車(chē)道標(biāo)記的跟蹤對(duì)于現(xiàn)代機(jī)動(dòng)車(chē)中的不同類(lèi)型的駕駛員輔助系統(tǒng)具有重要意義。例如，車(chē)道偏離警示(LDW)可以使用車(chē)道標(biāo)記的跟蹤來(lái)確定車(chē)輛在車(chē)道內(nèi)的位置并且在過(guò)于接近車(chē)道邊緣時(shí)輸出警示信號(hào)。還有車(chē)道保持支持(LKS)，已知其通過(guò)連續(xù)轉(zhuǎn)向、制動(dòng)和/或傳動(dòng)機(jī)構(gòu)嚙合來(lái)協(xié)助保持當(dāng)前的車(chē)道。此外，努力提供獨(dú)立導(dǎo)航的自主車(chē)輛，并因此，尤其依賴于魯棒且可靠的車(chē)道檢測(cè)。在前述類(lèi)型的方法中，借助已知的圖像處理技術(shù)來(lái)檢測(cè)照相機(jī)圖像中可以構(gòu)成車(chē)道標(biāo)記的這樣的對(duì)象。這些識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記也可以是類(lèi)似于諸如道路的護(hù)欄、柏油接縫和邊緣的標(biāo)記。因此，優(yōu)選地，并不是借助跟蹤來(lái)跟蹤全部檢測(cè)到的對(duì)象，而是僅跟蹤所述對(duì)象的子集，例如基于額外的傳感器輸入或圖像處理技術(shù)而被歸類(lèi)為“真實(shí)”的車(chē)道標(biāo)記。在許多應(yīng)用中，足以識(shí)別車(chē)輛當(dāng)前行駛的所謂的自己車(chē)道，并從而在跟蹤中僅包括所述自己車(chē)道的左右限制標(biāo)記。在跟蹤過(guò)程中，針對(duì)未來(lái)的時(shí)間點(diǎn)預(yù)測(cè)近似描述車(chē)道標(biāo)記的模型曲線的局部位置和局部斜率，并利用隨后的檢測(cè)進(jìn)行調(diào)整。遞歸狀態(tài)估計(jì)器通常用于系統(tǒng)狀態(tài)在未來(lái)的近似投影，并且在本領(lǐng)域中通常是公知的。具體地說(shuō)，本發(fā)明方法中所使用的狀態(tài)估計(jì)器具有預(yù)測(cè)器-校正器結(jié)構(gòu)?？梢詧?zhí)行借助單個(gè)狀態(tài)估計(jì)器的左和右車(chē)道標(biāo)記的跟蹤，例如，假設(shè)車(chē)輛前方的車(chē)道標(biāo)記彼此平行(這是在許多實(shí)際交通狀況下的情況)。這樣的跟蹤過(guò)程可以達(dá)到高度的魯棒性，因?yàn)楦鱾€(gè)車(chē)道標(biāo)記在一定程度上彼此穩(wěn)定。然而，存在不是所有的車(chē)道標(biāo)記都彼此平行的交通狀況，例如，在存在岔道的情況下。在這種情況下，跟蹤所基于的模型不能符合實(shí)際并且跟蹤算法失敗。這可能顯著降低駕駛員輔助系統(tǒng)的性能，并且尤其是在自主車(chē)輛中是不可接受的。為了解決現(xiàn)實(shí)中車(chē)道標(biāo)記有時(shí)不彼此平行的問(wèn)題，原則上，兩個(gè)或更多個(gè)所識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記可以經(jīng)受單獨(dú)的跟蹤過(guò)程。這樣的車(chē)道檢測(cè)的方法，也被稱為“多目標(biāo)跟蹤”，在KunZhao等人的文章“ANovelMulti-laneDetectionandTrackingSystem”，IntelligentVehiclesSymposium(IV)，2012，IEEE，June3rd，2012，第1084-1089頁(yè)，XP032452959，DOI：10.1109/IVS.2012.6232168，ISBN：978-1-4673-2119-8中被公開(kāi)。由于不必滿足特定約束，該方法保證了高度的靈活性。由于單獨(dú)跟蹤的對(duì)象不彼此穩(wěn)定，可實(shí)現(xiàn)的魯棒性的程度相對(duì)較低。此外，多個(gè)對(duì)象的獨(dú)立跟蹤需要較大的計(jì)算工作量。因此，本發(fā)明是基于提供一種上述類(lèi)型的方法的目標(biāo)，該方法允許具有相對(duì)較低的計(jì)算工作量的魯棒的車(chē)道檢測(cè)，并且傳送可靠的結(jié)果，尤其是在復(fù)雜或不尋常的交通狀況下，如施工現(xiàn)場(chǎng)。該目標(biāo)通過(guò)具有權(quán)利要求1的特征的方法來(lái)解決。根據(jù)本發(fā)明，提供了借助狀態(tài)估計(jì)器，針對(duì)要被跟蹤的車(chē)道標(biāo)記中的至少兩個(gè)估計(jì)單獨(dú)的路線，針對(duì)多個(gè)識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記確定各自的偏移值，該偏移值表示所識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記相對(duì)于與車(chē)輛的中心縱軸平行的基準(zhǔn)軸的橫向偏移，以及借助額外的估計(jì)方法，執(zhí)行所確定的偏移值到要被跟蹤的車(chē)道標(biāo)記的單獨(dú)路線中的相應(yīng)路線的分配。偏移值可以作為識(shí)別的一部分直接從圖像數(shù)據(jù)確定。偏移值表示近似地描述相關(guān)車(chē)道標(biāo)記的函數(shù)在相對(duì)車(chē)輛橫向的y軸上的軸段。在本發(fā)明的背景下，偏移值各自與一個(gè)單獨(dú)的路線相關(guān)聯(lián)。這給出了如下可能性，允許多個(gè)獨(dú)立的路線假設(shè)，但仍利用實(shí)際中為了算法穩(wěn)定性而通常給出的車(chē)道標(biāo)記的平行性。因此，可以使得跟蹤更加魯棒。具體地，可以安全地處理復(fù)雜的交通狀況。相比于需要例如同時(shí)使用多個(gè)卡爾曼濾波器的“多目標(biāo)跟蹤”，計(jì)算工作量很小。優(yōu)選地，針對(duì)要被跟蹤的車(chē)道標(biāo)記中確切的兩個(gè)車(chē)道標(biāo)記來(lái)估計(jì)單獨(dú)的路線，其中，所確定的偏移值到兩個(gè)單獨(dú)的路線中的各個(gè)路線的分配由二元參數(shù)集合表示。僅對(duì)與左和右車(chē)道邊界相對(duì)應(yīng)的兩個(gè)車(chē)道標(biāo)記的跟蹤如所提及的那樣通常足以識(shí)別出自己的車(chē)道。在僅存在兩個(gè)單獨(dú)的路線的情況下，偏移值到其中一個(gè)路線的每一個(gè)單獨(dú)分配可以由二元參數(shù)或指示變量完全表征。具體地，可以確定具有值為1的二元參數(shù)表示相關(guān)偏移值被分配給單獨(dú)的路線中的第一個(gè)路線，而具有值為0的二元參數(shù)表示偏移值被分配給另一個(gè)路線。因此，針對(duì)(可選地編號(hào)的)偏移值中的每一個(gè)，可以定義單獨(dú)的二元參數(shù)，所述單獨(dú)的二元參數(shù)值表示單獨(dú)的路線中的一個(gè)。以此方式，可以精確地處理偏移值與路線之間的分配，例如，二元參數(shù)的值可以被認(rèn)為是隨時(shí)間改變的，可以與單獨(dú)的路線一起估計(jì)(優(yōu)選地，還與要被確定的偏移值自身一起估計(jì))。二元參數(shù)的集合可以尤其用于近似描述車(chē)道的路線的模型曲線(諸如回旋曲線)的參數(shù)化。具體地，模型曲線可以表示為兩個(gè)路線項(xiàng)與一個(gè)偏移值的總和，其中，路線項(xiàng)中的一個(gè)必須與二元參數(shù)自身相乘，另一個(gè)路線項(xiàng)與1和二元參數(shù)之間的差值相乘。根據(jù)二元參數(shù)的值，僅第一個(gè)路線項(xiàng)或僅第二個(gè)路線項(xiàng)隨后與各自的偏移值組合。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式，提供了，使用二元參數(shù)集合的值的給定組合作為輸入變量，用于產(chǎn)生額外的估計(jì)假設(shè)。因此使得偏移值到各個(gè)路線的分配可用于數(shù)學(xué)估計(jì)過(guò)程。具體地，可以提供，分別針對(duì)多個(gè)不同的、優(yōu)選地針對(duì)全部可能的假設(shè)執(zhí)行跟蹤過(guò)程，并借助額外的估計(jì)方法，例如在預(yù)定數(shù)量的計(jì)算周期之后，確定最有可能的假設(shè)，針對(duì)該假設(shè)，要被跟蹤的車(chē)道標(biāo)記的估計(jì)路線與所識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記的路線之間的偏差最低。因此，為了確定最佳分配，單純地嘗試全部可能的分配以確定利用哪個(gè)分配最佳地解釋了觀測(cè)值。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，以此方式可以在相對(duì)較短的時(shí)間周期內(nèi)找到最佳分配。優(yōu)選地，在單個(gè)比較步驟中僅同時(shí)分別執(zhí)行針對(duì)不同假設(shè)的兩個(gè)跟蹤過(guò)程。這使得能夠隨時(shí)間分配整個(gè)計(jì)算工作量，以保持對(duì)相關(guān)聯(lián)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的低功率需求。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式，提供了，以任意起始假設(shè)開(kāi)始，相繼執(zhí)行多個(gè)單個(gè)比較步驟，其中，將在先前單個(gè)比較步驟中的最有可能的假設(shè)分別與還未經(jīng)單個(gè)比較步驟的假設(shè)進(jìn)行比較。借助這樣的方法，可以以較低的計(jì)算工作量找到總體最佳假設(shè)，其中，不太可能的假設(shè)被相繼淘汰。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方式，提供了，針對(duì)每一個(gè)產(chǎn)生的假設(shè)，使用匈牙利法執(zhí)行測(cè)量值到車(chē)道標(biāo)記的單獨(dú)分配。以此方式，測(cè)量值或觀測(cè)值可以特別有效地分配給各個(gè)標(biāo)記。作為匈牙利法的替代，也可以應(yīng)用JPDA方法(“聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)”方法)。針對(duì)所確定的偏移值到要被跟蹤的車(chē)道標(biāo)記的單獨(dú)的路線的各個(gè)路線的分配，可以應(yīng)用參數(shù)估計(jì)方法，尤其是最大似然法。原則上，也可以應(yīng)用基于交互式多模型濾波器(IMM濾波器)的方法。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方式，針對(duì)至少三個(gè)(優(yōu)選針對(duì)至少四個(gè))所識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記來(lái)確定各自的偏移值。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，通常在確定僅兩個(gè)偏移值時(shí)，額外的估計(jì)方法的估計(jì)工作是不值得的?？蛇M(jìn)一步提供，如果針對(duì)每個(gè)單獨(dú)估計(jì)的路線可以確定至少一個(gè)或兩個(gè)偏移值，則在執(zhí)行額外的估計(jì)方法之前進(jìn)行測(cè)試，其中，否則借助基于偏移值的數(shù)量的邏輯來(lái)限制狀態(tài)估計(jì)器。這反映了一個(gè)事實(shí)，由于例如在照相機(jī)圖像中只有兩個(gè)車(chē)道標(biāo)記是可識(shí)別的，因此存在每個(gè)路線僅可以確定一個(gè)偏移值的情況。在這種情況下，可以利用狀態(tài)估計(jì)器的部分關(guān)閉來(lái)確保所述方法的穩(wěn)定性。狀態(tài)估計(jì)器可以使用狀態(tài)向量，該狀態(tài)向量的分量包括針對(duì)要被跟蹤的車(chē)道標(biāo)記中的每一個(gè)的路線參數(shù)以及由偏移值構(gòu)成的另外幾個(gè)偏移參數(shù)。具體地，描述模型曲線的斜率、曲線或曲線的變化可以構(gòu)成狀態(tài)向量的分量。當(dāng)使用三次多項(xiàng)式作為模型曲線時(shí)，例如線性項(xiàng)、二次項(xiàng)和三次項(xiàng)的系數(shù)可以構(gòu)成路線參數(shù)。因此，單獨(dú)的路線和偏移值(實(shí)質(zhì)上一方面是曲線形狀，另一方面是曲線位置)可以經(jīng)受共同的估計(jì)方法，其中只需要處理一個(gè)狀態(tài)估計(jì)器。此外，狀態(tài)估計(jì)器可以使用狀態(tài)向量，該狀態(tài)向量的分量還包括車(chē)輛相對(duì)于兩個(gè)單獨(dú)的路線中的一個(gè)的角偏移、車(chē)輛相對(duì)于兩個(gè)單獨(dú)的路線中的另一個(gè)的角偏移、路面平面相對(duì)于平均路面平面的傾斜角和/或車(chē)輛的橫向速度。以此方式，可以將相應(yīng)的模型曲線相對(duì)精確地調(diào)整成實(shí)際的車(chē)道標(biāo)記?？梢蕴峁鶞?zhǔn)軸與車(chē)輛的中心縱軸重合或者與其在路面平面上的垂直投影重合，并且偏移值各自表示路面平面中車(chē)道標(biāo)記的橫向偏移。這樣的基準(zhǔn)軸的定義簡(jiǎn)化了計(jì)算和相應(yīng)的編程。優(yōu)選地，僅對(duì)應(yīng)于車(chē)輛所行駛的自己車(chē)道的左和右車(chē)道邊界的兩個(gè)車(chē)道標(biāo)記經(jīng)受跟蹤過(guò)程。這對(duì)于自己車(chē)道的可靠檢測(cè)是足夠的，并且使得能夠限制要被估計(jì)的參數(shù)的數(shù)量。本發(fā)明還涉及一種車(chē)輛，該車(chē)輛具有沿行駛方向?qū)R的、用于拍攝車(chē)輛前方的交通空間的圖像的照相機(jī)，以及用于評(píng)估由照相機(jī)拍攝到的圖像的單元，其中，該評(píng)估單元被配置成執(zhí)行上述的方法。本發(fā)明的有利實(shí)施方式還可以根據(jù)從屬權(quán)利要求、附圖以及相關(guān)說(shuō)明得到。現(xiàn)在將參照附圖通過(guò)示例的方式來(lái)描述本發(fā)明。圖1示出了具有包括用于車(chē)道檢測(cè)的發(fā)明裝置的機(jī)動(dòng)車(chē)的交通空間的平面圖。圖2示出了由布置在根據(jù)圖1的車(chē)輛上的圖像拍攝裝置拍攝到的示例性圖像。圖3示出了近似描述左車(chē)道標(biāo)記和右車(chē)道標(biāo)記的路線的兩條模型曲線。圖4示意性示出了用于確定偏移值分別到車(chē)道標(biāo)記的兩個(gè)單獨(dú)的路線中的每一個(gè)路線的最佳分配。根據(jù)圖1，機(jī)動(dòng)車(chē)10正沿行駛方向F行駛在公路的自己的車(chē)道11上。自己的車(chē)道11由左車(chē)道標(biāo)記12a和右車(chē)道標(biāo)記12b(舉例來(lái)說(shuō)，各個(gè)實(shí)線形式的標(biāo)記)來(lái)限制。在車(chē)輛頂篷的前部區(qū)域中，安裝了連續(xù)拍攝機(jī)動(dòng)車(chē)10前方的交通空間的圖像的照相機(jī)14，如視線15所示。該照相機(jī)位置跨越世界坐標(biāo)系x，y。此外，照相機(jī)14被聯(lián)接到圖1中未示出的下游圖像處理計(jì)算機(jī)。圖2中以簡(jiǎn)化的形式示出了由照相機(jī)14拍攝到的機(jī)動(dòng)車(chē)10前方的交通空間的圖像20的示例。照相機(jī)14以及相關(guān)聯(lián)的圖像處理計(jì)算機(jī)是駕駛員輔助系統(tǒng)(例如，用于支持車(chē)道保持的系統(tǒng)(車(chē)道偏離警示系統(tǒng)，LDW))的一部分。所述系統(tǒng)基于由照相機(jī)14以有規(guī)律的時(shí)間間隔拍攝的圖像來(lái)檢測(cè)并跟蹤車(chē)道標(biāo)記，如下面更詳細(xì)地解釋的。借助本領(lǐng)域中已知的適合的圖像處理算法，在所拍攝的圖像20中提取所有潛在的車(chē)道標(biāo)記12a、12b、12c、12d、16、18，即圖像的這些區(qū)域被標(biāo)識(shí)為滿足用于車(chē)道標(biāo)記的預(yù)定識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)的識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記。這個(gè)過(guò)程優(yōu)選地分段實(shí)施，即基于線的各個(gè)段。如此識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記可以是上述的左和右車(chē)道標(biāo)記12a、12b、另外的車(chē)道標(biāo)記12c、12d、或者護(hù)欄16或道路的邊緣18。在所示情況下，由于施工現(xiàn)場(chǎng)，存在由標(biāo)記指明的從左到右的車(chē)道變化，因此如圖所示的車(chē)道標(biāo)記12a、12b與車(chē)道標(biāo)記12c、12d競(jìng)爭(zhēng)。左和右車(chē)道標(biāo)記12a、12b作為要被跟蹤的車(chē)道標(biāo)記經(jīng)受跟蹤過(guò)程，其中，借助常用的狀態(tài)估計(jì)器分別跟蹤路面平面中的車(chē)道標(biāo)記12a、12b的路線的與時(shí)間有關(guān)的變化。在本發(fā)明的所述實(shí)施方式中，三次多項(xiàng)式被用作世界坐標(biāo)中的車(chē)道標(biāo)記的模型曲線，包括用于立方項(xiàng)、平方項(xiàng)和線性項(xiàng)的各自的系數(shù)以及作為絕對(duì)項(xiàng)的偏移值。然而，也可以使用其它類(lèi)型的模型曲線。在圖3中，在路面平面中示出了示例性模型曲線22a、22b。對(duì)于每一個(gè)識(shí)別出的并可選地經(jīng)分類(lèi)器驗(yàn)證的車(chē)道標(biāo)記12a、12b、12c、12d，可以指定表示y軸段(即，所識(shí)別出的車(chē)道標(biāo)記12a、12b、12c、12d相對(duì)于x軸的橫向偏移)的偏移值，所述x軸在此平行于機(jī)動(dòng)車(chē)10的中心縱軸L(圖1)。實(shí)際跟蹤(即對(duì)要被跟蹤的兩個(gè)車(chē)道標(biāo)記12a、12b的路線的與時(shí)間有關(guān)的變化的跟蹤)優(yōu)選地由單獨(dú)的模塊并借助基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的狀態(tài)估計(jì)器執(zhí)行。具體地，可以根據(jù)在M.Meuter等人的文獻(xiàn)“ANovelApproachtoLaneDetectionandTracking”，Proc.IEEEConferenceonIntelligentTransportationSystems，St.Louis，USA，October3-7，2009，第582-587頁(yè)中所描述的的原理來(lái)執(zhí)行該跟蹤。使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器，在本文所描述的實(shí)施方式中同時(shí)跟蹤兩個(gè)路線假設(shè)和四個(gè)偏移值。描述系統(tǒng)狀態(tài)的狀態(tài)向量x由此由以下表達(dá)式給出：x＝[c11c10β1c21c20β2y1y2y3y4γv]其中，c11和c10是第一路線的曲率的變化，β1是車(chē)輛14相對(duì)于第一路線的偏移角，c21和c20是第二路線的曲率的變化，β2是車(chē)輛14相對(duì)于第二路線的偏移角，y1-y4是偏移值，γ是路面平面相對(duì)于平均路面平面的的傾斜角，v是車(chē)輛14的橫向速度。系統(tǒng)狀態(tài)因此由針對(duì)左和右車(chē)道標(biāo)記12a、12b的兩個(gè)單獨(dú)的路線以及另外由四個(gè)偏移值y1-y4來(lái)表示。偏移值y1-y4各自分別分配給兩個(gè)路線中的一個(gè)。不屬于狀態(tài)估計(jì)器的基于最大似然法的額外的估計(jì)方法決定將哪個(gè)偏移值分配給哪個(gè)路線。為了能夠執(zhí)行估計(jì)方法，四個(gè)偏移值y1-y4到兩個(gè)單獨(dú)的路線中的各個(gè)路線的分配由二元參數(shù)m1-m4的集合來(lái)表示，二元參數(shù)m1-m4被組合成分配向量m：m＝[m1，m2，m3，m4]具有索引i的二元參數(shù)的0值表示具有索引i的偏移值屬于第一路線，而同一二元參數(shù)的1值表示相應(yīng)的偏移值屬于第二路線。因此，向量m的值[0001]表示偏移值y1-y3屬于第一路線，偏移值y4屬于第二路線。模型曲線由以下給出：fi(xt,l)=l(1-m1)·(1/6c11l3+1/2c10l2+β1l)+m1·(1/6c21l3+1/2c20l2+β2l)+y1yl]]>借助另外的估計(jì)方法，將預(yù)定的分配向量m作為假設(shè)。隨后分別針對(duì)所有可能的假設(shè)執(zhí)行跟蹤過(guò)程，其中，在預(yù)定數(shù)量的計(jì)算周期后確定所估計(jì)的模型曲線與測(cè)量值(即識(shí)別值)之間的偏差最小的假設(shè)。將所述假設(shè)歸類(lèi)為“最可能的假設(shè)”。為了隨時(shí)間分配計(jì)算工作量，相繼執(zhí)行單個(gè)比較步驟，其中，一次同時(shí)執(zhí)行針對(duì)不同假設(shè)的兩個(gè)跟蹤過(guò)程。如圖4所示，在原則上，以任意起始假設(shè)23開(kāi)始，例如m＝[0000]。將所述起始假設(shè)23與第一比較假設(shè)24(例如m＝[1000])進(jìn)行比較。如果如所示示例中那樣在跟蹤的上下文中發(fā)現(xiàn)第一比較假設(shè)24比起始假設(shè)23更有可能，則將第一比較假設(shè)24用作新的基礎(chǔ)假設(shè)，而丟棄起始假設(shè)23。隨后將第一比較假設(shè)24與還未經(jīng)測(cè)試的第二比較假設(shè)25(例如m＝[1100])進(jìn)行比較。在所示示例中，第一比較假設(shè)24再次勝出。在下一步驟中，然后將第一假設(shè)24與第三假設(shè)26(例如m＝[1010])進(jìn)行比較。因此，隨后是進(jìn)一步的單個(gè)比較步驟，未示出。以此方式，測(cè)試所有可能的假設(shè)，其中，逐步挑選出不太可能的假設(shè)，直至只保留下最有可能的假設(shè)。該假設(shè)作為偏移值與路線之間的最佳分配用于隨后的跟蹤?；谶m當(dāng)?shù)倪\(yùn)動(dòng)和測(cè)量函數(shù)以及世界坐標(biāo)與圖像坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換的狀態(tài)的預(yù)測(cè)可以以基本上已知的方式(例如，如在上述文獻(xiàn)中所述的)來(lái)執(zhí)行。通常，非線性函數(shù)h被用于將車(chē)道標(biāo)記上的點(diǎn)xt關(guān)聯(lián)到圖像平面中的觀測(cè)值yt：yt＝h(fi(xt，l))在執(zhí)行額外的估計(jì)方法之前，測(cè)試是否可以針對(duì)各個(gè)分別估計(jì)出的路線確定至少一個(gè)或兩個(gè)偏移值。如果不是這種情況，則將借助適合的邏輯停用狀態(tài)估計(jì)器的部分。本發(fā)明使得即使在如城市交通狀況或施工現(xiàn)場(chǎng)狀況的復(fù)雜的交通狀況下也能夠?qū)崿F(xiàn)魯棒的車(chē)道檢測(cè)，其中，跟蹤過(guò)程即使在存在岔道或車(chē)道標(biāo)記的會(huì)合時(shí)也保持穩(wěn)定。附圖標(biāo)記列表：10：機(jī)動(dòng)車(chē)11：自己的車(chē)道12a-d：車(chē)道標(biāo)記14：照相機(jī)15：視線16：護(hù)欄18：道路的邊緣20：拍攝到的圖像22a、22b：模型曲線23：起始假設(shè)24：第一比較假設(shè)25：第二比較假設(shè)26：第三比較假設(shè)F：行駛方向L：中心縱軸當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3