智能车循迹图编程可以通过以下步骤进行：
选择传感器
根据应用场景选择合适的传感器，如摄像头传感器或光电传感器。在城市街道上，摄像头传感器可以识别标线，而在高速公路上，可能需要高精度的传感器来识别路面。
图像预处理
对摄像头传感器采集到的图像进行预处理，包括去噪、图像二值化、边缘检测等，以便提取出车道线和车道标记等特征。
特征提取与路线规划
从预处理后的图像中提取特征，并进行路线规划，选择合适的行进方向。
选择循迹算法
根据应用场景选择合适的循迹算法，如PID算法、神经网络算法或基于模糊控制的算法。在城市街道上，PID算法是一个常见的选择；在高速公路上，可能需要更复杂的算法。
实现循迹控制
结合循迹算法，通过调整车辆的转向角度，实现车辆的精确控制。例如，使用光电传感器时，可以根据传感器输出的信号来判断车辆是否偏离轨迹，并作出相应的转向调整。
编程实现
使用编程语言（如C语言、Python等）编写程序，实现上述逻辑。以下是一个简单的示例代码，使用光电传感器进行循迹：
```c
include
define uchar unsigned char
define uint unsigned int
sbit out1 = P0^0; // 电机驱动输出控制管脚配置
sbit out2 = P0^1;
sbit out3 = P0^2;
sbit out4 = P0^3;
sbit in1 = P2^0; // 循迹模块的信号输入管脚配置
sbit in2 = P2^1;
sbit in3 = P2^2;
sbit in4 = P2^3;
sbit in5 = P2^4;
void delay(uint ms) {
int i, j;
for (i = 0; i < ms; i++) {
for (j = 0; j < 1140; j++) {
// 延时函数
}
}
}
void car_qudong_init(void) {
DDRA |= 0X0F;
PORTA |= 0X0F;
}
int zuozhuan(uint z) { // 控制小车做左转动作
out1 = 1;
out2 = 0;
out3 = 0;
out4 = 1;
delay(z);
return 0;
}
int youzhuan(uint y) { // 控制小车做右转动作
out1 = 0;
out2 = 1;
out3 = 1;
out4 = 0;
delay(y);
return 0;
}
int houtui(uint h) { // 控制小车倒退行驶
out1 = 0;
out2 = 1;
out3 = 1;
out4 = 1;
delay(h);
return 0;
}
void main() {
car_qudong_init();
while (1) {
// 检测传感器信号，根据信号调整小车行驶方向
// 示例：如果左传感器检测到白线，则左转
// 示例：如果右传感器检测到白线，则右转
// 示例：如果两传感器都检测到白线，则直走
}
}
```
调试与优化
在实际环境中对小车进行调试，根据实际运行情况对算法和参数进行优化，确保小车能够稳定地沿着预定轨迹行驶。
通过以上步骤，可以实现智能车的循迹图编程。需要注意的是，循迹算法的选择和参数调整需要根据具体的应用场景和需求进行优化。