智能循跡小車可以根據前端攝像頭的輸入圖像識別出道路狀況，通過優化智能車的軟硬件設計，能夠確保其在不同環境下行駛的快速性和準確性，本文以Kinetis60為核心處理器，完成了智能車路徑檢測、速度檢測、數據傳輸模塊、電機舵機驅動模塊的設計與實現，并在此基礎上提出了一種利用攝像頭實時圖像進行智能車循跡判斷的方法，能夠提取出精確的路徑特征信息，實踐證明該方法具有可行性。
　　隨著智能交通系統的廣泛應用，智能車的系統控制也逐步成為一項新興技術，該領域涵蓋了控制、模式識別、傳感技術、電子、電氣、計算機、機械等多個學科。本方案采用攝像頭作為信號采集的傳感器，根據攝像頭采集的圖像進行精密計算，確定速度參考和舵機轉向參考。攝像頭組的智能車對于道路信息預測能力強，而且攝像頭對道路的探測精細，視角范圍大，因此受到眾多智能車設計者的歡迎。但攝像頭圖像受周圍光線的影響大；算法運算量大，算法復雜，需要占用較多的NCU資源，因此其中圖像識別算法的設計成為系統設計的關鍵步驟。
　　1系統設計
　　智能車系統由核心處理器KINETIS60、路徑檢測模塊、起跑線檢測模塊、車速檢測模塊、電源模塊，無線數據傳輸模塊、電機驅動模塊、舵機驅動模塊組成。其中攝像頭組的路徑檢測模塊由OV7620攝像頭實現。
　　車速檢測模塊由編碼器構成，實現速度的實時采集。電機驅動模塊由八片IRF3205構成H橋來實現。電源模塊由三塊LM2940組成。舵機使用S-D5連接至PWM引腳，起跑線檢測模塊由兩個TCRT5000以及一個LM339組成。無線數據傳輸通過NRF24L01進行數據傳輸。
　　智能車由路徑傳感器采集得到前方道路的圖像，從中提取出有用信息，判斷所處的跑道類型（直道，大彎道，S彎道），確定小車的舵機轉向及車速。從而通過電機和舵機驅動小車流暢地在跑道上行進。系統框圖如圖1所示。
　　
　　圖1 總體結構框圖