智能车巡线时会使用一些传感器进行路线探测和行驶控制，精度高低会直接影响路线追踪的准确性。如果传感器精度不足，那么整个车辆控制和运动的精度就会大大降低，巡线失效的概率就会增加。实际上很多智能巡线车的传感器精度没有达到预期目标，因为技术水平和成本约束等原因。
如果想要提升智能车的路线探测和运动精度，需要从提高传感器的精度入手。可以进行优化设计，选择更符合要求的传感器型号和品牌。并且在使用时还需要对传感器的质量和维护进行更有效的管理。
智能车巡线时会受到外部环境的影响，比如光线、角度、物体等等。这些因素都会导致巡线精度降低，从而使得智能车巡线中的i值下降。因此，对于智能车而言，提高其适应各种不同环境的能力是非常重要的。
解决这个问题的方法主要有两种，第一是对探测系统进行优化，使得其更加适应复杂的环境。比如调整探测器的灵敏度或者引入深度学习等新技术。第二种是在路径规划时考虑到各种各样的环境因素，制定更加全面的巡线计划，使车辆尽可能适应各种环境。比如在设计路线时避免让智能车遮挡了一些探测信号、减小探测误差等。
在智能车巡线过程中，需要进行大量的辨识、计算和决策，而算法的流程和逻辑的正确性对于结果的准确性至关重要。当算法出现错误或者不足时，智能车对路线进行探测就会出现偏差，标志着巡线中i值的下降。
要想改善巡线算法的错误问题，可以从两个方面入手。第一种是对现有算法进行优化、改进和升级，让其更加完善和鲁棒。例如引入成熟的机器学习算法，采用现代化的计算架构，优化函数的拟合度等。第二种是引入新的算法，并且制定更加科学有效的评估方法，及时发现和纠正算法中的问题，以提高智能车巡线的准确性。
除了以上三个因素，智能车巡线准确性下降的原因也包括其他很多方面。比如，车辆的机械质量问题，例如车辆重量分布不均、车轮间距不合适等。此外，与巡线无关的信号干扰、噪声等也可能对巡线信号的解读造成影响。对于这类问题，提高车辆的制造标准、加强车型的测试评估，以及在车辆运动检测过程中采用更加鲁棒的算法等方法都是可行的。
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