关于举办2023Robomaster-无人飞行器智能感知技术竞赛暨湖州师范学院校赛的通知
无人飞行器智能感知技术竞赛暨RoboMaster 机甲大师高校人工智能挑战赛湖州师范学院校赛（线上赛）仿真场景采用 UE4+AirSim 搭建，包含自动评分功能。参赛队伍从仿真环境的无人机中读取机载传感器的数据，通过运行算法程序进行环境感知、定位、路径规划、运动规划并向无人机发送飞行控制指令，最终完成比赛任务。参赛队伍需要将算法打包成 Docker 镜像进行提交，通过 ROS 与仿真器进行交互完成比赛。
一． 校内参赛办法
1.报名截止时间：2023 年 10 月 15 日
报名参赛的队伍请将填写完成的参赛信息电子版和参赛作品发送至邮箱：02819@zjhu.edu.cn、03211@zjhu.edu.cn或者1270824884@qq.com，大赛工作人员将及时确认相关参赛信息并且对参赛作品进行评比。
2.奖项设置：
学校将评出一等奖，二等奖，三等奖各若干名，并颁发荣誉证书。
3.其他事项：
如对本次大赛有任何疑问，请联系：
张老师：18157217972，邮箱：02819@zjhu.edu.cn
陈老师：15140391047，邮箱：03211@zjhu.edu.cn
二． 参赛人员
参赛人员职位及职责请参阅下表：
表 2-1 参赛人员职位及职责
职位 | 职位说明 | 人数 | 身份 | 职责 |
指导老师 | 给团队提供战略、技术、管理等指导与支持l 不可兼任参赛队员 |
1-2人 | 参赛队伍所在的高等院校中在 2024年 4 月前具备科研、教学工作资格的教职人员 | 需对全体队员的人身财产安全负责l 协调校内资源，指导团队制定项目计划，把控备赛进度，帮助团队顺利完成比赛l 参赛期间，指导老师需积极配合组委会的工作 |
队长（仅限一人） | 队伍核心成员，团队技术负责人l 组委会的主要对接人 | 1人 | 2024 年 4 月前具有在校证明的高等院校全日制专科生、本科生、硕士研究生等 | 负责人员分工、统筹以及战术安排、调整l 比赛期间，队长必须参与领队会议，代表队伍确认每场比赛的成绩、参与申诉流程和处理申诉等l 赛后，队长需负责队伍的传承与发展 |
一般队员 | 团队其他技术人员 | 1-4人 | 2024 年 4 月前具有在校证明的高等院校全日制专科生、本科生、硕士研究生等 | 算法组：程序开发l 机械组：机械结构维护l 嵌入式组：接口调用和程序开发 |
赛事旨在加速推动智能感知、定位导航与自主控制等领域的技术创新，并积极促进相关创新成果在无人飞行器领域开展转化与应用，发掘一批优质潜力项目和创新人才，为无人智能产业培养更多的未来技术领军人才。
三． 比赛流程
综合赛（线上赛）的备赛参赛期间，参赛队通过将自研算法与依赖环境按照要求打包成 Docker 镜像（在本章内简称镜像）上传线上赛系统并等待反馈的方式完成各项环节。线上赛系统记录并反馈的相关信息包含以下内容：1. 仿真器中无人机飞行的运行效果视频。2. 仿真器与参赛队交互的 ROSBAG，包括 IMU、双目图像、下视图像、速度控制指令、姿态-推力控制指令、角速度-推力控制指令、四电机实时油门等状态。其中 ROSBAG 的录制以仿真器中无人机离开停机坪开始，仿真器中无人机完成所有任务或连续 30 秒还未完成下一个任务为止。
线上赛系统 Docker 镜像规范：Docker 镜像内容物大小应小于 30G，超过 30G 的镜像在执行阶段会被拒绝执行11Docker 镜像在部署成功 30 秒内需要完成控制仿真器中无人机起飞动作，若镜像部署成功后超过 30 秒仿真器中的无人机还未起飞成功，该镜像将会被卸载并反馈运行失败。运行失败的镜像仅仅会反馈部分信息。Docker 镜像被拉起后不应有主动退出的动作。
四． 比赛规则
综合赛（线上赛）场景中设置了丰富的场地元素，包含静态障碍环、动态障碍环、静态障碍物、动态障碍物等。参赛队伍可通过仿真器给出的 ROS 话题中一次性获取所有障碍环的位置与障碍环在 YAW 轴上的朝向信息。该位置信息在三轴上均存在一个不超过 2m 的随机误差；该朝向信息在 YAW 轴上存在不超过 30°的随机误差。该误差在本次挑战中保持不变。参赛队伍需要在比赛开始后控制无人机从停机坪起飞，依次完成四部分内容，未按次序完成的任务不计成绩。仿真器中无人机离开停机坪时挑战计时开始，每次挑战限时 5分钟。仿真器中的无人机被风车扇叶击中、完成所有任务或挑战时间耗尽，挑战结束。综合赛（线上赛）场景中的随机量与外部随机文件中定义的随机种子绑定，相同的随机种子对应相同的随机量。在正式比赛过程中，随机种子将会以官方指定的方式发生变化。
第一部分：参赛队伍需要控制无人机从停机坪起飞并依次穿越障碍环 1~5（红色障碍环）。
第二部分：参赛队伍在完成第一部分的障碍环后，需要在随机生成的障碍环 6~12（黄色障碍环）中不计顺序的任选 3个障碍环完成穿越。如果同一个障碍圈被多次穿越，系统不会累计穿越次数，仅记录第一次穿越的耗时。若参赛队伍在该部分穿越的障碍环超过 3个，评分系统仅仅统计参赛队伍在该部分有效穿越的前 3 个障碍环的成绩。
第三部分：参赛队伍需要从随机生成的丛林中完成3 个障碍环的穿越。丛林中树木随机生成的间隔不少于2m，生成方式与随机种子绑定。
第四部分：参赛队伍需要在躲避风车扇叶的过程中完成静态障碍环 16 与最终动态摆环 17 的穿越。动态摆环的运动周期与随机种子绑定。
成绩排名方式：仿真赛产生的成绩按照无人机任务完成度、任务完成时间进行排名：1. 完成任务数量多（穿越障碍环数量多）者排名靠前。 2. 若完成任务数量相同（穿越相同数量的障碍环），则完成最后一个任务的耗时短者排名靠前。 3. 若上述条件无法判定排名，系统记录提交时间靠前者排名靠前。
五． 模拟器参数
可用传感器数据与控制指令仿真器输出：机器人的绝对位置（以停机坪为原点，空间上的距离噪声符合 N（0,32）、频率为 10HZ）、障碍环的位置与朝向（位置误差在三轴上小于 2m，朝向误差小于 30°，在同一次的挑战中保持不变）、IMU 数据（频率为 100HZ）、下视 RGB 相机和前视双目的 RGB 图像（频率为 20HZ）仿真器输入：机体坐标系线速度-角速度、姿态-推力、角速度-推力控制接口（最大输入频率 200HZ）关键传感器参数：
1. IMU：位于机体中心位置。
2. 前视双目相机：位于机体中心向前 260mm 的位置，双目基线 95mm。相机输出 RGB 图像大小均为 640*480，FOV 为 90°，无畸变。
3. 下视 RGB 相机：位于无人机几何中心下方 50mm，相机主光轴垂直于无人机下表面。图像大小为640*480，FOV 为 90°，无畸变。
无人机与障碍环的相关尺寸无人机尺寸：轴距 450mm障碍环：内径 1200mm。
六． 竞赛文件
模拟器学生版：（1.0版本）https://github.com/RoboMaster/IntelligentUAVChampionshipSimulator
Docker样例：
https://github.com/RoboMaster/IntelligentUAVChampionshipBase
注意事项：
1.算法打包成Docker包后，预计大小会在2~10G不等，各参赛队需要根据宽带情况预留上传时间。
2.预计每支参赛队每个算法包运行时间会在20~40分钟不等，自动评分系统会按照成功提交时间进行排队评测。若遇到高峰段请耐心等待。
3.提交Docker包之前，建议先使用启动脚本自测。当使用启动脚本，模拟器无人机按预期执行相应动作后再上传。