1.一种无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价方法，主要评价指标包括两部分，分别为车辆稳定性评价指标Dn和轨迹跟踪精度指标Tn，其特征在于：所述无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价公式如下：

G＝(c*∑anDn+d*∑bnTn)/2其中：an和bn分别是车辆稳定性评价指标Dn和轨迹跟踪精度指标Tn中每一项的权重系数，an和bn根据不同的道路情况和关注的指标进行权重分配；c和d分别是车辆稳定性评价指标Dn和轨迹跟踪精度指标Tn的权重系数，根据车辆稳定性评价指标Dn和轨迹跟踪精度指标Tn的关注度进行权重分配；G为评价系数，G∈(0,1)；

所述权重系数an满足∑an＝1(an＞0)，所述权重系数bn满足∑bn＝1(bn＞0)，所述权重系数c和d满足c+d＝1(c,d＞0)；

包括如下步骤：

步骤一，选取某一段路R，给定道路难度系统r，r∈(0,1)，给定车辆速度v；

步骤二，无人驾驶汽车规划系统规划出一条规划轨迹P＝＜p0,p1,…,pn＞；p0、p1、pn分别是某个时刻车辆的规划轨迹；

步骤三，不同控制策略或者参量的无人驾驶汽车控制系统在此路段和规划轨迹下运行，实时记录和计算车辆姿态和信息，记录车辆质心偏侧角β、横摆角速度 车辆规划位置(xi,yi)和车辆实时位置(xi′,yi′)；

步骤四，车辆到达终点后，通过实时记录数据得到车辆行驶轨迹Q＝＜q0,q1,…,qm＞，采用评价公式G对无人驾驶汽车控制系统的轨迹跟踪能力进行评价，根据其分值的高低进行跟踪能力评判；q0、q1、qm分别是某个时刻车辆的行驶轨迹；

步骤五，更换无人驾驶汽车控制系统或者控制参数后，重复步骤三；

所述车辆稳定性评价指标Dn包括质心侧偏角指标Iβ和横摆角速度指标 所述轨迹跟踪精度指标Tn包括道路难度系数r、速度系数s和轨迹相似度w。

2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价方法，其特征在于：所述道路难度系数r根据道路工况给定，r∈(0,1)。

3.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价方法，其特征在于：所述速度系数s根据无人驾驶汽车的运行速度能力确定，即： 这里vmax和vmin分别为最大运行速度和最小运行速度。

4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价方法，其特征在于：所述轨迹相似度w采用基于动态时间规整的算法进行相似度计算，计算步骤如下：(1)设定P＝＜p0,p1,…,pn＞和Q＝＜q0,q1,…,qm＞分别为规划轨迹和车辆行驶轨迹；

(2)采用基于动态时间规整的算法对P和Q进行DTW距离计算，计算公式如下：DTW(P,Q)＝f(m,n),式中 m、n分别表示车辆行驶轨迹和规划轨迹划分的段数，pi、qj分别表示某个时刻车辆的规划轨迹和行驶轨迹，i、j分别表示规划路径和行驶路径的某个时刻；

(3)采用arctan函数转换方法计算轨迹相似度w，计算公式如下：w＝arctan(1/DTW(P,Q))*2/π。

5.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价方法，其特征在于：评价指标序列中包含序列的项进行归一化处理，对于序列中的每一项采用离差标准化方法进行归一化，即对于序列Xj而言，Xj中的每一项xm进行归一化处理的结果为 xmin、xmax分别表示该序列中的最小值和最大值。

6.根据权利要求5所述的一种无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价方法，其特征在于：所述质心侧偏角指标Iβ是指在一次记录中对所有无人驾驶汽车车辆姿态质心侧偏角β的归一化* *

结果β进行求和，即：Iβ＝∑β。

7.根据权利要求5所述的一种无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价方法，其特征在于：所述横摆角速度指标 是指在一次记录中对所有无人驾驶汽车车辆姿态横摆角速度 的归一化结果 进行求和，即：