第十二届恩智浦杯智能车竞赛细则

恩智浦杯全国智能车竞赛之PID调节PID调节是一种常用的控制算法，广泛应用于恩智浦杯全国智能车竞赛中智能车的控制。

PID调节算法通过对车辆的当前状态和目标状态进行比较，通过调节车辆的方向和速度，使得车辆能够稳定地行驶在预定的轨道上。

PID调节算法由三个部分组成：比例控制、积分控制和微分控制，分别对应着P、I和D三个参数。

比例控制通过比较车辆当前位置和目标位置的差异，控制车辆的方向。

当差异较大时，车辆会偏离目标轨道，此时P参数会增大，使得车辆能够迅速纠正方向。

积分控制通过积分车辆位置和目标位置的差异，控制车辆的速度。

当差异较小但持续存在时，I参数会增大，使得车辆能够平稳地调整速度。

微分控制通过计算车辆位置的变化率，控制车辆的加速度。

当车辆位置发生快速变化时，D参数会增大，使得车辆能够灵敏地调整加速度。

在恩智浦杯全国智能车竞赛中，PID调节算法可以应用于多个场景。

在寻迹任务中，车辆需要跟随预定的轨道行驶。

通过将传感器获取的轨道信息与目标轨道进行比较，可以得到差异值，并根据PID调节算法调整车辆的方向和速度，使得车辆能够准确地行驶在轨道上。

在避障任务中，车辆需要在遇到障碍物时及时停车或避让。

通过将传感器获取的障碍物信息与目标距离进行比较，可以得到差异值，并根据PID调节算法调整车辆的速度，使得车辆能够及时地避开障碍物。

PID调节算法在智能车竞赛中的应用不仅可以提高车辆的稳定性和精度，还可以有效地减少对人为干预的依赖。

通过合理调整PID参数，可以实现对车辆位置和速度的精确控制，使得车辆能够按照预定的轨道和速度行驶。

PID调节算法还能够根据具体场景的需求进行灵活调整，提高智能车的适应能力。

2017年江苏大学智能车大赛竞赛指南主办单位：江苏大学承办单位：江苏大学工业中心赞助单位：恩智浦（中国）有限公司2017年5月目录2017年江苏大学恩智浦杯智能车大赛竞赛组委会名单 (1)第一部分竞赛规则导读 (2)第二部分竞赛安排 (4)报到安排 (4)第三部分赛事规则 (5)一、赛题组类别 (5)1、光电类 (5)2、电磁类 (5)3、追逐类 (5)二、比赛器材 (5)1、车模的种类 (5)2、电子元器件 (6)3、电路板 (7)三、比赛环境 (8)1、赛道 (8)2、计时裁判系统 (12)四、比赛任务 (12)A、光电类-光电四轮组 (13)B、光电类-光电直立组 (13)C、电磁类-电磁普通组 (13)D、电磁类-电磁节能组 (14)E、追逐类-光电追逐组 (14)F、追逐类-电磁追逐组 (15)五、比赛流程 (16)1、比赛规则 (16)2、比赛顺序 (16)3、比赛犯规与失败规则 (17)4、比赛禁止事项 (17)六、其它 (17)七、附件 (18)2017年江苏大学恩智浦杯智能车大赛竞赛组委会名单1.组委会主任梅强：江苏大学副校长2.组委会副主任冯军：江苏大学教务处副处长3.组委会成员刘会霞、周链、贾志宏、赵不贿、王富良、胥保文、孙智权4.仲裁组组长：赵不贿成员：孙智权、缪璐婷5.裁判组组长：胥保文成员：何凯旋、吴蓉、季伟、曾超、修晓波6.后勤组组长：王富良成员：房义军、王洪龙、徐梦莹、郭茜、冯思语、孙国庆第一部分竞赛规则导读1. 竞速比赛共分为为三个大类，包括光电类、电磁类、追逐类；六个组别，包括光电四轮组、光电直立组、电磁普通组、电磁节能组、光电追逐组、电磁追逐组。

相比于以往的规则，比赛组别中不再区分光电、摄像头组别。

2. 电磁类-电磁节能组允许选手自行设计制作车模参加比赛。

3. 追逐类比赛中，超车允许在赛道上任何地点完成超车动作，并获得比赛时间奖励。

赛道十字路口不允许进行超车，赛道的环形路口，允许超车。

恩智浦杯全国智能车竞赛之PID调节PID调节是一种常见的控制算法，它可以使得我们的智能车在行驶过程中更加稳定、精准地跟踪参考线，因此深受智能车竞赛爱好者的喜爱。

在恩智浦杯全国智能车竞赛中，PID调节也是考试科目之一，掌握PID调节技巧可以有效地提高竞赛成绩。

PID调节的原理与实现PID调节是由比例(P)、积分(I)、微分(D)三个控制部分组成的，在调节方式上比纯比例、纯积分、纯微分控制更加精准，稳定性更高。

其中各部分的作用如下：1. 比例控制(P)：控制速度和位置差的乘积，将当前偏差与期望值相乘，实现偏差与输出信号之间的线性比例关系。

2. 积分控制(I)：累加控制环节中的误差，以减小偏差处于静态区间的情况，较大幅度地减少稳态误差和偏移，并加强系统的稳定性和精度。

3. 微分控制(D)：根据偏差在横轴上的改变速率来调节输出，防止过冲或震荡，能更好地适应系统扰动。

PID算法通过将上述三个控制部分相加，生成输出值Pu，现在我们需要设定输出值Pu 的目标值，也就是我们需要调节的偏差。

这个目标值是由PID控制器计算出的参考值，然后根据目标值和实际值的偏差来修正输出值，从而实现控制目标的精度。

在恩智浦杯全国智能车竞赛中，PID调节的应用非常广泛，比如跟踪参考线、通过斑马线、识别交通灯等都需要PID控制技巧。

下面以跟踪参考线为例，介绍PID调节在智能车竞赛中的应用。

1. 确定控制目标：智能车需要跟踪的控制目标就是参考线，控制目标的个数和形状可能有所不同，但原理都是一样的。

2. 传感器读取数据：为了了解目前智能车的实际位置，我们需要通过传感器读取智能车当前距离参考线的距离差，然后输出给控制器进行下一步的计算。

3. PID计算：根据传感器读取的数据计算出PID指令（输出值），指令的大小和方向与距离差及偏差大小有关。

4. 控制执行：控制执行部分采取的是速度控制模式，智能车越靠近参考线速度越慢，离得越远速度越快，执行过程中不断采集传感器数据，判断当前位置是否偏离了参考线。

恩智浦杯全国智能车竞赛之PID调节在智能车竞赛中，PID调节是一项关键的技术。

PID控制器（即比例-积分-微分控制器）是一种用于实时控制的反馈控制器，它根据当前状态与目标状态之间的误差来调整控制器的输出。

在智能车竞赛中，PID调节通常用于调整车辆的速度、转向和保持车辆在赛道上的位置。

恩智浦杯全国智能车竞赛作为中国最具影响力的智能车竞赛之一，PID调节技术在其中扮演着重要角色。

我们来了解一下PID控制器的基本原理。

PID控制器的核心思想是通过不断地调整控制器的输出，使系统的实际输出与期望输出尽可能接近。

其包括三个部分：比例控制（P）、积分控制（I）和微分控制（D）。

比例控制用来减小当前误差，积分控制用来消除过去误差的影响，而微分控制用来预测未来误差的趋势。

通过合理地调整这三个部分的系数，可以实现对系统的精确控制。

在智能车竞赛中，PID调节通常用于调整车辆在赛道上的行驶轨迹。

赛道通常是一条带有弯道和直道的环形赛道，车辆需要根据赛道的曲线进行转向和调整速度，保持在规定的赛道内行驶。

而PID调节技术可以帮助车辆根据当前位置与目标位置之间的误差，实时地调整车辆的转向和速度，使车辆能够准确地跟随赛道并保持在适当的速度上行驶。

恩智浦杯全国智能车竞赛对PID调节技术的要求非常高。

车辆需要能够快速而准确地调整转向角度和速度，以适应赛道的曲线和变化。

赛道的表面也可能存在一些不平整或者变化，这就需要车辆能够灵活地根据实际情况进行调整。

PID调节的稳定性、准确性和实时性是竞赛中的关键指标。

在进行PID调节时，首先需要对车辆进行建模和参数识别。

通过建立一个精确的数学模型来描述车辆的动力学特性和环境的变化，可以更好地了解车辆的行驶规律和需要调节的参数。

利用实验数据和试验验证，可以对车辆的参数进行准确识别，从而能够更精确地进行PID调节。

在实际的PID调节过程中，需要根据赛道的情况和实时的测量数据来动态地调整PID控制器的参数。

智能车对抗赛比赛规则1.比赛场地2.参赛车辆参赛车辆应根据组委会规定的尺寸限制进行设计和构建。

通常来说，参赛车辆的长宽高限制为150cm x 70cm x 50cm，重量限制为20kg。

3.比赛规则3.1.开始比赛前，参赛车辆需经过技术检查。

检查项目包括车辆大小、质量、电源和控制系统的安全性等方面。

3.2.比赛分为几个阶段，包括预选赛、半决赛和决赛。

参赛车辆需通过预选赛，才能晋级到后续阶段。

3.3.比赛采用计时方式进行，参赛车辆需尽快完成指定路段的驾驶任务。

驾驶任务可能涉及避开障碍物、识别和遵守道路标志、遵循规定的速度限制等。

3.4.参赛车辆需自主行驶，不得有人工干预。

车辆应搭载自主驾驶系统，通过感应器、摄像头、激光雷达等设备进行环境感知和路径规划。

3.5.在比赛过程中，参赛车辆遇到障碍物时应及时避让，不得停滞不前。

3.6.比赛结果以完成任务的耗时为评判标准。

耗时越短的车辆排名越靠前。

在时间相同的情况下，参赛车辆驾驶的行驶距离越短，也将获得更高的排名。

4.安全规定4.1.参赛车辆应具备安全性能，确保比赛过程中不会对其他车辆和观众造成伤害。

4.2.参赛车辆的电力系统应符合相关安全要求，并具备过载保护功能。

4.3.参赛车辆应搭载防碰撞装置，以避免与其他车辆或障碍物发生碰撞。

4.4.比赛现场应设置安全围栏，确保只有授权人员可以进入比赛区域。

5.着装要求在比赛过程中，参赛人员应穿着适合的运动装备，包括鞋子、上衣和裤子，以确保安全和舒适。

6.奖项设置6.1.性能奖：根据车辆在比赛中的性能表现评选。

6.2.创新奖：表彰在车辆设计和技术上表现出创新性和独特性的参赛团队。

6.3.美学奖：评选外观设计、工艺技术和造型美感等方面出色的参赛车辆。

6.4.强化学习奖：评选利用强化学习算法实现智能驾驶的参赛车辆。

以上是一套典型的智能车对抗赛比赛规则。

不同的比赛可能会有一些差异，但总体上都是为了考察智能车辆在自主驾驶方面的能力和技术创新。

第十二届全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛
全国总决赛成绩公告
第十二届全国大学生智能汽车竞赛全国总决赛于2017年8 月23 日至26日在常熟理工学院举行。

共有166 所学校、365支队伍参加比赛。

其中，竞速赛电磁普通组49支，电磁节能组44支，电磁追逐组46支，光电四轮组49支，光电直立组46支，光电追逐组45支，创意赛四旋翼导航组41支，双车对抗组45支，特邀队伍8支。

共计参赛同学1112人，指导教师508人。

经过三天的现场环境适应、预赛和决赛，本届总决赛最终决出竞速赛比赛的一等奖和二等奖、创意赛比赛的一等奖、二等奖和创意奖等奖项。

同时，竞赛组委会还颁发了竞赛组织贡献奖。

现将本届竞赛的各奖项和参赛队伍的成绩公告如下：
一、竞速赛获奖名单
二、创意赛获奖名单
三、组织贡献奖获奖名单
1、常熟理工学院总决赛承办学校
2、大连理工大学东北赛区承办学校
3、河南理工大学华北赛区承办学校
4、三江学院华东赛区承办学校
5、湘潭大学华南赛区承办学校
6、云南民族大学西部赛区承办学校
7、安徽信息工程学院安徽赛区承办学校
8、青岛恒星科技学院山东赛区承办学校
9、宁波工程学院浙江赛区承办学校
四、竞速赛参赛队伍决赛成绩
五、创意赛参赛队伍决赛成绩
2、双车对抗组
六、竞速赛参赛队伍预赛成绩
1、电磁普通组
七、创意赛参赛队伍预赛成绩
全国大学生智能汽车竞赛组委会秘书处
2017‐8‐31。

第12届恩智浦杯智能车竞赛规则一、赛事概况第12届恩智浦杯智能车竞赛是中国最大规模的智能车比赛之一，旨在提升学生的科技创新能力和动手能力，培养学生的团队协作意识和解决实际问题的能力。

比赛以自主设计、自主开发及自主控制的智能车辆为竞赛对象，要求参赛车辆能够在虚拟道路上完成规定的任务。

二、参赛队伍1.参赛队伍由全日制普通高校、职业院校及高级中学报名组成。

2.每队参赛队员人数不限，但建议不超过10人。

3.参赛车辆必须由参赛队伍自行设计、制作及调试完成。

三、比赛项目1.参赛车辆自主驾驶能力测试-车辆在模拟虚拟道路上进行自主导航和驾驶，完成预设的任务。

任务包括按照规定的路线行驶、停车、避障等操作。

-需要在预定时间内完成所有任务，耗时最短者获胜。

2.智能车项目展示-参赛队伍将展示他们设计的智能车辆，并演示车辆在各种情况下的智能驾驶能力。

-展示内容包括车辆配置、传感器使用、算法设计等。

3.创新设计项目-参赛队伍提供智能车的设计方案和创新点，结合具体应用场景，向评委会做详细展示。

-创新设计方案将考虑设计的实用性、先进性、可持续发展性等因素。

四、竞赛规则1.实车赛道-比赛使用标准的道路设计，包括直线道路、弯道、交叉路口、停车区等。

-赛道标识应采用模拟的方式进行，确保车辆能够准确识别和理解。

-车辆的导航和控制应完全依靠自主感知和决策。

2.基本参数要求-参赛车辆的长度、宽度、高度、重量等基本参数需在规定范围内。

-参赛车辆需搭载适当数量的传感器，提供必要的感知和环境信息。

3.限时比赛-参赛车辆需在规定时间内完成所有任务。

每个任务的时间限制将根据任务的复杂程度确定。

4.车辆判定-根据车辆在比赛过程中的表现和完成任务的情况，由评委对车辆进行评分。

-评分标准包括完成时间、准确性、稳定性、速度等因素。

五、奖项设置1.竞赛成绩将分别对实车和创新设计项目进行评选和表彰。

2.评选和表彰的奖项包括冠军、亚军、季军等，以及最佳设计奖、最佳创新奖等。

第十二届全国大学生恩智浦杯智能汽车竞赛总决赛成绩公告
标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]
第十二届全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛
全国总决赛成绩公告
第十二届全国大学生智能汽车竞赛全国总决赛于2017年 8 月23 日至26日在常熟理工学院举行。

共有166 所学校、365支队伍参加比赛。

其中，竞速赛电磁普通组49支，电磁节能组44支，电磁追逐组46支，光电四轮组49支，光电直立组46支，光电追逐组45支，创意赛四旋翼导航组41支，双车对抗组45支，特邀队伍8支。

共计参赛同学1112人，指导教师508人。

经过三天的现场环境适应、预赛和决赛，本届总决赛最终决出竞速赛比赛的一等奖和二等奖、创意赛比赛的一等奖、二等奖和创意奖等奖项。

同时，竞赛组委会还颁发了竞赛组织贡献奖。

现将本届竞赛的各奖项和参赛队伍的成绩公告如下：
一、竞速赛获奖名单
二、创意赛获奖名单
三、组织贡献奖获奖名单
1、常熟理工学院总决赛承办学校
2、大连理工大学东北赛区承办学校
3、河南理工大学华北赛区承办学校
4、三江学院华东赛区承办学校
5、湘潭大学华南赛区承办学校
6、云南民族大学西部赛区承办学校
7、安徽信息工程学院安徽赛区承办学校
8、青岛恒星科技学院山东赛区承办学校
9、宁波工程学院浙江赛区承办学校
四、竞速赛参赛队伍决赛成绩
五、创意赛参赛队伍决赛成绩
六、竞速赛参赛队伍预赛成绩
七、创意赛参赛队伍预赛成绩
2017‐8‐31。

恩智浦杯全国智能车竞赛之PID调节PID调节是一种经典的控制算法，可以帮助智能车在一定范围内保持目标状态，并且通过不断地调节，使其更加稳定和高效。

在恩智浦杯全国智能车竞赛中，PID调节是必不可少的一项技能，掌握它可以提高竞赛的分数和排名。

PID调节是由三个参数组成的控制算法：比例项（P），积分项（I）和微分项（D）。

通过调节这三个参数，可以获得不同的控制效果。

比例项是最基本的参数，用于控制车辆的响应速度；积分项可以帮助车辆消除系统误差；微分项则可以帮助车辆抑制系统的震荡。

在恩智浦杯全国智能车竞赛中，通常需要使用PID调节来控制小车的速度和位置。

例如，当小车需要按照一定轨迹行驶时，可以通过PID调节控制小车的角速度和轨迹偏差来保持小车在轨迹中间，并且尽可能减小位置误差。

在实际应用中，PID调节还可以应用于自动驾驶汽车、自动控制系统等领域。

为了实现PID调节，需要掌握几个重要的参数：1. P参数（比例项）：该参数控制车辆响应的速度，它直接影响了小车的响应速度和准确性。

当P值增大时，车辆的响应速度增快，但也容易导致车辆震荡和失控。

2. I参数（积分项）：该参数用于消除系统误差。

系统误差是由于传感器等因素引起的小车偏移，通常不能完全通过比例项来校正。

当I值增大时，小车的控制精度会增加，但也容易引起车辆的超调和不稳定性。

3. D参数（微分项）：该参数用于抑制车辆震荡和失控。

当D值增加时，车辆对噪声和干扰的鲁棒性会增强，但也可能导致车辆无法适应快速变化的环境。

当确定了P、I和D参数后，还需要进行参数调节以获得最佳的控制效果。

调节PID参数通常可以使用经验法或自适应算法。

经验法通常需要手动调整参数，但可以根据经验快速缩小参数范围；自适应算法可以自动调整参数，但需要更多的计算资源和时间。

总之，PID调节是智能车竞赛中必不可少的技能之一，可以帮助车辆在规定时间内完成任务并获得高分。

掌握PID调节技能需要不断实践和改进，以便在竞赛中更好地发挥作用。