高中生「造」无人驾驶自行车获丘成桐中学科学奖，这是什么技术水平？
1. 问题的复杂性：无人驾驶自行车并非易事
首先，我们要理解“无人驾驶自行车”本身是一个相当复杂的系统工程问题，即使是专业的研究团队也很难在短时间内完美实现。它涉及多个相互关联的技术领域，需要解决以下核心挑战：
感知（Perception）： 自行车需要“看”到周围的环境。这包括：
识别障碍物： 能够检测到行人、车辆、路边的障碍物（墙壁、树木、台阶等）。
识别道路： 能够理解道路的边界、车道线、交通标志（如果涉及更复杂的场景）。
估计距离和速度： 精确判断障碍物和自身车辆的距离、相对速度。
理解环境： 识别路况（平坦、颠簸、坡度）。
定位与建图（Localization & Mapping）： 自行车需要知道自己在哪里，以及周围的环境是如何的。
全局定位： 在预先绘制的地图中确定自己的位置。
实时建图： 在行驶过程中不断更新和构建周围环境的地图（SLAM Simultaneous Localization and Mapping）。对于自行车这种自由度较高的载体，SLAM的挑战更大。
决策与规划（Decision & Planning）： 在感知到环境信息后，自行车需要做出决定并规划行动。
路径规划： 规划出安全、高效的行驶路径。
行为决策： 决定何时加速、减速、转弯、避让障碍物。
鲁棒性： 能够应对突发情况和不确定性。
控制（Control）： 将决策转化为实际的动作，控制自行车的运动。
姿态保持（Balancing）： 自行车本身就是一种不稳定的动态系统，需要主动进行姿态的维持和平衡，这比四轮车辆复杂得多。需要精密的控制算法来驱动转向和调整。
速度控制： 精确控制油门或刹车（如果是电动自行车）。
转向控制： 精确控制车把的转向角度。
软硬件集成（Hardware & Software Integration）： 将所有这些模块有效地集成在一起，确保它们协同工作。这包括传感器的选择、数据处理、算法的运行、执行器的驱动等。
2. 高中生完成这项成就的技术水平体现在：
鉴于上述的复杂性，一位高中生能够独立或在较少指导下完成一项“无人驾驶自行车”的研发，其技术水平可以从以下几个层面来评价：
扎实的理论基础：
数学和物理： 需要对线性代数、微积分、概率论、力学（特别是刚体动力学、运动学）有深刻的理解。例如，控制算法的实现会用到很多数学模型。
计算机科学： 需要掌握至少一门编程语言（如Python、C++），理解数据结构、算法、操作系统、软件工程的基础。
电子工程： 需要理解传感器的工作原理、电路设计、微控制器（如Arduino、Raspberry Pi）的使用。
优秀的工程实践能力：
传感器融合： 能够选择并集成多种传感器（如摄像头、激光雷达/超声波传感器、IMU惯性测量单元、编码器等），并有效地融合它们的数据以获得更准确的环境信息。
算法实现与优化： 能够根据相关理论，编写和实现复杂的算法，例如：
计算机视觉算法： 用于目标检测（如YOLO、SSD）、图像处理、特征提取。
状态估计算法： 如卡尔曼滤波器或其变种，用于融合多传感器数据，估计车辆的姿态和位置。
路径规划算法： 如A算法、RRT（Rapidlyexploring Random Tree）等。
控制算法： PID控制器、模型预测控制（MPC）等，用于实现稳定的姿态和精准的运动控制。
嵌入式系统开发： 能够熟练使用嵌入式开发平台，编写驱动程序，控制硬件。
系统集成与调试： 将各个模块组合起来，进行反复的测试和调试，解决遇到的各种软硬件问题。
创新性和解决问题的能力：
独立思考： 能够在没有现成解决方案的情况下，主动去学习、研究、尝试并解决技术难题。
创新思维： 可能会在某些环节提出了独特的解决方案，或者对现有技术进行了改进，以适应自行车这种特殊载体的需求。例如，自行车对速度和方向的响应非常快，对控制的精度要求极高，这在设计算法时需要特别考虑。
迭代开发： 能够通过不断地原型设计、测试、分析问题、修改方案的迭代过程，逐步完善无人驾驶自行车的功能。
丘成桐中学科学奖的认可：
评审标准： 丘成桐中学科学奖是国内非常权威的中学科学竞赛之一，其评审非常严谨，不仅看重最终的成果，更看重学生在研发过程中所展现出的科学素养、研究方法、创新能力和团队合作（如果项目是团队完成的）。
获奖意味着： 获得该奖项，说明该生（或团队）的项目在科学研究的深度、原创性、技术可行性和潜在应用价值等方面，得到了评审委员会的高度认可。这通常意味着他们的项目不是简单的拼凑，而是对某个科学问题进行了深入的探索和有意义的尝试。
3. 具体可能涉及的技术细节（推测）：
一位高中生能做到这一点，可能在以下一个或几个方面展现出特别突出的能力：
优秀的视觉感知能力：
可能使用了高性能的摄像头配合先进的物体识别和跟踪算法，能够比较准确地识别前方的障碍物（行人、车辆）和车道线。
可能对图像畸变校正、光照变化等问题有一定处理能力。
创新的姿态控制方案：
这是无人驾驶自行车最大的难点之一。该生可能通过以下一种或几种方式解决：
高精度IMU和编码器： 使用高精度的惯性测量单元（陀螺仪、加速度计）和车轮编码器来实时测量自行车的倾斜角度和角速度。
复杂的控制算法： 采用PID控制器、LQR（线性二次调节器）或者更先进的模型预测控制（MPC）来实时调整车把的转向，以维持自行车平衡。
巧妙的硬件设计： 可能在自行车的结构设计上做了一些优化，例如增加了一个额外的动量轮（飞轮）来辅助平衡，或者优化了重心。
相对简单的环境感知和路径规划：
可能侧重于在相对可控的环境下（如室内平坦地面、封闭园区）实现无人驾驶。
感知系统可能以摄像头为主，辅以超声波传感器或简单的激光雷达来检测近距离障碍物。
路径规划可能集中于避开静态障碍物和跟随预设路径，而不是处理复杂的动态交通场景。
高效的嵌入式平台：
可能选择了高性能的嵌入式计算平台（如Raspberry Pi 4、Jetson Nano等），能够实时处理传感器数据和运行复杂的算法。
或者使用微控制器（如STM32系列）配合专用的传感器驱动和基础控制算法。
4. 技术水平的定位：
总的来说，一位高中生能够完成无人驾驶自行车并获得丘成桐中学科学奖，其技术水平已经 远超普通的中学知识范畴，达到了业余爱好者中的顶尖水平，甚至可以媲美一些大学本科毕业生的项目水平。
科学研究的深度： 他们能够提出科学问题，设计实验，收集数据，分析结果，并得出结论。
工程实现的复杂度： 他们能够将多个高难度技术模块集成在一起，并使其协同工作，这是一个非常具有挑战性的工程实践。
创新与解决问题的能力： 这往往是评委最看重的方面，意味着学生有潜力在未来的科技领域做出贡献。
局限性（作为高中生完成项目可能存在的）：
虽然成就斐然，但作为高中生项目，其技术水平可能还会在以下方面与专业研究机构的项目有所区别：
鲁棒性与通用性： 可能在复杂、多变的真实道路环境下（如雨天、夜晚、不平坦路面、人流密集区域）的稳定性和适应性还有待提高。
算法的深度与优化： 可能在某些算法的理论深度和工程优化上（例如计算效率、功耗控制）还有提升空间。
硬件系统的集成度与稳定性： 可能硬件的稳定性、可靠性以及整体的集成度不如商业化产品或大型实验室的项目。
安全冗余与测试： 专业级的无人驾驶系统会包含多层级的安全冗余和大量的安全测试，这对于高中生项目可能是一个难以完全覆盖的方面。
总结：
获得丘成桐中学科学奖的无人驾驶自行车项目，代表了这位高中生在科学理论学习、工程实践能力、创新思维以及解决复杂问题能力方面的极高水平。这不仅仅是“造”出来一个东西，而是对一个前沿科技领域进行了深入的探索和实践，其技术水平绝对令人瞩目，是未来科技人才的有力证明。这是一种 扎实的理论基础 + 高超的工程实践 + 强烈的创新驱动 的综合体现。
网友意见
在知乎搜索“丘成桐中学科学奖”就能发现相关广告。
有多家专业机构以“指导”为名，由相关领域的教授甚至院士提供从选题、竞赛方案设计、完善与发表论文等一体化的服务。
这个服务的价格吗，从成本和获奖学生所在学校看（国内知名中学国际部占了很大比例），俺肯定付不起。
而有人愿意出钱的原因嘛？
自丘奖成立以来，许多获奖学生由于出色的学术表现和竞赛成果被哈佛大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、耶鲁大学等海外名校录取，或在清华大学、北京大学、复旦大学等国内大学自主招生中脱颖而出。
所以这个比赛的获奖技术，其学术价值不用质疑（毕竟有教授甚至院士来把关），只不过这里面有多少是学术自己的本事那就不知道了。
好吧，事情真相是这样的：
这个学生获得的是 丘成桐中学科学奖 计算机优胜奖
获奖作品的名称是 Kinematics-Based Vehicle Trajectory Optimization for Obstacle Avoidance and Goal Satisfaction
翻译成中文就是 基于运动学的避障与目标满足的车辆轨迹优化
请注意上面加粗的字，他获得的是计算机方面的奖项而不是工程学方面的奖项，做的项目从名字上看也不是“造出无人自行车”而更像是“为无人自行车编写算法”。
也就是说，不向媒体宣传的那样，这个高中生没有以“造出无人自行车”为项目参加比赛。他真正的参赛项目是“为无人自行车编写的自动驾驶算法程序”。
那个所谓的“无人自行车”，也只是一个硬件、一个平台，用于承载、演示真正的比赛项目罢了。采用现有的商业化的平台，搭配自己的软件程序作为技术演示，这在科研中是再正常不过的操作了。
归根结底，就是垃圾媒体乱发新闻，人家明明是个计算机项目结果听起来像个工程学项目，大家被报道带偏了。
我也是搞过中学科研竞赛的（虽然没成果就是了……），对所谓的“科研后浪”搞得那一套不仅清楚更是深恶痛绝，但是我们也不能朝着错误新闻虚空打靶是不？
当然，对于“Kinematics-Based Vehicle Trajectory Optimization for Obstacle Avoidance and Goal Satisfaction”这个项目的含金量，学术方面我不是专业的，具体如何大家就仁者见仁了……
最后顺便一提，“丘成桐中学科学奖”里所谓的“优胜奖”其实上面还有“科学金奖”与各领域的金、银、铜奖这四等奖项，“优胜奖”是最次的那一项……
好吧，是我傻了。
这位答主贴出来了这个项目的原始论文，其中13、18页我截了个图：
“……we have been building an au- tunomous electric bicycle product.……”
“……we spent six months designing the model of an electric bicycle……”
“…… I chose to design this autonomous driving bicycle……”
“……I have designed a bicycle model using Solidworks independently……”
“……I sent the model to a company that supports CNC cutting to create the frame of the bike……”
“……I have designed a bicycle model using Solidworks independently……”
“……I sent the model to a company that supports CNC cutting to create the frame of the bike……”
“…… I bought a development board with STM32-F103RCT6 chip, motor, FOC, and other devices to support my bike……”
小朋友，牛皮吹大了啊！
详细的不说了，从这篇论文来看，大概率这就是一个标准的“科研后浪”项目了。
具体的分析我就不班门弄斧了，大家可以移步这位答主更加专业的回答：
我还能说什么呢（摊手）
再次说明工匠的无用
辛苦研发调试开源在淘宝卖17999几乎无人问津
被拿去冒充原创经过外行A4雕花工匠一吹天下闻
恶心呐！恶心！
哪怕花10块钱刷个漆换个颜色，也好歹算是自己手工劳动了嘛，你这连颜色都不换，把大家都当弱智吗。
丘成桐这么荣誉的名字也难免沾满了铜臭和特权。
可能在主流媒体眼中，这种学生才能算是真正的后浪吧。
先简单介绍一下这个所谓的发明，首先是自行车车身：
这个有很多人提到，它是一款已经上市售卖的无人自平衡单车，叫做Bbike：
其本身的功能就是自平衡和远程遥控转弯，而人日介绍的这位同学“发明”的自行车，它可以自己规划路径行驶，从视频中可以看出，实现这个功能的是车头前的一个长条状零件：
这个零件是什么呢？
这是一款用于运动跟踪，深度感知的摄像头，叫做ZED。
所以这个发明的原理应该是用3D相机的转向信号代替了自行车的遥控信号实现了自动转向，虽然对于硬件爱好者们来说，这样的功能不难实现，但一个中学生做出这样一个作品也算是挺厉害的了。
但是，这样的作品真的配得上全球前十的成绩吗？
新闻中提到的获奖亮点包括自平衡、路径规划、决策等等模块，这些模块哪些是这位中学生能够理解的呢？
优化算法这些可都是需要经过系统性学习的，况且这些功能厂家已经帮忙实现好了，所以本质上来说，这个作品还是一个避障小车，只不过是升级放大版的，但是避障小车已经被玩烂了，遍地都是的小玩意又怎么可能会获奖呢？
所以说这就是媒体眼中的后浪和我们普通人的区别，媒体觉得这才是年轻人应有的样子，他们可以有自己的爱好，可以实现自己的梦想，挑选自己心仪的大学，而我们呢？
我们不做这些是因为笨因为懒吗？是因为我们的高中压根就没时间没精力搞这些，只会也只能做题。
原微博话题下，热门回答就是我的：
刚刚去看了下，发现人民日报已经删帖了。
是不是独立完成的另说，这里不讨论这个部分的内容。这里仅讨论三种机器人（自动驾驶）的难度问题。
1、三种人工智能
中学生竞赛，通常比较多的是如下三种：
第一、踢球机器人
这种是最多的项目。
第二、自动驾驶汽车。
当然不是真车，毕竟那些元部件贵，整来整去，最后成了一个扫地机器人一样的。
第三、自动驾驶自行车
就是新闻提到的这种。
2、从运动学角度考虑，自动驾驶自行车最难
踢球机器人的各种模块非常成熟，一些地方初二就有相关的竞赛内容的辅导班。
这种踢足球机器人在评判上有一个好处。即规定的时间内，那个小组赢了就是优胜者。而不必考察对方怎么完成的，用什么写的代码。
类似汽车自动驾驶的相对少点。仅仅从运动学的角度考虑，汽车是稳当的，可以直接停住的。
这种不需要考虑平衡性的问题。
无人驾驶自行车从运动学角度考虑，比双脚机器人还难。
因为自行车只有在移动的时候才具有稳定性的。
同时，无人驾驶自行车的资料相对少了很多。
题主的两个问题：
1.你认为无人驾驶自行车最主要的用途是什么？
2.它与无人驾驶汽车的不同有哪些？
在回答问题前，先来简单了解下自动驾驶自行车。（驾驶一般指操纵车船或飞机等使行驶，自行车还是骑行更合适些。其实叫自动骑行自行车更合适理解些，上面可以有人，也可以无人。）
1.无人驾驶自行车简单认识
其实早在2014年，百度就已经亮相了自动自行车DuBike，看起来颜值还不低。是百度深度学习实验室和清华美院联合打造的。具有GPS防丢功能。计划以百度大脑为核心，将导航、社交、健康监控、众包骑行地图、智能推荐路线及健身计划等功能进行模块集成，通过平台化、接口化方式，面向所有自行车厂商开放。
在互联网大会上为大家做了展示：（大家可以看看视频）
百度自行车(Dubike)能够帮助骑行者监测心率和所燃烧的卡路里量。交通和地图的数据将会给骑行者提供锻炼最适宜的路线。这些功能是通过传感器、人工智能软件以及百度公司搜索引擎提供的数据来实现的。自行车上带有能操作系统的显示板，同时也可接收语音指令。其他功能还包括社交网络应用、防盗保护、以及在行进中利用电池组为手机或其他装置充电功能。
DuBike内置发电花鼓，在骑行过程中可将动能自动转换为电能，无需充电；能通过多维传感器采集用户骑行信息，如心率、卡路里消耗等，经由百度大脑分析后，通过语音交互和车身硬交互界面给用户指导。
另外百度还将建立起骑车活动社交网络，提供基于百度地图的路线设计、推荐和分析功能，为骑行者量身打造锻炼计划；随车自带的GPS也可帮助车主实时判断自行车所在位置，防止丢失。
简单了解，看过视频之后，我们来看看问题：
2.问题一：你认为无人驾驶自行车最主要的用途是什么？答案是“提升骑行安全”
在短途的交通工具里，自行车还是比较常见和重要的出行方式，尤其在交通拥堵的城市里。日常我们自己骑车都会遇到一些问题：被偷盗、需要时不时的拿出导航软件看看方位但也会造成交通事故、下雨天雨太大看不清撞到东西或人、夜晚需要准备夜灯、骑行时无法预知身后的潜在风险等等。
自动自行车，最主要的用途就是提升骑行安全。这点和汽车一样。其次是一些扩展功能，比如自动自行车与健身结合，帮助健身爱好者统计健康数据等，开启更多娱乐功能，边骑行边播放用户日常关注的信息、喜欢的音乐等等。
关于更多功能展现，我们看一下2018年谷歌在愚人节发布过一个视频（视频链接在后面）
这个视频虽然是后期剪辑出来的，不如百度的真实。但是里面谈论到了一些使用场景大家可以感受下。
甚至可以利用摄像头，自动拍摄你的生活，记录你的慢跑。累了汽车回家，自动骑行的安全检测和纠正功能可以保证骑行安全等等。
说完了主要用途和一些其他用途后。我们看看第二个问题：
3.问题二：它与无人驾驶汽车的不同有哪些？
1.使用场景不同
自行车和汽车的使用场景不同，一般自行车用于短途出行，而汽车主要解决长途出行。
2.关键技术不同
汽车和自行车都有各种传感器（激光雷达、摄像头等），都用到了深度学习算法来进行道路识别、障碍物识别、路线规划等，同时也都有类似人脑的决策系统。
除此之外，
自行车需要先解决自行车动态平衡问题。
接下来，我们看一下2019年，清华大学类脑计算研究中心施路平教授团队研制成功面向人工通用智能的新型类脑计算芯片——“天机芯”，而且成功在无人驾驶自行车上进行了实验。装上了“天机芯” 的无人驾驶自行车如同拥有了“大脑”，可进行包括视觉目标探测、目标追踪、自动过障和避障、自适应姿态控制、语音理解控制、自主决策等功能在内的跨模态类脑信息处理实验。
视频链接如下：看视频的时候我们注意下，自行车的速度变化、运行的路面情况等，同时看看有没有停止状态的平衡
通过，视频或者图片，我们可以看到第一个神奇点就是，居然可以自己行进的时候平衡不倒（没有支撑物）。
关于这里，我们说两个平衡技术，一个是匀速，一个是微变速（下坡等）
关于自行车平衡的原理：
无论是骑行的情况，还是无人状态下的自行车，对平衡保持最为关键的就是车把的转角。车把的转动会导致行驶轨迹曲率半径发生改变，由离心力的作用自动扶正车体。
大家有机会可以，找个自行车，试图让其保持静态和动态平衡看看，你会不自然的扭动车把。
匀速平衡技术：
同样在自动骑行自行车技术上，目前现有技术中维持平衡最常见和有效的方式为模仿骑车人驾驶自行车时，利用操控车把的转向以控制自行车倾斜角，从而实现平衡和转向，该方法具有能量消耗低、响应速度快的特点，但该方法的原理只能保证自行车在具有一定车速下的平衡。
大家可以留意下最近高中生无人驾驶自行车视频、百度无人驾驶自行车的视频，基本都是骑行状态、匀速。
微变速平衡技术：
在实际骑行中，由于路况不同，往往是变速骑行的。其中需要考虑更多，如车速的测量存在很大的噪声、传感器误差、路面变化、后轮腾空等问题，使得自行车系统难以稳定。如清华无人驾驶自行车有一段下坡行进。
这就需要根据采集到的自行车车身姿态以及车速信息，控制自行车的车把转向、后轮转动以及刹车力度大小，从而实现自行车在变速过程中的平衡及转向功能。在运行过程中，无人驾驶自行车能在一定速度范围内灵活变速，期间自行车仍能够保持稳定以及实现转向。
无人驾驶自行车平衡大白话讲解
简单理解，就是通过转动车把解决匀速平衡，通过刹车+转动车把解决微变速平衡问题。通过一堆传感器来收集对应的车况数据，在通过一堆算法来实现抓动车把和刹车的决策，通过硬件来实现决策完成转动车把和一定力度刹车。
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