本文对智能车赛道的直道，弯道，十字这三个元素的图像识别进行了识别，讨论了图像识别的特征点，根据特征点来区别不同的元素。在确认元素后通过补线，补全赛道边线，让车模更好的运行。

本文介绍了智能车最后几个元素，车库，三叉，T字。虽然三叉和T字出现的次数很少，但是作为一个元素，曾经出现过。说不定以后还会出现，本文分享了识别这几个元素的方法。

本文介绍了在图像上比较相似的元素，坡道，横断，断路。并给出了区分这三个元素的图像算法代码，经过实测，稳定度很高。最后针对车模出界自行停止保护进行了介绍，保证车模出界后不会乱跑乱撞，能够自主停下来。

本文对智能车的机械，舵机拉杆调整，中心，以及轮胎处理方面进行了简单讨论。介绍了车模的机械特性，以及机械的调整。

本文简述了几种智能车巡线算法，包括最长白列，中线继承，八邻域，逆透视等常，并给出了参考代码。在获取到边界信息后，对边界信息进行初步处理，处理出一些元素判断所需要的赛道信息。

本着开放的精神，让后人少走一些弯路，本人在这里完全开源，分享，解析我的代码。分享我的图像，控制思路，其中还有我三年做车的心得体会。希望我这三年来的经历能让后面想参加比赛的同学更轻松入门智能车。同时，这也是我大学三年的一个小小成果，在此留个纪念吧。

本文讲述了对于一幅灰度图的基本参数，对灰度和二值化进行了简要讲解，并提供了多种二值化方案供大家选择，也附上了参考代码。也对摄像头敏感的光线问题提供了相关参考方案。

本恩介绍了智能车电磁部分的基本控制方式和逻辑，通过代码分析了电磁数据的处理方式和步骤。也简单介绍了模糊PID的代码，以及使用方法。

讲解了智能车摄像头的相关参数配置，摄像头的调整方法，以及比较合理的摄像头视野应该有的样子。

本文介绍了智能车控制常用的一些算法，包括PID，ADRC。以及在摄像头误差获取处理时的一些方法，并给出了代码参考。对于速度、速度决策与方向控制，提出了一些个人使用过的算法。最后也分享了个人的调参心得，希望对大家有所帮助。