根据提供的文件信息，可以提炼出以下知识点： 1. 机器人技术：涵盖了广泛的领域，包括机器人的设计、制造、操作以及应用等方面的知识。 2. ROS系统：ROS（Robot Operating System）是一个灵活的框架，用于构建机器人应用程序。它提供了一系列工具和库，方便用户编写机器人软件，且特别适合于多计算机系统。 3. 树莓派：树莓派是一种单板计算机，以小型、低成本、高灵活性著称。它经常被用于教育和爱好项目中，因其强大且可扩展的特性，非常适合用于构建低成本的机器人原型。 4. 激光雷达：激光雷达（LIDAR）是一种遥感技术，利用激光来测量地球表面的精确距离。在机器人领域，激光雷达被广泛用于环境感知和地图构建。 5. 摄像头：摄像头是机器人视觉系统的重要组成部分，用于捕捉环境图像。在智能小车项目中，摄像头可以提供视觉信息，辅助机器人导航和环境理解。 6. IMU（惯性测量单元）：IMU能够提供关于物体的姿态、方向和加速度的测量数据。在机器人技术中，IMU对于导航、定位和运动控制至关重要。 7. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含多种图像处理和模式识别功能，对于实现机器人视觉系统尤其重要。 8. 安卓APP：安卓应用程序可以用来与智能小车项目进行交互。通过安卓APP，用户可以远程控制小车，查看摄像头捕获的视频流，接收传感器数据等。 9. SLAM技术：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）是一种使机器人能在未知环境中导航的技术。它允许机器人在探索新环境的同时建立环境地图，并在其中定位自己。 10. 项目集成：项目集成指的是将各个技术组件如激光雷达、摄像头、IMU、OpenCV等整合在一起，使它们能够协同工作，共同完成特定任务。在本项目中，这包括环境感知、地图构建等功能。 11. raspberrypi-slam-ros-car-master：这可能是项目的主文件夹名称，包含了整个智能小车项目的所有源代码和资源文件。 总结而言，该项目是一个基于ROS的树莓派智能小车集成系统，它集成了多种传感器和软件技术，目的是实现激光雷达环境感知和SLAM地图构建功能，并通过安卓应用远程控制和接收数据。

1.手机控制小车运行 2.将小车摄像头所拍摄的画面实时传输至手机客户端 （仅仅是实现了这两个功能，也就是说小车能正常运行并传输实时画面，代码写的有点乱…没有大电流的充电宝（树莓派3b需要2.5A），所以是拖着插线板（画面不忍直视））

树莓派智能小车视频教程28课、由HJduino团队录制。把把手教你做出一台树莓派智能小车，得益于树莓派丰富的开源软硬件资源和小车的模块化设计，你可以很方便的了解并操控小车，学会如何扩展并改造小车，以至于创造出专属于你的智能车。

树莓派小车基本运用、颜色识别、二维码识别、百度语音识别、人脸识别、循迹、深度学习等代码和资料、还有配置好的镜像文件

树莓派智能小车项目python源代码，python3.8的运行环境，包含L298驱动电机模块，tkinter图形界面控制，无线电遥控，超声波避障，红外避障，黑线循迹。 原创发布，代码规范，注释清楚，本账号下有文章详细讲解。

树莓派智能小车 循迹 超声波避障 红外避障 红外追踪 遥控小车代码 raspberry。

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基于C语言或Python的树莓派智能小车控制开发，可实现手机电脑远程遥控，超声避障，黑线循迹，红外避障/物体追踪等功能，本教程工具齐全，很适合初学者项目开发起航

基于c语言编写的树莓派智能小车开发的源代码，包括远程遥控，超声避障，黑线循迹，红外避障/物体追踪等功能。