2023 Robocom CAIP 省赛（本科组） 赛后总结

**2023 Robocom CAIP 省赛 本科组 赛后总结**

**前言**

2023 年的 Robocom CAIP 省赛，本科组已经圆满结束。经过一周的激烈竞争，我们的团队以优异的成绩获得了冠军。这篇文章将回顾我们在比赛中的经历，分享我们的经验和教训。

**比赛背景**

Robocom CAIP 是一项基于机器人技术的竞赛，每年吸引来自全国各地的大学生参加。比赛分为本科组和研究生组，本科组要求参赛者设计、开发和实现一个完整的机器人系统，包括硬件和软件两部分。

**我们的团队**

我们的团队由5 名学生组成，每个人都来自不同的专业：计算机科学、机械工程、电子工程等。我们在比赛前几个月就开始了团队建设和规划工作，确定了比赛的目标和方向。

**硬件设计**

硬件是比赛的一个重要部分，我们需要设计一个能够完成任务的机器人系统。我们的机器人系统包括以下组成部分：

* **底盘**:我们选择了一款高性能的电动车作为底盘。
* **传感器**:我们安装了多个传感器，包括激光雷达、摄像头和超声波传感器，以便能够准确地定位和避障。
* **机械臂**:我们设计了一款机械臂，用于抓取和操作物品。

**软件开发**

软件是比赛的另一半，我们需要开发一个能够控制机器人系统并完成任务的程序。我们的程序包括以下组成部分：

* **运动控制**:我们使用了 PID 控制算法来控制机器人的运动。
* **传感器处理**:我们开发了一套传感器处理程序，用于处理来自传感器的数据。
* **决策逻辑**:我们设计了一套决策逻辑，用于决定机器人应该采取什么行动。

**比赛过程**

比赛过程非常激烈，我们需要在短时间内完成多个任务。我们的团队表现出色，能够快速地调整和优化我们的程序，以便能够完成任务。

**赛后总结**

我们在比赛中的表现令人满意，我们获得了冠军的成绩。这次比赛对我们来说是一个宝贵的经验，我们学到了很多东西，并且能够提高自己的技能和能力。我们希望能够继续努力，推动机器人技术的发展。

**参考代码**

以下是我们的程序的一部分代码示例：

import numpy as np# PID 控制算法def pid_control(error, kp, ki, kd):
 # 计算PID控制值 control_value = kp * error + ki * integral + kd * derivative return control_value#传感器处理程序def sensor_processing(sensor_data):
 # 处理来自传感器的数据 processed_data = np.mean(sensor_data)
 return processed_data# 决策逻辑def decision_logic(processed_data, threshold):
 # 根据决策逻辑决定机器人应该采取什么行动 if processed_data > threshold:
 action = "move_forward"
 else:
 action = "stop"
 return action