本發(fā)明公開了一種面向多場景的智能駕駛自主車道保持性能檢測方法。本方法首先引入β樣條曲線,建立了面向智能駕駛汽車測試場景的道路模型。其次,利用改進(jìn)的強(qiáng)跟蹤卡爾曼濾波算法,建立了基于多源信息融合的車輛運(yùn)動模型,從而準(zhǔn)確推算出車輛運(yùn)動的關(guān)鍵性基礎(chǔ)性能參數(shù)。最后,基于道路路網(wǎng)和車輛運(yùn)動信息,量化并輸出自主車道保持性能的評價指標(biāo):橫向偏差、橫擺穩(wěn)定性和路徑跟蹤精度。本發(fā)明公開的智能駕駛自主車道保持性能檢測方法,克服了現(xiàn)有測試方法效率低、適應(yīng)性差、測試工況相對單一的不足,實(shí)現(xiàn)了多種測試場景下智能駕駛汽車自主車道保持性能高精度、高頻率的評測。
聲明:
“一種面向多場景的智能駕駛自主車道保持性能檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)