大数跨境

2021电赛F题:让小车"认字+认路"送药到指定病房,国二队用K210+梁山派4天搞定(2026-08-22)

2021电赛F题:让小车"认字+认路"送药到指定病房,国二队用K210+梁山派4天搞定(2026-08-22) 飞多学堂
2026-08-27
2
导读:电赛每日一题 · 第 14 期 | 今日拆解:2021 年 F 题 智能送药小车这道题最有趣的考点是"小车要会

电赛每日一题 · 第 14 期 | 今日拆解:2021 年 F 题 智能送药小车

这道题最有趣的考点是"小车要会"读"数字——8 个病房号,3 个难度档位,2 辆小车协同——用单片机+摄像头+神经网络 4 天三夜能搞定吗?立创梁山派开源方案用 K210 KPU 数字识别 + GD32F470 主控 + RT-Thread 实时系统 + 双车蓝牙通信把"机器学习"从云端搬到了 1MB MCU 上。本期从院区结构、寻迹算法、视觉识别到双车协同,一次讲透。


📌 一、赛题速览与难点剖析

一、原题再现

1. 任务

设计并制作智能送药小车,模拟完成在医院药房与病房间药品的送取作业。院区结构示意如图 1 所示。院区走廊两侧的墙体由黑实线表示。走廊地面上画有居中的红实线,并放置标识病房号的黑色数字可移动纸张。药房和近端病房号(1、2 号)如图 1 所示位置固定不变,中部病房和远端病房号(3-8 号)测试时随机设定。

【官方图 1:院区结构示意图】

工作过程:参赛者手动将小车摆放在药房处(车头投影在门口区域内,面向病房),手持数字标号纸张由小车识别病房号,将约 200g 药品一次性装载到送药小车上;小车检测到药品装载完成后自动开始运送;小车根据走廊上的标识信息自动识别、寻径将药品送到指定病房(车头投影在门口区域内),点亮红色指示灯,等待卸载药品;病房处人工卸载药品后,小车自动熄灭红色指示灯,开始返回;小车自动返回到药房(车头投影在门口区域内,面向药房)后,点亮绿色指示灯。

2. 要求

1. 基本要求

(1)单个小车运送药品到指定的近端病房(1、2 号)并返回到药房。要求运送和返回时间均小于 20s,超时扣分。
 (2)单个小车运送药品到指定的中部病房(3-6 号)并返回到药房。要求运送和返回时间均小于 20s。
 (3)单个小车运送药品到指定的远端病房(7、8 号)并返回到药房。要求运送和返回时间均小于 20s。

2. 发挥部分

(1)两个小车协同运送药品到同一指定的中部病房。小车 1 识别病房号装载药品后开始运送,到达病房后等待卸载药品;然后,小车 2 识别病房号装载药品后启动运送,到达自选暂停点后暂停,点亮黄色指示灯,等待小车 1 卸载;小车 1 卸载药品,开始返回,同时控制小车 2 熄灭黄色指示灯并继续运送。要求从小车 2 启动运送开始,到小车 1 返回到药房且小车 2 到达病房的总时间(不包括小车 2 黄灯亮时的暂停时间)越短越好,超过 60s 计 0 分
 (2)两个小车协同到不同的远端病房送、取药品,小车 1 送药,小车 2 取药。小车 1 识别病房号装载药品后开始运送,小车 2 于药房处识别病房号等待小车 1 的取药开始指令;小车 1 到达病房后卸载药品,开始返回,同时向小车 2 发送启动取药指令;小车 2 收到取药指令后开始启动,到达病房后停止,亮红色指示灯。要求从小车 1 返回开始,到小车 1 返回到药房且小车 2 到达取药病房的总时间越短越好,超过 60s 计 0 分
 (3)其他。

3. 说明

(1)院区可由铺设白色亚光喷绘布制作。走廊上的黑线和红线由喷绘或粘贴线宽约为 1.5cm~1.8cm 的黑色和红色电工胶带制作。药房和病房门口区域指其标线外沿所涵盖的区域,其标线为约 2cm 黑白相间虚线。
 (2)标识病房的黑色数字可在纸张上打印,数值为 1-8,每个数字边框长宽为 8cm×6cm。数字标号纸张可由无痕不干胶等粘贴在走廊上,其边框距离实线约 2cm;图 1 中标识远端病房的两个并排数字边框之间距离约 2cm。
 (3)小车长×宽×高不大于 25cm×20cm×25cm,使用普通车轮(不能使用履带或麦克纳姆轮等特殊结构)。两小车均由电池供电,小车间可无线通信,外界无任何附加电路与控制装置。
 (4)作品应能适应无阳光直射的自然光照明及顶置多灯照明环境,测试时不得有特殊照明条件要求。
 (5)每项测试开始时,只允许按一次复位键,装载药品后即刻启动运送时间计时,卸载药品后即刻启动返回时间计时。计时开始后,不得人工干预。每个测试项目只测试一次。
 (6)小车于药房处识别病房号的时间不超过 20s。发挥部分(1)中自选暂停点处的小车 2 与小车 1 的车头投影外沿中心点的红实线距离不小于 70cm。
 (7)有任何一个指示灯处于点亮状态的小车必须处于停止状态。两小车协同运送过程中不允许在同一走廊上错车或超车
 (8)测试过程中,小车投影落在黑实线上或两小车碰撞将被扣分;小车投影连续落在黑实线上超过 30cm 或整车越过黑实线,或两小车连续接触时间超过 5s,该测试项计 0 分
 (9)参赛者需自带 2 套数字标号纸张,无需封箱。

4. 评分标准(官方原始表)

部分
项目
满分
设计报告
方案论证:比较与选择,方案描述
3

理论分析与计算:数字识别方法,自动寻径方法
6

电路与程序设计:电路设计,程序设计
6

测试方案与测试结果:测试方案及测试条件,测试结果及其完整性,测试结果分析
3

设计报告结构及规范性:摘要,设计报告正文的结构,图表的规范性
2

小计 20
基本要求
完成第(1)项(近端病房)
12

完成第(2)项(中部病房)
18

完成第(3)项(远端病房)
20

小计 50
发挥部分
完成第(1)项(双车协同到同一病房)
23

完成第(2)项(双车协同到不同病房)
21

其他
6

小计 50
总分

120

💡 判分关键:基本 + 发挥各占 50 分,但基本 (3) 远端病房 20 分 + 发挥 (1) 双车协同 23 分 = 43 分 是真正的"高分区"。"小车投影连续落在黑实线上超过 30cm 计 0 分" 是命题人埋的"红线"——寻迹稳定性比速度更重要


二、题目工程背景:这道题不是空穴来风

很多同学第一眼看到"智能送药小车"会觉得:这不就是个循迹小车?其实这道题本质上是"机器视觉 + 实时控制 + 无线协同"三大领域的交叉工程——把题目里的每个模块和现实场景对上号,你立刻就能理解为什么要这么考。

逐模块对应表(题目 ↔ 现实)

题目模块
现实中的对应
说明
视觉数字识别(1-8 号病房)
医院送药机器人 + 物流分拣 AGV
京东物流分拣 AGV 识别包裹编号、菜鸟驿站机器人识别货架号
寻迹(红实线 + 黑实线)
AGV 磁条导航 + 视觉导航
仓储 AGV 用磁条/二维码导航、医院送药车用色带导航
双车协同(蓝牙通信)
多 AGV 调度系统
京东"亚洲一号"仓储 100+ AGV 协同调度
数字识别时间 ≤ 20s
工业 OCR 实时性
工业相机 OCR 速度 1s/字符;电赛 20s 识别 1 个数字是入门级
普通车轮(不能履带/麦轮)
工业 AGV 轮系
工业 AGV 用差速轮 + 万向轮,禁止特殊结构是电赛的"工程简化"
电池供电 + 无线通信
仓储 AGV 自供电
京东 AGV 用锂电池 + WiFi/5G,持续工作 8 小时

为什么出这道题(我的理解)

1. "机器视觉 + 实时控制"是当前机器人行业最热的方向——从扫地机器人到物流 AGV,从自动驾驶到服务机器人,视觉感知是机器人"看懂世界"的核心电赛出一道视觉题,就是要选拔掌握"AI 落地"基本功的人

2. "双车协同"考的是分布式控制系统——多机协同是工业 4.0、智能仓储的核心技术。学会这道题,等于摸到了"机器人协同"的门槛

3. "普通车轮 + 25cm 体积 + 200g 载重"是工业 AGV 的微缩版——考的是嵌入式系统的工程实现能力不是"算法能力"——很多 AI 算法不能在 MCU 上跑,必须模型压缩 + 量化 + 硬件加速

4. "识别时间 ≤ 20s"是软硬结合的工程指标——既要算法准(识别率 ≥ 95%)、又要速度快(单帧推理 < 200ms),这就是边缘 AI 的核心挑战

💡 延伸认知:为什么限定"普通车轮(不能履带或麦克纳姆轮)"?因为麦轮虽然能全向移动(横移/斜移),但速度、加速度、转弯半径的工程控制难度提升 3 倍。电赛限定普通车轮,是让参赛者把精力放在"视觉+控制"而不是"机械结构"上


三、大白话版解读:这道题到底要你干嘛?

看完上面那一堆术语,是不是有点头大?别急,咱用最接地气的方式重新讲一遍:

一句话总结:让你做**"会认字、会走路、会对话"的两辆小黄车**——小车看到数字 1-8 后,自动沿着红线走到对应病房到门口就停车亮红灯卸完药自动返回药房亮绿灯两辆车要会"说话"——一辆去送药、一辆去取药,时间卡在 60 秒以内

传统循迹小车 vs 本题智能送药小车


传统循迹小车
本题智能送药小车
寻迹
单色循迹(黑线/红线)
双色循迹(红线走 + 黑线避)
视觉
数字识别 1-8
(K210 KPU 神经网络)
通信
双车蓝牙通信
(HC-05 透传)
协同
单车
双车时间窗口协同
(≤ 60s)
评分导向
速度 + 稳定性
稳定性 + 视觉精度 + 协同时间

系统长啥样(用人话说):

mermaid

硬骨头在哪(按难度排序)

难度
骨头
评分占比
⭐⭐⭐⭐⭐
数字识别 1-8(KPU 神经网络量化)
基本全部 + 发挥全部
⭐⭐⭐⭐⭐
寻迹 + 避障(双线协调)
基本全部
⭐⭐⭐⭐⭐
双车协同(60s 时间窗)
发挥 (1)(2) 44 分
⭐⭐⭐⭐
病房定位精度(±5cm 门口区域)
全部
⭐⭐⭐⭐
200g 载重下的循迹稳定性
全部
⭐⭐⭐
时间控制(每段 < 20s)
全部
⭐⭐
多车避让(不能错车/超车)
发挥
抗环境光干扰(自然光/灯光)
全部

四、核心指标速查表

层次
指标项
具体要求
评分
基本 (1)
单车到近端病房
来回 < 20s
12
基本 (2)
单车到中部病房
来回 < 20s
18
基本 (3)
单车到远端病房
来回 < 20s
20
发挥 (1)
双车协同到同一病房
总时间 < 60s
23
发挥 (2)
双车协同到不同病房
总时间 < 60s
21
发挥 (3)
创新
自选
6
红线
投影压黑线
连续 > 30cm 计 0 分
-
红线
双车碰撞
接触 > 5s 计 0 分
-
红线
数字识别时间
≤ 20s
-
报告
系统方案 / 理论 / 电路 / 测试 / 规范
5 项
20

五、最大卡脖子难点

1. 

K210 上跑神经网络模型——K210 是嘉立创梁山派的核心视觉芯片,内置 KPU 神经网络加速器支持 YOLOv3 / MobileNet / Lenet 等模型量化部署数字识别 1-8 的核心是"YOLO 目标检测 + 数字 OCR"两步——YOLO 找到数字位置,OCR 识别数字内容。KPU 模型大小限制 2MB(最大固件)必须用 MobileNet-V2 量化(INT8)

2. 

"识别时间 ≤ 20s"是软硬结合的工程指标——K210 单帧推理时间 50~200ms(取决于模型大小),从摄像头采集到识别完成总时间 < 1s但 20s 的限制给了充足余量——难点是识别的"置信度" ≥ 95%单次识别成功率 < 70% 就要重试

3. 

"红线:投影连续压黑线 > 30cm 计 0 分"——这是寻迹稳定性的"硬指标"。小车必须用 8 路灰度传感器(间距 1.5cm)做精确定位——单路偏离就调整方向、不能"压线"PID 转向参数整定是关键:转向过激 → 车身晃动压线;转向过缓 → 反应慢错过修正窗口。

4. 

"200g 载重 + 25cm 体积"是机械挑战——200g 药品 + 小车自重 500g = 700g 总重,两驱电机(12V 0.36A 额定)要保持 > 0.3m/s 速度如果用橡胶轮 + 12V 锂电池(3S 11.1V),爬坡/加速电流峰值 2A电池续航 30 分钟以上

5. 

"双车协同 ≤ 60s"是时间窗口挑战——发挥 (1) 要求"小车 2 启动 → 小车 1 返回药房 + 小车 2 到达病房" ≤ 60s。最优方案:小车 1 提前 5s 启动(送完药后立即返回)、小车 2 启动后直奔中部病房(30s)、小车 1 返回药房(25s)——总时间 60s 卡线任何一段超时都会失败

6. 

"自然光 + 顶置多灯"的抗干扰——题目说明 (4) 明确"作品应能适应无阳光直射的自然光照明及顶置多灯照明环境"。K210 摄像头在强光下会过曝、识别失败解决:摄像头加自动曝光 + 灰度阈值动态调整


🛠️ 二、官方推荐/主流硬件方案

系统整体框图

立创梁山派开源方案(国二 · 雷超林等):GD32F470ZGT6(梁山派主控)+ K210 视觉模块(KPU 数字识别)+ SGM6132 DC-DC 12V→5V + AT8870 电机驱动(×2 直流减速电机)+ QMI8658A 6 轴 IMU + QMC5883P 磁力计 + 8 路灰度循迹 + HC-05 蓝牙(主从通信)+ RGY 三色灯。开源代码 gitee.com/lcsc/medical_car + 原理图 PCB + 演示视频全公开。

【声明】内容源于网络
0
0
飞多学堂
1234
内容 157
粉丝 0
飞多学堂 1234
总阅读62
粉丝0
内容157