1
2
智能小车支持 C/Python 等多种编程语言，提供丰富的接口，方便开发者灵活调用各类功能模块。
3
3.1
示例 1：智能小车底盘控制
通过语音识别切换到寻迹模式后，智能小车通过摄像头实时采集图像，智能分析路面状况，精准识别并追踪指定路线。
3.2
示例 2：目标追踪
在色块追踪模式中，智能小车能够识别特定颜色的物体，并自动调整运动轨迹以追踪目标。小车还可以识别并获得二维码中的信息。
智能小车具备人脸识别功能，能够人脸录入系统中。录入后，小车便能自动追踪库中包含的目标人物，智能地跟随其移动。
以上功能充分展示了机器视觉在智能小车中的灵活应用，通过与小车的互动，能够深入理解图像处理和物体识别等关键技术。
3.3
示例 3：激光雷达应用
为了一步提升小车的智能化水平和环境感知能力，我们在小车上加装了激光雷达，这使小车能够实时获取距离信息，从而更有效地避开障碍物，加装激光雷达后，小车的整体性能得到了显著提升。
例如，基于激光雷达的避障功能，即使小车在一个狭小的空间内，也可以行动自如。
上文中我们提到了人脸追踪功能，在激光雷达加持下，即使我们没有录入人脸也可以实现跟踪，启动雷达跟踪可以使小车跟踪附近的一个物体并保持一定距离。
另外，雷达走直线模式通过对参照物体的识别来实现小车的直线运动。小车能够以其左侧的物体平面作为参照，保持稳定的直线行驶。如果需要更换其他角度作为参照，只需对代码进行相应修改或直接修改雷达角度即可。
3.4
总结：
我们已经展示的功能显示了在 RT-Thread AIOS 框架上，可以通过语音交互对基于 RT-Thread OS 的设备进行智能化，最终使得系统理解指令、执行指令实现指令发出者的控制目标。此外，用户也可以自行增加定制的源语级控制函数到 AIOS 框架中，并通过云端大模型进行理解和学习，最终通过语音交互进行控制，使得系统变得更加灵活、智能。
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