1. 研究目的与意义
当前,以互联网、大数据、云计算、3d打印和机器智能等技术为代表的新一轮科技革命方兴未艾,由此引发制造业向智能制造全面转型升级的趋势日益明显。
智能汽车，代表着汽车产品智能化的演进趋势，可以提供更安全、更节能、更环保、更便捷的自由移动方式和综合解决方案，其意义不仅在于汽车产品与技术的升级，更有可能成为汽车及相关产业全业态和价值链体系重塑的重要组成，是国际上公认的未来汽车产业发展的战略制高点。
当前主要发达国家均高度重视智能汽车的发展,投入力度不断加大，将之视为解决人类未来智慧出行问题以及构建智能社会的重要支撑。
2. 国内外研究现状分析
国内:目前，机器视觉具有能遥测、监测信息量大等优点，常用于跟踪和路径识别；同时，机器识别存在数据处理量大的缺点，比较影响系统的实时性。
开发高性能的硬件，采用新的算法成为机器视觉性能提高的关键。
目前，因考虑成本，许多科研人员通过算法的改善减少计算量。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：设计基于arm的智能小车硬件系统，小车利用摄像头进行数据采集，视频数据经单片机处理后产生驱动电机的信号，控制小车沿轨道运行，同时利用无线模块将小车运动时所拍摄的视频实时传输至上位机，设计上位机软件，实时显示智能小车拍摄到的视频。
该课题可进一步引申为在电脑上利用图像识别算法识别障碍物并控制小车。
本课题主要包括单片机最小系统、图像采集模块、电机与舵机驱动模块、测速模块、数据传输模块以及电源模块等。
4. 研究创新点
小车模拟汽车在路面的真实驾驶状况，通过上位机程序及算法识别出道路障碍种类，从而作出行车判断。
这项研究可以提升智能汽车在路障识别的精度，并可以实现避障处理。
在智能汽车的行驶过程中，视频采集系统是通过图像传感器（即摄像头）把被拍摄目标转换成图像的信号（由ad采样来完成），然后把结果传送回专用的图像处理系统，根据颜色、亮度、像素分布等信息，转变成数字信号；该系统对这些信号进行运算来抽取目标特征，从而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
