本设计以MCU为控制核心,使用迷宫算法与机器自主学习的思想核心和电机PID调速为运动核心的一款智能迷宫小车，通过对传感器的加权平均处理进行高精度数据采集，将连续性变量转换成离散随机变量。首先根据左手运算进行迷宫整体搜索，然后进行数组记忆和最优路径运算，第二次进入赛道5秒逃出迷宫。(This design takes the MCU as the control core, uses the maze algorithm and the machine independent learning c

整定PID参数时，需采用一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的组合优化方法(When tuning PID parameters, an efficient combination optimization method is needed, which does not need any initial information and can seek global optimal solution)