摘要
光电智能车作为一种集环境感知、决策控制和运动执行于一体的智能系统，近年来在智能交通、工业自动化等领域展现出巨大的应用潜力。
本篇文献综述旨在全面概述光电智能车设计与轨迹识别实现的研究现状。
首先，本文介绍了光电智能车的基本概念，包括其系统构成、工作原理以及关键技术。
其次，对光电智能车轨迹识别算法的研究进展进行了详细阐述，分析了传统图像处理方法、机器学习方法和深度学习方法的特点及优缺点。
接着，对光电智能车控制系统设计进行了归纳总结，涵盖了电机驱动、速度控制和转向控制等关键技术。
此外，本文还对当前研究中存在的问题和挑战进行了探讨，并展望了光电智能车的未来发展趋势。
关键词：光电智能车，轨迹识别，图像处理，机器学习，深度学习
随着人工智能、传感器技术和自动控制技术的快速发展，智能车技术取得了显著的进步。
光电智能车作为智能车领域的一个重要分支，以其成本低廉、易于实现等优点，受到了学术界和工业界的广泛关注。
光电智能车通常由传感器模块、控制模块、驱动模块和电源模块组成，其工作原理是通过光电传感器采集道路信息，利用控制算法对车辆进行实时控制，使其能够沿着预设轨迹自主行驶。
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