本课题使用电磁传感器进行采集数据，数据经过神经网络的学习，调整网络的输入和输出之间的关系。通过对各个神经元之间的调整，达到预期效果。经过多轮输入样本得到训练模型。并部署到智能车上实现循迹。需要学生学习人工神经网络、python、树莓派 、电机和舵机的驱动等相关知识。使用python为开发工具。实现循迹智能车包括： 项目实现功能： 1.智能车的驱动、转向 2.采集数据 3.神经网络训练 4.智能车循迹 成果物包括智能车车体、基于神经网络的python程序及智能车循迹相关代码。要求满足智能车循迹功能。建议查阅相关人工神经网络书籍、树莓派资料。参考文献不少于10篇，学术期刊不少于7篇，有外文文献，近三年的参考文献不少于文献总数的1/3。论文撰写规范，设计方案合理，论证准确、详实。
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