從而判斷出小車相對中心黑線的位置。DReal絕對值的大小反映了小車中心偏離中心黑線的嚴重程度，|DReal|越大，表明偏離得越厲害。這樣判斷的好處在于不管小車是否處于彎道還是直道，只要小車中心偏離了中心黑線，即只要DReal≠0就可以當作彎道情況來進行處理。然后分別對偏差距離DReal分別進行一階微分(dDReal)和二階微分(d2DReal)，根據偏差距離的一階微分(dDReal)，就可以得到中心黑線的變化趨勢，從而判斷出實際跑道是彎道還是直道，如果小車是在直道上偏離了中心黑線，則同一場數據中前后各點偏差的一階微分值dDRe al是相等的，即中心黑線與小車視場中心的偏差距離與兩者的前后距離呈線型變化。若實際跑道是彎道，則(dDReal)不等，上述關系呈非線性變化。根據偏差的二階微分(d2DReal)，可近似得到中心黑線的曲率半徑R(直道曲率半徑視為趨近無窮)，從而得到較完整的跑道信息。以上判別過程如圖5所示。

5 結束語
文中初步對智能車的路徑識別進行了探索，對一些基本問題給出較為詳細的分析及設計，為進一步的實踐打下了較為堅實的基礎，為真正智能汽車的設計提供了有益參考。