能识别红绿灯的无人驾驶系统
无人驾驶汽车安全行驶的三大系统
无人驾驶汽车安全行驶的三大系统【摘要】无人驾驶汽车安全行驶的三大系统包括传感器系统、决策系统和执行系统。
传感器系统负责感知车辆周围的环境，包括摄像头、雷达和激光雷达等设备。
决策系统则根据传感器系统获取的信息做出相应决策，比如避开障碍物或调整车速。
执行系统则负责将决策系统制定的方案转化为汽车实际运动。
这三大系统的紧密配合使得无人驾驶汽车能够安全行驶。
传感器系统的作用在于获取环境信息，决策系统的作用在于制定行动方案。
无人驾驶汽车安全行驶的三大系统至关重要，未来发展趋势将更加侧重提高系统精度和速度。
这些系统的不断完善将为无人驾驶汽车的发展提供坚实的基础。
【关键词】关键词：无人驾驶汽车、安全行驶、系统、传感器、决策、执行系统、作用、重要性、发展趋势、总结、未来、引言、正文、结论、背景介绍、研究意义、研究目的.1. 引言1.1 背景介绍无人驾驶汽车是利用各种先进技术实现无需人类驾驶的汽车。
随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，无人驾驶汽车逐渐成为汽车行业的热点话题。
据统计，自动驾驶汽车的出现可以大大减少交通事故，提高交通效率，减少能源消耗等，因此备受瞩目。
在过去的几年里，无人驾驶汽车的技术取得了巨大进展，但是安全性始终是其发展的重中之重。
为了确保无人驾驶汽车能够安全行驶，必须配备一系列精密的系统，包括传感器系统、决策系统和执行系统。
这三大系统共同作用，确保汽车能够准确感知周围环境、做出正确的决策并及时执行。
本文将着重探讨无人驾驶汽车安全行驶的三大系统，分别介绍这些系统的作用及重要性。
通过深入了解这些系统，可以更好地认识无人驾驶汽车的工作原理，为其未来发展提供有力支持。
1.2 研究意义无人驾驶汽车是近年来科技领域的热点之一，其在未来交通运输中的应用前景广阔。
研究无人驾驶汽车安全行驶的三大系统的意义在于提高道路交通安全性，减少交通事故的发生，保障乘车人员的生命安全。
传感器系统、决策系统和执行系统是无人驾驶汽车安全行驶的关键组成部分，它们相互配合，实现无人驾驶汽车的智能化和自主化。
汽车无人驾驶原理
汽车无人驾驶原理
汽车无人驾驶的原理是通过使用多种传感器和对人工智能（AI）的应用，使车辆能够自主感知和解释道路环境，并做
出相应的决策和控制动作。
首先，在无人驾驶汽车上安装了各种传感器，例如激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器通过感知汽车周围的物体、障碍物、路况和交通标志等，获取实时的环境信息。
其次，这些感知到的数据通过高性能计算机和AI算法进行处
理和分析。
AI的算法可以对传感器数据进行实时辨识和解释，识别道路上的车辆、行人、车道线、红绿灯等元素，并将其转化为车辆能够理解和处理的信息。
然后，通过对这些信息进行整合和处理，车辆可以生成一个精确的环境模型，并对周围的物体和行为进行预测。
这个环境模型不断地更新和纠正，以应对道路上的变化和未知情况。
最后，基于车辆的环境模型和预测，车辆可以做出相应的决策和控制动作。
例如，判断是否应该加速、刹车或转向，以及如何规避障碍物和其他车辆等。
这些决策和控制动作通过车辆的操控系统和执行器（例如发动机、刹车和转向装置）来实现。
总的来说，汽车无人驾驶的原理是通过感知、分析、预测和决策来实现自主导航和控制。
无人驾驶技术的不断发展和改进将
使汽车能够更加安全和高效地行驶，并为人们提供更便利的出行方式。
ADAS八大系统
ADAS八大系统ADAS（Advanced Driving Assistant System）即高级驾驶辅助系统。
ADAS 是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。
早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。
对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。
汽车高级辅助驾驶系统通常包括：•导航与实时交通系统TMC；•电子警察系统ISA （Intelligent speed adaptation或intelligent speed advice）；•车联网（Vehicular communication systems）；•自适应巡航ACC（Adaptive cruise control）；•车道偏移报警系统LDWS（ Lane departure warning system）；•车道保持系统（Lane change assistance）；•碰撞避免或预碰撞系统（Collisionavoidance system或Precrash system）；•夜视系统（Night Vision）；•自适应灯光控制（Adaptive light control）•行人保护系统（Pedestrian protection system）•自动泊车系统（Automatic parking）•交通标志识别（Traffic sign recognition）•盲点探测（ Blind spot detection）•驾驶员疲劳探测（Driver drowsiness detection）•下坡控制系统（Hill descent control）•电动汽车报警（Electric vehicle warning sounds）系统。
人工智能在自动驾驶领域的应用案例
人工智能在自动驾驶领域的应用案例随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域的应用日益广泛。
其中，自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用之一。
自动驾驶技术通过结合传感器、算法和大数据分析，使车辆能够实现无人驾驶或半自动驾驶，具有极大的潜力和发展前景。
本文将介绍几个人工智能在自动驾驶领域的应用案例。
1. 智能交通信号灯控制系统传统的交通信号灯系统是按照固定的时间间隔来切换红绿灯，无法根据实际交通情况进行实时调整。
而基于人工智能的智能交通信号灯控制系统可以根据实时交通流量和拥堵状况智能地调整信号灯的时间，以提高路口的通行效率。
这一系统通过车辆和行人的传感器数据，结合算法分析和预测模型，实现了交通信号灯的智能管理。
在实际的路口应用中，该系统能够减少交通拥堵、提高交通运输效率，为驾驶员和行人提供更安全、更顺畅的道路出行环境。
2. 智能防撞系统自动驾驶汽车带来了更高的道路安全风险，因此，开发智能防撞系统是人工智能在自动驾驶领域的一项重要任务。
该系统通过传感器收集和分析车辆周围的信息，使用深度学习算法实现车辆的智能识别和判断，从而及时发出警报、采取避让措施，以避免与其他车辆或障碍物发生碰撞。
智能防撞系统的应用使得自动驾驶汽车能够更加安全地行驶在道路上，降低交通事故的发生率。
3. 智能路径规划系统自动驾驶汽车需要遵循道路交通规则，并能够选择最佳的路径到达目的地。
因此，智能路径规划系统是实现自动驾驶的关键要素之一。
该系统利用人工智能算法和地理信息系统（GIS）数据，分析道路的交通情况、状态和拥堵程度，为自动驾驶汽车提供实时的路径规划和导航。
智能路径规划系统能够根据实际交通情况动态调整路径，避免拥堵路段，提高行驶效率。
同时，系统还能够根据车辆的能量状态和充电设施的分布，优化路径规划，提供最佳的充电策略，延长车辆的续航里程。
4. 智能车辆孪生技术智能车辆孪生技术是一种将现实世界中的车辆和虚拟仿真模型相结合的技术。
adas工作原理
adas工作原理ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）是指先进驾驶辅助系统，它是一种结合了多种传感器技术、智能算法和车辆控制技术的智能化驾驶辅助系统。
ADAS可以通过实时监测车辆周围的环境信息，提供驾驶员安全、舒适和便捷的行车体验，有效降低交通事故风险。
一、ADAS系统的组成1. 传感器ADAS系统中常用的传感器包括摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器等。
摄像头主要用于识别道路标志、车道线和障碍物等；雷达可以探测前方障碍物的距离和速度；激光雷达可以提供更加精准的三维空间信息；超声波传感器则主要用于停车辅助等。
2. 控制单元控制单元是ADAS系统中最核心的部分，它负责接收并处理来自各个传感器的数据，并根据算法进行计算和决策，最终输出相应的指令给车辆控制单元。
3. 车辆控制单元车辆控制单元负责执行来自控制单元的指令，如制动、加速、转向等。
二、ADAS系统的工作原理1. 道路标志识别ADAS系统中的摄像头可以通过图像处理技术识别道路标志，如限速标志、禁止通行标志等。
具体而言，摄像头会将拍摄到的图像传输给控制单元，控制单元通过算法对图像进行处理和分析，并最终输出相应的指令给车辆控制单元。
2. 车道保持辅助车道保持辅助是指在车辆行驶过程中，通过摄像头对车道线进行识别和跟踪，并根据算法计算出车辆当前位置与车道线之间的偏差值。
当偏差值超过一定范围时，控制单元会输出相应的指令给车辆控制单元，使车辆自动进行转向以保持在正确的车道上行驶。
3. 前方碰撞预警前方碰撞预警是指ADAS系统中的雷达可以实时监测前方障碍物（如其他车辆、行人等）的距离和速度，并根据算法计算出与前方障碍物之间的时间距离。
当时间距离过短时，控制单元会输出相应的指令给车辆控制单元，如减速、刹车等，以避免碰撞事故的发生。
4. 自适应巡航自适应巡航是指ADAS系统中的雷达可以实时监测前方障碍物的距离和速度，并根据算法计算出与前方障碍物之间的时间距离。
特斯拉无人驾驶技术原理
特斯拉无人驾驶技术原理小伙伴们！今天咱们来唠唠特斯拉的无人驾驶技术原理，可有意思啦！特斯拉的无人驾驶啊，就像是给汽车装上了一个超级聪明的小脑袋。
这里面最重要的东西之一就是传感器啦。
传感器就像是汽车的眼睛、耳朵和鼻子，到处去感知周围的环境呢。
先说说摄像头吧。
特斯拉车上有好多摄像头，就像长了好多双眼睛一样。
这些摄像头能捕捉到车周围的画面，不管是前面的道路、旁边的车辆，还是路边的行人，都逃不过它们的“法眼”。
它们把看到的画面信息快速地传给汽车的电脑系统。
比如说，摄像头能清楚地看到前面的红绿灯，是红的还是绿的，这样汽车就能知道啥时候该停，啥时候该走啦。
而且啊，还能识别路上的交通标志呢，限速标志、禁止转弯标志啥的，就像咱们人看到标志就知道该遵守规则一样。
还有毫米波雷达，这玩意儿可厉害了。
它就像一个隐藏的小侦探，能探测到周围物体的距离。
不管是前面慢慢悠悠开着的大卡车，还是突然从旁边小巷子里窜出来的小摩托车，毫米波雷达都能精确地知道它们离自己有多远。
这就给汽车提供了很重要的安全信息哦。
要是距离太近了，汽车就得赶紧做出反应，要么减速，要么调整方向。
另外呢，特斯拉的无人驾驶技术还离不开强大的算法。
这个算法就像是汽车的大脑中枢，指挥着一切行动。
它把摄像头和毫米波雷达等传感器传来的信息进行分析和处理。
比如说，摄像头看到前面有个障碍物，毫米波雷达也探测到这个障碍物的距离，算法就要判断这个障碍物是个啥，是一块石头呢，还是一只小动物，或者是其他车辆。
如果是车辆，它还得判断这个车辆的速度和行驶方向，然后决定自己要怎么开才安全又合理。
这算法就像一个超级聪明的小机灵鬼，在那不停地计算、分析，一刻都不闲着。
而且哦，特斯拉的无人驾驶技术还一直在学习呢。
就像咱们人不断学习新东西一样，它通过收集大量的数据，不断优化自己的驾驶策略。
每次在路上行驶，它都会把新遇到的情况记录下来，然后改进自己的算法。
比如说，在某个路口遇到了一种很特别的交通状况，它下次再到这个路口的时候，就可能会处理得更好啦。
汽车自动驾驶技术中的红绿灯识别与控制
汽车自动驾驶技术中的红绿灯识别与控制随着科技的不断发展与进步，汽车自动驾驶技术已经成为了未来交通出行的重要发展方向。
在实现完全自动化驾驶之前，红绿灯的识别与控制是汽车自动驾驶技术中的一个关键问题。
本文将探讨红绿灯识别与控制在汽车自动驾驶技术中的重要性，并介绍当前红绿灯识别与控制技术的发展现状。
红绿灯识别与控制在汽车自动驾驶技术中起着至关重要的作用。
红绿灯是路口交通流量的调节者，也是保障道路安全的重要组成部分。
对红绿灯的准确识别与控制，能够让自动驾驶汽车在道路交通中更加安全和高效地行驶，避免交通事故的发生。
此外，红绿灯的识别与控制也直接关系到交通流量的合理分配，提高交通运输的效率与便利性，减少拥堵和排放等问题。
目前，红绿灯识别与控制技术在汽车自动驾驶领域已经取得了一定的进展。
主要通过两种方式进行红绿灯的识别：一种是利用传感器和摄像头对红绿灯进行视觉识别，另一种是利用车联网技术通过交通信号灯系统获取红绿灯状态。
视觉识别技术是目前较为主流的识别方式，它包括图像处理、计算机视觉和深度学习等技术的应用。
在视觉识别方面，利用摄像头对红绿灯进行拍摄，然后通过车载计算机对拍摄的图像进行处理和分析，从而判断红绿灯的状态。
这需要对红绿灯的特征进行提取和分析，比如颜色、形状、位置等特征。
通过对这些特征的分析和比对，可以准确地判断出红绿灯的状态，从而进行相应的控制和行驶策略的制定。
另一种红绿灯识别与控制的方式是利用车联网技术。
通过与交通信号灯系统的无线通信，汽车可以获取到红绿灯的状态信息。
这种方式可以减少对图像处理的依赖，提高识别准确率和实时性，特别是在复杂路况下。
然而，这种方式需要与交通信号灯系统进行有效的通信，而且对交通信号灯系统的智能化有较高的要求。
尽管红绿灯识别与控制技术已经取得了一定的进展，但仍然面临一些挑战与问题。
首先，红绿灯的形状、颜色和位置在不同国家和地区可能存在一些差异，这就需要对不同地区的红绿灯进行适应性处理。
openpilot 原理
openpilot 原理openpilot是一种开源的自动驾驶系统，它基于人工智能和深度学习技术，能够实现车辆的自主驾驶功能。
本文将介绍openpilot的原理及其在自动驾驶领域的应用。
openpilot的核心原理是基于计算机视觉和机器学习。
它使用车载摄像头和其他传感器来感知周围环境，然后通过深度学习算法对图像进行处理和分析，从而实现车辆的自主导航和避障功能。
openpilot系统首先通过摄像头获取道路图像，并对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。
然后，系统使用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，以获取道路的几何特征和交通标志等信息。
接下来，openpilot系统使用感知模块对图像进行解析和理解。
感知模块使用深度学习算法对图像进行分析，识别出道路、车辆、行人等目标，并获取它们的位置、速度等信息。
同时，感知模块还能够检测和识别交通标志和道路标线等重要信息。
在感知模块的基础上，openpilot系统还包括规划和控制模块。
规划模块根据感知模块提供的目标和环境信息，生成车辆的行驶路径和动作。
控制模块则根据规划模块生成的路径和动作，控制车辆的转向、加速和制动等操作，实现自动驾驶功能。
openpilot系统还具备自我学习和适应能力。
它可以通过不断与真实驾驶数据进行比对和学习，提高自身的驾驶能力和安全性。
同时，openpilot还支持在线更新和升级，可以根据用户的需求和反馈进行改进和优化。
除了以上的基本原理，openpilot还具备一些特殊的功能和应用。
例如，它可以实现自动泊车功能，通过感知和控制模块的配合，精确控制车辆的停车动作。
此外，openpilot还支持高级驾驶辅助功能，如自适应巡航控制和车道保持辅助等，提供更加安全和舒适的驾驶体验。
openpilot作为一种开源的自动驾驶系统，具有很高的灵活性和可扩展性。
它的原理和技术也可以应用到其他类型的车辆和机器人等领域。
同时，开源的特性也使得开发者和研究者可以自由地对其进行改进和优化，推动自动驾驶技术的发展。
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第八届重庆市大学生“合泰杯”单片机应用设计竞赛作品创意书能识别红绿灯的无人驾驶系统重庆师范大学涉外商贸学院电子科学与技术（新能源与汽车电子）指导老师：***参赛学生：贺银王宇付舒李玉团队编号：20150092作品创意书一．摘要随着科技的飞速发展，智能时代已如约而至了。
在此契机下汽车的智能化将成为未来汽车行业发展的必然趋势。
这对智能小车既是机遇又是挑战，我们将基于盛群HT66F50单片机设计一款红绿灯自检智能小车，该车利用传感器原理,红外线发射技术与超声波检测技术对智能小车的运行状态进行检测，并进行反馈。
再由单片机对驾驶系统的运行状态实时做出反应，控制小车按原设想行驶。
本设计将以智能识别红绿灯为主，自动循迹、灯光自检和全程语音提醒为辅，从而达到智能行驶的效果。
二、作品介绍：本作品在以往智能小车的基础上，增加了自己独特的功能——自动检测红绿灯系统、车灯自启技术和全程语音提醒。
达到了“人无我有，人有我优”的效果，最终以“智能识别红绿灯为主体，自动循迹、灯光自启和巧妙避开障碍物为辅助”成功实现了智能行驶。
该技术主要以单片机作为核心，来控制小车的智能行驶。
首先模拟生活中的红绿交通灯系统，利用颜色传感器能识别颜色原理来检测红绿灯。
单片机通过控制颜色传感器，让小车自动检测红绿灯并把识别出的数据反馈给核心单片机，再由单片机发出控制指令，使之遵守“红灯停、绿灯行”的交通规则，从而实现智能行驶，达到无人操纵轻松通过十字路口的状态。
其次，为了保证智能小车不偏离轨迹，本作品附带了自动循迹功能。
该功能通过单片机控制红外发射接收对管，再利用红外发射接收对管检测路面上的轨迹。
从而控制驱动轮子，来实现智能小车的自动循迹。
此外本作品还模拟智能小车进入隧道，通过检测光线强度来判断是否适合开启照明灯！利用超声波碰到杂质等障碍物时会产生显著反射回波的原理巧妙的避开障碍物，最终实现安全、智能行驶。
本作品未曾发表，全部由学生自行讨论创作。
三、装置硬件框图及主要功能的方案设计本红绿灯识别无人驾驶系统采用盛群HT66F50作为主控制CPU，它内部集成了4MHZ、8MHZ和12MHZ时钟，可提供PWM产生功能。
它是一款具有8位高性能精简指令集的flash单片机。
它可以在不同的工作模式之间动态切换，从而优化了单片机操作，同时也降低了功耗，并且HT6F50提供了Pin Remapping功能，允许一个引脚可以选择不同的功能，对于我们这个多功能的智能红绿灯识别无人驾驶系统意义重大。
除此之外，这款单片机包含一个多通道12位A/D转换器和双比较器功能。
本作品硬件框图如图1所示：图1 本作品硬件框图根据设计要求，该红绿灯识别系统可分为十大模块：1)单片机控制模块；2)红绿灯模块；3)循迹模块；4)灯光模块；5)语音模块；6)障碍模块；7)电源模块；8)驱动模块；9)转向模块；10)跑道模块；（一）红绿灯识别方案设计方案一：利用摄像头采集图片，送入到单片机系统中，利用图像识别算法，分析R、G、B 3个颜色通道独立的光强和灰度光强，最终通过标定计算出颜色二维直方图，并通过查表确定颜色值。
该方案测量结果准确，信息量大，抗干扰能力强，但是图像处理困难，计算量大，占用大量MCU时间，对于单片机很难实现。
方案二：利用TCS3200D芯片，传感器TCS3200D是TAOS公司推出的可编程彩色传感器，TCS3200D采用8引脚的SOIC表面贴装式封装，在单一芯片上集成有64个光电二极管，这些二极管分为四种类型，其16个光电二极管带有红色滤波器；16个光电二极管带有绿色滤波器；16个光电二极管带有蓝色滤波器，其余16个不带有任何滤波器，可以透过全部的光信息。
TCS3200D工作时，可以分别得到蓝色、绿色、红色光强和灰度值。
该方案成本低，测量方便，计算量小，非常适合运算能力不高的单片机设计。
经过综合考虑，本作品选用方案二。
四、作品主要功能与特色1、智能检测红绿灯，遵守“红灯停，绿灯行”的交通规则。
我们采用TCS3200D 芯片，TCS3200D是TAOS公司推出的可编程彩色光到频率的转换器，该传感器具有分辨率高、可编程的颜色选择与输出定标、单电源供电等特点；输出为数字量，可直接与微处理器连接。
通过单片机接收颜色传感器的输出信号，实时监测路边红绿灯的变化，从而实现正确的判断。
2、自动循迹，巧妙避开障碍物。
小车通过单片机控制红外信号接收器，感应路面上的颜色轨迹，从而沿着设定的线路进行自动导航，并利用超声波进行检测前方障碍物，智能的做出判断，实现安全驾驶。
3、光线自检并智能判断是否适合开启车灯，利用光敏电阻对环境的光照强弱进行采样，把采集来的信号转换光线参数，再通过单片机判断是否开灯，并输出PWM信号控制灯光的光照强度，从而来轻松实现自动开关灯。
4、全程语音提醒，我们选用有60秒录时间的语音芯片ISD1760，它可实现语音分段录音与随机组合放音。
首先我们会把常见的状态及出现的情况记录下来，在行驶过程中，通过单片机控制各种设备，在出现预定的情况时，准确的播报提醒，实现轻松的问候，友好的提醒，真诚的祝福。
五．作品结构5.1、单片机控制模块设计电路如图2所示：图2 主控单片机模块由于HT66F50单片机的内部集成了4MHZ、8MHZ和12MHZ时钟，所以它的外围时钟电路就不需要考虑，只需要一个0.1μF 的电解电容和一个100k的电阻组成复位电路，接至单片机的PB0管脚。
5.2、障碍检测模块电路设计电路如图3，图4所示：图3 超声波发射电路图4 超声波接收电路图3为超声波发射电路，利用单片机作用于发射电路，通过LM386芯片放大信号，从而产生一定频率的超声波。
图4是超声波接收电路，当在小车前面有障碍物时，US_R1可以接收到约定频率的超声波信号，然后将信号整合并发送到单片机内，并通过驱动芯片作用于驱动轮。
5.3、车灯模块电路如图5所示：图5 车灯模块图中的D1为光敏二极管，把检测到的光信号转变成电信号，通过PA1和PA2输入到单片机以内，把模拟车灯D2接到单片机PA3上，再通过单片机做判断是否开启模拟车灯D2。
5.4 自动循迹模块电路设计电路如图6所示：图6 自动循迹模块我们采用3路循迹检测，利用红外采集模块中的红外发射接收对管检测路面上的轨迹，将轨迹信息通过放大器放大，发送到单片机，单片机采用模糊推理求出转向的角度和行走速度，然后去控制行走部分，最终使智能小车可以按照路面上的轨迹运行。
5.5 红绿灯识别模块电路设计电路如图7所示：图7 红绿灯自动识别模块TCS3200D是TAOS公司推出的可编程彩色光到频率的转换器，该传感器具有分辨率高、可编程的颜色选择与输出定标、单电源供电等特点；输出为数字量，可直接与微处理器连接。
我们把S0和S1接+5V电源，使其置于高电平，OE反是频率输出使能引脚，通过S3和S2的电平组合来逻辑判断被测灯光的颜色。
5.6、驱动模块电路设计电路如图8所示：图8 电机驱动模块采用PWM（Pulse Width Modulation脉冲宽度调制）驱动方法，占空比越大，电机的速度越快，因此我们的电机驱动芯片采用L298N，使用两路pwm信号分别驱动左右轮，以实现前进、后退、减速、以及转向等控制。
5.7、跑道模块设计图9 模拟跑道设计整个跑道采用KT板制作，在跑道上加白色的边界色，以便于小车自动循迹，并在跑道上装上模拟的红绿黄交通灯，用定时芯片实现对红绿灯的变换控制。
在跑道上模拟道路里加上隧道，弯道等各种复杂的行驶条件。
5.8、电源模块本作品选用两个3.7V锂电池，其特点是体积小，重量轻。
更重要的是，锂材料无任何有毒有害物质，被世界认为绿色环保电池，该电池无论在生产及使用中均无污染。
六．软件部分本作品采用HT66F50单片机作为主控CPU，通过采集各个模块反馈的环境参数做出相应的控制，具体流程如下：图10 程序流程图之一图11 程序流程图之二七．作品市场前景：现在市场上有类似的智能小车，但诸如此类小车的功能较为单一，大体上只能定点定向行驶，并没有检测红绿灯的技术，因此技术还不够完善，“智能”程度还不够高，并且选材较昂贵，导致产品市场价格较高。
而该款小车突破原有技术，添加了智能检测红绿灯系统和自动导航技术，从而实现了小车的智能行驶，达到了“人有我忧，人无我有”的效果，并且选材更优，较之有更高的性价比。
近年来随着机动车数量不断增加，交通事故也越来越多，闯红灯的更是不胜枚举，这不仅造成了无数的人生悲剧，而且给国民经济造成了不可估量的损失。
根据我们的调查得出这样的结论：造成交通事故的一个重要原因就是驾驶员不遵守交通规则，不正确遵守交通灯。
因此本红绿灯自动识别系统的设计对减少交通事故有很大的现实意义和实用价值。
不仅如此，该款小汽车将结合未来汽车发展趋势，将智能化、人性化、安全稳定等优点集于一体，实现真正意义上的智能，为人们的出行提供更大的方便，并且让更多无驾驶能力的人们实现驾车梦。
参考文献：[ 1 ]张齐，杜群贵单片机应用系统设计技术北京清华大学出版社2006.8[ 2 ]严薇敏，吴伟民数据结构（C语言版）北京清华大学出版社2013.4 .[ 3 ]龚华生实用电路创意制作自学通北京电子工业出版社2006.12[ 4 ]余孟尝数字电子技术基础简明教程北京高等教育出版社2006:5.[ 5 ]吕勇军传感器技术实用教程北京机械工业出版社2011：9.[ 6 ]李朝青单片机原理与接口技术北京北京航空航天大学出版社2005:5.。