前进方向坡度角算法开发计划

前进方向坡度角算法开发计划
一、项目目标
基于 Bosch IMU 的陀螺仪和加速度计数据，开发一个算法模块，实现实时计算设备（车辆、机器人等）在前进方向上的坡度角（Pitch Angle Along Heading）。
目标输出：
实时坡度角（°）；
坡度变化趋势（上坡 / 下坡识别）；
可选：坡度率（坡度变化速度，用于动态控制）。
三、SMI270 传感器特性与数据来源
数据类型 通道 用途
加速度计 (ax, ay, az) 3轴 姿态角计算（重力分量分析）
陀螺仪 (gx, gy, gz) 3轴 姿态角积分、航向修正
温度（可选） 1 温漂补偿
时间戳 内部时钟 数据同步与滤波
四、算法总体结构
1️⃣ 数据采集与校准
获取原始六轴数据；
进行传感器偏置校正（bias calibration）；
进行重力补偿（静态加速度分离）。
2️⃣ 姿态解算
使用 陀螺仪 + 加速度计融合算法（例如互补滤波或 Madgwick 滤波）：
Pitch,Roll,Yaw=f(ax,ay,az,gx,gy,gz)
Pitch,Roll,Yaw=f(ax,ay,az,gx,gy,gz)
3️⃣ 前进方向坡度角计算
从陀螺仪融合得出的姿态角中获取 pitch 分量；
若设备存在航向角（heading），则可将 pitch 投影到当前前进方向上；
4️⃣ 滤波与稳定性处理
低通滤波或滑动平均去除抖动；
可选卡尔曼滤波，融合加速度静态值与陀螺积分。
5️⃣ 输出与校验
输出：
实时坡度角；
上坡/下坡标志；
稳定性状态标志（如静止、加速中）。
五、系统模块划分
模块名称 功能说明
IMU Driver 读取并校准 原始数据
Sensor Fusion 加速度计+陀螺仪融合算法
Slope Angle Calculation 从姿态角计算前进方向坡度
Filter & Stability Control 滤波与稳态判别
Output Interface 输出到上层控制模块或CAN/串口
六、算法开发阶段计划
阶段 内容 主要输出 时间
阶段1 资料调研与 SMI270 驱动调通 传感器数据验证报告 第1周
阶段2 加速度计与陀螺仪标定、偏置校正 校正参数文件 第2周
阶段3 姿态解算算法（互补滤波/Madgwick） 姿态角输出曲线 第3–4周
阶段4 坡度角计算与前进方向投影 坡度角计算模块 第5–6周
阶段5 滤波优化与动态测试（上坡、下坡路段） 性能测试报告 第7–8周
阶段6 接口封装与可视化 输出API、实时显示 第9–10周
七、关键技术点
技术点 解决方案
零偏漂移 通过静态校准与温补模型修正
噪声抑制 使用互补滤波或卡尔曼滤波
坡度与航向耦合 利用陀螺积分修正pitch漂移
实时性 优化滤波周期 ≤10ms
稳定性 阈值法判定稳定状态再更新角度
八、测试与验证计划
1️⃣ 实验场景
静态水平地面；
不同坡度上坡、下坡；
转弯、加速、颠簸场景。
2️⃣ 验证指标
指标 目标值
坡度角精度 ≤ ±1.0°
更新频率 ≥ 50 Hz
延迟 ≤ 100 ms
抖动（稳定状态） ≤ 0.3°
九、未来扩展方向
与 GPS 高程或地图DEM数据融合；
坡度预测与路面分类；
自动驾驶系统或电机扭矩控制适配。
十、交付成果
算法源码与文档；
坡度角输出接口定义（API或CAN协议）；
验证报告与性能测试数据；
可视化工具（曲线+坡度趋势图）。