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合的智能硬件設備，其中包含了小車的外觀結構、動力系統、傳感器系統、數據采集系統、自動化控制系統。

1.結構：我們采用上一節中所描述的兩個電動機做為主動輪，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、后退、原地左轉、原地右轉的動作。

2.動力：動力系統我們采用3節18650鋰電池，也就是12V電源電壓。電機我們采用帶有編碼計數器的N20減速電機。其減速比為1：210，也就是說電機主軸轉動210周，車輪轉動1周。采用大減速比的電機優點是電機力矩大、小車的載重大、行進穩定，對小車的異常反應時間足夠。缺點是小車的運行速度較低。

3.傳感器：關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：實際上我們的控制系統分為三個子系統：電源子系統、控制子系統、業務子系統。

嚴格來說，電源應該包含在動力系統當中，但我們需要自行制作一個電源模塊接入12V電源，并為電機和控制電路板供電。所以就將電源子系統歸為控制系統當中。

控制子系統主要有三個功能：傳感器的數據采集，自動化控制和驅動電機轉動。

由于我們的業務系統采用的是NanoPi平臺的Arm Linux系統，其處理器、內存、接口等資源更豐富一些，因此我們將其作為業務處理器，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據實時傳入到上位機，再經由上位機進行人像的識別和響應，最后生成相應的響應指令傳回業務系統，并進行控制指令化回傳給控制系統。當然，我們也可以直接在NanoPi上完成一些比較復雜的業務功能，例如路徑規劃，自動航線等等。

二、上位機

上位機程序我們準備使用Qt開發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）。基本功能大致分為：前進、后退、左轉、右轉、轉身、語音輸入、人像跟蹤等。

除用戶界面之外的，我們需要為上位機完成對下位機數據的接收和控制，以及向云服務器發送小車的相關數據，例如視頻數據、音頻數據、指令數據、傳感器數據等等，以便云服務器將這些數據保存到大數據平臺或關系數據庫當中。

三、云服務

云服務我們需要搭建一個JavaWeb服務器并集成一個MySQL數據庫用于為上位機程序提供Web服務，接收并保存小車的相關數據。

此外，我們還需要搭建一個大數據平臺，保存小車的視頻和音頻數據。

有了這兩個云服務，我們就可以將小車的所有數據上傳到云端，并根據這些數據對小車進行有效的監控和分析，對小車以往的數據進行回顯，甚至可以在異地遠程控制小車。

四、第三方云服務

我們需要使用兩個第三方云服務，一個是語音識別服務，另一個是基于圖片的人像識別服務。這兩個服務都是基于現在比較流行的深度學習框架下的應用服務。