本发明属于汽车电子技术领域。

世界工业国对汽车自动驾驶系统投入了大量人力和物力进行开发，日 本丰田公司在1995年研制了一辆具有这种功能的试验车“丰田ASV”，整个 驾驶系统是有路面设施和车辆上的特殊装备组成。路面设施是在路面中央按 一定间隔距离埋设磁铁，试验车前头两侧面配备两个磁传感器，前车灯中间 有障碍物检测雷达，车体中部车道白线识别装置，同时还配备电子导向仪， 电子自控油门，电子刹车装置。

法国作为世界第四大汽车生产国，年产汽车约360万辆，占世界汽车 市场的22％。为了继续保持汽车工业在21世纪的竞争力，巩固其支柱地位， 法国政府最近也决定实施研制21世纪智能型汽车的科研计划。

在日本和欧洲政府和汽车公司集中精力更新汽车现实技术的同时，美 国却在尝试用几十亿美元的计算机网络最终取代司机的方向盘来驾驶汽车。

尽管有许多人对未来智能汽车的具体操作提出了疑问，但越来越多的 国家投入了研制它的行业。(“感受未来的智能交通体系”刘爱芳、金强中 国电子报1998年7月10日)

我国汽车电子技术95’计划国家重点项目是

a)汽油发动机管理系统

b)柴油发动机电子管理系统

c)无触点高能点火系统

d)电子自动控制变速器

e)安全装置(防盗系统)

f)汽车电话

g)自动导航系统

h)汽车防撞和刹车系统

这八个重点项目代表了国际汽车电子技术领域单项技术的最新的发 展。汽车自动驾驶系统它是路况情报采集、情报分析、目标识别、驾驶决策、 自动控制行驶方向、自动控制变速、自动刹车等综合专业。它是一项综合的 汽车电子技术，是一项系统工程技术。

汽车自动驾驶系统与汽车防撞系统相比。汽车防撞系统目前只能做到 目标一维参数(R/R’)测试，目标位置是模糊的，撞车报警的误警概率高， 控制也仅是刹车。因此，到目前为止还没有见到任何实用系统。而汽车自动 驾驶系统能完成目标的六维参数(X.Y.Z.X’.Y’Z’)立体信息的测试，不仅能 满足汽车防撞的测量要求，并能完成汽车的自动驾驶的要求。

汽车自动驾驶系统不同于自动导航定位系统。自动导航系统是根据GPS 或电子地图、再根据当前的交通情报向驾驶员提供一个最佳行驶路线的建 议。汽车行驶还是靠驾驶员的驾驶。而汽车自动驾驶系统是根据自己采集到 的路况情报、加工分析、作出驾驶决策、自动驾驶汽车，人可参与，但不要 人来管理。汽车自动导航系统和汽车自动驾驶系统有机的组合，将开发成为 21世纪新一代的智能汽车。根据现有的国内情报资料，还没有见到有关汽 车自动驾驶系统的报道。

本发明的目的

在当今的世界，高速公路、在高速公路上行驶的汽车在迅速发展。特 别是在21世纪的我国，这种发展将是不可想象的。驾驶汽车的人不再是专 职的汽车司机，而是各种不同职业不同同年龄的人。有的是在身心极其疲劳 的情况上路，有的是经过长途跋涉几小时还在高速公路上行驶，再由于高速 公路路况简单、单调，更容易使驾驶者麻疲大意精力不集中，因此高速公路 发生的交通事故也将与日剧增。本发明高速公路汽车自动驾驶系统就是为 了减少和避免交通事故的发生，使在高速公路上行车不在是单调易疲劳的劳 动，而是一种独特的休闲。这将是汽车自动化行驶的革命，将会产生巨大的 社会效益及经济效益。

日本丰田汽车公司的智能汽车方案要借助在公路上埋设磁铁，而美国 要借助庞大昂贵的计算机网络来实现汽车自动行驶。本发明汽车自动驾驶 系统采用双目摄像装置对路况情报进行采集，经图象处理和目标识别后， 自动根据路面标识、车前汽车距离、速度、道路标识牌的情报自动驾驶。而 不依赖于道路埋设磁铁或借助于庞大的计算机网络实现汽车自动行驶。

技术方案

1．系统组成

系统有双目摄像装置、图象信号处理平台、图象处理软件包、系统软 件以及控制接口等部分组成。系统组成方框图如图1所示。

1.1．双目摄像装置

双目摄像装置如图2所示，它有两部相同的摄像系统，安装在汽车的 适当位置。两部摄像系统的距离为D，摄像系统的光轴与D垂直，D与汽车 的轴线垂直对称，离地面的高度为H。光轴比水平方向低。

摄像系统由光学系统与摄像机组成。光学系统具有变倍功能、自动调 焦功能。摄像机采用具有电子快门的黑白CCD摄像机，同步信号由图象信号 平台提供，并具有程控AGC系统。

双目摄像装置安装在汽车上的示意图如图3

参考图2、3双目摄像装置的技术参数如下：

a)基线长度：D=1.5～3m

b)基线距地面高度：H=0.8～3m

c)摄像机L的坐标：L(0,0,-D/2)

d)摄像机R的坐标：R(0,0,D/2)

e)摄像机的光轴与X轴偏移-0.5°～5°

f)摄像机的视场：4°×3°～40°×30°

g)光学变倍：1～10

h)图象分辨度：500×300～600×400线

i)电子快门：50ms～50μs,20～30db

j)自动调焦

k)手动调光圈

模拟信号处理：为了使逆光条件下图象清晰，层次分明。每路图象信 号采用时分隔编程AGC控制。时分隔编程AGC控制信号由图象处理产生。也 可以用普通的AGC电路处理。

1.2．图象信号处理平台

图象信号处理平台如图4所示，主要有晶振、帧行同步信号产生器、A/D 转换、数据缓冲(双端口RAM)、DSP组成。

由DSP产生变倍的控制信号。

图象处理平台的技术参数如下：

a)晶振工作频率：F=3.7MHz～9.84375MHZ

b)A/D采样频率：F=9.84375MHZ

c)A/D变换分辨率：8Bit

d)行频：F=15.625KHZ

e)帧频：F=50HZ

f)双端口RAM存储空间：＞1K字节

g)行消影时DSP对双端口RAM进行读数据操作

h)DSP数据总线：32位、时钟频率＞40MHz、程序内存＞2M字节、数 据缓冲区＞2M字节、知识库内存＞4M字节

1.3．系统软件

系统软件主要功能是：

a)图象处理

b)目标识别

c)目标运动参数分析

d)自动驾驶决策

e)自动控制

系统软件主要组成是：

a)图象处理软件包

b)知识库

c)目标识别软件包

d)目标运动参数处理软件包

e)PID自动控制软件包

f)自动驾驶决策判据软件包

1.4．控制接口

控制接口是信号处理系统与汽车驾驶系统的接口，主要有：

a)控制方向盘的并行数据口

b)控制自动变速的并行数据口

c)控制灯光、鸣笛、刹车的开关指令接口

1.5．自动控制执行机构

a)电子方向盘

b)电子自动变速系统

c)自动刹车系统

d)自动灯光、鸣笛系统

2．系统工作原理

2.1．路况情报收集

1)摄像系统的图象

标准高速公路单向两车道示意图如图5。

路况情报采集是通过摄像系统完成的。摄像系统获得的图象是路面及 路面上的目标(三维空间)的两维平面投影。横坐标是相对与光轴方向方位 面投影，竖坐标是相对与光轴方向的俯仰面投影。

设空间直角坐标系的原点在标准双向两车道第一行车车道的中心线 上，行车方向为X轴，垂直向上方向为Y轴用右手定理确定Z轴方向，摄像 机成象平面在行车车道中心线(X轴上)的投影是X轴的零点(如图6所示)。

设摄像机成象平面中心的坐标为：(O,H,Z-D)，则任意位置的目标 (X,Y,Z)在图象上的投影为： $A={\mathrm{Sin}}^{-1}\frac{Z-D}{\sqrt{X^2+{(Z-D)}^2}}$ $E={\mathrm{Sin}}^{-1}\frac{Y-H}{\sqrt{X^2+{(Y-H)}^2+{(Z-D)}^2}}$

2)标准双向两车道的图象

设摄像机安装在离地面高H=1.6m，光轴方向与车道平行，汽车在第一 车道中心行驶。标准两车道示意图如图4所示，每个车道宽度为3.5m。当 汽车正常状态行驶时，行车道与超车道的标示线在摄像机的直角坐标系表示 为：

x=X y=-1.6m    z=1m 摄像机的车道标识线的图象坐标为： $A={\mathrm{Sin}}^{-1}\frac{1}{\sqrt{X^2+1}}$ $E={\mathrm{Sin}}^{-1}\frac{-1.6}{\sqrt{X^2+{(-1.6)}^2+{\left(1\right)}^2}}$

标准双向两车道标识线全视场图象如图7，视场为40°的图象如图8， 视场为4°的如图9。

根据图7、图8、图9可看出：在直角坐标系中与光轴平行的直线全视 场的图象是一曲线，在40°、4°视场的图象近似一直线，并且都收敛于零点。 近似于直线的条件是：

X2＞＞Y2,X2＞＞Z2

3)空间直角坐标系与图象投影的关系

当X2＞＞Y2、X2＞＞Z2，可以证明，

a)空间直角坐标系的直线在图象中的投影也近似是直线，如直线的方 向与光轴相同，则直线指向原点(E=0,A=0)；如与光轴偏移ΔA、ΔE，则 在图象中是坐标平移ΔA,、ΔE。

b)如空间直角坐标系的与光轴平行的直线(Y0、Z0)则在图象投影的 直线以原点为中心旋转一角度α $\alpha =\arctan \frac{Z}{Y}$

因此在图8、图9中很容易作出标准双向两车道所有的车道标识线。

c)在空间直角坐标系中与光轴轴对称的平行直线它们的图象是角度对 称的直线。

d)在空间直角坐标系与光轴垂直的直线它的图象是近似一水平直线 (E)。

4)双目摄像装置

如5.1.1所述，在(O、H、Z+D)的位置再设置一摄像系统(R)，这样 与坐标(O、H、Z-D)的摄像系统(L)就组成了双目摄像相同。它们之间的 基线长度为2D，设21D=1.5m。参看图3，标准双向两车道标识线的图象夹角 为：     ${\alpha }_R=\arctan \frac{Z-D}{-H}$

标准双向两车道标识线在摄像系统(R)的图象如图10所示。

2.2．目标位置参数提取

在空间直角坐标系任一点(X、Y、Z)在双目摄像装置两幅图象对应的 方位角为：

AL=arctan((Z-D)/X)

AR=arctan((Z+D)/X)

那么目标的直角坐标为：

X=2D/(tanAL-tanAR)

Z=XtanAL+D $Y=\mathrm{SINE}\sqrt{X^2+Z^2}$

2.3．目标相对速度参数提取

目标相对速度可用图象序列的位置差分来求得

X’=(X(t-1)-X(t))/Δ

Y’=(Y(t-1)-Y(t))/Δ

Z’=(Z(t-1)-Z(t))/Δ

Δ：图象序列的时间间隔

Δ=20ms

2.4．行车位置和方向测量

首先根据车道模型分割出参考车道标识线区域，再在车道区域内进行 直方图统计，分离出参考车道标识线。并用曲线拟合的办法，使不连续的车 道标识线拟合成连续的车道标识线。

再在两幅图象中分别找出对应X1=20m、X2=10m参考车道标识线的EL (X1)、EL(X2)、ER(X1)、ER(X2)。再根据参考车道标识线上的EL(X1)、EL(X2)、 ER(X1)、ER(X2)找出对应的AL(X1)、AL(X2)、AR(X1)、AR(X2)，再算出

Z1(X1)=X1tanAR、Z2(X2)=X2tanAL,(A＜0)

Z1(X1)=X1tanAL、Z2(X2)=X2tanAR,(A＞0)

最后再算出汽车偏离参考车道标识线的距离：

Z=2(Z2(X2)-Z1(X1))+Z1(X1)

汽车行进方向与车道标识线的夹角为：

β=arctan(2(Z2(X2)-Z1(X1))/10)

也可以参考隔离带或防撞护栏行驶，处理方法相同。

2.5．道路情报获取

首先用公路模型分割出交通标牌的大似区域，再用直方图统计的方法 分割出交通标牌区域。

文字识别：在文字识别前，首先分割文字快的行和列。行的分割，在 文字块区域里，按E轴统计二值图的分布密度，如图11。显而易见P(E)=0 时是行的分割线，P(E)＞0时是文字行。

在某一行内(E1～E2)再统计P(A)可以识别列的分割线和单一文字块。

在单一文字块区域内，再统计P(E)，根据P(E)和知识库文字模型，可 识别少量交通标识牌专用文字，并根据知识库事先的知识理解文字的含义。 作为驾驶策略决策的条件。

道路情报获取也可以通过其他手段获得，例如：无线广播、计算机网 络等

2.6．驾驶策略决策

a)当行车道上无目标时，汽车继续正常行驶

b)当行车道上发现目标，且目标相对速度小于零，超车道无目标，汽车

  进行超车操作。若超车道有目标，但目标相对速度大于零，汽车也进

  行超车操作。

c)当行车道上发现目标，且目标相对速度小于零，超车道有目标，且目

  标相对速度小于零，汽车进行减速行驶。

d)自动驾驶：根据β=ΔZ/X自动控制汽车方向盘，调整汽车行进方向和

  位置

e)超车操作：根据超车的固定程序执行。

f)紧急刹车：如因方向驾驶失灵，汽车向隔离带或护栏固定目标方向行

  驶(ΔZ大于预定值)，应紧急刹车

g)根据交通标牌提示进行操作

2.7．汽车方向和位置控制

汽车方向和位置控制原理图如图12，Z^为正常行车时参考车道标识线 的Z坐标，Z为参考车道标识线的实际坐标，X参考车道标识线参考点的X 坐标。

设在参考车道标识线10米处选一参考点，并测得这一参考点的坐标为 (10,-y,z)，正常行车时参考车道标识线参考点的坐标为(10,-y,1)， 与正常行车路线相比偏离方向β=(z-1)/10。经PID校正后控制驱动马达 转动汽车方向盘，使方向盘转动α角(α=β)，同时汽车行进速度产生一 Z方向的速度Z’=αV，经速度积分后汽车位置z(1)，经过反复调整一直到 z(n)=1,β=0，汽车方向盘角度α=0，汽车进入正常行驶状态。

为了能够用数字控制方向盘，方向盘的轴上加装轴角编码器(轴角编 码器14位)，力矩驱动马达，力矩驱动马达通过离合器和方向盘的轴连接， 力矩驱动马达由PWM功放驱动。

这样的方法，汽车就可以在拐弯半径大于500米的公路上自动参考车 道标识线行驶。

2.8．汽车速度控制

汽车行进速度由两种因素决定，一是根据汽车所在车道前方车辆相对 速度来确定，如不能超车，控制汽车速度与前方车辆的相对速度为零。以及 适当的距离。

前方车辆相对速度根据

X’=(X(t-1)-X(t))/Δ

Z’=(Z(t-1)-Z(t))/Δ

测量。

二是根据当时的气候条件、光照度条件，控制行车速度。气候条件、 光照度情况决定当时的能见度，能见度影响摄像系统成象清晰度，影响图象 处理系统能否正确识别目标的能力，不同的能见度应有相对应的最大车速。

下面是不同的能见度，建议最大行车速度。 能见度 20m  50m  100m  200m 建议行车最 大速度 10m/s  20m/s  30m/s  40m/s 36km/H  72Km/H  108Km/H  144Km/H

汽车速度控制方案如图13,V^是行车前方汽车的速度，V是行车速度。 当不能超车时，DSP测量出和行车前方汽车的相对速度ΔV,ΔV作为控制 系统的误差量经PID校正后控制自动变速装置，使相对速度为0；但是如果 行车速度大于根据气象条件推荐的速度时，DSP将控制行车速度小于或等于 推荐速度。

为了方便容易实现，自动变速系统也可仅控制油门。油门加装轴角编 码器和驱动马达，由DSP用数字控制。DSP首先将车与目标的相对速度X’测 量量转变成相对应的油门开关的旋转角度数据，然后再控制油门开关的旋转 角度，使进油量和速度相一致。

汽车自动驾驶系统的技术特点

与日本丰田汽车公司的智能汽车方案相比，方案完全不一样，它不需 要在道路上铺设磁铁。与美国政府的智能汽车方案相比，本专利不需要庞大 的昂贵的计算机网络支持，就能够实现汽车的自动驾驶。

它的技术特点如下：

1)采用双目摄像装置进行路况情报采集，实现了目标的三维空间定位。

2)图象模拟信道采用可编程时分隔AGC控制，解决了强逆光情况下路 面成象质量差的问题

3)采用图象序列处理，实现了运动目标的相对速度测量

4)图象处理，目标识别充分利用标准车道模型的先验信息

5)少量专用文字识别方案，先识别文字的行和列，再根据二值图的P(E) 质量统计和文字模型识别文字。

6)利用标准双向三车道标识线模型，实现了汽车行进方向和偏离标识 线位置的测量

7)汽车可自动决策：继续行驶，加速、减速、超车、紧急刹车等操作

8)汽车自动驾驶采用闭环自动控制系统

本发明使用于于路况较简单的高速公路上的汽车自动驾驶，人可参与， 但不要人来管理，可有效的避免由于司机驾驶技术不熟练、疲劳或精力不集 中造成的各种交通事故。其结构简单投资较少，成本低，可靠性好。

以下结合附图及实施例作详述，但不作为本发明的限制。

图1为本发明的系统组成方框图；

图2为双目摄像装置方框图；

图3为双目摄像装置安装示意图；

图4为图象处理平台组成方框图；

图5为标准高速公路单向两车道示意图；

图6为道路直角坐标系；

图7为全视场两车道标识线图象(y=1.6m)

图8为40度视场角两车道标识线图象(y=1.6m)

图9为L摄像机4度视场标准两车道标识线图象(y=1.6m)

图10为R摄像机4度视场标准两车道标识线图象(y=1.6m)

图11为文字分割原理图；

图12为方向和位置闭环控制原理图；

图13为汽车速度自动控制原理图。

参见图1-13。

实施例

汽车自动驾驶系统最重要的任务是情报采集，图象处理，目标识别， 要完成目标识别的任务，首先分别进行单画面的图象处理、再进行双画面图 象匹配。目标的运动参数提取，交通标识牌信息识别，以及驾驶策略决策。

1．硬设备

1)双目摄像装置

参考图2、图3，双目摄像装置的基本参数如下：

基线长度：D=1.5～2m

基线距地面高度：H=0.8～2m

摄像机L的坐标：L(0,0,-D/2)

摄像机R的坐标：R(0,0,D/2)

摄像机的光轴与X轴偏移-0.5°～5°

摄像机的视场：4°×3°～40°×30°

光学变倍：1～10

图象分辨度：600×400线

电子快门：50ms～50μs,20～30db

自动调焦

手动调光圈

2)模拟信号处理装置

为了使逆光条件下图象清晰，层次分明。每路图象信号采用时分隔编 程AGC控制。时分隔编程AGC控制信号由图象处理产生。

3)图象处理平台

参考图4，图象处理平台设计参数如下：

晶振工作频率：F=9.84375MHZ

A/D采样频率：F=9.84375MHZ

A/D变换分辨率：8Bit

行频：F=15.625KHZ

帧频：F=50HZ

双端口RAM存储空间：1K字节

行消影时DSP对双端口RAM进行读数据操作

DSP数据总线：32位

2．情报分析

2.1．目标识别与运动参数测量

对左右两幅图象分别完成以下工作：

根据汽车正常行驶时的标准车道模型分割行车道区域，在行车道区域 内进行直方图统计，根据知识库的数据进行目标区域分割。再统计每个目标 的面积Si和质心Oi。

在左右两幅图象内分别获得Sir和质心Oir,Skl和质心Okl，如果Sir=Skl并 且Er(Oir)≌El(Okl)，则目标I和目标k是同一目标。找出Ar(Oir)和Al(Oil)， 再根据

X=D/(tanAl(Oil)-tanAT(Oir)) $Y=\sqrt{X^2+{(Z-D)}^2}\mathrm{Sin}{E}_r$

Z=XtanAr(Oir)+D/2

确定目标的位置。

根据

X’=(X(t-1)-X(t))/Δ

Y’=(Y(t-1)-Y(t))/Δ

Z’=(Z(t-1)-Z(t))/Δ

确定目标的速度。

2.2．行车位置和方向测量

首先根据车道模型分割出参考车道标识线区域，再在车道区域内进行 直方图统计，分离出参考车道标识线。并用曲线拟合的办法，使不连续的车 道标识线拟合成连续的车道标识线。

再在两幅图象中分别找出对应X1=20m、X2=10m参考车道标识线的EL (X1)、EL(X2)、ER(X1)、ER(X2)。再根据参考车道标识线上的EL(X1)、EL(X2)、 ER(X1)、ER(X2)找出对应的AL(X1)、AL(X2)、AR(X1)、AR(X2)，再算出

Z1(X1)=X1tanAR、Z2(X2)=X2tanAL,(A＜0)

Z1(X1)=X1tanAL、Z2(X2)=X2tanAR,(A＞0)

最后再算出汽车偏离参考车道标识线的距离：

Z=2(Z2(X2)-Z1(X1))+Z1(X1)

汽车行进方向与车道标识线的夹角为：

β = arctan(2(Z2(X2)-Z1(X1))/10)

也可以参考隔离带或防撞护栏行驶，处理方法相同。

2.3．道路情报获取

首先用公路模型分割出交通标牌的大似区域，再用直方图统计的方法 分割出交通标牌区域。

文字识别：在文字识别前，首先分割文字快的行和列。行的分割，在 文字块区域里，按E轴统计二值图的分布密度，如图11。显而易见P(E)=0 时是行的分割线，P(E)＞0时是文字行。

在某一行内(E1～E2)再统计P(A)可以识别列的分割线和单一文字块。

在单一文字块区域内，再统计P(E)，根据P(E)和知识库文字模型，可 识别少量交通标识牌专用文字，并根据知识库事先的知识理解文字的含义。 作为驾驶策略决策的条件。

3．驾驶策略决策

a)当行车道上无目标时，汽车继续正常行驶

b)当行车道上发现目标，且目标相对速度小于零，超车道无目标，汽

  车进行超车操作。若超车道有目标，但目标相对速度大于零，汽车

  也进行超车操作。

c)当行车道上发现目标，且目标相对速度小于零，超车道有目标，且

  目标相对速度小于零，汽车进行减速行驶。

d)自动驾驶：根据β=ΔZ/X自动控制汽车方向盘，调整汽车行进方

  向和位置

e)超车操作：根据超车的固定程序执行。

f)紧急刹车：如因方向驾驶失灵，汽车向隔离带或护栏固定目标方向

  行驶(ΔZ大于预定值)，应紧急刹车

g)根据交通标牌提示进行操作

4．汽车方向和位置控制

汽车方向和位置控制原理图如图12,Z^为正常行车时参考车道标识线 的Z坐标，Z为参考车道标识线的实际坐标，X参考车道标识线参考点的X 坐标。

设在参考车道标识线10米处选一参考点，并测得这一参考点的坐标为 (10,-y,z)，正常行车时参考车道标识线参考点的坐标为(10,-y,1)， 与正常行车路线相比偏离方向β=(z-1)/10。经PID校正后控制驱动马达 转动汽车方向盘，使方向盘转动α角(α=β)，同时汽车行进速度产生一 Z方向的速度Z’=αV，经速度积分后汽车位置z(l)，经过反复调整一直到 z(n)=1,β=0，汽车方向盘角度α=0，汽车进入正常行驶状态。

为了能够用数字控制方向盘，方向盘的轴上加装轴角编码器(轴角编 码器14位)，力矩驱动马达，力矩驱动马达通过离合器和方向盘的轴连接， 力矩驱动马达由PWM功放驱动。

这样的方法，汽车就可以在拐弯半径大于500米的公路上自动参考车 道标识线行驶。

5．汽车速度控制

汽车速度控制方案如图13，V^是行车前方汽车的速度，V是行车速度。 当不能超车时，DSP测量出和行车前方汽车的相对速度ΔV,ΔV作为控制 系统的误差量经PID校正后控制自动变速装置，使相对速度为0；但是如果 行车速度大于根据气象条件推荐的速度时，DSP将控制行车速度小于或等于 推荐速度。

为了方便容易实现，自动变速系统也可仅控制油门。油门加装轴角编 码器和驱动马达，由DSP用数字控制。DSP首先将车与目标的相对速度X’测 量量转变成相对应的油门开关的旋转角度数据，然后再控制油门开关的旋转 角度，使进油量和速度相一致。

6．系统技术指标

1)动目标测量范围：

在行车道和超车道内车前1米～200米以内。

2)动目标测量精度：

ΔX＜1m    ΔX’＜1m/s

ΔY＜1m

ΔZ＜1m

3)车道标识线与汽车位置和行进方向的测量

ΔZ＜1m

Δα＜0.1度

4)汽车行进方向和位置的控制精度

Δβ＜0.1度

ΔX＜1m(相对前面汽车的距离)

ΔZ＜0.2m(相对车道标识线的距离)