《十天学会智能车》第五讲：智能车检测技术
《十天学会智能车》第一讲：什么是智能车
第一讲：什么是智能车一、概述各位读者朋友们大家好，我是宇智波科技的JSIR（一个奇怪的来自好友的称呼），在接下来的几部教程里，将由我来为各位小伙伴们带来智能车的各种入门必备的干货知识。
我本人于2017年硕士毕业于中国海洋大学，无论是在校还是工作后，还依然从事着当初学习的嵌入式行业，于2012年、2013年、2014年参与恩智浦杯全国智能车大赛。
之后，由于一些机缘巧合，我有幸参与了多个高校的智能车培训活动。
在与学弟学妹们的交流中，我感慨良多，尤其是和他人分享和交流自己的知识，帮助嵌入式爱好者提升技术水平的过程中，让我感受到作为一名分享者的快乐。
于是，我在2018年创立了宇智波电子科技有限公司，专门致力于科技创新教育，希望让我们的付出，能够为嵌入式爱好者们带来帮助，传播快乐和创新、创意的灵感。
我们这一代的许多人，学习嵌入式的过程中都拜读过郭天祥老师的51单片机课程，对我们入门单片机和嵌入式设计有着巨大的帮助（在此对郭老师表达诚挚的谢意）。
有那么一天，我的一位在大学任教的好友问我说，何不做一个系列教程，为学习智能车的孩子理清思路，指明方向呢？我听过后觉得这个主意很好啊，说干就干，于是就有了今天的系列教程，今后我们会在文字版教程的基础上，结合车友们的痛点，陆续推出视频系列教程，敬请期待。
也许有的小伙伴会对我们的公司名称感到了兴趣，又看到logo，突然觉得仿佛发现了什么，如果是这样，当你登陆我们的淘宝企业网店时，也许会对漂浮着的祥云颇有感触哦,我们的领域会涉及到高校各种竞赛（智能车、电赛、水下航行器等），以一种更有趣的方式传播知识。
在成文的过程中，如有错误之处，还请大家批评指正，我的联系方式是：Jsir@。
二、智能车的发展例程在这一章节中，我们很荣幸的请到了母校的綦声波老师（参见卓老师公众号“十年磨一剑”的相关文章），为大家讲解智能车的发展例程（资历最老的智能车带队老师之一）。
大家好，我是中国海洋大学的綦声波。
智能小车寻光原理
智能小车寻光原理智能小车是一种基于人工智能技术的智能设备，它能够利用光线传感器感知光线的强弱并做出相应的动作。
智能小车寻光原理是指它通过光线传感器感知到光线的强弱，并根据预设的算法来判断光线的方向，从而调整自身的行进方向，使其能够朝着光线的方向前进。
智能小车中的光线传感器通常采用光敏电阻（LDR）或光电二极管（LED）等元件。
当光线照射在光敏电阻或光电二极管上时，这些元件的电阻或电流会发生变化。
通过测量这些变化，智能小车可以感知到光线的强弱。
在智能小车的行进过程中，光线传感器会不断感知光线的强弱，并将这些数据传输给控制系统。
控制系统会根据预设的算法对这些数据进行处理，判断光线的方向。
根据判断结果，控制系统会调整小车的行进方向，使其朝着光线的方向前进。
智能小车寻光原理的实现离不开光线传感器和控制系统的配合。
光线传感器负责感知光线的强弱，并将这些数据传输给控制系统。
控制系统则负责对光线数据进行处理和判断，并控制小车的行进方向。
在实际应用中，智能小车寻光原理可以应用于自动驾驶汽车、智能家居等领域。
例如，自动驾驶汽车可以利用光线传感器感知到道路上的光线情况，从而调整行驶方向和速度。
智能家居可以根据光线传感器感知到的光线强弱来自动调节室内光线的亮度，提供更加舒适的居住环境。
智能小车寻光原理的实现还可以进一步扩展，例如可以利用多个光线传感器来感知光线的方向，从而实现更加精确的光线追踪。
此外，还可以结合其他传感器，例如温度传感器、声音传感器等，来实现更多功能的智能小车。
智能小车寻光原理是通过光线传感器感知光线的强弱，并根据预设的算法来判断光线的方向，以调整自身的行进方向。
这一原理在实际应用中具有广泛的应用前景，可以应用于自动驾驶汽车、智能家居等领域，为人们的生活带来更多的便利和舒适。
智能车原理
智能车原理智能车，顾名思义，是一种能够自主感知周围环境并做出相应决策的汽车。
它利用各种传感器和先进的计算机技术，实现了自动驾驶和智能导航等功能。
那么，智能车的原理究竟是什么呢？首先，智能车的核心是传感器技术。
它通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备，实时监测车辆周围的道路情况、障碍物和其他车辆。
这些传感器可以高精度地获取环境信息，为智能车的自主决策提供数据支持。
其次，智能车依靠人工智能技术进行数据处理和决策。
当传感器获取了环境信息后，这些数据需要经过复杂的算法分析和处理，才能为车辆提供准确的感知和决策能力。
人工智能技术的发展，为智能车的实现提供了强大的支持，使得智能车能够更加智能地应对各种复杂的交通情况。
另外，智能车的原理还涉及到自动控制系统。
智能车需要根据传感器获取的环境信息，实时调整车辆的速度、方向和行驶轨迹，以保证行驶安全和效率。
自动控制系统通过对车辆的动力系统和转向系统进行精准控制，实现了智能车的自主驾驶功能。
除此之外，智能车还依赖于高精度地图和定位技术。
智能车需要准确地知道自己的位置和周围的道路情况，才能进行有效的路径规划和导航。
高精度地图和定位技术为智能车提供了精准的定位和导航能力，使得智能车能够安全、高效地行驶在复杂的道路环境中。
综上所述，智能车的原理包括传感器技术、人工智能技术、自动控制系统和高精度地图定位技术。
这些技术的融合和创新，使得智能车能够实现自主感知、自主决策和自主行驶，成为未来交通领域的重要发展方向。
随着科技的不断进步和创新，相信智能车的原理将会得到进一步完善和提升，为人类出行带来更加便利和安全的体验。
汽车智能技术专业知识
汽车智能技术专业知识
汽车智能技术是指在汽车生产和使用过程中使用智能化技术，以提高汽车性能、安全性和舒适性。
以下是汽车智能技术的专业知识。
1. 智能驾驶技术：包括自动驾驶、智能辅助驾驶、自动泊车、自动刹车等技术。
2. 智能座舱技术：包括无线充电、智能语音识别、车内氛围照明、智能座椅等技术。
3. 智能感知技术：包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等技术，可以实现车辆周围环境感知、行人识别等功能。
4. 智能网络技术：包括车联网、智能交通系统等技术，可以实现车与车之间、车与道路基础设施之间的信息共享。
5. 智能电动技术：包括电动车动力系统、电池管理系统等技术，可以实现车辆能量管理、充电桩配套等功能。
6. 智能材料技术：包括车身轻量化、智能材料的应用等技术，可以提高车辆燃油效率、行驶稳定性等性能。
7. 智能生产技术：包括工业机器人、智能制造等技术，可以实现生产工艺自动化、生产效率提高等功能。
以上是汽车智能技术的一些专业知识，随着科技的不断发展，汽车智能技术将会变得越来越成熟，为我们的日常交通出行带来更多的便利和安全。
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智能车技术方案
智能车技术方案智能车技术方案随着汽车行业的不断发展，智能车已成为不可忽视的趋势。
智能车是指由计算机、网络通讯、传感器等技术组成的车辆。
相比传统车辆，智能车具备更高的智能化、自动化和安全性。
本篇文章将介绍一种针对智能车的技术方案，包括驾驶辅助系统、自动驾驶系统、车联网系统和智能安全系统。
一、驾驶辅助系统驾驶辅助系统是利用计算机、传感器等技术为驾驶员提供指导、支持和帮助的一种设备。
主要包括自适应巡航控制、盲点监测、自动刹车、车道偏离警示等功能。
1、自适应巡航控制自适应巡航控制可以根据前车的速度动态地调整车辆的速度，以保持与前车的安全距离。
该系统还可以在车辆行驶时自动驾驶，减轻驾驶员的疲劳感。
2、盲点监测盲点指驾驶员无法直接观察到的区域，如外侧后视镜的盲区。
盲点监测系统可以使用不同类型的传感器来检测盲点的存在，并及时向驾驶员发出警示。
3、自动刹车自动刹车系统可以通过传感器检测到前方的障碍物，当距离过近时自动刹车，以避免碰撞事故的发生。
该系统对于紧急状况的处理可以大大提高车辆的安全性。
4、车道偏离警示车道偏离警示系统可以通过摄像头或传感器监测车辆行驶的位置，并及时发出警示声或振动来提醒驾驶员，防止意外的发生。
二、自动驾驶系统自动驾驶系统是指将车辆的控制交由计算机自动完成，而不需要驾驶员控制车辆的一种系统。
主要包括车道保持、自动泊车、交通堵塞解决等功能。
1、车道保持车道保持系统可以使车辆在行驶时自动保持在指定车道中。
该系统可以通过不同类型的传感器和摄像头来检测车道的存在，自动根据道路情况和交通状况调整车辆的行驶轨迹。
2、自动泊车自动泊车系统可以根据车辆周围的情况自动识别合适的泊位，并自动控制车辆的动作，使车辆精确地停放到泊位内。
该系统不仅可以提高驾驶员的泊车质量，还可以节省驾驶员的时间和精力。
3、交通堵塞解决交通堵塞解决系统可以使用多模式传感器实时监测交通流量，自动调整车辆的速度和行驶轨迹，避免交通拥堵。
智能车入门指导
智能车入门指导作者：黄招彬基础知识（1）智能车系统熟悉智能车系统，通过阅读基础的技术报告或者参考书籍（如《学做智能车》、《大学生智能汽车设计基础与实践》）。
要求：了解智能车整体框架，包括控制器的输入与输出和控制算法。
对光电组而言，输入就是编码器的脉冲输入和光电管的电压输入，通过单片机的脉冲累加器测量单位时间内的脉冲数即可表针智能车的速度，通过单片机的AD口读取光电管的电压，电压的高低可以表针光电管离黑线的远近。
输出就是两路PWM输出，一路控制舵机的转角，一路控制直流电机的速度。
控制算法就是从输入怎么得到输出，开始时就用最简单的开环控制，比如某个光电管检测到黑线，就给出一定的舵机PWM和电机PWM，让小车尽量跟踪到黑线（开环查表）。
（2）S12单片机学习HCS12系列单片机的基本功能，通过熟读《HCS12微控制器原理及应用》。
用老师提供的样例，运行、改写最后重新编写实现自己所需功能。
学有余力的话可以查阅单片机的数据手册，了解关于单片机更全面的信息。
要求：熟悉单片机的必用功能模块与用法，能够编写相应功能的程序。
必用功能模块包括中断（RTI、脉冲累加器中断、CCD组还要求外部中断）、I/O、AD、ECT（主要是脉冲累加器功能）、PWM、PLL（倍频）。
注意，个人认为没有必要学习freescale单片机的汇编语言，虽然汇编执行效率高；没有必要研究单片机的SPI/SCI/CAN功能，如果用串口调试工具的话，也许要用到SPI。
注意：学习单片机，多到谈老师和周老师开放的实验室去实践。
（3）检测装置与执行机构熟悉编码器（E6A2-CS3C型）、光电管和CCD的参数和使用方法，熟悉舵机和直流电机的参数和使用方法，通过百度其基本原理与知识，查看具体型号的数据手册。
要求：熟悉编码器、光电管和CCD的参数和使用方法，熟悉舵机和直流电机的参数和使用方法。
并且实践编码器的测速、光电管的检测距离、CCD的视频观看（用电视机）、舵机的转角与相应PWM占空比的大概关系、电机的正反转与调速。
智能小车的检测方法研究与设计
沈阳理工大学学士学位论文
Abstract
In modern industrial production and daily life, the detection and control of the surrounding environment is increasingly important. Signal detection from space flight to the detection of the temperature in the living are all related to the measurement and control technology. Some special circumstances as well as the instrument cannot enter some of the parameters detected in these environments need to have some special platform equipped with testing equipment. The Smart car is the integration of a variety of high-paying technology, which combines many disciplines of knowledge of the machinery, electronics, sensors, computer hardware, software, artificial intelligence, can relate to many of today's cutting-edge technology in the field. Involved in this is the smart car used in the run-time detection methods, mainly related to the infrared detection and ultrasonic testing.
智能汽车技术教学课件完整版
亟待突破。
智能汽车概论
1.3智能汽车技术架构
环境感知技术
• 智能汽车的环境感知模块利用
激光雷达、毫米波雷达、视觉传
感器、超声波雷达等各种传感器
对周围环境进行数据采集与信息
处理,以获取当前行驶环境及本车
的有关信息。
• 环境感知技术可以为智能汽车
提供道路交通环境、障碍物位置、
给出其相关叠加结果
· 表示各散射中心的复数散射场;k是玻尔兹曼常数;2Rn是从雷达到该散射
中心的双程距离,构成目标体的各强散射分量相位的随机变化。
机器视觉感知技术
雷达环境杂波分析
地物杂波分析
天气杂波分析
地物杂波是雷达入射电磁波的
分布散射回波，它对智能汽车
毫米波雷达的影响较大，地物
杂波是极为不稳定的，例如由
动态目标运动状态、交通信号标
志、自身位置等一系列重要信息,
是其他功能模块的基础,是实现辅
助驾驶与自动驾驶的前提条件。
智能汽车概论
• 决策规划技术
决策规划技术是智能汽车的控制中枢,相
当于人类的大脑,其主要作用是依据感知
层处理后的信息以及先验地图信息,在满
足交通规则、车辆动力学等车辆诸多行
驶约束的前提下,生成一条全局最优的车
·雷达电磁波接收与处理机理,包括雷达接收天线、雷达接收机特性、雷达
信号理方法等。
机器视觉感知技术
毫米波雷达的测速测距原理
智能汽车毫米波雷达通常发射连续高频等幅波,其频率在时间上按线性规律变
化,鉴于智能汽车毫米波雷达需同时测量目标的距离和速度,发射波形一般选
择三角形线性调频。假设发射的中心频率为f0,B为频带宽度,T为扫描周期,调
智能车入门知识资料
智能车的标准和平台兼容性挑战
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自动驾驶技术
自动驾驶技术是智能车的核心技术，未来将持续发展和应用，包括更高级别的自动驾驶技术，如完全自动驾驶和无人驾驶。
人工智能技术
人工智能技术在智能车中起到重要作用，未来将应用更多的人工智能算法和模型，实现更高级别的自动驾驶和车辆行为预测。
智能车的技术发展趋势
智能车将推动共享出行服务的快速发展，提供更高效、便捷、舒适的出行方式，降低城市交通压力。
智能车与普通汽车区别
智能车的定义
自动驾驶汽车是一种完全依靠智能化技术实现自动驾驶的汽车，无需驾驶员参与。
智能车的种类
自动驾驶汽车
辅助驾驶汽车主要依赖驾驶员的驾驶技能，通过智能化技术辅助驾驶员完成部分驾驶任务。
辅助驾驶汽车
无人驾驶汽车是一种完全依靠智能化技术实现自动驾驶，无需驾驶员参与的汽车。
无人驾驶汽车
02
01
智能车应符合国家相关安全标准的规定，如国家标准GB/T 38892-2020《车载智能网联设备通用技术条件》。
智能车的安全标准
国家标准
智能车还应符合国际相关标准，如ISO 26262《道路车辆功能安全》。
国际标准
各企业也会制定自己的企业标准，以确保产品的安全性能达到更高的水平。
企业标准
实验室检测
智能车的导航系统
04
智能车的安全性能
智能车需要具备优秀的操控稳定性和行驶平顺性，以保障乘员的安全。
车辆稳定性
碰撞保护
防撞预警系统
智能车的碰撞保护系统应能够有效减少碰撞对乘员的伤害，如配备安全气囊、预张紧安全带等。
智能车的防撞预警系统应能够及时发现潜在的碰撞风险，并采取相应的预警措施。
智能车之技术报告
智能车的发展历程
起步阶段
20世纪80年代开始，研究者开始探索智能车技术， 主要集中在大学和研究机构。
发展阶段
21世纪初，随着传感器、计算机视觉和人工智能 技术的进步，智能车技术得到了快速发展。
商业化阶段
近年来，随着自动驾驶技术的不断成熟和商业化 应用场景的拓展，智能车开始逐渐进入市场。
02
智能车的核心技术
探讨智能车的道德和伦理问题， 制定相应的指导原则和规范，以 保障人类安全和权益。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
3
人工智能技术的发展将进一步提升智能车的智能 化水平，提高其应对复杂交通场景的能力。
通信技术
通信技术是实现智能车车联网 的重要基础，它通过无线通信 技术将智能车与互联网连接起
来。
通过通信技术，智能车可以 实时获取其他车辆和交通基 础设施的信息，实现车与车、 车与路之间的信息交互。
通信技术的发展将有助于提高 智能车的安全性和效率，降低
传感器技术的发展对于提高智能车的感知能力和安全性具有重要意义，未来随着传 感器技术的不断发展，智能车的感知能力将更加精准和全面。
人工智能技术
1
人工智能技术是实现智能车自主决策的关键，它 通过机器学习和深度学习等技术，使智能车具备 自主学习和决策的能力。
2
人工智能技术可以帮助智能车识别和理解交通场 景，预测其他车辆和行人的行为，从而做出相应 的驾驶决策。
04
智能车的软件架构
感知层软件
感知层软件主要负责从各种传感器中获取数据，包括摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）、超声波等。这 些传感器用于检测车辆周围的环境，包括障碍物、道路标志、交通信号等。
感知层软件还需要对获取的数据进行预处理，如噪声消除、数据融合等，以提高数据的质量和准确性 。
智能车工作原理
智能车工作原理
智能车的工作原理可以概括为以下几个方面：
1. 感知与感知处理：智能车通过使用各种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，来感知车辆周围的环境信息，包括道路、障碍物、交通信号等。
然后，通过感知处理算法对这些数据进行处理和分析，以提取有用的信息。
2. 决策与规划：基于感知处理得到的信息，智能车需要做出相应的决策，并规划出适当的行驶路径。
例如，判断要采取的驾驶策略、车速、车道选择等。
3. 控制与执行：智能车利用控制系统来实现决策与规划产生的结果。
这可能包括控制驾驶员操作的参数，如油门、制动、转向等，或者直接控制车辆的执行机构，如电机控制车轮的转向和速度。
4. 数据处理与学习：智能车通常还具备数据处理和学习能力，能够对感知处理得到的数据进行进一步分析和学习，以提高其在面对不同场景时的性能和适应能力。
这可以通过机器学习和人工智能算法来实现。
总的来说，智能车的工作原理是通过感知、处理、决策和执行等模块相互配合，不断获取环境信息、做出决策、执行行动，并根据反馈进行不断优化，以实现自主驾驶或辅助驾驶的功能。
智能交通系统中的车辆探测技术入门教程
智能交通系统中的车辆探测技术入门教程智能交通系统是当今城市交通管理的重要组成部分，而车辆探测技术是智能交通系统实现高效管理和安全运行的核心。
本文将介绍智能交通系统中常用的几种车辆探测技术，包括磁感应探测技术、视频图像处理技术和雷达探测技术。
1. 磁感应探测技术磁感应探测技术是一种常见的车辆探测技术，它基于磁性金属物质对交变磁场的感应作用。
在交通道路上埋设的磁感应线圈会产生一个特定频率的磁场，当车辆经过时，会对磁感应线圈产生感应信号，进而检测到车辆的存在。
磁感应探测技术具有准确度高、响应速度快的优点，可以实时监测车辆的进出和数量，用于交通信号灯的控制和交通流量统计等应用。
2. 视频图像处理技术视频图像处理技术在智能交通系统中被广泛应用于车辆检测和跟踪。
它通过分析交通道路上的视频图像，识别并提取图像中的车辆信息。
视频图像处理技术主要包括车辆检测和车辆跟踪两个步骤。
车辆检测通过图像分析和算法识别出交通图像中的车辆，而车辆跟踪则通过对车辆位置的实时追踪，获取车辆的运行轨迹和速度等信息。
视频图像处理技术具有广泛适用性、数据获取全面的特点，可以实时监测车流量、识别违规行为，并支持交通流畅性分析等功能。
3. 雷达探测技术雷达探测技术利用电磁波的反射原理来检测车辆的位置和速度。
它通过发射电磁波并接收反射回来的信号，通过测量信号的时延和频率变化，可以获取车辆的距离、速度等信息。
雷达探测技术可以适应各种天候和光照条件下的交通环境，具有高精度测量、宽范围覆盖的特点。
它在高速公路、收费站和隧道等对交通安全要求较高的场所中得到广泛应用。
总结智能交通系统中的车辆探测技术对于实现智能化交通管理和高效运行至关重要。
本文介绍了磁感应探测技术、视频图像处理技术和雷达探测技术三种常见的车辆探测技术。
磁感应探测技术准确度高、响应速度快，适用于交通信号灯的控制和交通流量统计等应用。
视频图像处理技术通过对交通图像的处理和分析，可以实时监测车流量、识别违规行为，并支持交通流畅性分析等功能。
电磁智能车原理
电磁智能车原理电磁智能车是一种基于电磁感应原理实现自动导航和避障的智能车辆。
它通过使用电磁传感器来感知周围环境中的电磁场变化，从而判断出车辆前方是否有障碍物并采取相应的措施进行避障或导航。
一、电磁感应原理电磁感应是指电磁场中磁场变化引起感应电流的现象。
根据法拉第电磁感应定律，当导体在磁场中运动或磁场发生变化时，导体内部会产生感应电流。
电磁智能车利用这一原理，通过电磁传感器感知周围环境中的磁场变化并将其转化为电信号，从而实现对障碍物的感知。
二、电磁传感器电磁传感器是电磁智能车中的重要组成部分。
它通常由线圈和信号处理器组成。
线圈是用来感应周围电磁场的变化，其数量和布局决定了电磁传感器对环境的感应范围和灵敏度。
信号处理器负责将感应到的电磁信号转化为可供智能车系统分析和处理的数字信号。
三、避障原理电磁智能车通过电磁传感器感知到前方障碍物产生的磁场变化，根据电磁感应原理，磁场变化会引起感应电流，这些感应电流会通过电磁传感器中的线圈流过，产生对应的电信号。
智能车系统会对这些电信号进行分析处理，当检测到电信号超过设定阈值时，即表示前方有障碍物存在。
智能车系统会相应地控制车辆制动或转向，避免与障碍物碰撞。
四、导航原理电磁智能车的导航功能是建立在地磁感应的基础上的。
地球是一个巨大的磁体，地表存在着地磁场。
电磁智能车通过感知地磁场的强度和方向来确定车辆的位置和行驶方向。
其原理是利用电磁传感器感知地磁场的变化，并通过信号处理器得到相应的电信号。
智能车系统会根据这些电信号进行计算和分析，确定车辆当前位置，并根据预设的导航路径进行行驶。
五、电磁智能车的优势和应用电磁智能车具有以下优势:1. 自主感知和避障能力：通过电磁传感器实时感知周围环境中的障碍物，避免碰撞和交通事故。
2. 高精度导航：利用地磁感应实现准确的车辆定位和导航，适用于室内和室外场景。
3. 灵活性和可扩展性：电磁智能车可以根据实际需求进行功能扩展和系统升级，以适应不同的应用场景。
《十天学会智能车》第六讲：智能车控制算法
r(t)
e(t)
控制器
u(t)
被控对象
y(t)
图 10 闭环控制结构框图
单位阶跃信号：如图 11 所示，是一种特殊的连续时间信号，曲线从 0 跳变到 1 的过程， 通常用单位阶跃信号作为输入信号来研究控制系统。一般来说，智能车突然遇到弯道，赛道偏 差突然增大，或者需要突然地加速、减速，这些情况都可以近似地用单位阶跃信号来描述。
图 5 传统赛车的过弯轨迹
我们需要先熟悉几个概念。刹车点，即车辆开始刹车的点，保证在入弯前有较低的速度； 入弯点，即车辆开始打舵调整方向的点；弯心，即 APEX 从几何上讲，如果我们将弯道想象成 一个圆弧，弯心就是圆弧的中心位置无限靠近弯道护栏的地方，弯心的意义是，一旦到达这个 点， 车辆就可以开始加速并离开弯道了，这与驾驶新手们想象的车辆完全驶出弯道后再加速截 然不同。在车辆驾驶技术的讲解中，有时弯心并不具有什么几何意义，而成为了弯道加速开始 点的代称。如图 5 所示的传统过弯轨迹，展示了以上描述的几个点，这种传统的过弯方式可以 保证车辆达到最高的过弯平均速度。 大量的实验表明， 传统的最高过弯平均速度的方式居然不是最快的过弯方式，原因是经过
舵机 内部转角闭环 驱动电路 电机+编码器
PWM
信号处理电路
转化为 MCU可采 集的信号
MCU 算法、逻辑
PWM
驱动电路 H桥
电机
编码器
反馈车轮的转速
图 1 智能车结构框图
如图 1 所示，是目前最常见的智能车系统的结构框图，从图中，我们可以分析出小车 在做这么几件事： 1) 电池经过升压或降压模块，给其他各部分电路供电； 2) 传感器获取了小车前方跑道的延伸趋势； 3) 信号处理电路将传感器的信号转化为单片机可读取、便于采集的信号；
智能车入门知识资料
02
智能车的关键技术
传感器技术
雷达传感器
激光雷达（L反射 回来的信号来检测障碍物，常用于智能车 的距离测量和速度检测。
LiDAR通过发射激光束并测量反射时间，能 够高精度地建立周围环境的三维模型，是 自动驾驶系统的核心传感器之一。
摄像头
超声波传感器
摄像头可以捕捉图像信息，用于识别交通 信号、道路标志、行人以及其他车辆，是 实现智能车视觉感知的关键。
超声波传感器利用超声波的传播特性，用 于近距离的障碍物检测和泊车辅助等。
计算平台技术
01
02
03
高性能计算处理器
智能车需要大量计算资源 进行感知、决策和控制， 高性能计算处理器能够满 足实时性要求。
硬件加速器
用于加速深度学习等计算 密集型任务，提高智能车 的反应速度和决策精度。
车载操作系统
智能车需要一个稳定、高 效的操作系统来管理硬件 资源、提供软件开发平台 和确保系统安全。
智能车的法规和社会影响
法规框架
随着智能车的发展，各国政府将制定相应的法规框架，确保智能车的安全性和合 规性。这些法规将涵盖自动驾驶、车联网、电动化等方面。
社会影响
智能车的普及将对社会产生深远影响。它将提升交通效率，减少交通事故，改善 空气质量，并改变人们的出行方式和城市规划。同时，也需要关注智能车带来的 隐私和就业等方面的挑战。
智能车概念起源于20世纪80年代，随着技术的不断进步和政策的逐步开放，智能车逐渐成为汽车工业和交通运输 领域的研究热点和投资重点。目前，智能车已经实现了从实验室测试到商业化应用的跨越，未来有望成为交通出 行的主要方式。
智能车的分类和技术等级
分类
智能车按照功能和应用场景可分为自动驾驶 乘用车、自动驾驶商用车、智能交通系统等 。按照技术等级可分为Level 1-5五个等级 ，其中Level 5为最高等级，实现全自动驾 驶。
无人驾驶汽车中的目标检测方法使用教程
无人驾驶汽车中的目标检测方法使用教程目标检测是无人驾驶汽车中非常重要的一个环节，它能够通过感知系统检测和识别出车辆周围的物体，为车辆的决策和控制提供数据支持。
在无人驾驶汽车中，目标检测方法的选择和应用非常关键，因为它直接关系到车辆的行驶安全和效率。
目标检测方法的基本原理是通过利用计算机视觉和机器学习技术，对图像或者视频中的物体进行识别和分类。
目前在无人驾驶汽车中常用的目标检测方法主要包括传统的基于特征提取和机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
首先，我们来介绍传统的基于特征提取和机器学习的目标检测方法。
该方法的基本思想是首先对图像进行特征提取，然后使用机器学习算法对提取到的特征进行分类和识别。
常用的特征提取算法包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些特征能够提取图像中的纹理、边缘和形状等信息，从而帮助机器学习算法更好地识别和分类目标物体。
机器学习算法常用的有SVM、Adaboost和随机森林等。
通过结合特征提取和机器学习算法，这种方法在一定程度上可以实现目标检测，但由于特征的选择和提取过程需要人工干预，其准确度和鲁棒性相对较低。
接下来，我们来介绍基于深度学习的目标检测方法。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的目标检测方法在无人驾驶汽车中得到了广泛应用。
这种方法的特点是能够自动提取图像中的高层语义特征，从而实现更精确的目标检测和分类。
基于深度学习的目标检测方法主要包括两个阶段：候选框生成和目标分类。
在候选框生成阶段，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。
这些算法能够通过选择图像中的感兴趣区域，提取出候选框。
在目标分类阶段，Yolo和SSD等方法能够对候选框进行分类和识别，并输出物体的类别和位置信息。
相对于传统方法，基于深度学习的方法具有准确度高、鲁棒性强的特点，逐渐成为无人驾驶汽车中目标检测的主流方法。
为了更好地使用目标检测方法，我们需要考虑一些关键因素。
智能车辆识别技术的AI应用教程
智能车辆识别技术的AI应用教程近年来，随着人工智能（AI）的快速发展，智能交通系统逐渐成为现实。
智能车辆识别技术作为智能交通系统的关键组成部分之一，日益受到广泛关注和应用。
本篇文章将带您了解智能车辆识别技术的AI应用教程。
一、什么是智能车辆识别技术？智能车辆识别技术是一种使用计算机视觉、图像处理和机器学习等方法来实现对车辆进行自动化检测、跟踪和分类的技术。
通过使用各种传感器（如视频摄像头、激光雷达等）收集大量数据，并借助深度学习模型进行分析和判定，可以实现对道路上行驶的车辆进行准确而高效的识别。
二、智能车辆识别技术的主要应用领域1. 城市交通管理：在城市道路中布置摄像头，通过智能车辆识别技术可以实时监控并统计交通流量、道路拥堵情况以及违规行为等信息，从而实现对交通系统的及时调度和管理。
2. 智能停车管理：利用智能车辆识别技术，可以实现对停车场内车辆的自动识别和计数，减少人为因素的干扰和错误，并提高停车场的利用率。
此外，还可以通过智能导航系统指引司机直接前往有空余停车位的区域。
3. 公安安防系统：智能车辆识别技术应用于公安安防系统中，可以帮助警方迅速锁定嫌疑目标并查找犯罪线索。
例如，在监控摄像头下，通过对车牌号码进行实时识别比对以及与数据库进行查询匹配，可快速发现涉嫌违法行为的车辆，并及时采取相应措施。
4. 高速公路收费管理：高速公路收费系统是另一个重要领域。
利用智能车辆识别技术，可以在不影响驾驶员正常行驶的情况下，自动完成对过路车辆的收费统计和扣费操作。
这不仅提高了通行效率，也减轻了人工管理压力。
三、构建智能车辆识别系统的关键技术1. 数据采集与预处理：准确的车辆识别离不开高质量的数据。
通过安装摄像头、激光雷达等传感器，收集大量道路交通图像和其它相关信息，并进行预处理和筛选，以便后续的模型训练和识别。
2. 特征提取与选择：借助图像处理技术，将从采集到的图像中提取出有效的特征。
这些特征可以包括车辆外形、颜色、纹理等信息。
基于车底阴影的智能车前方车辆检测算法
基于车底阴影的智能车前方车辆检测算法智能车前方车辆检测算法是自动驾驶汽车技术的重要组成部分，意义重大。
车底阴影检测算法是一种常用的车辆检测算法，其原理是利用车辆底部的阴影来进行前方车辆检测。
本文将介绍一种基于车底阴影的智能车前方车辆检测算法。
该算法的实现过程分为三个步骤：首先，使用图像处理技术从摄像头中获取车辆底部阴影图像；然后，对阴影图像进行二值化处理，提取阴影部分的轮廓；最后，根据轮廓信息对前方车辆进行检测。
第一步，获取车辆底部阴影图像。
在自动驾驶汽车中，摄像头通常安装在汽车前方，所以我们可以将摄像头向下倾斜一定角度，使其能够拍摄到车底阴影。
接着，使用图像处理技术对摄像头获取的图像进行处理，去除干扰因素，保留阴影部分。
最后得到的是一张车辆底部阴影图像。
第二步，针对阴影图像进行二值化处理，提取阴影部分的轮廓。
二值化可以使得图像中的信息更加明确，轮廓信息更为明显。
针对车底阴影图像来说，我们可以选择使用边缘检测算法进行二值化。
边缘检测算法可以帮助我们提取出图像中的轮廓信息，使得图像中的汽车底部阴影信息得到更为明显的展示。
第三步，根据轮廓信息对前方车辆进行检测。
在得到阴影图像的轮廓信息之后，我们可以使用分类器对车辆进行检测。
分类器通常使用机器学习算法进行训练，以得到更加准确的车辆检测模型。
使用分类器的方法可以针对不同的车辆进行区分，可以实现较为灵活的前方车辆检测。
在实际应用中，该算法还需要考虑一些其他因素。
例如，算法需要对光照条件进行适当的处理，以提高车辆检测的精确度。
此外，算法对阴影图像的采集需要有一定的限定条件，防止噪声污染。
最后，算法也需要考虑车辆的运动状态，以提高算法的实时性。
总之，基于车底阴影的智能车前方车辆检测算法是一种非常实用的检测算法。
该算法实现简单，对车辆检测准确率高。
虽然还存在着一些需要完善的地方，但随着技术不断发展，相信该算法会在自动驾驶汽车领域展现更大的价值。
除了车底阴影之外，智能车前方车辆检测算法在实际应用中还可以采用其他的方法。
计算机视觉技术在智能车辆中的使用技巧
计算机视觉技术在智能车辆中的使用技巧随着科技的不断发展，智能车辆已经成为现代交通领域的一个热门话题。
计算机视觉技术作为智能车辆中的关键技术之一，具有广泛的应用前景。
本文将重点讨论计算机视觉技术在智能车辆中的使用技巧。
智能车辆是利用计算机和传感器技术实现自主感知、决策和控制的车辆。
计算机视觉技术可以通过获取和处理车辆周围环境的图像和视频信息，实现实时地对路况和交通场景的分析和理解。
以下是计算机视觉技术在智能车辆中的使用技巧。
1. 目标检测与识别：目标检测是智能车辆中非常重要的一个环节，它能够帮助车辆识别和定位周围的交通标志、行人、车辆等。
在目标检测过程中，计算机视觉技术可以使用一系列算法，如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM），来提取图像中的特征并进行分类。
通过对实时图像进行处理，智能车辆可以根据检测到的目标做出相应的驾驶决策，例如避免与行人碰撞或者停止在红绿灯前等待。
2. 路线规划和导航：利用计算机视觉技术，智能车辆可以实现自主的路线规划和导航。
通过处理摄像头捕获的图像，智能车辆可以识别道路、交通标志和指示牌，并根据这些信息选择最佳的行驶路线。
同时，计算机视觉技术还可以在遇到突发状况时快速作出反应，例如检测到路面障碍物或者交通事故，并及时调整行驶路线以确保安全。
3. 环境感知和预测：借助计算机视觉技术，智能车辆可以对周围环境进行感知和预测，以提高驾驶安全性。
通过分析图像和视频数据，智能车辆可以检测到其他车辆的位置、速度和行驶轨迹，并预测它们可能的驾驶动作。
这样，智能车辆就能够做出相应的驾驶决策，例如变道、超车或者紧急制动，以避免潜在的危险情况。
4. 驾驶辅助和自动驾驶：计算机视觉技术在智能车辆中的另一个重要应用是驾驶辅助和自动驾驶。
通过实时检测和分析驾驶员的眼睛、头部和手部动作，智能车辆可以判断驾驶员的疲劳程度和注意力水平，并在必要时发出警报。
此外，计算机视觉技术还可以帮助智能车辆实现自动泊车、自动巡航和自动跟车等功能，从而提高驾驶的舒适性和安全性。
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第五讲：智能车检测技术一、概述在这一讲中，为大家介绍智能车的眼睛——赛道传感器。
赛道传感器的数据采集与处理是整个智能车制作调试中至关重要的一环，车在赛道上的奔跑可就靠它指路了，赛道传感器调试不好的话再厉害的控制算法也起不到作用。
在第一讲中简单介绍过智能车的传感器分类，用于检测赛道的传感器主要有线阵摄像头、面阵摄像头、电磁传感器等。
线阵摄像头的图像传感器采用的是CCD（Charge Coupled Device，电荷耦合组件），是应用在摄像、图像扫描方面的高端技术组件；面阵摄像头的图像传感器采用的是CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor，附加金属氧化物半导体组件），大多应用在一些低端视频产品中。
但是这样的定位并不表示在具体的摄像头使用时，两者有很大区别。
事实上经过技术改造，目前CCD和CMOS的实际效果的差距已经大大减小了。
而CMOS的制造成本和功耗都要低于CCD不少，所以很多摄像头生产厂商采用的都是CMOS镜头。
用于智能车比赛的线阵摄像头通常使用TSL1401，它可以一次成像128×1的图像。
线阵型CCD成本较低，如果加以运动机构，也可以扫描面阵图像，例如：复印机中实际上就是一个线阵型CCD，通过运动机构和线阵型CCD相互配合，就可以把整个图片扫描下来，不过需要一定的时间。
用于智能车比赛的面阵摄像头分为数字摄像头与模拟摄像头。
最主要的区别在于摄像头提供给我们的数据是数字信号还是模拟信号。
数字摄像头的信号线最少需要8根，再加上行中断，场中断，像素中断，电源和地线，使得接线变得比较复杂，摄像头体积也偏大，但由于可以直接得到数字信号，在一定程度上降低了使用难度；模拟摄像头只有三根线：电源线、地线、信号线，而且体积相对较小，可以有效的降低车体的重心，但需要专用芯片进行解码。
电磁赛道传感器采用电感和电容并联产生相应的特定频率谐振，其频率的设定为跑道谐振频率的附近，再通过谐振选频、放大，获取跑道上由变化的电流产生的变化的磁场，从而产生相应的交流电压，再将相应的交流电压进行放大、整流和滤波，从而得到单片机可以采集的电压。
下面对电磁传感器的原理及运用作详细的介绍。
二、电磁检测的电路原理电磁检测电路的组成如图1所示，下面我会对这四部分依次讲解。
图1 电磁信号处理电路的组成1.LC 谐振电路智能车电磁组赛道中央铺设了一条0.1mm~1.0mm 的漆包线，其中通有20KHZ 、100MA 的交变电流，在赛道中央产生磁场。
大家仔细观察智能车上的传感器电路板，会发现从左到右共有4组图2所示的电感与电容的组合，这个组合就形成了一个电感电容并联谐振电路。
电感采用10mH 的工字电感，电容采用精度稳定性较高的校正电容，容值为6.8nF ，根据以下公式计算得到并联谐振电路谐振频率：LCf π210=计算得到10mH 电感与6.8nF 电容的谐振频率为19.3kHz ，这是使用市面上容易获取的电容、电感所得到的最接近20kHz 的谐振频率。
图2 电感与电容的组合这个电路会与赛道产生的磁场发生电磁感应，在电感两端产生感应电动势，在一个水平面上电感与赛道中央漆包线距离越近产生的感应电动势就会越大，呈现图以，假如将电磁传感器垂直对称放置于赛道漆包线上方并且水平的话，采集到的数据也会对图3 水平电感感应电动势与位置关系运算放大电路U-STM32-F101主控电路板上，对谐振电路输出的震荡波形进行放大滤波的R710K5%R810K5%由于运放的差模输入电阻也很大，一般通用型运算放大器的输入电阻都在121101R RP R U U i o ++=放大倍数A 为O U 与=U U i 的比值，这样可得到同向比例放大器放大倍数的计算公式：121101R RP R A ++=根据上面放大倍数的计算公式我们可以计算出这个同向比例放大电路的放大倍数在100~150倍之间，也就是说将LC 谐振电路输出的感应电动势放大了一百多倍，通过图7我们可以看到实际的输入输出波形：图7 同向比例放大电路的输入与输出波形看到图7大家是不是会感到有点不太对劲？为什么放大器输入是有正负两个半波的，怎么输出就只有正半波了？原因就在我们的放大器的使用上。
大家可以看到图6的放大器使用的是单电源，引脚4并没有使用负电压的电源而是直接接地了，这就导致我们的输出波形的负半轴没有了。
那这样是不是就错了？当然是没错的，因为我们使用的STM32单片机的ADC 可输入电压范围为0~3.6V ，不能将负电压输入ADC 引脚；其次，正半波的波形就已经可以反映出磁场强度的大小了。
通过图7可以知道输入波形的峰峰值大约53mV ，输出波形的峰峰值大约6V （峰峰值指的是波形最高点与最低点的电压差，输出波形只有半波，这里的放大倍数要用全波来算，因为这里的半波是由于只有正电源造成的），算一下实际的放大倍数大约是113倍，在我们计算出的放大倍数范围之内。
实际的运算放大器应用中，我们还有可能用到反向比例放大电路，如图8所示：VCC9 反相比例放大电路的输入与输出仿真波形由于最终我们需要的是电感两端感应电动势的大小，虽然图7图11 一阶RC低通滤波器的幅频曲线通过图11我们可以看到当F=20KHZ，Fc=1KHZ时高频成分已经衰减到了之前的大约0.05倍以下。
图12就是滤波完成后的波形，可以看到波形几乎就是一条直线。
图12 RC一阶低通滤波电路输出波形但放大后还是可以看到20KHZ的波形（如图13）,峰峰值只有大约40mV，不过波形已经变成了三角波。
这是由于电容不停的充电放电，并且充电与放电周期不同导致了一个斜三角波形的产生。
图13 RC一阶低通滤波电路输出波形的交流成分波形（交流耦合下）总结一下，整个电磁信号的处理过程如下图图14：图14 电磁信号处理电路三、电磁信号的ADC采集与数据处理方法经过滤波后的信号已经变成了一个基本平稳的电压信号，这个电压信号会随着我们将对应的电感靠近赛道中央而变大，而单片机只需要采集出这个电压信号的幅值就可以知道传感器偏离赛道的远近了。
1.电磁信号的ADC采集第三讲我们讲过了ADC的采集与OLED的使用，那下面我们就将ADC采集到的数据在OLED上显示出来。
1）、首先进行ADC与OLED的初始化。
将BSP_Initializes()函数中对应的函数解除注释就可以了。
图15 ADC与OLED的初始化2）、调用OLED_ShowNum函数，关于这个函数的讲解在第三讲已经讲到了。
g_ADC1_ConvertedValues数组里存储了当前采集的四路ADC数据，这里将四个数据逐一显示出来。
图16 显示ADC数据3）、程序编译通过后下入单片机后屏幕上就会出现四个数据了。
上一步我们将传感器数据采集出来之后，其实就可以进行下一讲，用控制算法来让车跑起来了。
但是这样未经处理的数据可能跑的不够理想。
大家先耐着性子看完下面两节，加上这两个算法后传感器的数据马上就能改头换面。
2. 将传感器数据归一化举个例子：当引导线电流为100mA时，单片机采集到处于引导线正上方1号线圈AD值为500，这时假设我们程序根据这个AD值等于500来判定车模处于赛道中间位置，当在环境（电流值、线圈规格、温度等）不变的情况下，这样处理是没有问题的。
当我们换一个赛道电流源时，由于两个电流源之间存在差异，同样设定为100mA ，但是引导线实际电流变为110mA 。
此时处于引导线正上方1号线圈AD 值为变为600，而在偏离赛道一定距离时AD 值才为500，而我们程序里还是通过1号线圈AD 值为500来判定车模处于中间位置，这时就出现了问题！为了解决上述例子里的问题，我们引入归一化的思想。
数据归一化的目的是将所有电感 AD 转化的结果归一化到了一个同一的量纲，其值只与传感器的高度和小车的偏移位置有关，与电流的大小和传感器内部差异无关。
归一化包括传感器标定与数据归一化。
传感器的标定就是获取传感器的转换结果的最值过程，主要是为了数值归一化做准备，在单片机上电之后左右晃动车模，采集每个电感的最大值和最小值。
归一化公式为：K MIN MAX MIN AD value ⨯--=其中AD 为传感器实时采集的值，MAX 是标定时采集到的最大值，MIN 是标定时采集到的最小值，K 为归一后，输出的最大值，value 是经过归一化之后的，代表磁场强度的值。
还是上面的例子，我们设1号线圈在偏离赛道最大时AD 值为0，即MIN=0；当处于电流为100mA 的引导线正上方时AD 值为500，即MAX=500。
设K=100,则归一化后，当换电流源后。
这样我们程序里可以100100050005001=⨯--=value 100100060006002=⨯--=value 利用1号线圈AD 值为100判定车模处于赛道中间位置，可以看出归一化后的值不受赛道电流的影响了！在外界环境变化时，我们只需采集最值就可以实现对赛道的适应。
下面给出归一化C 代码：for(i=0;i<4;i++){sensor_to_one[i]=(float)(AD_valu[i]-min_v[i])/(float)(max_v[i]-min_v[i]);if(sensor_to_one[i]<=0.0)sensor_to_one[i]=0.001;if(sensor_to_one[i]>1.0)sensor_to_one[i]=1.0;AD[i]=100*sensor_to_one[i]; //AD[i]归一化后的值，0-100之间}上面是对四个线圈AD值的归一。
注意：max_v[i] 和min_v[i]是在车模起跑前采的。
调试中由于谐振电路电容与电感的差异导致四路传感器某几路信号过弱，通过电位器调大对应一路的放大倍数也没用时，使用归一化算法也可以有效实现某路AD值的对应比例放大。
3. 电磁传感器对应的偏差计算方法偏差计算是电磁车至关重要的一个步骤，想要车模沿着赛道中心线运行，首先要提取出车模与赛道的偏移量得到一个误差，然后将这个误差送给控制器处理，最后控制器输出信号控制舵机和电机来纠正车模的姿态和控制车子的速度。
如果连控制器的输入都是错误的，怎么能让控制器给出正确的输出呢？E1E2E3E4图17 线圈布局图线圈布局如图17所示，设E2与E3中点垂直于通电导线的横向坐标为X，线圈支架距离引导线垂直高度h=20cm。
根据传统的E2- E3做差来确定偏差，如图18所示。
图18 作差曲线可以看到在（-10cm,10cm ）区间内曲线是线性的，即一个偏差可以唯一确定一个X ，在这个区间内作差法是可取的。
但是在此区间外由于E2和E3都下降所以偏差也会下降，实际上偏差应该“增大”！因此作差法计算得到的偏差量在一定范围内是可行的，一旦车模偏离中心线的距离超出这个范围，其偏差是不可取的，这也是作差法的最大弊端。