手势识别智能小车创意书
智能小车任务书
在设计中完成以下功能：
（1）循迹模块主程序：由是否遇到黑线，测到光源，测到挡板产生信号的操作，信号返回到单片机，再通过单片机来实现相应的功能。
2017.04初～2017.05完成毕业论文撰稿。
必读参考文献：
[1]余炽业，宋跃，雷瑞庭，等．基于红外传感器基于STC12C5A60S2的只能循迹小车[J]．实验室研究与探索，2014，33(11)：46-49
[2]王凯，胡杰．基于无线射频在智能公交系统中的应用[J]．长江大学学报（自科版），2015，7(3)：402-403
（2）电机驱动模块主程序：主要用来控制两个直流减速电机，实现前进、后退、前左转、前右转、后左转、后右转、停止等功能。
最后，给出了本系统的测试内容、步骤和结果分析。
要求完成的主要任务及其时间安排：
2016.11～2017.01初查阅相关资料，完成外文翻译，文献综述，开题报告。
2017.01初～2017.04初完成系统构建，调试，测试。
[3]彭美定，邓鹏．基于单片机的智能红外避障小车设计[J]．无线互联科技，2016，(03)：74
指导教师签名：专业负责人审查签名：
作者的主要工作如下：
（1）完成智能小车系统的需求分析和总体设计，包括主控系统模块，电机驱动模块，循迹模块，避障模块，电源模块。
（2）对于本系统的循迹模块，采用红外探测法，即利用红外线在不同颜色的物理表面具有不同的反射性质的特点。在小车行驶过程中不断地向地面发射红外光，当红外光遇到白色地面时发生漫发射，反射光被装在小车上的接收管接收；如果遇到黑线则红外光被吸收，则小车上的接收管接收不到信号，从而实现信号的检测。再通过将采集到的信号进行分析，用单片机控制电机驱动，从而控制电机的起停。
最新款智能车基于重力传感器的手势遥控车
最新款智能车基于重力传感器的手势遥控车
手势控制小车包括ADXL345加速度传感器、单片机、无线通讯模块和小车。
ADXL345加速度传感器应用其X-Y轴坐标的不同，能够提供五个不同的信号，然后用这五个不同的信号分别控制小车的前进、后退、停止、左前进、右前进动作。
单片机采用STC12C5A32S2单片机。
无线通讯模块采用蓝牙模块，该模块在有障碍物干扰的情况下仍可以进行正常的信号传送、接收，且传输距离远达1km。
ADXL345加速度传感器与单片机的输入端相连。
小车上设有控制终端。
控制终端采用STC12C5A32S2单片机，且其输出端与小车的驱动电路相连，输入端通过无线通讯模块与单片机的输出端相连。
ADXL345加速度传感器附在手上来识别手势代表的方向，操作装置小巧，操作方法简单易行，将传感器装置逆着刻的箭头套在手指上，然后做出相应的动作，例如手掌向前代表停止，手掌向左手指向前代表前进，手掌向左手指向后代表后退，手掌向下代表左前进，手掌向上代表右前进。
ADXL345加速度传感器将识别的手势信号发送给单片机处理，处理后信号通过无线通讯模块的发送端和对应的无线通讯模块的接收端发送给控制终端，由控制终端处理并控制小车的驱动电路实现相应的动作。
附件文件资料齐全，也有视频解说链接，可照着做。
简易电磁循迹智能小车ppt课件
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总体设计方案
电磁传感器
电
信号采集及处理
源
模
块
逻辑控制
电机驱动
左电机
右电机
电磁传感器
由于赛道路径上铺设的漆包线通有20KHz的方波，传感器采用传统的 电磁感应线圈方案，它具有原理简单，体积较小，价格便宜，相应频率快， 电路实现简单等优点。
检测电磁线圈选用10mH的工字电感，这类电感的体积小， Q值高，具有开放的磁芯等特点。
已知感应电动势的频率为f=20 kHz，感应线圈电感为 L= 10 mH ，可以计算出谐振电容的容量为：
标称电容与上述容值最为接近的电容为 6.8nF，所以在 实际电路中我们选用 6.8nF 的独石电容作为谐振电容。该电 容虽然误差比较大，测试中15个电容里面误差最小的都有 1453pF，但价格便宜。
磁感线是以导体为圆心的一系列同心圆，由上述公式可知，当电 流I一定时，磁感应强度与距离导线中心的长度成反比。变化的磁 场通过感应线圈会产生感应电动势。因此在小车前方放置感应线 圈，根据磁场的大小产生相应感应电动势，驱动小车行进。根据 法拉第电磁感应定律可知，假设线圈半径为r，感应电动势为：
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1
制作过程 2
3
第一阶段：课程设计题目分析、文献查询和 咨询阶段
第二阶段：电路设计、元器件采购及电路板 PCB设计阶段
第三阶段：焊接电路及调试阶段
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通过在跑道上测试，本设计基本达到了课程设计要求。 但其中也有不足之处。首先小车在行进途中会出现左 右晃动的情况，通过分析，是由于对感应部分的放大 电路没有达到要求，当导线位于两电感线圈中间时， 产生的感应电动势极其微小，放大倍数不高，以至于 后面的逻辑判断不能准确定位。其次对于小车行驶速 度也有待提高，起初为了防止小车因速度过快不能及 时反应而脱离跑道，因此在电机驱动电路上选择稍大 电阻，以减小电流。整体而言，整个设计所需成本较 低，功能也基本完善，在后续的学习和工作中，我将 进一步改进传感器电路，加大探测范围，提升小车速 度，来提升智能车的性能。
智能小车项目书模板范文
智能小车项目书模板范文一、项目背景随着人们对智能化生活的追求，智能小车成为了一个备受关注的领域。
智能小车拥有自主感知、自主决策、自主行动等特点，可以为人们的生活带来便利。
本项目旨在设计一款智能小车，实现小车的自主导航、避障、自主充电等功能。
通过此项目，我们可以掌握智能小车的硬件设计、软件编程、机器人控制等知识，提高我们的实践能力和创新能力。
二、项目目标1. 设计一款智能小车，实现自主导航、避障、自主充电等功能。
2. 了解智能小车的硬件组成和软件编程技术，掌握机器人控制的基本原理。
3. 提高团队合作能力，培养创新思维和实践能力。
三、项目内容1. 硬件设计：包括小车底盘、电机、传感器、单片机等硬件的选择和搭建。
2. 软件编程：使用Arduino等开发板进行编程，实现小车的自主导航、避障、自主充电等功能。
3. 机器人控制：通过对机器人控制的学习，掌握机器人的控制原理和方法。
4. 实践演练：在实际操作中，对硬件和软件进行优化，提高小车的性能和稳定性。
四、项目计划本项目计划周期为三个月，具体计划如下：第一阶段（1个月）：1. 硬件选型和搭建，包括小车底盘、电机、传感器、单片机等硬件的选择和搭建。
2. 学习机器人控制的基本原理和方法。
3. 编写小车基本的运动控制程序。
第二阶段（1个月）：1. 实现小车的自主导航和避障功能，包括使用红外传感器、超声波传感器等传感器对环境进行感知，实现小车的自主避障和导航。
2. 编写小车的自主导航和避障程序。
第三阶段（1个月）：1. 实现小车的自主充电功能，包括使用光电传感器等传感器对充电台进行识别和充电。
2. 优化小车的硬件和软件，提高小车的性能和稳定性。
3. 编写项目报告和演示视频。
五、项目预算本项目的预算为3000元，主要包括硬件和材料费用、运输费用、实验室使用费用等。
硬件和材料费用：2000元运输费用：500元实验室使用费用：500元六、项目效益通过此项目，我们可以掌握智能小车的硬件设计、软件编程、机器人控制等知识，提高我们的实践能力和创新能力。
手势控制智能搬运小车中手指类型识别
手势控制智能搬运小车中手指类型识别作者：黄玉银李志扬来源：《物流技术》2018年第02期[摘要]采用手势控制的智能搬运小车可大幅度减轻快递货物分拣中的体力劳动强度，提升工作效率，其中手指类型识别对手势识别有重要辅助作用。
通过车载摄像头采集手势，经过图像处理获选取基于中心线的角度FBA和垂直长度FPD两个不受图像旋转和平移影响的特征向量，通过多元混合高斯统计模型实现手指类型识别，识别率可达93%。
[关键词]手势控制；手指类型识别；智能搬运小车；快递分拣[中图分类号]TP23 [文献标识码]A [文章编号]1005-152X（2018）02-0105-031 引言随着电商爆炸时代的到来，物流业空前繁荣，特别是在节假日大促销期间，时常出现快递分拣人手不够的情况。
目前快递分拣在自动化方面还不够成熟，如果引入智能搬运小车可大幅度减轻劳动强度，提升分拣速度。
但是分拣车间环境较为复杂，布置固定路径的搬运小车很不方便，成本也很高。
本文采用基于手势控制的智能搬运小车实现分拣工作的半自动化。
分拣员通过五指的组合做出备种手势命令，控制小车的前进、后退、左右转弯以及运动幅度等。
其中手指识别是手势控制的关键。
本文通过车载摄像头采集手势，经过图像处理获取特征向量，借助预先训练好的多元混合高斯统计模型实现手指分类识别。
2 原理2.1 手势识别流程本文开发的基于视觉的手势识别系统，其T作流程如图1所示，首先利用车载摄像头采集手势图像，然后通过中值滤波进行去噪，再通过肤色检测进行手势图像二值分割和腐蚀、膨胀和开运算等形态学运算，进一步提取所需要的特征点，如手腕中心，手掌中心，指根和指尖等特征点，最后利用高斯模型分类器进行手势手指识别，如图l所示。
2.2 特征提取2.2.1 手掌中心和手腕中心。
对分割后的二值手势图像，运用下面公式计算手掌掌心的位置：其中，（xiyi）代表图像处理后所有检测到的边缘点的二维像素坐标。
然后以掌心为原点以r为半径，沿顺时针方向跟踪手掌中心网上的每个边缘像素点，即图2中小圆点点，如果半径r过小，则边缘点为零，当r刚好大于手掌时边缘点数目会出现一个跳变增长。
创意作品说明书范文
创意作品说明书范文创意作品说明书产品名称：智能生活助理产品简介：智能生活助理是一款结合人工智能和物联网技术的智能设备，旨在为用户提供便捷的生活帮助和个性化服务。
它可以连接家庭中的各种智能设备，并通过语音和图像识别技术，学习用户的习惯和喜好，提供智能化的个性化助理服务。
产品特点：1. 多功能集成：智能生活助理可以连接家中的智能设备，如智能灯、智能电视、智能音响等，实现智能化、远程控制。
2. 语音交互：用户可以通过简单的语音指令与智能生活助理进行交互，例如控制设备、查询天气、播放音乐等，实现无需手动操作的智能生活体验。
3. 个性化服务：智能生活助理通过用户使用习惯的学习和分析，能够根据用户的需求和喜好提供个性化的服务，如根据用户喜好播放音乐、推荐适合的电影等。
4. 安全保障：智能生活助理具有严格的数据隐私保护机制，确保用户的个人信息和使用记录不被泄露。
5. 智能学习：智能生活助理具有强大的学习能力，能够根据用户的反馈和需求不断优化和完善个性化服务，提高用户体验。
产品优势：1. 高度智能化：智能生活助理融合了人工智能、物联网和大数据分析等前沿技术，能够智能化地满足用户的各种需求。
2. 便捷操作：用户只需通过简单的语音指令，就能实现对家庭智能设备的控制和各种功能的实现，省去了繁琐的手动操作。
3. 个性化服务：智能生活助理能够根据用户的喜好和需求，提供个性化的服务和推荐，使用户的生活更加便捷和舒适。
4. 数据安全：智能生活助理采用严格的数据隐私保护机制，确保用户的个人信息和使用记录不被泄露，保障用户的安全。
5. 智能学习：智能生活助理不断学习和优化用户的使用习惯和需求，提供更加精准和个性化的服务，提升用户体验。
市场前景：智能家居市场正处于高速发展阶段，消费者对于智能化生活的需求越来越高。
智能生活助理作为一款集成了多项智能技术的智能设备，将能够满足用户对于便捷、个性化生活的不断追求。
同时，随着人工智能和物联网技术的不断发展和普及，智能生活助理有着广阔的市场前景。
关于智能汽车的书籍
关于智能汽车的书籍智能汽车是当今科技领域的一项重要创新，它与普通汽车相比具有诸多优势和创新。
要了解智能汽车的发展历程、技术原理和未来趋势，读一些相关的书籍是很有帮助的。
下面，我将为大家推荐几本生动、全面且有指导意义的智能汽车书籍。
1. 《智能汽车革命》这本书由斯科特·K·菲尔德所著，全面解析了智能汽车的革命性意义以及对未来交通系统的影响。
书中详细介绍了人工智能、感知技术、自动驾驶等关键技术，并探讨了智能汽车在道路安全、能源效率和舒适性方面的优势。
此外，作者也提出了相关的政策、法规和伦理问题，为读者提供了全面的智能汽车知识。
2. 《智能汽车科技：挑战与机遇》这本书是由大卫·比亚斯和杰弗里·米勒合著，深入探讨了智能汽车的科技挑战和机遇。
作者从硬件部件到软件系统，从通信技术到人机交互等多个方面对智能汽车进行了详细分析。
此外，书中还提供了智能汽车行业发展的市场趋势和商业模型，为有志于从事智能汽车领域的读者提供了有价值的指导。
3. 《自动驾驶：当车辆变成机器人》这本书由斯堪的纳维亚银行集团交通部门的研究主管阿尔宾·克里斯滕森所著，详细介绍了自动驾驶技术的发展历程和应用前景。
书中深入解析了自动驾驶的技术原理、传感器系统和决策算法，并探讨了自动驾驶技术对交通流量、道路安全和城市规划的影响。
此外，作者还提供了自动驾驶技术的商业化机会和市场前景，为从事智能汽车行业的读者提供了有益的实践指导。
这些书籍涵盖了智能汽车领域的关键技术、市场前景和商业模型，为读者全面了解智能汽车提供了宝贵的参考。
无论是对科技爱好者、行业从业者，还是对未来交通系统感兴趣的普通读者来说，这些书籍都具有生动、全面和有指导意义的特点，值得一读。
通过阅读这些书籍，我们能够更好地理解智能汽车的潜力和可能性，为未来的交通出行做好充分准备。
智能小车的实训报告
智能小车的实训报告1. 实训简介本次实训是一项基于智能小车的项目，旨在让学生学习并掌握智能控制和物联网技术的应用。
在实训中，我们使用了Raspberry Pi作为核心控制器，通过各类传感器和执行器实现智能小车的控制。
实训期间，我们学习了基本的Python编程语言，同时掌握了一些树莓派操作和调试技巧。
通过完成一系列的课程设计，我们不仅加深了对智能控制和物联网技术的理解，也训练了自己的实践能力和创新思维。
2. 实训内容2.1 实验一：智能小车的搭建在实验一中，我们首先学习了如何搭建智能小车的硬件平台。
通过对各种模块和传感器的接线和配置，我们最终完成了一辆基本的智能小车，并成功地将它连接到了树莓派上。
2.2 实验二：避障控制实验二是围绕智能小车的避障控制展开的，我们使用超声波传感器测量周围物体的距离，并通过程序控制小车的行进方向和速度，以实现避障功能。
在实验过程中，我们需要不断调试代码和参数，逐步完善小车避障的精准度和鲁棒性。
2.3 实验三：智能追踪实验三是针对小车能够追踪指定物体的控制，我们使用了摄像头来捕捉物体的图像，并通过OpenCV进行图像处理，最终根据识别出的物体位置控制小车的运动。
在实验中，我们不仅学习了图像处理的基础知识，还掌握了如何使用Python调用OpenCV和摄像头。
2.4 实验四：手势识别实验四是一个拓展性比较强的实验，我们使用了一款手势识别模块，实现了对小车的手势控制。
通过手势识别模块的数据处理和解析，我们能够将自己的手势指令转化为小车的运动指令，并实现多种手势的控制操作。
3. 实训收获通过本次实训，我们不仅学到了很多智能控制和物联网技术的应用知识，还锻炼了自己的实践能力和团队协作能力。
在实验过程中，我们需要不断调试和优化代码，同时也需要和同学合作，互相帮助和交流。
除此之外，我们还学到了如何独立思考和创新，不仅是在完成课程设计时，也体现在我们对未来的探索和思考上。
这是一次非常有意义的实训，让我们受益匪浅。
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2014年重庆大学生“合泰杯”单片机应用设计竞赛参赛作品创意书作品名称：手势智能小车参赛学校：重庆工商职业学院系名称：电子信息工程学院指导老师：刘旭飞老师参赛学生1：易虹羊参赛学生2：胡照华参赛学生3：姚正兰2014年12月26日作品创意书一、摘要智能小车作为现代的新发明，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个环境里自动的运作，不需要人为的管理，可应用于科学勘探等等的用途。
智能小车能够实时显示时间、速度、里程，具有自动寻迹、寻光、避障功能，可程控行驶速度、准确定位停车，远程传输图像等功能。
手势控制智能小车的移动，小车具有自动循迹、避障等功能。
提供一种更有趣、更方便的服务。
二、作品介绍基于目前的普遍情况来看，多数智能小车遥控方式包括无线电遥控、红外线遥控和超声波遥控等。
随着计算机的广泛应用，人机交互（Human Computer Interaction，HCI）已成为人们日常生活中的重要部分。
人机交互的最终目标是实现人与机器自然的交流，因此手势识别研究顺应了发展需求。
1、国外手势识别研究状况目前，手势识别已被广泛研究，尤其是基于视觉的手势识别。
韩国Inda大学和Korea Polytechnic大学的JongShill Lee、YouongJoo Lee 等人用熵分析法从背景复杂的视频流中分割出手势区域并进行手势识别。
使用链码的方法检测手势区域的轮廓，最后计算出从手势区域的质心到轮廓边界的距离。
该系统课识别6种手势，平均识别率超过95%；6个人分别做每个手势的识别率平均达到90%—100%。
印度研究者Meenaskshi Panwar在视觉手势识别的基础上提出了一种基于结构特征的手势识别算法，通过背景去除、方向检测、拇指检测和手指数量检测，来最终识别手势。
Chenglong Yu等人采用基于视觉的组合特征进行手势识别，将手的面积、周长、重心、面积比和长宽比等特征结合，使得识别率得以提高。
上海大学DING Youndong、PANG Haibo等人运用改进的LBP算法，利用AdaBoost分类器进行手势识别，建立了多种手势数据集，其中包括一些大角度变化的手势图像。
实验表明该方法可较好的对手势进行分割和分类。
此外，许多大型电子企业也将手势识别研究列入其开发项目中，并且成果显著。
2012年，三星推出智能电视新品ES8000，该款电视机将面部识别，手势识别和语言识别结合，无论是语言还是简单的手势，用户不仅可完成开关机、调节音量、换台等基本操作，还可以实现上网浏览或关键字搜索等复杂功能。
微软研发机构的微软研究院（Microsoft Research，MSR）与华盛顿大学合作，开发出可利用笔记本电脑内置麦克风和扬声器进行手势识别的技术；该项技术被称为Sound Wave，利用了多普勒效应识别接近计算机的任何动作和手势。
2、国内手势识别研究状况国内的手势识别研究主要集中在各大高校和研究院等。
清华大学计算机科学与技术系祝远新等人提出了一种新的基于表观的手势识别技术。
提出一种基于运动分割的帧间图像运动估计方法，并指出了一条如何将运动、形状、颜色和纹理等信息统一起来进行手势识别的途径；且实现了对12种手势进行在线识别的实验系统，识别率超过90%。
王凯等人提出了基于AdaBoost算法和光流匹配的实是手势方案：只需连接计算机摄像头读取二维手势视频段便可对手势作出较为准确的识别。
其中，采用AdaBoost算法遍历图像，完成静态手势的识别工作。
而在动态手势的识别过程中，运用了光流法结合模板匹配的方法。
中国科学技术大学和哈尔滨工业大学的腾达，刘岩等人研究了基于“大小手”的徒手手势识别，将双手分划成大手和小手，双手重叠按照一只手处理。
应用背景差分法将背景去除，利用文中的大小手特征提取算法检测出手势，最终利用动态时间进行手势识别，该系统对17个常用手势实验识别率可达94.1%。
3、智能小车发展智能小车可以分为三部分——传感器部分、控制器部分、执行器部分。
控制器部分：接收传感器部分传递过来的信号，并根据事前写入的决策系统（软件程序），来决定机器人对外部信号的反应，将控制信号发给执行器部分。
好比人的大脑。
执行器部分：驱动机器人做出各种行为，包括发出各种信号（点亮发光二极管、发出声音）的部分，并且可以根据控制器部分的信号调整自己的状态。
对机器人小车来说，最基本的就是轮子。
这部分就好比人的四肢一样。
传感器部分：机器人用来读取各种外部信号的传感器，以及控制机器人行动的各种开关。
好比人的眼睛、耳朵等感觉器官。
二、应用价值二十一世纪电子行业发展迅猛，人们对电子产品的依赖越来越强，科技给我们带来了高效率的工作与学习环境。
随着生活质量的提高，我们对工具的使用趋于制动化和智能化，并使人们从直接控制到远程控制，远程控制又从有线控制到无线控制。
对于无线控制来说，现在市场上主流的方式是以wifi、bluebooth和IR，这次要介绍的是手势控制。
1、手势控制运用手势控制早在1982年就有科学家开始研究，其目的是实现简单的人机交互，如控制汽车、控制天气预报的进程以及后来的基于视频的手势识别技术。
但是都有一定的缺陷，比如手势识别精的准度。
2、市场前景2012年《horizon report》指出：“基于手势控制的计算机利用鼠标和键盘来控制电脑，转变到通过新输入设备利用身体运动、面部表情和语音识别来控制电脑，是的交互更加灵活。
”前不久，苹果公司开发了一款手势控制设备，该设备只有口香糖的大小，能感应设备有效感应距离为一个半径为一米的半球，并支持双手同时控制，无论是惊险刺激的3D游戏，还是网页浏览都能完美控制，其用户体验远超于传统的鼠标控制。
Google在2013年10月10日表发了一个专利，《用手势控制汽车》：比如在车速感应装置上用手示意改变车速到时速多少公里，或者在车窗边把手抬高示意升上玻璃。
Google在智能汽车的研究上可谓是领头者，现目前的无人驾驶汽车在实验以来，还没出现过一次事故。
在一些沼泽地带，人是很难在此作业的，可以是用一部的智能小车进行现场勘察，人的双手可以完全释放出来控制小车，不再受限按钮开关与滑动开关。
比起体积过大的遥控器来讲，手势控制器只有很小的体积，不仅美观，可谓是一件艺术品。
来看看智能家具方面。
2012年出现了一个新的名词，那就是物联网。
物联网其实说的就是物物相联，比如汽车、衣服、书籍、家具、电视等等一系列的物品都与网络联在一起，我们有手机可以控制周围几乎所有的物品。
智能家具就是物联网的一个产物。
用手机控制家里面的所有物品固然很好，但这里有个缺点就是我们的手指长时间在手机屏幕上滑动，会是我们的手指被磨平，甚至变形和手指处的皮肤加速衰老。
很多爱玩切水果之类的手游时，就一根手指在屏幕上不停地滑动，而且一滑就是一个小时甚至更久，这对我们的手指很不好。
为什么我们的手不能从狭小的手机屏幕上解放出来呢？将手机利用由器把手机屏幕投射到电视上，然后将手势控制器连接到路由器，这样就可以在客厅享受体感操作的乐趣，不仅可以用手操作，而且你身体的各个部位都可以控制，就像古装剧里的武林高人一样。
再来看看对家具的控制。
比方说家里的窗帘，直接用手势控制窗帘也就以可制动拉上。
如果窗户的玻璃是可以变色的，那个更好，想变暗就暗。
家里面的任何东西只要能连上网，只需挥一挥手，一切尽在掌控中。
3、安全控制越开放的东西，安全性必然越差。
当然也没有绝对的安全行，只要是放在网上的东西都没有绝对的安全行可言，只有不停的跟新漏洞。
对于手势控制来将，既然自己能使用控制，那么别人也可以控制，甚至跳过手势控制器直接通过网络来控制我们身边的所有设备，甚至毁掉一个设备也是可能的。
在2014年中国互联网安全大会上，暴露出很多物联网安全问题，说得最多的就是汽车方面的问题。
很多知名品牌的汽车遥控锁一旦被他人用射频卡接收后，就能控制车主的车，并且可以更该控制频率，这时真正的车主就不能打开车锁了。
这种事情在我们的生活中是真实存在的。
盗贼并没有用车主的钥匙就打开了车门，并更改了锁控的频率。
现在的著名品牌奥迪、特斯拉等都被人做过实验，可以很轻松的破解控制车锁，这些安全性问题还有很多需要改进的。
现在又一个解决方法就是利用类似CDMA无限扩频技术，对指令加密。
（随便也看一下海蒂拉玛的杰出成就）。
四．工作原理1.本智能玩具小车采用MCU ht32f1765作为主控制CPU，系统可以划分为几个基本模块：一、直流电机驱动模块二、电源模块三、寻迹模块四、红外对接模块五、超声波测距模块六．摄像头手势采集模块七、信息显示模块该智能小车能够实时显示时间、速度、里程，具有自动寻迹、寻光、避障功能，可程控行驶速度、准确定位停车，远程传输图像等功能。
并且造价低廉，相信在如今这社会，大多数家庭都能够买得起。
2，主要硬件部分（1）.电机部分采用普通直流电机。
直流电动机具有优良的调速特性，调速平滑、方便，调整范围广；过载能力强，能承受频繁的冲击负载，可实现频繁的无级快速启动、制动和反转；能满足各种不同的特殊运行要求。
如下图所示采用四个大功率晶体管组成H桥电路，四个大功率晶体管分为两组，交替导通和截止，用单片机控制使之工作在开关状态，进而控制电动机的运行。
该控制电路由于四个大功率晶体管只工作在饱和与截止状态下，效率非常高，并且大功率晶体管开关的速度很快，稳定性也极强，是一种广泛采用的电路我们通过单片机进行周期信号控制，对控制电压的占空比进行设定，我们采用频率为30Hz的周期信号对个控制端进行控制，实现对电动机转速的调节，并通过对输入电压高低电平的切换来控制电动机的正转与反转。
（2）路面黑线的检测当检测到黑线时，红外光管接收到反射回来的红外光，其输出立即发生高低电平跳变，该信号经放大整形后送单片机分析处理。
为保证小车延黑线行驶，采用了两个检测器并行排列。
在小车行走过程中，若向左方向偏离黑线，则右侧的探头就会检测到黑线，把信号传给单片机。
，单片机控制车头向右转。
路面黑线检测电路如下图所示（3）障碍物探测方案脉冲调制的反射式红外发射接收器。
由于采用该有交流分量的调制信号，则可大幅度减少外界干扰；另外红外发射接受管的最大工作电流取决与平均电流，如果采用占空比小的调制信号，在平均电流不变的情况下，瞬时电流很大（50~100mA），则大大提高了信噪比。
并且其反映灵敏，外围电路也很简单。
（4）.红外避障电路红外避障传感器基本原理，和循迹传感器工作原理基本相同，利用物体的反射性质。
在一定范围内，如果没有障碍物，发射出去的红外线，因为传播距离越远而逐渐减弱，最后消失。
如果有障碍物，红外线遇到障碍物，被反射到达传感器接收头。
传感器检测到这一信号，就可以确认正前方有障碍物，并送给单片机，单片机进行一系列的处理分析，协调小车两轮工作，完成一个漂亮的躲避障碍物动作，红外避障电路如下：（5）路程检测方案的选择采用光电码盘进行检测。