我认为最难的竞赛是无人机平台下的无人机竞速比赛。这个比赛的目的是为了构建一个能够用于3D赛道上基于视觉的自动导航系统，完成的功能有巡航，避障，起飞降落，检测特征点等。这个比赛的难点有电脑端与无人机端的数据交互，这个我们是基于Ros的框架进行的，对这个框架的学习，包括通信机制，节点管理等，主要是通过ROS的教程与样例完成学习，然后统一制定一个规范，保证代码风格的统一。另外在避障方面，主要是处理场外干扰的因素，然后另外要区分障碍的深度问题。在起飞降落中，主要做的是顺滑平稳，采用了PID的控制方法和YOLO框架来识别降落点。
到了真正的比赛场地，实际遇到的问题是这个信息交互是通过wifi实现的，但是比赛场地wifi信号多而杂，会导致图传等问题有延迟卡顿，我们解决的主要方式是先讨论一下其他连接方式，蓝牙，Zigbee等，确定短时间内无法更换或无法满足需求；然后希望能够增强自己的wifi信号来达到目的，稳定性不强；最后看了wifi相关参数，发现wifi频段和信道问题的影响，现在绝大多数设备的wifi频段集中于2.4G，而我们只要电脑和无人机都wifi的支持5G频段即可避免信道冲突，达到目的。另外有光流漂移的问题，主要是通过增加光流标志点实现的。
(含比赛视频)