英飞凌AI电磁越野组浅析--逐飞科技

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各位车友好，这篇帖子和大家一起聊聊英飞凌AI电磁越野组。

我们先回顾一下第十五届的AI电磁组，那是第一届AI电磁，引入AI是为了引入新的学习方法，新的工程训练手段，让学生从之前的从底层到模块到小车一点一点按模块拼凑还原出整个小车的开发过程变成基于数据的整体设计思路，从设计开始就区别于之前的模块化思路，让学自动控制这部分学生也接触到AI的开发方式，是高校教育的一种探究，让这部分学生对AI开发工具链以及开发手段进行熟悉，不管他们今后是从事科研，学术研究，还是开发，或者读研，都是一种提前学习，将来都可能都会用到，对他们都有帮助。

第十五届的AI电磁组采用的C车模，由逐飞给大家准备了学习资料和参考教程。AI组别考察的重点也有所变化，这个组别的基础工作，板级应用，单片机底层驱动程序，基本AI模型及开发方法都会直接给出参考，底层不用学生来做，学生的工作包括AI工具链的应用，学习，使用，AI模型学习和设计，传感器设计，驱动电路设计。

今年AI电磁越野组换成了室外越野组，采用了更难控制的L车模，主控限定使用英飞凌公司的MCU，同时并不强制规定必须使用AI模型训练的方法，也可以采用传统方法，只是强制限定了车模长度为40CM。用这样的方法来逼迫大家用AI的手段对车模进行训练，关于究竟哪种方法好后面再展开讲，这里先讨论如果要搭建AI模型，应该怎么做。之前的推文里“英飞凌TC系列MCU开源库汇总--逐飞科技”也提到过，AI电磁组建议使用算力更强的TC364、TC377芯片，主频更高，资源更丰富，第十五届由逐飞和NXP一起给出了一套逐飞硬件平台+单片机底层库+软件模型+AI模型训练手段和方法，参加这个组的学生在这个基础上去学习刚才提到的AI相关知识和基于数据的设计思路去解决控制的问题。今年虽然该组别更换了限定芯片，但逐飞依然和英飞凌公司一起为大家带来了一套同样模式的参考资料，今天先整体针对规则聊一聊小车的设计和逐飞的验证过程，模型部署及使用的参考教程也会整理好并开放给大家学习使用了。

详情可通过逐飞科技公众号推文了解，也可通过卓晴老师在CSDN上的博文了解，搜索标题“

英飞凌AI电磁越野组浅析”。