本文介绍了ALMS车道线识别传感器的工作原理，结合PreScan仿真软件进行测试验证，提供源代码实现车道线识别算法，旨在提升自动驾驶系统的精准定位和路径规划能力。
近年来，随着自动驾驶技术的飞速发展，车辆感知与环境理解变得越来越重要。而车道线识别传感器作为自动驾驶系统中的重要组成部分，在实现车辆精准定位和路径规划方面起着至关重要的作用。
在本文中，我们将介绍一种基于ALMS（Advanced Lane Marking Sensor）的车道线识别传感器，并结合PreScan快速进行测试验证。同时，我们还提供完整的源代码和相应的描述，以实现车道线的准确识别。
首先，让我们来了解一下ALMS传感器的工作原理。ALMS传感器采用了先进的光学技术，能够准确地捕捉道路上的车道线信息。它通过发射激光束，并通过接收反射光信号来测量道路上的车道线位置和形状。ALMS传感器具有高分辨率和较大的侦测范围，可以在各种不同的天气条件下实现稳定可靠的车道线识别。
接下来，我们将使用PreScan快速进行车道线识别传感器的测试。PreScan是一款先进的虚拟仿真软件，可以模拟真实道路环境，并进行各种不同的驾驶场景测试。通过在PreScan中建立逼真的道路模型，并将ALMS传感器集成到模型中，我们可以模拟车辆行驶过程中的车道线识别情况。
下面是使用Python语言编写的源代码：
import numpy as np
def lane_detection(
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