1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能、传感器技术和嵌入式系统的发展，智能车领域迎来了新的发展机遇与挑战。
光电智能车作为智能车竞赛的重要赛项之一，融合了传感器技术、图像处理、自动控制等多个学科知识，对于培养学生的创新实践能力和团队协作精神具有重要意义。
本课题旨在研究设计一种基于光电传感器的智能车系统，并实现其对预设轨迹的精准识别与稳定跟踪。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着智能车技术的不断发展，光电智能车作为其重要分支，受到了国内外学者和研究机构的广泛关注。
国内外在光电智能车领域的研究都取得了丰硕的成果，并呈现出不同的研究特点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题的主要研究内容如下：
1.光电智能车机械结构设计：设计智能车的机械结构，包括车体结构、传感器安装位置、电机驱动方式等，以满足智能车的运动性能和稳定性要求。
2.光电智能车硬件系统设计：选择合适的传感器、控制器、电机驱动模块等硬件设备，搭建智能车的硬件平台，并设计相应的电路连接，确保硬件系统的稳定性和可靠性。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步推进，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解光电智能车的研究现状、发展趋势以及关键技术，为课题研究奠定理论基础。
2.需求分析和方案设计阶段：根据课题研究目标，分析光电智能车的功能需求和性能指标，设计智能车的机械结构、硬件电路、软件架构以及轨迹识别算法等，并进行仿真模拟，验证方案的可行性。
3.系统开发与实现阶段：根据设计方案，进行硬件电路焊接、软件程序编写以及系统调试，构建光电智能车原型系统。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的光电轨迹识别算法：针对传统轨迹识别算法计算量大、实时性差等问题，本课题将研究基于图像处理的高效轨迹识别算法，提取轨迹特征，提高识别速度和精度。
2.融合多种传感器的智能车控制系统：为提高智能车的环境适应性，本课题将研究融合多种传感器（如光电传感器、超声波传感器等）的智能车控制系统，实现对不同环境的感知和适应。
3.基于机器学习的智能车轨迹跟踪优化：为提高智能车的轨迹跟踪精度和稳定性，本课题将研究基于机器学习的智能车轨迹跟踪优化方法，使智能车能够根据不同的路况和环境，自适应地调整控制策略，实现更精准、稳定的轨迹跟踪。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李秀琴,吴晓燕,王丽萍.基于ARM和STM32的智能循迹小车设计[J].电子技术与软件工程,2021,No.429(23):77-79.
2.刘维一,李俊,宋科,等.基于ROS与图像识别的智能车设计[J].自动化与仪器仪表,2021(10):134-138.
3.张浩,田裕鹏,刘国栋,等."飞思卡尔"智能车竞赛中图像预处理算法研究[J].自动化与仪器仪表,2021(11):158-161 166.
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