比賽中找到科研方向

楊超+唐雪

我是清華大學(xué)計算機系一年級碩士研究生楊超，本科就讀于四川大學(xué)電子信息學(xué)院信息與通信工程專業(yè)。之所以能順利保送到清華大學(xué)計算機系人工智能研究所讀研，與我本科時就形成的“質(zhì)疑+勤奮+熱愛”學(xué)習(xí)研究態(tài)度密不可分。目前，我的研究方向是智能感知與機器人認(rèn)知，主要研究機器人智能控制，智能感知和機器學(xué)習(xí)等，這也是我在長期的比賽鉆研過程中找到的最感興趣的方向。

敢于質(zhì)疑，極速挑戰(zhàn)射頻電路

2013年8月，我參加了第十屆全國大學(xué)生電子設(shè)計大賽。大賽是以臨時公布一個全新的挑戰(zhàn)題目的形式，要求參賽者3天內(nèi)制作出滿足規(guī)定的作品。

開題后，我拿到的題目是制作一個射頻寬帶放大器，這屬于高頻通信電路的基礎(chǔ)問題。在限時的緊張氣氛中，我靈感頓失，方向全無。第一天，我嘗試制作了射頻電路板，選定射頻芯片后，小心翼翼地焊接。但是非常遺憾，我使用頻譜分析儀測試它的增益、帶寬等性能時，發(fā)現(xiàn)并不滿足要求。焦慮中，我決定暫時坐下來，先聽取一下指導(dǎo)老師的意見，吸取一下別人的經(jīng)驗，讓自己把握好方向。

第二天，指導(dǎo)老師給了我一本功率放大芯片的數(shù)據(jù)手冊，安慰我說，使用手冊上的芯片理論上能夠達(dá)到要求。我拿著官方手冊將信將疑，認(rèn)為并不是書本上或者別人的知識就一定正確。也因為我敢于懷疑權(quán)威，很快便在老師給出的方案里找出一個嚴(yán)重的設(shè)計局限。找到突破口后，我陷入了癲狂的實驗狀態(tài)，不斷地制作電路板、焊接、調(diào)試。此后一直到比賽結(jié)束的60多個小時里，我大概只睡了三個小時。

最終，我們設(shè)計的射頻寬頻放大電路完全滿足要求，最終獲得了全國大學(xué)生電子設(shè)計四川賽區(qū)一等獎。這次比賽給我的感觸很大，讓我堅定了“所謂的權(quán)威不一定正確”這個想法，并學(xué)會了根據(jù)實際應(yīng)用場景去做相應(yīng)的調(diào)整。

從此以后，在科研中我始終抱著“智者千慮，必有一失”的想法，習(xí)慣性地在那些看似完美的方案里投出鋒利的一瞥，大膽提出自己的想法。比如在目前的研究生階段“五指靈巧手的柔性控制”這一課題中，要讓我們設(shè)計的機械模仿人的五個手指，執(zhí)行精細(xì)操作——抓取物品，或者使用工具完成指定任務(wù)等。

博士后師兄指出，為了能夠完成精細(xì)操作，需要獨立精確地控制每個手指關(guān)節(jié)的自由度，才能最終針對抓取物品輸出指定抓取手型。導(dǎo)師對此并無異議，而我經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，這個方案在實際操作控制“靈巧手”的時候，往往存在各種誤差，使得關(guān)節(jié)達(dá)不到指定位置，而且精細(xì)控制每個關(guān)節(jié)會給后續(xù)控制算法增加很大難度和運算量。

于是，我憑借對CAN總線的“先驗”知識和指關(guān)節(jié)之間的耦合關(guān)系，提出了更為人性化的手指關(guān)節(jié)分布式控制方案，利用每個手指的各個關(guān)節(jié)之間的聯(lián)動關(guān)系，使得控制更加柔性、穩(wěn)定、強大，令“靈巧手”的抓取控制更具泛化能力。最終，我成功說服了導(dǎo)師和博士后師兄，課題組采用了我的方案開展了后續(xù)工作。

刻苦自學(xué)，半年創(chuàng)新顯微鏡

2013年底，我邀請兩名隊友，一起參加了英特爾杯大學(xué)生電子設(shè)計競賽嵌入式系統(tǒng)專題邀請賽。參賽者被要求自行尋找項目突破點，提交作品。

面對紛繁的選題，我們難理頭緒。一次我去醫(yī)院，偶然瞥見醫(yī)生為了觀察樣本和記錄樣本特征，一直反復(fù)調(diào)節(jié)電子顯微鏡。我突然迸發(fā)了靈感，想設(shè)計一款全新的自動聚焦顯微鏡，避免人工頻繁調(diào)焦的麻煩，以便高效觀察病人的血液樣本，并自動幫助醫(yī)生分析樣本成分。我立即向隊友和指導(dǎo)老師闡明想法，得到了他們充分的肯定：“相當(dāng)創(chuàng)新！”

未料，在做實驗前，第一個難題已讓我們冒冷汗：做這樣的產(chǎn)品首先必須進(jìn)行機械設(shè)計，制作一個顯微鏡平臺，而我和隊友們都是電子出身。躊躇再三，一向敢于嘗試新事物的我承擔(dān)了顯微鏡平臺設(shè)計這項任務(wù)，熟悉SolidWorks制圖軟件，學(xué)習(xí)機械工件名稱概念，畫工程圖紙，一切都從頭開始。

期間，我被“模型需求”弄得暈頭轉(zhuǎn)向，幸好學(xué)校有個機械加工廠。每天一大早，我就抱著自己的筆記本電腦跑去畫圖，請教廠里一位機械系的退休老教授，直到深夜再回宿舍。那位教授不厭其煩地為我解惑，讓我明白了模型工件的耦合關(guān)系和加工誤差范圍。經(jīng)過大半個月的努力，我終于按照自己的想法，加工好了比賽需要的顯微鏡平臺。該模型與我想象中的毫無二致，初嘗甜頭的我極其興奮，便立刻著手進(jìn)行下一步的高精度聚焦過程。

由于顯微鏡運動非常精細(xì)，我們必須使用一款精確到0.5um的電機驅(qū)動。做好防靜電處理后，電機及電機驅(qū)動精確地控制了鏡筒的上下運動。隨后在優(yōu)化顯微鏡工作的過程中，我們嚴(yán)格參照攝像頭采集圖像的清晰程度，量化圖像的清晰度，下達(dá)控制指令，控制鏡筒快速準(zhǔn)確地上下移動，讓攝像頭采集到的樣本圖像是最清晰的，這便完成了自動聚焦的過程。

作品做到這一步，已滿足了我們的設(shè)計初衷。醫(yī)生或科研工作者可以不需要手動調(diào)整顯微鏡，就能看到細(xì)胞圖像了。但我們想進(jìn)一步讓它具有細(xì)胞專家一樣的能力，能夠辨識細(xì)胞的特性，能夠區(qū)分樣本的白細(xì)胞類型，還能統(tǒng)計各種白細(xì)胞的濃度。

在指導(dǎo)老師的幫助下，我和隊友參考機器學(xué)習(xí)中監(jiān)督式學(xué)習(xí)的思路，使用大量已知結(jié)果的樣本，引導(dǎo)機器向正確的結(jié)果靠近，使之具有跟人一樣的辨識能力，以及對外界新事物具有判別分類能力。因此，我們從市場上大量獲取白細(xì)胞的特性樣本，用這些已知樣本去“訓(xùn)練”這臺機器，讓它具有專家的辨識能力。最終，它成了一個簡易的“細(xì)胞專家機器人”，不僅能夠準(zhǔn)確識別病人血液各種白細(xì)胞成分，還能根據(jù)以往病歷推測出病人的身體狀況。

2014年7月，我們設(shè)計出的這款產(chǎn)品最終得了國際三等獎。自主鉆研是我前進(jìn)的動力，這與導(dǎo)師的督促與否無關(guān)，也與學(xué)校獎學(xué)金的誘惑無關(guān)，只有全身心地投入到自己感興趣的事情上去，終將得到好的回報。

狂熱興趣，午夜調(diào)試智能車

射頻電路和顯微鏡之賽鍛造了我的學(xué)術(shù)品格，而智能車之賽讓我真正確定了自己研究生的專業(yè)方向——計算機人工智能。

大三時，我看到全國大學(xué)生飛思卡爾智能車比賽的通知。按照比賽給定的車型，我們可以自己改裝機械結(jié)構(gòu)，設(shè)計并制作電機驅(qū)動，感知算法和控制算法，在給定的賽道上自主循跡并且在盡可能短的時間內(nèi)跑完賽道。我本來就對智能車非常感興趣，便迫不及待地邀請了另外兩個同學(xué)，一起參加了比賽。

未曾料到，那次比賽出師不利。第二年，我們重振旗鼓，總結(jié)第一次失利的原因，展開地毯式掃描，把之前的每個設(shè)計方案，包括機械結(jié)構(gòu)、電路設(shè)計都從原理上仔細(xì)推敲了一遍，還在仿真軟件上再次驗證方案的可靠性。

為了尋找符合機電原理的智能車設(shè)計方案，我?guī)缀醴榱苏麄€圖書館的機械、自動化、電子信息類圖書，終于研發(fā)出了參賽智能小車的自主循跡。并且，從現(xiàn)在看來，此自主循跡相當(dāng)于如今學(xué)術(shù)界、汽車工業(yè)界非?；鸬臒o人駕駛汽車Self-driving Cars，可實現(xiàn)基本或者完全不需要人的操作和幫助下，在實際交通道路上自如行駛。

智能車設(shè)計中還需要很多次的調(diào)試，以驗證自己的機械結(jié)構(gòu)、電路設(shè)計，特別是控制算法在智能車在實際跑道跑起來的效果。為此，學(xué)校為我們提供了一個調(diào)試場地——圖像所實驗室旁邊狹窄的走廊，我們卻為此吃盡了苦頭。因為白天有大批來來往往的研究生，使得我們用心鋪制的賽道須臾就被踩得面目全非。我和隊友只好調(diào)整戰(zhàn)術(shù)，選擇在午夜12點以后再鋪制賽道，調(diào)試智能車。

為了調(diào)試一個參數(shù)，我們一般會讓智能車反復(fù)跑十幾圈。那段時間，我們幾乎每天都要忙到凌晨兩三點，對當(dāng)天的結(jié)果很滿意后才回宿舍休息。在這種單調(diào)的、瑣碎的工作中，我并不覺得枯燥，也從未埋怨過。因為在這個過程中，我深深地迷上了與之息息相關(guān)的計算機人工智能專業(yè)。機器人和智能車運用的原理別無二致，只是更為復(fù)雜。也正是這次經(jīng)歷，很好地啟發(fā)了我現(xiàn)在的研究方向，讓我學(xué)會運用的智能感知原理，著力于研究機器人的智能控制——能通過攝像頭、傳感器等來感知外界信息，進(jìn)行決策分析和推理計算，最后控制機器人執(zhí)行末端。最重要的是，我在制作智能車時，日以繼夜地調(diào)試出來的參數(shù)，以及掌握的控制算法，都對我如今正在做的機器人控制也有了極大的啟發(fā)。最終，我們的作品獲得了西南賽區(qū)二等獎。

本科階段的參賽經(jīng)歷，讓我順利找到了自己感興趣的研究領(lǐng)域，比其他同學(xué)有了更好的實踐基礎(chǔ)。也因此，我在參加清華計算機系推免面試的時候，把自己設(shè)計的智能車拿到了面試現(xiàn)場進(jìn)行演示，得到了老師們的好評，最終成功推免計算機系研究生。

責(zé)任編輯：曹曉晨