A. 导线电感 (1) 一定长度的导线电感 载流导线总是闭合的，包围的面积越大，磁链ψ越大，电感就越大。一段导线是总自感的一部 分。导线长度为l(cm),直径为d(cm),磁导率为μ=μ0，则低频电感 )75.0 4 (ln20 −= d l lL ×10-7(H) （3-25） 如果导线长度很短(l<100d)，在括号内增加一项d/2l。在很高频率(大于1GHz)时，导线电感趋于 极限值 )1 4 (ln2 −=∞ d l lL ×10-7(H) (3-25a) 高频时，由于导线的集肤效应减少了磁场空间，使得磁场减少，电感量减少。一般用式（3-25） 计算，中频时（数百kHz）最大有6％的误差，高频时只有2％误差。这在工程上完全允许的。 例4：求一段直径为1mm，长50cm的铜连接线的低频电感量。 解：根据公式(3-25)得到 77 0 1075.0001.0 5.0 ln5.0210)75.0 4 (ln2 −− ×⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ −×=×−= d l lL =0.546μH （2）单导线对大平面(地回路)之间电感(图3-13) 单导线直径为d(m)，长度为l（m）,导线与平面之间平行，导线与平面间距离为h(m),其电感量 ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ++ ++ = d h hll dll lL 4 ln 4 4/ ln2 22 22 ×10-7(H) + [ ]2 4 4 2 22 2 2 2l h l d h d+ − + + − +/ / ×10-7(H) (3-26) 如果d<>h时，以上公式可进一步简化为 ) 4 (ln2 d h lL = ×10-7(H) (3-26c) （3）两根平行导线电感（图3-14） d h 图 3-13 导线平行地线

利用车辆模型预估横摆角速度和横向加速度，并与传感器对比

IMX327LQR-C_TechnicalDatasheet_E_Rev0.2 硬件手册，供参考

13 Mp CMOS sensor with advanced 1.1 m pixel BSI technology • Data interfaces: two-, three-, and four-lane serial mobile industry processor interface (MIPI) • Bit-depth compression available for MIPI Interface: 10-8 and 10-6 to enable lower bandwidth receivers for full frame rate applications • 3D synchronization controls to enable stereo video capture • 6.8 kbits one-time programmable memory (OTPM) for storing shading correction coefficients and module information • Programmable controls: gain, horizontal and vertical blanking, auto black level offset correction, frame size/rate, exposure, left-right and top-bottom image reversal, window size, and panning • Two on-die phase-locked loop (PLL) oscillators for super low noise performance • On-chip temperature sensor • Bayer pattern horizontal down-size scaler • Simple two-wire fast-mode+ serial interface • Low dark current • Interlaced multi-exposure readout enabling High Dynamic Range (HDR) still and video applications • On-chip lens shading correction • Support for external mechanical shutter • Support for external LED or Xenon Flash • Extended Flash duration up to start of frame readout Applications • Cellular phones • Digital still cameras • PC cameras • PDAs

数据融合matlab代码传感器融合模块，为LIDAR / RADAR输入处理实现了扩展的卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器体系结构。 外部装有LIDAR和RADAR等传感器的汽车可以检测到在其范围内移动的物体：例如，传感器可能检测到行人，甚至是自行车。 这是通过计算扩展的卡尔曼滤波器来实现的，该滤波器同时组合了从激光雷达和雷达获得的数据，以测量移动物体的速度和相对于汽车的相对位置。 对于多样性，让我们使用自行车示例逐步了解Kalman滤波算法（上图所示的体系结构），以了解此计算的实际工作原理： 首次测量-过滤器将接收自行车相对于汽车位置的初始测量值。 这些测量将来自雷达或激光雷达传感器。 初始化状态和协方差矩阵-过滤器将基于第一次测量来初始化自行车的位置。 那么汽车将在时间段Δt之后收到另一个传感器测量值。 预测-算法将在时间Δt之后预测自行车的位置。 在Δt之后预测自行车位置的一种基本方法是假设自行车的速度是恒定的。 因此，自行车将具有运动速度Δt 。 在扩展的卡尔曼滤波课中，我们将假设速度是恒定的。 更新-过滤器将“预测的”位置与传感器测量值进行比较。 将预测的位置和测量的位置合并以给出更

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