卓大大，信標的聲音是多大呢？因為現(xiàn)在信標板還沒有出來，所以我目前的方案是純聲音相關。

因為我們的麥克風模塊是max9814，有增益放大模塊的，所以當噪聲分貝比信號信號大的太多，我們的信標信號就會丟失了。

現(xiàn)在運行的效果是，響度大時效果還是挺好的，響度小的時候，噪音的干擾（比如H車自身的震動）就會導致相關計算不準，所以我感覺對聲音的響度要做一個定性要求。

回復：漂亮，這是我看到同學發(fā)送過來的第一個聲標視頻。

的確，直接使用三個麥克風，來完成聲音定位，其中的精度和信噪比（SNR: Chirp聲音信號與環(huán)境干擾噪聲功率比值）有關系。SRN越大，精度越高。

對于提高信噪比的方法建議如下： 

（1）動態(tài)改善麥克風放大電路的增益，降低車模運行噪聲；

（2）采用卡爾曼濾波的方法，將觀測信號的數(shù)值，車模運動信息歸納到卡爾曼濾波模型，融合更多的信息提高判斷的準確性； 

（3）接收調頻無線信號，引入SNR更高的參考信號作為基準； 

（4）在條件允許的情況下，增加麥克風整列中聲音傳感器的數(shù)量、排序基線的長度；

競賽培訓

卓大大，推遲到寒假真的現(xiàn)實……我是覺得大家都一樣。真的在賽道上跑車的過程就只是軟硬件都做好了之后的調試，作為做過車了的老學長來說，只是為自己的學弟感到可惜。 

與其抱怨，不如利用在家這段時間好好做做硬件和寫寫軟件嗎？我了解我們學弟真的在家這段時間做軟件的也嘗試一起攻克硬件和程序，我覺得多學一點，同時學會電腦仿真也很重要，也終于能靜下心來看之前催他們看都不看的技術報告；我覺得今年這樣一個階段也不能說就是阻礙也可能是一種嘗試。 作為過來人智能車確實戰(zhàn)線拉的太長了，讓太多人有遺憾了。

最后也表示對湖北同學的一些惋惜，或許湖北高校應該單獨搞區(qū)賽或許才能稍微公平吧，但成年人了，絕對的公平，又豈不是為難了卓大大，方法總比困難多。

以上是我的一些拙劣的想法，希望智能車比賽越來越好。