IMU「葵花宝典」：原理介绍及误差分析

文章预览

以下文章来源于3D视觉之心   ，作者 Huws 点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/544296512 前言 我们知道，单独的IMU估计位姿有累计误差，工作时间越长越不可靠，尤其是基于MEMS的IMU，精度比较差，但是我们不要因为MEMS器件巨大的常值零偏和全温零偏误差而轻易否定它、拒绝它，基本也不会有人只用基于MEMS的IMU来长时间估计状态，一般都是与其他传感器（GNSS、相机、激光雷达等）构成融合定位系统。那么在这样的情况下，IMU的常值零偏和缓慢零偏变化（包括温漂）以及零偏重复性一般都能被融合定位算法（例如Kalman滤波）有效地进行在线估计和补偿。说到融合定位，写这篇文章的初衷之一也是看到了乾神的一句话：“IMU基础是所有融合系统的重中之重，IMU器件也是任何融合系统的核心 ………………………………