1功能：设置当前识别的车道线类型。
（2）功能描述：下拉框选择【 单轨线 / 双轨线 】。用于设置当前识别的车道线类型。若未设置直接使用下方的积木块会导致无返回值。仅能支持一种轨线，无法同时识别单线与双线
（3）范例：获取单轨线类型并在显示屏打印
- 单轨线识别算法原理：
单轨线识别主要依赖于图像处理技术和机器学习算法。系统首先通过摄像头捕获道路图像，然后对图像进行预处理，包括去噪、滤波和增强等步骤，以提高图像质量。接着，系统会利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）来识别出图像中的边缘信息，这些边缘信息中很可能包含了车道线的位置。
在得到边缘信息后，系统会进一步应用霍夫变换（Hough Transform）等算法来检测直线。通过设定合适的阈值和参数，系统可以筛选出最有可能代表车道线的直线段。最后，系统会根据这些直线段的位置和方向信息来确定当前车辆所在的车道，并给出相应的提示或反馈。
- 双轨线识别算法原理：
双轨线识别与单轨线识别在流程上大致相似，但在细节处理上有所不同。由于双轨线涉及到两条平行的车道线，因此算法需要更加精确地识别和区分这两条线。
在预处理和边缘检测阶段，双轨线识别算法与单轨线识别算法基本相同。但在直线检测阶段，双轨线识别算法需要更加关注直线段之间的平行关系和相对位置。通过设定特定的约束条件（如直线段之间的夹角和距离等），算法可以筛选出最有可能代表双轨线的直线段组合。
为了提高双轨线识别的准确性和鲁棒性，算法还可能采用一些更高级的技术，如机器学习模型（如卷积神经网络CNN）来学习和识别车道线的特征，或者利用多传感器融合技术来结合其他传感器（如雷达、激光雷达等）的数据来增强车道线识别的可靠性和稳定性。
