智能车感知与控制实践 · 修读回执档案

update： 成绩出来那一刻，我感慨于自己的愚蠢，早知道送这段时间去复习别的学科，横竖都是赤石，给盘子里装得再干净也没意义。 *** ## 课程内容： 麦克纳姆轮小车，上半学期激光雷达避障走巷子，下半学期纯视觉识别标志牌并避障。 ## 上课自由度： 很高，只要做完任务给助教检查登记就算数，来不来没人管（死了活了也没人管）。 ## 考核标准： ### 激光雷达部分： 本部分由slr老师讲授。 - 任务一：障碍物靠近就远离，没障碍就停下 - 任务二：回形巷道绕圈，计时，碰壁加时 - 任务三：八字形巷道绕圈，规则同上 **这部分最蠢的地方就是，成绩居然按计时排名赋分**，这tm不纯纯拱火内卷，有什么意义吗，油饼且登味十足。助教基本不给任何有用的帮助，还经常下课之前就先蒸发了，工程实现全靠自学。清楚记得slr当时那句：“PID这东西你们自己上网查查吧，我就不讲了。”哦对，还有很喜欢吹牛：“你们猜这车子多少钱，大胆猜。告诉你们吧，一辆车昂，起码三千！”我的评价是，嫌贵你可以不开这门课吧，老把价格挂嘴边能培养我们的销售能力吗。 ### 视觉部分 本部分由zy老师讲授。 只有一个任务，按路线看标志牌把路走完就行，~不计时~，该来的终归还是来了，逃不掉。但这学期要求比较难，既有水平标志牌，也有悬挂标志牌，后来发现大家悬挂牌基本都会被卡，就都改成水平标志牌了（像是在前几届基础上加进悬挂牌，但助教发的代码框架还是前几届没改），还有俩标志牌放一块要分先后识别的情况。这部分难度体感比激光雷达更大，毕竟视觉东西更抽象。视觉部分的助教和zy老师还是~很~愿意帮忙的，但大多还得靠自己。崩溃点在于它排在后半学期，离期末就剩一周多，你发现小车还没做完，还得大老远跑电院，在没有空调暖气的大厅里调车，一调几个小时，~而且车子和Eva一样，用一会就没电，充电还贼慢。~Eva没电还暴走呢，这破车只会摆烂。 ~但如果排除期末的超级压力，视觉部分总体还是比激光雷达舒服一点。~ 舒服个蛋，开始说跑完全程就行，最后一节课突然来句“我们是要计时的，分三档，碰撞要加时，比赛不都这样吗”。这么一来和激光雷达真假不分了，赶着期末给我来一下子，我\*，不是哥们。 ## 授课质量 激光雷达部分除了吹牛基本没讲过课，还一吹两节课，这时间拿来给我们调车不好吗。 视觉部分讲了点理论和基础代码实现，不懂能问助教和老师，~单看这点比激光雷达好不少（但也很难绷）~，好个蛋，一点也不好，赶紧润。 总体来说，~如果对车感兴趣、能力又强还是可以选（我属于感兴趣但tm能力不如别人的那种）。不然真的很搞。~就算你能力很强、对车很感兴趣也别选，它会让你把能力和精力浪费在不必要的地方，然后消磨掉你对小车的兴趣。 # 速速润隔壁视频多媒体，快跑！

## 省流：学长把这门课的任务代码开源了：https://github.com/PasserbyZzz/Car 白嫖完记得点star，别拿了就跑，江湖规矩。 这学期一想起这门课，怒气值直接拉满。上学期期末为了伺候那台小车，时间像被吸进异次元，每次到场一坐四五个小时，进度条纹丝不动，这么来回六七次，谁的CPU不烧红？更绝的是老师一点帮助没有，代码还不是他自己写的…… 学完之后的感受： - 任务摊在一整个学期，所以相对另一门只占半学期的“视频与多媒体检索”，体感轻一点，报告数量也远远少于视频多媒体。 - 给分理论上应该不如视频与多媒体，~~但相去不远，所以无所谓~~。（**此乃谎言**！这课给分跟隔壁差出一条街，相去甚远。开头老师说平均分85，最后我估小车平均分90左右，偏左，可能到**88**，而视频多媒体基本95+，一堆99、100，看得我眼红死了） - 视频与多媒体已经有学长开源，所以学弟学妹走那条路可能更轻松。当然智能车代码其实也有学长开源，链接：https://github.com/PasserbyZzz/Car - 综合评价：中规中矩的金课，但没特别金（转念一想，还是很金，类似工科创吧。我看这门课某个老师工科创也开课，那门课同学评价和这门课类似，老师挺摆烂，指导约等于零，啥都学不到，时间倒贴很多很多，分数还低）。码类同学稍微糊弄一下也行，因此给2分。 课程内容：**开局发一台车，代码靠抄/编/试/AI辅助一条龙**，老师/助教给少量帮助，核心服务是陪伴与临终关怀。没AI辅助，我认为正常大二学生没法完成要求任务；就算AI辅助开满，一名正常大二电院同学也得砸大量精力，再加上班内大佬抬轿，才可能勉强通关。 注：所谓“大量精力”，就是每次课外时间来调车，一调3-4h，然后毫无进展。这种剧情，在11周-15周上演了不下3次。 上课自由度：自由度很高，任务交得出来，迟到/早退/不来都行，但通常任务很难交。 考核标准：小车巡线和识别之类 - 前半个学期：树莓派小车做“单线循迹”“双线循迹”“标志牌识别三个任务”，语言python，收尾交一份word报告； - 后半个学期：esp32小车做“原地避障”“环形跑道”“走迷宫”三个任务，语言arduino，和C语言类似，收尾再交一份word报告； - 最后给分一般般，老师说过“平均分在85分左右”，我个人感觉平均分应该接近90； 授课质量： - 前面已交代，“老师/助教给少量帮助，主打陪伴与临终关怀。” - 开局一辆车，代码全靠抄。 前半学期感想： - “感觉啥也没教啊，后面神经网络训练全得自学，其实99%代码都是AI写的吧？写歪了也不会改，原理根本不懂……大概这就是实践课特色，默认学生啥都会。学又学不懂，最后应付作业，除了班内大佬，其他人没啥收获吧。” 后半学期感想： - “代码逻辑非常简单，但实践里各种问题像地鼠一样冒，很多问题问老师也没解答，老师代码甚至都是助教写的，他自己也不太愿意（或者不会）去看怎么回事。正如其他评论所说，调车时某位老师会随机刷新，但除了尬笑，没得到什么有用帮助。” 不过造小车还是挺有意思，除了花的时间很多😇😇😇

课程内容：视觉图像识别加巡线，外带激光雷达走迷宫，听着像造车新势力，上手像给玩具车办入学考试。 上课自由度：不好说，点名到底算不算分，属于量子叠加态，不观察不知道，一观察可能已经晚了。 考核标准：小车巡线加识别那一挂，主打一个车能跑、人能活。 授课质量：你能指望交大的实践课教你什么呢。与其说是一门课，不如说是类似新生杯的比赛。（可能指导还不如新生杯）。 如前人所述，快去github找隔壁仓库然后开开心心水个95。其实这门课和隔壁工作量比起来也并不小，主要是这门课分散到了整个学期，隔壁只有后半学期。希望这门课赶紧删了吧，相信后人的智慧。（这门课就是某门更金的课拆出来的）：

课程内容：小车巡线+激光雷达 上课自由度：高，点名就一次 考核标准：项目 授课质量：低 分低事多，还学不到半点东西。 要是这不是你的必修课，那就赶紧闪人。你要真能翻出多媒体的前人仓库，那不如去隔壁混个95+。

课程内容：树莓派小车搞图像识别＋ESP32扛激光雷达，硬件堆得像模像样 上课自由度：高，高到你怀疑自己是不是在放养 考核标准：薛定谔的评分细则，打开之前不知道是死是活 授课质量：查无此物，跟尼斯湖水怪一个存在级别 **分低事多**，体感上比隔壁舒服，纯粹是因为这门课拉满1-16周，隔壁只从9-16周开始折磨你 总结如下： - 老师是P也不教的 - 助教是只会打太极的 - 小车是智商欠费的 - 打分是玄学抽卡的 当你在E谷被小车那套智障操作气得当场裂开时，周围有极大概率随机刷出slr老师，他会凑过来问：“小车好玩吗？” 回答一： —— 好玩。 —— 你们觉得好玩就行。（满意离去） 回答二： —— 不好玩。 —— 这难道还不好玩吗!? （摇头离去）

给分不如隔壁，课程本身也学不到什么东西，属于上完课感觉自己像参加了一场没有奖品的抽奖。