在自动往返电动小汽车项目中，如何通过STM32F103微控制器实现电机的PWM速度控制和模糊控制算法，以及如何根据红外传感器数据进行精确的速度调整？

为了实现电动小汽车的自动往返控制，STM32F103微控制器通过PWM技术对电机进行速度控制，同时运用模糊控制算法提升控制精度。以下是如何结合这两项技术以及传感器数据处理来完成这一目标的详细步骤：

参考资源链接：[STM32F103控制的自动往返电动小汽车设计](https://wenku.csdn.net/doc/52xmr0mznb?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **PWM信号生成：**STM32F103微控制器内部具有多个定时器，可以配置为PWM输出模式。选择一个定时器，设置适当的预分频值和自动重载值，以生成期望的PWM频率。通过改变PWM占空比来调整电机的转速。例如，增加占空比会提高电机的转速，反之则降低转速。

2. **模糊控制算法实现：**首先，需要定义输入变量（如传感器数据、车速、加速度等）和输出变量（电机转速调整值）。然后根据车辆运行情况，制定模糊规则，例如如果车辆偏离轨迹，则减速；如果接近目标点，则减速至停止。使用模糊逻辑工具箱在MATLAB中进行设计和仿真，优化这些规则以获得最佳控制效果。

3. **红外传感器数据处理：**将反射式红外传感器连接到STM32F103微控制器的GPIO口或ADC口。通过读取传感器的模拟或数字值，可以判断小汽车是否偏离预定路径。如果偏离，根据偏离程度调整PWM输出，以纠正行驶方向。

4. **闭环控制系统构建：**将模糊控制算法与PWM控制结合，构建一个闭环控制系统。系统会根据传感器反馈不断调整PWM占空比，以使电动小汽车在最佳状态下运行。

5. **MATLAB仿真与调试：**在MATLAB环境下，进行电动小汽车的动态仿真，通过模糊逻辑控制器对PWM信号进行调节，观察并记录电动小汽车的运行状况。使用仿真结果优化模糊控制规则，确保在实际硬件上实现良好控制效果。

6. **硬件测试与调整：**将编写好的程序下载到STM32F103微控制器中，并进行实际测试。根据测试结果调整模糊控制规则和PWM参数，以达到最佳的控制效果。

通过上述步骤，可以利用STM32F103微控制器实现电动小汽车的精确速度控制和自动往返功能。建议结合《STM32F103控制的自动往返电动小汽车设计》来深入了解整个项目的细节和实施过程。

参考资源链接：[STM32F103控制的自动往返电动小汽车设计](https://wenku.csdn.net/doc/52xmr0mznb?spm=1055.2569.3001.10343)