參加了2023年數學建模國賽，做的b題，那個充斥著力學與積分的同心鼓，很幸運地拿了國二，建模幾個月來學到了許多東西（尤在面對問題時地去建模解決，而不是靠經驗式地試探），但國賽那幾天是艱難的。
對於建模的經驗與體驗之類的網上有許多，不少也是抱怨的，我這裡也不多談。我更多地說一下建模做比賽之外對我其餘方向的影響。
我專業學計算機的，嵌入式與opencv也會一些皮毛，有時也會面臨一些實際問題，比如控制空心杯電機負重情況下定死在某個角度，用步進電機做乙個類似3d印表機的機構，識別乙個遠處靶子並給出靶心相對於雲臺的俯仰角之類的。
識別靶子的這個任務,給出靶心俯仰角流程如下：
影象預處理（濾波，二值化等）–>邊緣資訊提取（canny等）–>
得到輪廓（多邊形擬合）–>篩選輪廓–>根據相機引數計算相對於相機鏡頭的俯仰角–>根據相機內參與物體實際距離得出鏡頭到達物體的距離–>根據雲台距離相機的位置與上面得到的資料做乙個平面對映，將相機平面對映到雲台平面–>得出結果，傳送角度值給控制晶元。
其中的篩選輪廓，平面對映就需要一定的數學建模，在篩選過程中存在濾波，設立可信度評價標準（可能是多維的，還需要將多維的每個維度加權），這需要綜合靶子的表面特徵，前期識別的準確度，干擾源，靶子的運動狀態等綜合建模，設立一套篩選標準，使得識別的準確度高，噪音小。而後面的對映的建模大多都是物理的知識，最終目的是使雲台的控制準確。
在面對這些問題時，許多人都去網上直接找**，在乙個靜態下修改引數達到最優標準，而狀態一改變又出問題，把大量時間花費在調參與小修小補上。
建模是一種科學分析問題的方法，針對的是乙個問題的獨特點，建模的好壞可以放入**中去驗證，之後不斷找錯，發現模型的不足，修改模型，將一切的控制與狀態都精確化。
當然，面對許多問題時也可以借助一些魯棒性很強的方法，比如pid，卡爾曼濾波等，但往往這些方法都不是針對這個問題最好解決方案，只是適用方案。還有，在工程實踐中對某些引數的試湊也不可被否認。
以上是我對數學建模的看法。
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