·82 智能系统学报 第6卷 的公垂线的中点.如图2所示，2条异面直线L1和 需要进行静态试验，所以选取了一般道路的场景；另 L2,M1和M2为在这2条异面直线上滑动的点.当 外研究的是高速公路上本车道前方车辆的距离检 IMM2‖值最小时，MM2即为2条异面直线的公 测，对在本车道左边或右边的车道暂不考虑，所以试 垂线，(M,+M)即为公垂线中点的坐标 验时车辆一般在图像中间位置.试验所得数据如表 1所示. 4实验结果及分析 在高速公路上行驶车的速度高于100km/h时， 与前方车距应至少为100m,当有紧急情况发生，才 有足够的反应时间. 选取10~100m的10个间距进行试验，对图3 (a左图像 b)右图像 所示车辆在不同距离进行了实验测量.由于高速公 图3车距测量试验 路上只能进行动态测量，而本文在研究的开始阶段 Fig.3 Experiment of distance measurement 表1车距测量数据分析 Table 1 Data of the distance measurement 序号 标定点在 标定点在 标定点在左摄像机 实际车距/m实测车距/m相对误差/% 左图像上的坐标 右图像上的坐标 坐标下的三维坐标/m 1 (304,207) (215,224) (-0.523,-0.505,10.067) 10 10.067 0.67 (321,207) (232,224) (-0.307,-0.504,10.062) o 10.062 0.62 (313,211) (270,228) (-0.825,-0.921,20.351) 20 20.351 1.76 4 (341,207) (298,223) (-0.108,-1.033,20.292) 20 20.292 1.46 (302,237） (274,254) (-1.668,-0.386,30.680) 30 30.680 2.27 6 (336,222) (308,239) (-0.355,-0.959,30.515) 30 30.515 1.72 > (333,226) (313,244) (-0.639,-1.071,41.584) 40 41.584 3.96 8 (334,210) (314,228) (-0.588,-1.909.41.553) % 41.553 3.88 9 (332,224) (317,239) (-0.872,-1.601,52.997) 50 52.997 5.99 10 (354,208) (339,222) (-0.590,-2.637,51.686) 50 51.686 3.37 (315,211) (303,228) (-2.486,-2.966,65.369) 60 65.369 8.95 12 (316,225) (304,241) (-2.388,-1.845,65.104) 60 65.104 8.51 13 (323,221) (313,238) (-2.135,-2.502,76.409)） 70 76.409 9.16 14 (321,207） (311,224) (-2.320,-3.836,76.082) 0 76.082 8.69 15 (336,209) (328,229) (-0.971,-3.968,86.314) 80 86.314 7.89 16 (336,219) (327,237) (-0.965,-2.879,83.178) 80 83.178 3.97 人 (338,224) (332,238) (-0.817,-3.047,98.756) 90 98.756 9.73 18 (331,215) (324,230) (-1.662,-3.951,94.998) 90 94.998 5.55 19 (338,222) (332,239) (-1.050,-3.630,115.210) 100 115.210 15.21 20 (333,212) (326,229) (-1.570,-4.490,101.730） 100 101.730 1.73