǎo)體和系統(tǒng)解決方案。 英飛凌專注于迎接現(xiàn)代社會(huì)的三大科技挑戰(zhàn): 高能效、 移動(dòng)性和 安全性,為汽車和工業(yè)功率器件、芯片卡和安全應(yīng)用提供半導(dǎo)體和系統(tǒng)解決方案。英飛凌的產(chǎn)品素以高可靠性、卓越質(zhì)量和創(chuàng)新性著稱,并在模擬和混合信號(hào)、射頻、功率以及嵌入式控制裝置領(lǐng)域掌握尖端技術(shù)。英飛凌的業(yè)務(wù)遍及全球,在美國加州苗必達(dá)、亞太地區(qū)的新加坡和日本東京等地?fù)碛蟹种C(jī)構(gòu)。

英飛凌科技公司于1999年4月1日在德國慕尼黑正式成立,是全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體公司之一。其前身是西門子集團(tuán)的半導(dǎo)體部門,于1999年獨(dú)立,2000年上市。其中文名稱為億恒科技,2002年后更名為英飛凌科技。總部位于德國Neubiberg的英飛凌科技股份公司,為現(xiàn)代社會(huì)的三大科技挑戰(zhàn)領(lǐng)域--高能效、移動(dòng)性和安全性提供半導(dǎo)體和系統(tǒng)解決方案。 英飛凌專注于迎接現(xiàn)代社會(huì)的三大科技挑戰(zhàn): 高能效、 移動(dòng)性和 安全性,為汽車和工業(yè)功率器件、芯片卡和安全應(yīng)用提供半導(dǎo)體和系統(tǒng)解決方案。英飛凌的產(chǎn)品素以高可靠性、卓越質(zhì)量和創(chuàng)新性著稱,并在模擬和混合信號(hào)、射頻、功率以及嵌入式控制裝置領(lǐng)域掌握尖端技術(shù)。英飛凌的業(yè)務(wù)遍及全球,在美國加州苗必達(dá)、亞太地區(qū)的新加坡和日本東京等地?fù)碛蟹种C(jī)構(gòu)。收起

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公眾號(hào)TsinghuaJoking主筆。清華大學(xué)自動(dòng)化系教師,研究興趣范圍包括自動(dòng)控制、智能信息處理、嵌入式電子系統(tǒng)等。全國大學(xué)生智能汽車競賽秘書處主任,技術(shù)組組長,網(wǎng)稱“卓大大”。