买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江苏省特种设备安全监督检验研究院申请的专利一种自动驾驶观光车路径跟踪精度检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115790629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211458202.1，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种自动驾驶观光车路径跟踪精度检测方法是由张伟;赵奉奎;张永举;张健;黄伟华;董洲;吴天余设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶观光车路径跟踪精度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶观光车路径跟踪精度检测方法，其通过依次获取自动驾驶光观车对各目标点的跟踪误差，并根据所有目标点跟踪误差的最大值，得到自动驾驶光观车的路径跟踪精度。同时，在对各目标点跟踪误差的获取时，通过自适应系数开关函数的设定，实现了卡尔曼滤波算法系数的自适应设定，进而实现了卡尔曼滤波算法状态向量最优估计过程中，预测值和观测值权重的动态自适应调整，克服了递推过程中卡尔曼增益发散的问题。

本发明授权一种自动驾驶观光车路径跟踪精度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶观光车路径跟踪精度检测方法，包括以下步骤； 在规划的路径上采集若干目标点的坐标数据； 在自动驾驶观光车按所述路径自动行驶过程中，依次获取自动驾驶观光车对各目标点的跟踪误差； 多个跟踪误差中，误差值最大的即为自动驾驶光观车的路径跟踪精度； 其特征在于：自动驾驶观光车对某目标点的跟踪误差的获取方法，包括以下步骤； 步骤S1； 在自动驾驶观光车接近及远离目标点的过程中，每间隔预定时间获取自动驾驶观光车当前位置的最优估计值； 步骤S2； 根据步骤S1中获取的自动驾驶观光车当前位置的最优估计值，计算其与目标点之间的距离； 步骤S3； 由步骤S1及步骤S2获取的多个最优估计值与目标点之间的距离中，距离最小的即为自动驾驶观光车对该目标点的跟踪误差； 步骤S1中，某k时刻，自动驾驶光观车当前位置最优估计值的获取方法，包括如下步骤； 步骤S11； 根据自动驾驶观光车的状态参数建立状态向量和观测向量，状态向量包括自动驾驶观光车的位置、速度和航向角参数，状态向量和观测向量的表达式如下； ; ; 预测k时刻自动驾驶观光车先验状态向量和先验协估计方差，预测公式如下； ; ; 其中，为从第k-1时刻到第k时刻自动驾驶观光车的状态转移矩阵，为k-1时刻自动驾驶观光车的后验状态向量，为k时刻自动驾驶光观车的控制矩阵，为k时刻自动驾驶光观车的控制输入向量，Ts为自适应系数开关函数，为k-1时刻自动驾驶观光车的后验估计协方差，为的转置矩阵，为k时刻，服从均值为0正态分布的系统噪声向量，其中，Ts为自适应系数开关函数，如下所示； ; 式中s为自适应系数，超参数s 0为大于1的自适应系数阈值； 步骤S12；根据观测值更新步骤S11中获取的先验状态向量及先验斜估计方差，更新公式如下所示； ; ; 其中，为k时刻自动驾驶观光车的后验状态向量，为卡尔曼增益，为观测值，为k时刻状态变量到观测变量的转换矩阵，为k时刻后验估计协方差； 其中，; 式中，为服从均值为0正态分布的高斯白噪声； 所述后验状态向量为k时刻自动驾驶观光车状态向量的当前最优估计向量，其中包含自动驾驶观光车当前位置的最优估计值； 其中，为第k时刻的观测噪声向量，噪声服从均值为0的正态分布，为k-1时刻系统噪声向量，为高斯白噪声，服从均值为0的正态分布。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏省特种设备安全监督检验研究院，其通讯地址为：210000 江苏省南京市草场门大街107号龙江大厦；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。