智能网联汽车在不确定路口场景下的驾驶性能实验与评价研究是一个复杂的工程任务，涉及到多个领域的知识，包括自动驾驶技术、通信技术、交通工程、计算机科学等。以下是进行此类研究的一般步骤和考虑因素：

1、场景定义与建模：首先，需要定义不确定路口的各种场景，例如行人横穿、非机动车闯入、信号灯故障等。然后，根据实际情况建立数学模型或仿真模型，以模拟这些场景。

2、实验设计：设计实验方案，包括选择合适的测试车辆、传感器、通信设备和仿真平台。确定实验的控制变量和响应变量，例如车速、加速度、制动距离、反应时间等。

3、传感器与通信系统校准：确保所有传感器（如雷达、激光雷达、摄像头）和通信系统（如V2X通信）准确无误，并且能够在各种天气和光照条件下稳定工作。

4、数据收集：在控制环境或实际道路上进行实验，收集车辆的运行数据，包括车辆状态数据、周围环境数据以及与其他道路使用者的交互数据。

5、性能评价指标：确定评价智能网联汽车在不确定路口场景下驾驶性能的指标，例如安全性、舒适性、效率和响应时间等。

6、数据分析与模型验证：对收集到的数据进行分析，评估车辆在各种场景下的表现。使用统计分析、机器学习或深度学习等方法，对模型进行训练和验证。

7、结果评估与优化：根据实验结果和模型验证的反馈，评估车辆性能，并提出改进措施。可能需要对车辆的控制算法、感知系统或通信策略进行优化。

8、安全与法规遵守：确保实验和最终的智能网联汽车解决方案符合当地的交通法规和安全标准。

9、可扩展性与普适性考虑：研究成果应具有一定的可扩展性和普适性，能够适用于不同类型的路口和不同的交通环境。

进行智能网联汽车在不确定路口场景下的驾驶性能实验与评价研究，需要跨学科的合作，结合理论研究与实际应用，不断迭代和完善，以推动智能网联汽车技术的发展。