2026年，全国大学生智能汽车竞赛，如果选择‘基于FPGA与IMU融合的智能车姿态解算与控制’作为核心方案，在实现传感器数据融合（卡尔曼滤波）、姿态解算和运动控制时，如何利用FPGA的确定性延迟优势来提升控制系统的响应速度和稳定性？

1个月前

我们组计划用FPGA作为主控参加智能车竞赛，想突出其高实时性优势。方案核心是通过FPGA读取多路IMU（陀螺仪、加速度计）数据，进行实时融合与姿态解算，然后输出控制指令。难点在于如何在FPGA上高效实现浮点运算密集的卡尔曼滤波算法，并确保从传感器采样到控制输出的整个链路延迟极低且恒定。在算法定点化、流水线设计和资源分配上，有哪些最佳实践可以借鉴？

电路板玩家

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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