电脑鼠走迷宫比赛，看似是小型智能机器人在方格迷宫中“找路”的简单任务，实则是人工智能、机械控制与算法优化的综合较量，背后藏着无数“烧脑”细节。 首先是迷宫的“未知性”挑战。比赛前，电脑鼠对迷宫结构一无所知，需通过红外、超声波等传感器实时采集数据，动态构建地图。传感器精度误差、地面反光干扰，都可能让地图出现“幻觉”——比如误判墙壁位置，导致机器人撞墙或走错路。开发者需用滤波算法剔除噪声，用概率模型修正数据，每一步感知都像在“盲人摸象”中拼出全貌。 其次是路径规划的“算法博弈”。从“探索迷宫”到“冲刺最优路径”，需两套逻辑无缝切换：探索阶段用DFS、BFS等算法避免死循环，同时标记“已探索区域”；冲刺时则要调用A*、Dijkstra等算法，在已建地图中计算最短路径，还要考虑转向能耗、加速度曲线，让路径“既短又快”。有时为0.1秒的优化，算法可能要迭代数十版。 更考验人的是“硬件与算法的磨合”。电机转速不均、轮子打滑会让定位偏差，需用PID控制实时校准；电池电压下降影响传感器灵敏度，还要动态调整参数阈值。开发者常调侃：“调参两小时，比赛十秒钟”，每个参数背后都是数学建模与工程实践的反复试错。 这场“微观机器人马拉松”，每厘米路径都凝聚着编程逻辑与系统思维的碰撞。看似简单的“走迷宫”，实则是对“机器智能”的极致试炼，难怪有人说：“没被电脑鼠逼疯过，都不算真正的工科生。”