采用缩微智能车对智能车辆相关技术的研究,可以通过在缩微交通环境下行驶,验证基于视听觉信息认知的自主驾驶模拟方法,促进车辆交互技术和自主驾驶技术的发展;而真实交通环境下的智能车实验研究缺乏足够的实验场地和交通场景,仿真研究无法实现较复杂的交通场景的模拟,缩微智能车正好可以弥补二者的不足。论文以1:12的车模为研究对象,设计了基于双微控制器的缩微智能车系统。首先采用双微控制器的设计模式,使数据处理和控制决策分开,提高控制实时性;依据缩微智能车系统的控制需求,利用模块化的设计思想完成了系统的结构设计。针对路径跟踪控制的研究内容,选用两片MK60作为控制处理模块,其中一片作为主控制器、另一片作为主处理器,OV7620摄像头作为图像传感器完成了硬件电路设计与测试,根据设计的系统结构完成了硬件系统的搭建。其次在道路信息获取及路径跟踪控制策略的研究中,采用方形窗口和T形窗口相结合的中值滤波算法,完成了道路图像的滤波处理,利用基于动态阈值的二值化算法对图像进行分割,针对道路边缘的检测与提取提出跳变—跟踪检测算法,设计了路径识别算法与路径跟踪控制策略,使缩微智能车能够准确识别路径。再次对舵机和直流电机的驱动控制作出分析,分别采用模糊控制算法和增量式PID控制算法对缩微智能车的转向和速度进行控制。在此基础上,采用分层模块化的思想完成了缩微智能车软件系统的设计,编写了软件系统程序。最后完成了缩微智能车的测试与结果分析。在缩微交通环境沙盘上,对缩微智能车系统进行调试,设计了不同类型的路径跟踪实验,通过实验检验缩微智能车的路径跟踪控制性能,并对实验结果进行分析和总结。