本課題的主要研究內(nèi)容及成果包括以下幾個方面：
(1)為了克服外界環(huán)境光對紅外發(fā)射／接收管的干擾，設(shè)計了濾波電路，提出
了相應(yīng)的濾波算法。該濾波電路耗電省，工作穩(wěn)定，抗干擾性強(qiáng)，探測距離與靈
敏度可通過電路中參數(shù)來調(diào)節(jié)。
(2)對攝像頭采集及處理路徑圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，基于二值化算法，左側(cè)
邊緣檢測法和跟蹤邊緣檢測法的原理，提出了改進(jìn)型二值化算法。該算法在攝像
頭傾斜檢測時，對視頻圖像數(shù)據(jù)的去噪處理非常有效，具有較強(qiáng)的魯棒性，能夠
提取出精確的路徑特征點(diǎn)信息。
(3)通過對競賽用智能汽車的轉(zhuǎn)向舵機(jī)、剎車舵機(jī)轉(zhuǎn)角和行進(jìn)速度所采用的
基于路徑形狀信息的參數(shù)自整定模糊PID控制算法的研究，提出了可應(yīng)用于現(xiàn)代
智能汽車轉(zhuǎn)向和車速調(diào)節(jié)的PID控制算法數(shù)學(xué)模型。
(4)完成了我校競賽用智能汽車全部軟硬件的設(shè)計與制造。