智能循迹小车可以根据前端摄像头的输入图像识别出道路状况，通过优化智能车的软硬件设计，能够确保
其在不同环境下行驶的快速性和准确性，本文以Kinetis60 为核心处理器，完成了智能车路径检测、速度检测、数
据传输模块、电机舵机驱动模块的设计与实现，并在此基础上提出了一种利用摄像头实时图像进行智能车循迹判
断的方法，能够提取出精确的路径特征信息，实践证明该方法具有可行性。

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关于轮轨接触的，可以直接用

这是我和我朋友一起做毕业设计。 相信会对大家有用的

电子设计大赛智能小车的论文、电路实现、C语言代码，基于STC8的单片机芯片。

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对非线性非Gauss 系统, 粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择, 好的 建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman 滤波产生粒子滤波的 建议分布, 提出了一种新的粒子滤波算法—— 迭代无迹Kalman 粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本 过程并修正该过程, 从而改进了滤波性能

避障小车的制作方法大概有两种：一个是利用超声波制作，一个是光电开关（避障模块）,而跟随小车便一个是利用超声波和光电开关配合制作，一个是光电开关（避障模块）制作。

基于stm32的摄像头ov7725循迹车.rar

卡尔曼滤波器可以被解释为一种最小化最小均方误差的反馈方法。 它可用于解决非线性最小二乘优化问题。 该函数提供了一种使用无迹卡尔曼滤波器解决非线性最小二乘优化问题的方法。 包括三个示例：一般优化问题、求解由神经网络模型表示的一组非线性方程的问题和神经网络训练问题。 该函数需要无迹卡尔曼滤波函数，可从以下链接下载： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18217&objectType=FILE