本发明公开了一种面向多场景的智能驾驶自主车道保持性能检测方法。本方法首先引入β样条曲线，建立了面向智能驾驶汽车测试场景的道路模型。其次，利用改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，建立了基于多源信息融合的车辆运动模型，从而准确推算出车辆运动的关键性基础性能参数。最后，基于道路路网和车辆运动信息，量化并输出自主车道保持性能的评价指标：横向偏差、横摆稳定性和路径跟踪精度。本发明公开的智能驾驶自主车道保持性能检测方法，克服了现有测试方法效率低、适应性差、测试工况相对单一的不足，实现了多种测试场景下智能驾驶汽车自主车道保持性能高精度、高频率的评测。
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来源：北方有色网
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