同济大学TU-Smart智能车队，专注于智能车核心技术研发，涵盖计算机视觉、控制算法、PCB设计、嵌入式系统等前沿领域，用技术创新推动智能驾驶发展。
我们深入研究计算机视觉在智能车领域的应用，开发了多种高效的图像处理算法，实现精准的环境感知和决策控制。
通过深度学习和传统图像处理算法的结合，我们的系统能够在复杂环境中准确识别道路特征，为智能车提供可靠的导航信息。
从原始图像到控制指令的完整处理链路
实现精准的速度和方向控制，通过参数自整定优化系统响应，确保车辆稳定运行在各种赛道条件下。
处理不确定性和非线性系统，提高车辆在复杂环境中的适应能力，实现更智能的决策控制。
多传感器数据融合，消除噪声干扰，提供更准确的状态估计，提升系统鲁棒性和可靠性。
基于A*、Dijkstra等算法实现最优路径规划，结合实时环境信息动态调整行驶路线。
整合多种传感器数据，构建完整的环境感知系统，提高智能车的环境适应能力。
将机器学习算法应用于智能车控制，实现更智能、更自适应的驾驶行为。
针对嵌入式平台进行算法优化，确保系统实时性和稳定性，满足竞赛要求。
模块化电路设计架构
我们自主设计开发智能车专用电路板，从原理图设计到PCB布局，从元件选型到焊接调试，全流程掌握硬件开发技术。
通过严谨的电路设计和测试验证，确保硬件系统的稳定性和可靠性，为智能车提供坚实的硬件基础。
基于STM32系列MCU，集成各种外设接口，实现核心控制功能。
采用H桥驱动电路，实现电机的精确控制和双向驱动。
集成摄像头、IMU、超声波等多种传感器接口，提供丰富的环境感知能力。
提供多路不同电压输出，满足各模块的供电需求，确保系统稳定运行。
基于多种微控制器平台进行嵌入式开发，充分发挥硬件性能，实现高效稳定的控制系统。
实现多种通信协议，确保系统各模块间高效可靠的数据传输。
设计模块化、可扩展的系统架构，提高代码复用性和维护性。