道路曲率计算程序可以根据不同的方法来实现。以下是几种常见的方法及其对应的计算程序：
基于三点法的曲率计算
假设有三个连续的点，曲率 $K$ 可以近似计算为：
```matlab
curvature_3pt = zeros（1, length（xunizhuang_x） - 2）；
for i = 2:length（xunizhuang_x） - 1
x1 = xunizhuang_x（i-1）；
x2 = xunizhuang_x（i）；
x3 = xunizhuang_x（i+1）；
% 计算曲率的公式
curvature_3pt（i） = （x2 - x1） * （x3 - x2） / （（x2 - x1）^2 + （x3 - x2）^2）^（3/2）；
end
```
这段代码首先初始化一个向量 `curvature_3pt` 来存储每个点之间的曲率。然后，通过循环遍历所有点，计算每三个连续点之间的曲率，并将结果存储在 `curvature_3pt` 中。
基于车载连续序列图像的道路曲率计算
该方法利用车载视觉系统进行内外参数标定，实现对路面车道线的三维重建，并利用三维重建误差模型对数据点进行误差估计和筛选。最后，采用ICP算法进行曲线匹配，从而计算道路曲率。具体的实现步骤包括：
1. 车载视觉系统进行内外参数标定。
2. 利用标定结果对路面车道线进行三维重建。
3. 对重建的数据点进行误差估计和筛选。
4. 采用ICP算法进行曲线匹配。
5. 根据匹配结果计算道路曲率。
基于车辆信号的道路曲率预测
该方法基于实时获取的车辆信号，确定第一时刻的道路曲率，并利用模型预测第二时刻的道路曲率。具体的计算步骤包括：
1. 基于实时获取的车辆信号，确定第一时刻的道路曲率。
2. 利用模型，基于第一时刻的道路曲率确定第二时刻的道路曲率预测值。
3. 将第二时刻的道路曲率预测值与实时获取的车辆信号进行对比，满足预定条件的情况下，输出第二时刻的道路曲率预测值。公式如下：
```
Y = Ψ * ξ（k） + Θ * Δu（k）；
```
其中，$k$ 表示时刻序数，$\xi（k）$ 表示第 $k$ 时刻的状态量，$\Delta u（k）$ 表示第 $k$ 时刻的控制量，$T$ 表示转置，$Y$ 表示预测的道路曲率。
这些方法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。例如，基于三点法适用于简单的道路曲率计算，而基于车载连续序列图像的方法则适用于更复杂的环境，能够提供更精确的曲率估计。基于车辆信号的方法则可以在实时系统中应用，用于车辆导航和驾驶辅助系统。