基于遗传优化神经网络的小车避障路线规划行驶仿真,并输出行驶动画,如果有碰撞则重新迭代学习_使用matlab2021a或者以上版本测试

51单片机 自动跟随小车；代码含有蓝牙遥控功能。在遥控的控制下可以进行信标的跟踪（光强），传感器为17hb50光强采集模块。当跟光的过程中遇到障碍物时进行避障。并通过1602显示当前的光强和小车的状态

51单片机循迹/红外避障/蓝牙遥控综合程序

Q-learning是一种无模型强化学习算法。Q-learning的目标是学习一个策略，，包括前馈、反向传播、梯度下降等。 基于深度强化学习Qlearning的智能小车避障训练和测试，带操作界面，matlab2021a测试运行。运行时，注意matlab操作界面左侧的路径窗口，必须是该文件夹，以供matlab调用各个子函数。

STC89C52控制小车红外寻迹，拓展功能：超声波避障（测距），蓝牙遥控，OLED显示

人工智能-机器学习-部分未知环境中移动机器人动态避障研究.pdf

安全技术-网络信息-移动机器人网络控制和自主避障的研究.pdf

基于Astar算法的复杂障碍物场景避障路径规划转弯处走圆弧，matlab2021a仿真测试。

随着现代技术的发展，传感器技术显得越发不可或缺，而在传感器类型当中，红外避障传感器在生活当中是非常常用的，在各类的电子竞赛当中，红外避障传感器更是一直占据着重要的地位，但是一般没有经过调制的红外避障传感器检测距离较短，检测基本不超过100cm，受自然光干扰严重，这样对于类似利用红外避障的智能机器人来说就达不到要求，所以设计一款检测距离达到200cm以上，不受自然光干扰的红外避障传感器就很有必要。 关键词：红外避障；调制；自然光干扰；检测距离

1 绪论 1.1 智能小车研究背景和意义 1.2 智能小车国内外发展及研究现状 1.2.1 智能小车国外发展及研究现状 1.2.2 智能小车国内发展及研究现状 1.3 论文主要工作及章节安排 2 智能小车系统的总体设计 2.1 系统的总体设计方案 2.1.1 智能小车系统的总体设计思路 2.1.2 智能小车系统的总体设计框图 2.1.3 设计的可行性分析 2.2 智能小车系统开发环境 2.2.1 硬件开发环境 2.2.2 软件开发环境 2.3 WIFI技术 2.3.1 WIFI的基本工作原理 2.3.2 WIFI技术的特点 2.4 本章小结 3 智能小车系统的硬件设计 3.1 系统硬件设计 3.2 系统硬件模块选型 3.2.1 微处理器模块选型 3.2.2 电机驱动模块选型 3.2.3 视频采集模块选型 3.3 无线路由器的设计 3.4 STM32 的最小系统 3.4.1 电源电路 3.4.2 晶振电路 3.4.3 SWD接口电路 3.4.4 串口通信电路 3.5 本章小结 4 智能小车避障系统的设计与实现 4.1 避障流程设计 4.2 基于固定区域分割原理的避障算法 4.3 机器视觉的图像采集及处理 4.3.1 图像的获取和数字化 4.3.2 图像预处理技术 4.4 障碍自动检测 4.4.1 障碍物特征参数获取 4.4.2 多个障碍物的处理 4.4.3 障碍物区域确定 4.5 本章小结 5 智能小车系统的软件设计 5.1 上位机应用程序设计 5.1.1 APP程序设计概述 5.1.2 APP基本文件解析 5.1.3 APP的 UI设计 5.1.4 APP的主要程序描述 5.2 Android手机应用程序设计 5.3 操作系统的移植 5.3.1 μC/OS-Ⅲ移植的条件 5.3.2 μC/OS-Ⅲ移植的主要工作 5.3.3 μC/OS-Ⅲ的文件移植 5.4 硬件驱动程序设计 5.4.1 无线数据传输程序设计 5.4.2 电机驱动模块程序设计 5.4.3 视频采集程序设计 5.5 本章小结 6 系统测试 6.1 系统硬件检测 6.1.1 电机驱动的测试 6.1.2 无线路由器的测试 6.2 系统软件测试 6.2.1 PC上位机的测试 6.2.2 Android手机端的测试 6.3 自动避障功能测试 6.3.1 避障进程以及躲避障碍物后运行轨迹的复原 6.3.2 避障实验测试 6.4 本章小结