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1、惯性测量单元行业市场简析1. IMU位置和姿态控制核心什么是IMU惯性测量单元(InertialmeaSUrementUnit,简称IMU),是测量物体三轴姿态角及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计，部分IMU还包括三轴磁力计。IMU在小至手机、VR,大至航空、航天领域都得到了广泛的应用。IMU通常包含陀螺仪(GyrOSCOpe)、加速度计(ACCeIermeters),有的还包含磁力计(MagnetOmeterS)和气压计。加速计是一个测量特定力的传感器(身体质量使力正常化)。它提供在其本地框架内跨越X、y、z轴的加速度。陀螺仪是一个传感器，它测量在其本地框架内围绕x、y和
2、Z轴的角速度。一般来说，对测量结果进行整合，得出角度本身。磁强计是一个测量地球磁场并提供航向的传感器(罗盘就是这样一个设备)。如果它包括在IMU中，我们通常将其描述为“9轴Mo气压计是一个测量气压的传感器，可以提供海拔高度。IMU的基本原理MEMS加速度计是MEMS领域最早开始研究的传感器之一，它的工作原理就是靠MEMS中可移动部分的惯性。由于中间电容板的质量很大，而且它是一种悬臂构造，当速度变化或者加速度达到足够大时,它所受到的惯性力超过固定或者支撑它的力，这时候它会移动，它跟上下电容板之间的距离就会变化，上下电容就会因此变化。电容的变化跟加速度成正比。IMU分级根据不同的使用场景，对IMU
3、的精度有不同的要求。精度高，也意味着成本高：普通的消费级电子产品所使用到的IMU都是低精度且十分廉价的IMU,这种IMU普遍应用于手机、运动手表中。常用于记录行走的步数。而无人驾驶所使用到的IMU,价格从几百块到几万块不等，取决于此无人驾驶汽车对定位精度的要求。精度更高的IMU会用于导弹或航天飞机。就以导弹为例，从导弹发射到击中目标，宇航级的IMU可以达到极高精度的推算，误差甚至可以小于一米。IMU测量误差由于制作工艺的原因，惯性传感器测量的数据通常都会有一定误差。第一种误差是偏移误差，也就是陀螺仪和加速度计即使在没有旋转或加速的情况下也会有非零的数据输出。要想得到位移数据，我们需要对加速度计
4、的输出进行两次积分。在两次积分后，即使很小的偏移误差会被放大，随着时间推进，位移误差会不断积累，最终导致我们没法再跟踪物体的位置。第二种误差是比例误差，所测量的输出和被检测输入的变化之间的比率。与偏移误差相似，在两次积分后，随着时间推进，其造成的位移误差也会不断积累。第三种误差是背景白噪声,如果不给予纠正，也会导致我们没法再跟踪物体的位置。2. MEMSlMU在自动驾驶领域放量在即自动驾驶中的传感器随着科技的不断发展，自动驾驶技术日趋成熟。为了实现自动驾驶汽车的各种复杂功能，精确而又可靠的位置信息开始变得不可或缺，高精度MEMSIMU作用日益凸显：拥挤的城市峡谷环境给自动驾驶汽车传感器阵列带来
5、了巨大的挑战。当自动驾驶汽车在失去GPS/GNSS信号的情况下试图左转时，IMU技术开始凸显它的重要作用。感知传感器作为自动驾驶主动决策的主要信息来源，可以感知车辆周围的世界。导航系统由GNSS/GPS接收机和INS（惯性导航系统）组成，惯导系统包括惯性运动传感器和来自里程计和转向传感器的输入。长期以来，基于MEMS的惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）已作为分立元件应用于车辆的碰撞检测、安全气囊弹出和电子稳定性控制。自动驾驶中的惯性导航从结构上看，IMU主导的惯性导航分为平台式和捷联式。按照市场发展趋势，惯性测量传感器正在不断向轻量化方向发展，捷联式逐渐成为主流。平台式惯性导航系统采用物理平台模
6、拟导航坐标系统，加速度计安装在由于陀螺仪控制的稳定平台上，输出的信息由导航计算机计算航行器位置、速度等导航信息及陀螺的施矩信息。陀螺在施矩信息作用下，通过平台稳定回路控制平台跟踪导航坐标系在惯性空间的角速度。而航行器的姿态和方位信息，则从平台的框架轴上直接测量得到。捷联式惯性导航采用数学算法确定导航坐标系，即加速度计和陀螺仪直接安装在运载体上，得到信息量之后通过数学平台确定运载体的速度、位置以及姿态等航向信息。自动驾驶中IMU的优势与其他导航系统相比，IMU主导的惯导系统具有信息全面,完全自主、高度隐蔽、信息实时与连续，且不受时间、地域的限制和人为因素干扰等重要特性，在城市峡谷或森林道路中，I
7、MU不会受到多路径效应或信号衰减的影响。在自动驾驶系统中，IMU数据与GNSS.视觉和其他探测和测距系统融合，以填补GNSS更新之间的空隙，并在GNSS和/或其他传感器受到影响时安全进行短时导航。IMU数据始终可用，是任何自主车辆系统的一个组成部分，并可用于在具挑战性的环境中维持车辆安全运行。自动驾驶中的GNSS+RTK+IMU组合导航当乘用车达到1.3及以上自动驾驶水平，车辆必将拥有能够精准定位的装置。目前乘用车的定位精度普遍未能达到自动驾驶的要求。乘用车高精度定位应用属于从。到1的环节，随着自动驾驶级别的演进,其重要性将日益增强。目前行业内对自动驾驶车端的工作模块主要分为三类：感知层，决策
8、层和控制层。感知层依赖于卫星定位、惯性定位、环境感知等定位技术，来感知外界、自己车辆状态，是自动驾驶的前置条件。3. MEMSIMU卡位人形机器人IMU在早期四足机器人导航中的应用四足机器人属于腿式机器人的一种，可以自主行走，对恶劣复杂地形的适应性强，已经成为当今移动机器人研究的热点。四足机器人的应用非常广泛，特种领域方面，四足机器人可以进入人类无法进入的危险场域；陪护领域方面，四足机器人可以实现人际交流；军事领域方面，四足机器人可以实现高运动性能的作战移动平台。作为自主导航机器人，机器必须实时知晓自己的位置。而IMU是测量物体三轴姿态角（或角速率）以及加速度的设备，在机器人导航中有着很重要的
9、应用。四足机器人从IMU、激光雷达等传感器获取信息，通过相关算法，实现即时定位与地图构建。IMU在人形机器人导航中的应用早期机器人通常在躯干位置放置IMU,随着惯导系统在人形机器人中的应用逐渐成熟，头部也将放置IMU,和立体视觉相机等组合进行定位及导航。顶尖机器人应用IMUICM-42688-P是TDK针对机器人运动追踪应用推出的高性能6轴IMUoTDK惯性传感器系列由加速度传感器、陀螺仪传感器复合化的IMU构成,旗下的机器人IMU在日本机器人行业中有很高的知名度。这款6轴MEMS运动传感器，在性能上是绝对的行业领先。它的噪声、灵敏度以及随时间和温度变化的偏置稳定性都处于很高的行业水平。它的噪声、灵敏度以及随时间和温度变化的偏置稳定性都处于很高的行业水平。其中的陀螺仪，最关键的灵敏度误差，依然是0.5%这个绝对领先的数值。在零速率偏移量上，可以做到0.5dps这种车载水平。而在机器人应用中绝对重要的噪声密度，为0.0028dps15。/)、战术级(0.15-157h)导航级(0.01-0.157h)战略级(0.017h)o目前国内在消费级完全自主可控，战术级达到1h以内的精度之后完全依赖于海外进口，国产替代自主可控成为关键；目前主要的应用场景为自动驾驶1.3级以及以上的水平、人形机器人所需要的IMU芯片精度需要达到1h以内。
