一、車體

小車的車體是整個項目中最前端的部分，也就是說，我們整個項目會從小車的制作開始。而且小車是一個真正軟硬結(jié)合的智能硬件設(shè)備，其中包含了小車的外觀結(jié)構(gòu)、動力系統(tǒng)、傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、自動化控制系統(tǒng)。

1.結(jié)構(gòu)：我們采用上一節(jié)中所描述的兩個電動機(jī)做為主動輪，一個萬向輪做為輔助輪的方案。這個方案其實是一輛三輪車，但這個好處是我們可以通過控制兩個車輪的運動方向直接作出小車的前進(jìn)、后退、原地左轉(zhuǎn)、原地右轉(zhuǎn)的動作。

2.動力：動力系統(tǒng)我們采用3節(jié)18650鋰電池，也就是12V電源電壓。電機(jī)我們采用帶有編碼計數(shù)器的N20減速電機(jī)。其減速比為1：210，也就是說電機(jī)主軸轉(zhuǎn)動210周，車輪轉(zhuǎn)動1周。采用大減速比的電機(jī)優(yōu)點是電機(jī)力矩大、小車的載重大、行進(jìn)穩(wěn)定，對小車的異常反應(yīng)時間足夠。缺點是小車的運行速度較低。

3.傳感器：關(guān)于小車航向控制方面，我們需要使用一個MPU6050電子陀螺儀，MPU6050是一款6軸傳感器，包括3軸陀螺儀和3軸加速度計。此外，我們還需要一個超聲波測距傳感器HC-SR04，這個傳感器可以通過計算超聲波發(fā)出之后，遇到障礙物返回后的時間間隔來計算前方物體到小車的距離。最后我們還需要使用一個攝像頭用于小車的視覺，以便我們實際小車對人像的識別與跟蹤。

4.控制系統(tǒng)：實際上我們的控制系統(tǒng)分為三個子系統(tǒng)：電源子系統(tǒng)、控制子系統(tǒng)、業(yè)務(wù)子系統(tǒng)。

嚴(yán)格來說，電源應(yīng)該包含在動力系統(tǒng)當(dāng)中，但我們需要自行制作一個電源模塊接入12V電源，并為電機(jī)和控制電路板供電。所以就將電源子系統(tǒng)歸為控制系統(tǒng)當(dāng)中。

控制子系統(tǒng)主要有三個功能：傳感器的數(shù)據(jù)采集，自動化控制和驅(qū)動電機(jī)轉(zhuǎn)動。

由于我們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)采用的是NanoPi平臺的Arm Linux系統(tǒng)，其處理器、內(nèi)存、接口等資源更豐富一些，因此我們將其作為業(yè)務(wù)處理器，并接入一個USB攝像頭，作為小車的眼睛，并將攝像頭的視頻數(shù)據(jù)實時傳入到上位機(jī)，再經(jīng)由上位機(jī)進(jìn)行人像的識別和響應(yīng)，最后生成相應(yīng)的響應(yīng)指令傳回業(yè)務(wù)系統(tǒng)，并進(jìn)行控制指令化回傳給控制系統(tǒng)。當(dāng)然，我們也可以直接在NanoPi上完成一些比較復(fù)雜的業(yè)務(wù)功能，例如路徑規(guī)劃，自動航線等等。

二、上位機(jī)

上位機(jī)程序我們準(zhǔn)備使用Qt開發(fā)框架來完成圖形化的界面程序，通過友好的用戶界面（User Interface簡稱UI）?；竟δ艽笾路譃椋呵斑M(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)身、語音輸入、人像跟蹤等。

除用戶界面之外的，我們需要為上位機(jī)完成對下位機(jī)數(shù)據(jù)的接收和控制，以及向云服務(wù)器發(fā)送小車的相關(guān)數(shù)據(jù)，例如視頻數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、指令數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等等，以便云服務(wù)器將這些數(shù)據(jù)保存到大數(shù)據(jù)平臺或關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中。

三、云服務(wù)

云服務(wù)我們需要搭建一個JavaWeb服務(wù)器并集成一個MySQL數(shù)據(jù)庫用于為上位機(jī)程序提供Web服務(wù)，接收并保存小車的相關(guān)數(shù)據(jù)。

此外，我們還需要搭建一個大數(shù)據(jù)平臺，保存小車的視頻和音頻數(shù)據(jù)。

有了這兩個云服務(wù)，我們就可以將小車的所有數(shù)據(jù)上傳到云端，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)對小車進(jìn)行有效的監(jiān)控和分析，對小車以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行回顯，甚至可以在異地遠(yuǎn)程控制小車。

四、第三方云服務(wù)

我們需要使用兩個第三方云服務(wù)，一個是語音識別服務(wù)，另一個是基于圖片的人像識別服務(wù)。這兩個服務(wù)都是基于現(xiàn)在比較流行的深度學(xué)習(xí)框架下的應(yīng)用服務(wù)。