优化巡线策略：第16届全国大学生智能车竞赛高分技术揭秘

第16届全国大学生智能汽车竞赛——百度智慧交通赛项技术方案公开文档详细介绍了参赛团队在该竞赛中的经验和技术策略。该团队在区域线下赛中表现出色，以4m53s的成绩获得满分，这是基于官方提供的基础框架进行优化和调整的结果。 方案的核心在于模型优化和数据集的处理。尽管官方提供了完整的巡线代码，但许多团队在比赛中仍遇到问题，关键在于模型的适应性和鲁棒性。团队强调了数据集的质量，特别是针对遥控控制的精准性，提出避免在转弯时频繁大幅度调整转向角，而是采用微调方式确保车辆稳定。 针对遥控智能车可能的不稳定性，团队采用了暂停功能，当车辆出现异常时，通过暂停功能中断数据收集，而不是简单地重启。此外，他们注意到光照条件对智能车性能的影响，因此在数据集中包含了不同光线下的场景，以增强模型在各种光照条件下的表现力。 为了整合来自不同时间的数据，团队编写了脚本自动处理图片文件名和.json文件中的键名，这样可以统一处理，使得数据集更具通用性和代表性。通过这些细致的准备工作，团队能够在复杂的比赛环境中保持车辆的稳定性和准确性，从而在比赛中取得优异成绩。这个方案对于其他参赛队伍，尤其是那些没有深度学习背景的团队，具有很高的参考价值，因为它们着重于基础技术的应用和数据驱动的方法。