自动驾驶状态观测1-坡度估计

9月前作者：书痴熊分类：Toy博客阅读(49) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了自动驾驶状态观测1-坡度估计。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景

自动驾驶坡度对纵向的跟踪精度和体感都有一定程度的影响。行车场景虽然一般搭载了GPS和IMU设备，但pitch角一般不准，加速度也存在波动大的特点。泊车场景一般在室内地库，受GPS信号遮挡影响，一般无法获取高程和坡度。搭载昂贵的传感器虽然也能获取所需的坡度，但成本高不利于量产。基于以上矛盾点，基于算法的状态观测器就显得尤为迫切。本文基于运动学方程和卡尔曼滤波，根据测量的速度v，底盘加速度a实时估计出坡度值slope.

1.建立运动学方程

自动驾驶状态观测1-坡度估计,状态观测器,自动驾驶,人工智能
由于自动驾驶场景坡度一般不大，可近似认为 sin(alpha)=alpha ,写成矩阵的形式如下：

2.使用卡尔曼滤波

由于本文建立的状态方程没有控制量u项，因此根据线性方程的卡尔曼滤波可得如下状态：

预测方程
自动驾驶状态观测1-坡度估计,状态观测器,自动驾驶,人工智能
校正方程

3.仿真效果

自动驾驶状态观测1-坡度估计,状态观测器,自动驾驶,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-782302.html

到了这里，关于自动驾驶状态观测1-坡度估计的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Advanced控制理论 Ch04-8 状态观测器设计 Linear Observer Design

本文仅供学习使用本文参考： B站：DR_CAN

2024年02月02日
浏览(56)
非线性扰动观测器(NDOB)

干扰观测器是控制中非常常见的一种方法，本节推导的是一种简单的非线性干扰观测器NDOB 假设非线性系统方程为 x ˙ = f ( x ) + g 1 ( x ) u + g 2 ( x ) d y = h ( x ) begin{align} dot x = f(x) + g_1(x)u + g_2(x)d nonumber\\\\ y = h(x) nonumber end{align} x ˙ y = f ( x ) + g 1 ( x ) u + g 2 ( x ) d = h ( x

2023年04月08日
浏览(33)
六、BLDC矢量控制基础知识：滑膜观测器原理

这是一篇关于滑膜观测器原理的学习笔记当无刷电机使用FOC控制时，需要获得转子位置和角速度信息，当没有传感器的时候，已经有大量的算法用于解决这一问题，有一类处理办法是使用观测器来估计转子的位置，在众多解决方案中滑膜观测器有着广泛的应用。下面将我一个

2024年02月02日
浏览(75)
stm32 滑膜观测器+PLL 锁相环 FOC 无感无刷电机控制

上一期为大家介绍了滑膜观测器正反切的应用案例，收到不少小伙伴的反馈是否有PLL的案例，大概看了一下网上的资料，讲理论的很多，能转化成源码的几乎没有。前半年工作和家里的事情都比较多，一拖再拖，终于在6月将源码调试好了，在这里跟大家分享一下调试

2024年02月10日
浏览(47)
无刷直流电机矢量控制（四）：基于滑模观测器的无传感器控制

在越来越多的应用场景中，无刷直流电机开始采用无位置传感器的控制方式。无刷直流电机运行于中高转速时，可以利用反电势信号估算转子位置，具体实现的方法不止一种，应用较多的是滑模观测器法。本文整理了该方法的基本原理，介绍了在MAT

2023年04月09日
浏览(59)
【电机仿真】HFI算法脉振高频电压信号注入观测器-PMSM无感FOC控制

【电机仿真】HFI算法脉振高频电压信号注入观测器-PMSM无感FOC控制提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考通常，注入的高频信号有 1）旋转高频电压信号 2）旋转高频电流信号 3）脉振高频电压信号是在两相静止坐标系中注入高频电压（电流）信号，检测电机中

2024年04月17日
浏览(36)
WebRTC Native M96 SDK接口封装--注册语音观测器对象获取原始音频数据registerAudioFrameObserver

很多时候，上层app需要获取RTC中的音频数据，比如获取RTC麦克风采集的裸数据、扬声器播放的混音之后的裸数据，再比如麦克风和扬声器混音后的裸数据等等。在实时音视频中，用户可以对采集到的音频数据进行前处理和后处理，获取自己想要的播放效果，例如变音、录音等

2023年04月16日
浏览(46)
自动驾驶定位算法：基于多传感器融合的状态估计(muti-Sensors Fusion)

1、传感器(Sensor)选取自动驾驶系统中用于状态估计(State Estimation)的常用传感器包括GPS/GNSS、IMU、激光雷达(Lidar)。状态估计(State Estimation)选用传感器需要考虑哪些因素： 1）误差不相关性。也就是说，用于Sensor Fusion的传感器其中单个传感器(Sensor Measurement)测量失败，不会导

2024年04月13日
浏览(44)
自动驾驶——估计预瞄轨迹YawRate

1.Introduction 在ADAS控制系统中，通常根据预瞄距离x去估计横向距离y，有如下关系： y = a0 + a1 x + a2 * x^2 + a3 * x^3 ，那么现在有个需求，希望根据上述x和y的关系，去估计规划预瞄轨迹yawRate 2.How to estimate？ 3.Reated Works 估计自车轨迹曲率的方法自动驾驶——平均道路曲率计算

2024年02月10日
浏览(42)
自动驾驶技术：人工智能驾驶的未来

自动驾驶技术是一种利用计算机视觉、机器学习、人工智能等技术，以实现汽车在无人干预的情况下自主行驶的技术。自动驾驶技术的发展将重塑汽车行业，为人类带来更安全、高效、舒适的交通体系。自动驾驶技术的主要组成部分包括：传感器系统：负责获取车辆周围的

2024年02月20日
浏览(84)