【莘莘学子】余秋语：Matlab杯全球（中国赛区）大学生无人机竞赛

2019年8月底的时候，得知Matlab杯全球大学生无人机竞赛今年将首次在中国举办，由中山大学承办，将吸引各顶尖高校代表队参加，是一次同高手过招交流的好机会，我和洪培钦、席永辉、陈强三名学弟便组成了代表队报名参赛。这次比赛共吸引了来自36个高校的97支代表队参加，共分为初赛、决赛两个阶段。初赛为线上仿真赛，提交Matlab程序由组委会完成测试，决出前10名参加决赛。决赛为实物飞行比赛，11月17日在广州中山大学举办。比赛的任务是控制一架底部装有下视摄像头和超声波距离传感器的无人机，沿着轨迹随机的红色轨道飞行，并最终降落在终点圆上。

[初赛阶段]

初赛需要提交Matlab程序和比赛论文，比赛的得分主要依据飞行轨迹对红色轨道的跟踪程度，飞行时间，降落得分几方面进行。整个matlab仿真系统包括飞控系统，图像处理系统，状态估计器，以及路径规划器。初赛我们将重心放在了图像处理算法与飞行控制的结合上，通过完整控制器，一点点打磨各个飞行阶段的图像处理算法。我们最终取得了初赛第三名的好成绩，并和前两名的成绩差距保持在1分以内，和第二梯队拉开了差距，也顺利地受邀参加决赛阶段的比赛。

[决赛准备阶段]

决赛与初赛的难度差别很大，主要体现在：1.比赛规定使用的无人机是一台微型无人机，质量不超过100g，实际飞行时极易受环境影响；2.无人机板载计算能力非常有限，而图像处理，状态估计，飞行控制等所有功能都要在线完成。因此，初赛时使用的图像处理算法必须全部推翻重来。我们统计了图像处理算法中每一个函数的算量，并通过日志记录进行测试，找出了诸如直线检测，连通域检测，圆检测这类计算开销较大的算法。并根据实际飞行需要对这些算法进行改造。最终，所有的图像处理函数都是由我们从像素写起得到的，适配飞行任务的同时也大大减少了计算开销，使得整个系统的帧率恢复到了10帧以上，无人机的飞行轨迹也变得精准且平滑。我们在实验室根据赛章搭建了测试环境，得分情况很好，这让我们很有信心。

[决赛阶段]

到达决赛场地，赛方临时告知降落圆的颜色更改为与赛道相同，这又对我们提出了挑战，我们临时修改算法，在自己携带的便携赛道上完成了几次质量较高的飞行。但在实际比赛时，我们的无人机降落时总是有所偏差。最终，我们的飞行时间得分满分并是全场唯一飞进20秒内的，轨道跟踪质量得分也是满分，但在降落得分上丢了太多分，获得了第三名的成绩。

根据规则，第四名有资格与我们进行加赛，加赛的赛道是包含短距离大角度锐角的特殊赛道，飞行十分困难。在十二分钟的时间内，我们通过观察飞行表现和日志，分析出了我们算法对这条赛道适配的唯一问题在于我们偏航时角速度过快，在这一修改以后，我们的无人机准确地完成了这一高难度赛道。而其余队伍包括前两名队伍均未能完成这条赛道。

[总结]

最终，我们获得了二等奖，并凭借飞行过程的稳定及高效性、算法的泛化能力、临场调整与应变能力获得了唯一的创新奖。回望本次比赛，收获最大的是通过与其他高手的交流，提升了自己对于基于模型设计的无人机系统的认识和理解。同时，我们也逐步琢磨出一套团队间如何保持有效沟通和高效合作的方法。当然，在这次比赛中也有一些遗憾，没能充分理解规则，没有重视降落得分等等，显示出了我们在细节及总体两个尺度上仍然有所欠缺，希望在之后的其他比赛及科研学习中，能吸取这次比赛的经验及教训。