李強

● 野外生存賽項概述

野外生存自2012年開始成為NOC活動賽項，參加人數(shù)逐年增加。2014年參加人數(shù)更是達到了180人，占參加決賽學生人數(shù)的五分之一。其算法難度更是對參賽學生的極大考驗，不但要求學生在兩個小時內完成機器人搭建、程序編寫、完成仿真任務，更是要求師生發(fā)揮集體智慧在賽前做好各種應變。每次正式比賽中會存在一些變化的元素，但變化只有進入賽場才被告知，這使得整個比賽充滿著不確定性，學生的實力可以充分得到驗證：對算法一定是深刻理解并掌握，死板照抄根本不可行。正是這樣的變化可能，要求師生在賽前對算法的通用性及易用性做較為深入的研究和準備?；仡櫲陙沓煽冚^為突出的隊伍，無一不是學生參與研究過程，甚至學生遠超過教師的現(xiàn)象也時有發(fā)生。這一現(xiàn)象無疑是非常喜人的。比較突出的事例是：第一季時，淄博一對父子為了不泄露其真實的算法設計，連續(xù)一周內瘋狂研究，最終探索出另外一套算法，并以全市第四的成績拿到全國出線權。當其把真實算法思路公布于眾時，我有種驚為天人的感覺。

● 野外生存賽項思路算法分析

三年來，野外生存的場景任務年年推陳出新，難度年年增加，任務特色鮮明、趨近現(xiàn)實。現(xiàn)在，我們以探索水源為例，分析其思路算法。

1.競賽目標

基于虛擬的野外生存網絡環(huán)境，參賽選手通過編程來智能操控機器人完成各種生存挑戰(zhàn)，考核選手對編程語言理論知識的掌握與應用能力，既培訓選手對機器人知識的學習興趣，又促進了其對野外生存技巧的了解，以及在復雜環(huán)境下快速的判斷能力、理性的冒險精神。

2.競賽任務

機器人由起始區(qū)出發(fā)，經不同路線尋找到水源，任務成功完成。

3.變化的元素

（1）機器人起始區(qū)的位置和朝向可能會發(fā)生變化（起始區(qū)出發(fā)的兩條線路中反向延長某一條作為出發(fā)區(qū)）。

（2）機器人行進路線上標志塊的位置可能發(fā)生變化（紅色標志塊不一定就在護欄部分的入口和出口）。

（3）機器人行進路線上可能會增設一些障礙（增設類似石頭類的障礙，干擾機器人正常行走）。

（4）三類路線的形狀可能會發(fā)生變化（可能會變成S型或者急轉彎類型的路線）。

4.基本算法思路

（1）如圖1所示，當機器人行進至1位置時，打開套索滑下，然后進入水潭?；K索路線的算法思路是走最簡單的路，拿最多的分。其中，藍色區(qū)域可以被灰度傳感器檢測到，當檢測到達藍色區(qū)域時，機器人直流電機停止，伺服電機打開滑索。當滑索扣緊時，機器人重心升高離地，依靠重力滑下繩索，直接越過下方斷橋，同時獲取周邊得分物。當海拔高度差小于高度差或計時大于4秒時（車身晃動，防止海拔高度誤測過早掉落），伺服電機回收，機器人自然掉落地面，直達水源。

（2）過木板橋路線的算法思路是把木板推倒搭橋。

①利用指南針傳感器在起點處左轉至270度（代碼略）。

②利用左手法則，使機器人一直沿左側墻壁行走的代碼如下所示。

public static void zuoshou （） //定義左手法則算法

{

if （（GetObst（32） == 1）） // GetObst（32）為障礙傳感器_左近

{

youchasu（）； //向右 差速轉彎

}

else

{

if （（GetObst（33） == 0）） //GetObst（33）為障礙傳感器_左遠

{

ZuoChaSu（）； //向左 差速轉彎

}

else

{

ZhiHang（）； //直行

}

}

}

③for循環(huán)3次走完3個紅色塊。

while （（GetGray（34） ！= 76）） 和 while （（GetGray（34） == 76））

//利用不等于走到紅色塊處，利用等于走出紅色區(qū)域

④慢速延時推木板搭橋。

sd = 7； //定義直流電機速度為7

ZhiHang（）； //直行

Sleep（500）； //延時500ms

StopAllMotor（）；//停止所有電機動作

（3）過懸空橋路線的算法思路是繞山體跑，至懸空橋處，模擬火車軌道自動變向。

①沿用過木板橋算法直至懸空橋處。

②懸空橋過法：一是依靠程序，二是模擬火車軌道自動變向。

當我第一次把模擬火車軌道自動變向的思路提出來后，得到了熱烈的反響，從實際使用來看，效果非常好。

③路線雖然增長了，但算法結構并沒有增加很多，同時可以得到更多的加分。

5.綜合思路

（1）木板橋處，利用伸桿橫掃所有得分。

算法的難點是：

①伸桿什么時候展開？

②以怎樣的角度展開？

③如何展開？（不能影響機器人正常的行進）

解決辦法是：

A.伸桿的展開以最近紅色區(qū)域為定位基準（如圖2）。

不管機器人什么時候到達，只要知道機器人什么時候離開。

while （（GetGray（34） == 76）） //當機器人離開紅色區(qū)域時，退出循環(huán)。

從機器人離開紅色區(qū)域時，便開始計時算法。算法設計可以設計為計時控制（但由于機器人下坡時并不穩(wěn)定，所以計時控制并不能較好地把握時機）。更好的辦法是采用“海拔高度傳感器+指南針傳感器”雙控制。海拔高度傳感器可以精確探測是否已經下坡，而根據環(huán)繞山體跑的電機設置，指南針傳感器可以準確定位其位置。在極坐標點（r，θ）時，r的值可以被電機的定值速度差唯一設定，而θ角由指南針傳感器測得。

B.展開的角度采用漸進叉形柵格慢速展開，類似于日常生活中的叉型拉閘門。需要注意的是，每個頂點伺服電機正負展開，一側正向則其頂端另一側為反向。

C.展開的方式是先給速度差固定的電機設置，然后給固定時間的伺服電機設置。在伸桿打開的這段時間內，機器人按照一定的轉彎半徑做繞山體轉動，轉動時間由伺服電機打開的時間決定。

（2）木板橋處，利用伸桿推倒木板橋豎向橫掃所有得分。此處皆為伺服電機的動作設計，故略。

（3）懸空橋處，機器人前行過程中伸展手臂做運動的分（如圖3）。

● 綜述

在該任務場景中，共有三條基本路線，五個“較難得分物”，總分455分。多任務性、多選擇性所帶來的抉擇不同，必然導致最后得分的不同。走一條路線的同時能否獲得其他路線的物品？怎么走才能獲得更多的任務物品？吊橋可以過去也可以不過去，如何設計？多任務性和多選擇性的任務場景設計，要求教師和學生們的思路必須一再突破，機器人行走路線的選擇趨向同時完成多個任務。在完成了一條路線得分的同時，又完成了第二條路線的得分，但是能不能再同時獲取第三條路線的得分？即便是拿到了三條路線的任務物品，能不能將所有的得分物都拿到？這就是多任務、多選擇性的野外生存的魅力！多任務、多選擇性場景任務原則的確立，使其在整整一年的比賽準備期間都充滿著競爭，分數(shù)一再刷新、不斷刷新。野外生存成為NOC活動中競爭最激烈的項目，究其原因就在于此。endprint