乙個慣性測量單元(inertial measurement unit , imu) 包含多個加速度計和多個陀螺儀，通常是3 個陀螺儀、3 個加速度計，以實現三維的比力和角速率測量。
微機械系統( micro - electro - mechanical systems mems)
級別分類：
航海級、導航級、戰術級、消費級
加速度計分類：擺式、振梁式
陀螺儀分類：光學陀螺、振動陀螺
各種加速度計和陀螺儀均存在零偏誤差、比例因子誤差、交叉藕合誤差和一定程度的隨機雜訊。高階的誤差項、角速率/比力交叉敏感誤差等。每一種系統性誤差都包括:常值項、隨溫度變化項、逐次啟動項和工作期間變化項。
常值項：常值項每次開機都會存在， imu 處理器根據內場標定結果，對其進行修正。
隨溫度變化項隨溫度變化項可以結合內場標定的溫度引數進行補償。如果
不補償溫度變化項，感測器在開機之後的頭幾分鐘，一般都會表現出系統誤差。
這是因為感測器需要預熱過程，以使其達到正常工作溫度。
逐次啟動項變化影響總體誤差，而且每次開機都不同，但在一次開機過程中，保持不變。雖然imu 處理器不能修正逐次啟動項誤差，但可以在初始對準和/或組合導航過程中對其進行標校。
工作期間變化項理論上，慣性導航的工作期間變化誤差可以通過與其他導航感測器的組合予以修正，但實際上難以實現。
零偏(bias) 是所有的加速度計和陀螺儀都表現出的常值誤差，將零偏分成靜態分量(b和動態分量兩部分。零偏的靜態分量，也稱為固定零偏、啟動零偏或者零偏重複性，包含逐次啟動零偏和經標定補償之後的剩餘常值項零偏。零偏的動態分量，也稱為工作期間零偏變化量或零偏不穩定性，在數分鐘的工作時間內就會有變化。零偏的動態分量包含經標定補償之後的溫變零偏剩餘項。一般地，動態零偏佔靜態
零偏的10% 。
加速度計零偏單位mg 和ug
陀螺儀零偏單位°/h
比例因子誤差( scale factor error)指經過imu 單位轉換之後，慣性儀表輸
入-輸出的單位斜率的偏差。由加速度計比例因子誤差導致的加速度計輸出誤差，與沿敏感軸方向的真實比力成正比;同樣，由陀螺比例因子誤差導致的陀螺輸出誤差，與繞敏感軸的真實轉動角速率成正比。
交叉耦合誤差(cross-coupling errors)都是由於慣性感測器的敏感軸與載體座標系的正交軸之間不對準造成的。
三軸正交的加速度計和陀螺儀組合而言， 比例因子和交叉耦合誤差可以用下面的矩陣形式表示:
比例因子和交叉耦合誤差導致的比力、角速率測量總誤差分別為 maf
ibbm_af_^b
mafib
b、m aw
ibbm_aw_^b
mawib
b隨機雜訊
所有的慣性感測器都表現出隨機雜訊，在陀螺和加速度計的雜訊譜中，頻率低於1hz 的分量近似為白雜訊。因而，比力和角速率平均雜訊的標準偏差，與平均時間的方根成反比。慣性感測器的雜訊通常用"功率譜密度"( psd) 方根的形式來表徵。
比力測量的隨機雜訊積分之後，產生慣導速度計算的隨機遊走誤差;同樣，角速率測量的隨機雜訊積分之後，產生姿態隨機遊走誤差。隨機遊走過程的標準偏差正比於積分時間的方根。對imu 輸出的比力積分和速度增量的隨機雜訊分別求和，同樣可以得到隨機遊走誤差。
對應功率譜密度的方根乘以取樣頻率的方根或者除以取樣週期的方根，就得到隨機雜訊取樣的標準偏差。
深層誤差源
與比力相關的誤差，也就是所謂的g相關零偏。g相關零偏是乙個3 x3 的矩陣
慣性感測器還表現出比例因子非線性誤差
測量過程超越感測器的頻寬，也會引起誤差。最大頻寬是更新頻率的%
振動導致的誤差
在振動環境中，運動與感測器比例因子和交叉藕合誤差相互作用，產生振盪
感測器誤差。一段時間後，這些誤差的均值為0 。然而，任何比例因子和交叉藕
合誤差的不對稱或非線性，都將構成振動誤差的一部分，並且不會隨時間相互抵
消。這就是所說的振動整流誤差(vigbration rectificatïon error, vre) ，表現出隨
振動幅度變化的、與零偏類似的誤差特性。
誤差模型
式中:f~i
bb\tilde_^b
f~ibb
和w~ib
b\tilde_^b
w~ibb
為imu 輸出的比力和角速度向量;fib
bf_^b
fibb和wib
bw_^b
wibb
則為對應的真實值;
機械人 「IMU慣性感測器」講解
慣性感測器 imu 能夠測量感測器本體的角速度和加速度，被認為與相機感測器具有明顯的互補性，而且十分有潛力在融合之後得到更完善的slam系統。imu雖然可以測得角速度和加速度，在這些資料存在明顯的漂移，使得積分二次得到的位姿資料非常不靠譜。好比說，我們將imu放在桌子上不動，用它的讀數積分得到的位子...
2 感測器 動作感測器
動作感測器概述 android平台支援一些用於監視裝置動作的感測器 這樣的感測器共有5個 其中兩個 加速感測器和陀螺儀感測器 是純的硬體感測器。另外三個 重力感測器 線性加速感測器和旋轉向量感測器 可能是硬體感測器，也可能是軟體感測器。例如，在一些android裝置中，這些基於軟體的感測器會從加速和...
感測器與感測器融合
在乙個無法預知全部資訊的多變環境中，對於移動機械人而言利用感測器實時識別當前環境是最為重要的一環。對於乙個生物而言，視覺能夠提供豐富的資訊並利用這些資訊來導航 計畫 決策。相同的對於移動機械人而言，視覺也是基本的標配感測器。隨著影象處理技術的發展，這種情況尤其明顯。影象處理技術有助於從靜止或移動的攝...