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请问何时有新一期的赛题？ -
最好能把评分器也一块给了，不然还要盲盒找bug，测试半天发现评分逻辑和赛题说的不一样，难顶。 吐槽一下，今年赛题为何这么水呢。
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如题，评测数据是否有标准答案，给一部分也行
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请问专家，简单多边形点的个数具体在什么范围可以给出吗？另外初赛正式赛的数据每例也是两个简单多边形+1w条查询吗？能否给出查询数量的范围？
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如题，比赛已经结束半个多月了，还没评审完吗。另外获奖有颁发纸质或者点子版证书吗
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解决方案： RTRC 4S小车运行紧急制动程序（AEB）时（智驾模式下），使用激光测距模块检测前方障碍物距离，小于或等于制动距离，电机停止转动（正常情况）；若大于制动距离，电机就停止转动（异常情况）。 step1：当前路径下的空白处，鼠标右键打开终端，输入pwd指令，键盘回车查询路径； step2：双击打开紧急制动程序（AEB）和底盘控制两个文件，找到两个文件下定义路径的代码行，路径名字替换为pwd指令查询到的正确路径； step3：检查底盘控制代码时，可把代码替换为0.07～0.09区间值测试函数是否运行，能够实现通讯效果后，再恢复代码；step4：若还是无法通讯，检查激光测距通信接线是否正确；
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昇腾AI算法挑战赛群已满加不进去！
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解决方案： step1：开机后进入系统界面； step2：插拔激光雷达通信线； step3：打开一个终端，使用ls指令查询两次串口号，确定激光雷达串口号； step4：找到激光雷达ros包，launch目录下的rplidar.launch文件； step5：修改正确串口号； step6：执行命令roslaunch rplidar_ros rpliar.luanch启动激光雷达；
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解决方案： 对应Jetson Nano上的引脚号进行接线，检查代码定义引脚与物理接线是否一致，若不一致就修改代码定义引脚或者接线位置，保证代码定义引脚与实际接线处一致。 step1：查看超声波代码是否正确：LEFT_TRIG_PIN=11 ，LEFT_ECHO=13 ，RIGHT_TRIG=31 ，RIGHT_ECHO_PIN=33；step2：查看超声波接线位置是否正确：左侧超声波的Trig针脚接GPIO11，Echo针脚接GPIO13，右侧超声波的Trig针脚接GPIO31，Echo针脚接GPIO33；
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解决方案： step1：若转弯时压线，则调整LKAS代码文件里draw_lines函数中描绘直线的一次函数常数项 ag_right = 0.7 * right_err + 75 和 ag_left = - 0.7 * left_err + 75 ，其范围65~85（舵机补偿值）。 step2：转弯压车道外线，舵机补偿值增大step3：转弯压车道内线，舵机补偿值减小
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解决方案： step1：观察车辆在直道内行驶时整个车身是偏左还是偏右，那么调整LKAS代码文件中err_generator函数中的k = float((servo_position_range - 1500) / err_range中的常数值，这是车轮摆正的舵机数值，范围为1400~1600，出厂标定的车轮置中值为1500，舵机转向范围在（1000~2000），（1000~1500）车轮向左打，（1500~2000）车轮向右打。step2：车辆靠左行驶时，说明车辆置中值1500小了，调大后使小车向右偏移行驶在车道线中间，范围（1500~1600）step3：车辆靠右行驶时，说明车辆置中值1500大了，调小后使小车向左偏移行驶在车道线中间，范围（1400~1500）
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不是说重新评估base分嘛。。。
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解决方案： step1：感兴趣区域调节是为了摄像头只检测到车道线，首先观察图像中车道线是否在感兴趣区域（蓝色区域）内。如下图：图像偏低或者肉眼发现摄像头下垂，那么就调整摄像头的高度。 step2：若调节摄像头的高度后，车道线依旧不在感兴趣区域内，或者区域太大识别到其他部分，影响到舵机控制，则调整LKAS代码文件中region_of_interest函数的vertices = np.array([[(10, imshape[0]), (imshape[1] * 5 / 34, imshape[0] * 2 / 3), (imshape[1] * 29 / 34, imshape[0] * 2 / 3), (imshape[1] - 20, imshape[0])]], dtype=np.int32)感兴趣区域四个坐标，保证车道线在感兴趣区域内或者截取掉多余区域。 左下角：(10, imshape[0])左上角：(imshape[1] * 5 / 34, imshape[0] * 2 / 3)右上角：(imshape[1] * 29 / 34, imshape[0] * 2 / 3)右下角：(imshape[1] - 20, imshape[0])连接这些点，形成一个梯形的感兴趣区域，更改这些点，改变区域的大小和形状。
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由于 Python 运行很慢，O（nlogn）的算法也可能超时导致超时测例为 0 分，请问每个测试案例的时限是多少？
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