三、车载智能计算平台关键技术发展现状 作为智能网联汽车电子电气架构的核心，车载智能计算平台涉及 算力、算法等方面的众多关键技术。与此同时，覆盖其全生命周期的 安全防护体系以及从零部件到整车的测试评价体系为其提供辅助支 撑。车载智能计算平台的技术框架如图 3-1 所示。 图 3-1 车载智能计算平台的技术框架图 算力方面，涉及芯片、操作系统、驱动、安全管理、存储管理和 错误管理。算法方面，主要包括环境感知、智能规划决策和控制等功 能模块。其中重点关注 AI 芯片，目前主要用于加速计算，为车载智 能计算平台提供算力支持。操作系统方面，车载智能计算平台涉及自 动驾驶操作系统和车控操作系统。为了提升自动驾驶环境感知性能， 车载智能计算平台还应该具备实时动态的高精度定位和高带宽低时 延的网络通信能力。随着车载智能计算平台集成方案的改变以及功能 的增加，其安全防护体系和测试评价体系所涵盖的内容也在不断拓展。

用四元数法的捷联惯性导航姿态解算程序，很有用的

功能：姿态动态初始化 输入： gpsdat1 % 前一时刻GPS导航数据 BLH1 % 前一时刻载体位置 mimudat1 % 前一时刻MIMU测量数据 gpsdat2 % 当前时刻GPS导航数据 BLH2 % 当前时刻载体位置 mimudat2 % 当前时刻MIMU测量数据 输出： attitude % 中间时刻体坐标系b 相对于移动站北东地坐标系n 的姿态角。 Q_n_b % 中间时刻移动站北东地坐标系n 至体坐标系b 的旋转四元数。

本程序是关于四元数法捷联惯导解算算法的matlab程序组合包，其中包括滤波初始对准仿真，罗经法初始对准仿真，捷联惯导解算仿真，组合卡尔曼滤波等演示程序及其必需的参数矩阵转换程序，程序算法皆是本人通过大量阅读捷联惯导经典论文书籍编写的，经过调试已经通过，所得圆锥误差，划桨误差与秦永元所编惯性导航一书相符，可靠性较高。

为了得到准确的惯性器件原始输出信号，介绍了MEMS加速度计、陀螺仪、 磁力计的工作原理，并针对加速度计原始数据中含脉冲噪声干扰的特点，对其原始数据 进行了中值滤波处理，针对陀螺仪原始数据中含高频噪声的特点，对其原始数据进行了 均值滤波处理，针对磁力计原始数据中含随机噪声比较多的问题，对其原始数据进行了 Butterworth滤波处理。实验表明，对传感器数据进行预处理达到了预想的去噪效果，为 后续进一步处理打好了基础。

惯性导航应用中，关于加速度传感器、陀螺传感器、磁罗盘传感器的姿态滤波算法原理与实现。

IMU惯性导航姿态算法 全英文的方向滤波

用四元数法进行姿态解算的matlab程序。