聊聊惯性测量单元（IMU）

IMU，全称 Inertial Measurement Unit，中文叫“惯性测量单元”。简单说，它靠着陀螺仪和加速度计测角速度和加速度，推算出姿态、速度、位移。

就像你蒙着眼走路，脚底的感觉（加速度计）和身体的转动感（陀螺仪）能让你知道自己在往哪儿走。只不过，IMU 是靠硅片里的微结构来“感觉”这些的。

常见场景——

无人机飞直不歪，全靠它告诉飞控“机头抬高了、右倾了”；

手机里玩体感游戏，转一转手机能响应，就是它在感知角速度；

车上的导航信号断了几秒，它还能靠惯性算出你大致在往哪开。

IMU 通常是“三件套”：

陀螺仪（Gyro）——测角速度；

加速度计（Accel）——测量加速度（包括重力分量）；

磁力计（Mag）——测地磁方向，帮你知道“哪边是北”。

高级一点的还会加气压计（Baro），估高度变化。

MEMS（微机电系统）结构就像个超小的机械秋千，振动时有科氏力（Coriolis force）产生位移，用电容变化测出角速度。听起来很物理，其实芯片上就是微小梁和电极的结构。

IMU 最怕“漂”和“噪”

漂（Bias）：比如你静止不动，它还以为你在转。时间一长，小偏差积起来就飘走了。

噪声（Noise）：输出抖动、乱跳，让算法不好滤。

比例因子误差（Scale Factor）：量大时偏得多，测 100°/s 输出成 101°/s。

对准误差（Misalignment）：陀螺、加计三个轴没正交，算姿态时误差会串。

最直接的表现就是：

无人机悬停时慢慢飘走；汽车在隧道里导航偏离车道；VR 头盔视角慢慢歪。

怎么把它驯服

标定（Calibration）

工厂和产线的第一道工序。静态六面体标定、旋转台测试，测出每个轴的偏置、灵敏度、交叉轴项。

数据写进 EEPROM 或寄存器，系统上电后加载。

温度补偿（Temp Comp）

MEMS 受温度影响大，芯片热一点 Bias 就会变。做法是“温箱回扫”：

从 −40°C 到 +85°C 每隔几度测一次，把偏置和比例因子都拟合成温度多项式。

算法融合（Sensor Fusion）

光靠 IMU 会漂，所以要和 GNSS、磁力计、气压计结合。

算法一般是卡尔曼滤波（EKF/UKF），核心思想：

陀螺短期准，长期漂；

GNSS 长期准，短期慢；

两个互补，综合误差小。

工程师日常关注的

Allan 方差曲线，看 ARW（角随机游走） 和 Bias Instability；

台架实验：六面体静态测偏置，旋转台测比例因子；

环境测试：振动、温度、老化，看偏置漂不漂；

路测数据：GNSS 断几秒后的位置漂移。

这些都不是为了“炫技”，而是让量产一致、数据可控。你真要让一批模块上车，得让每颗的漂移曲线都在同一个“筐”里，CPK 达标，才敢放行。

设计和量产的“坑”

供电噪声：IMU 的电桥结构对电源纹波特别敏感，电源滤波不干净，输出就抖。

机械耦合：板子振动或焊盘应力没做好，低频噪声上来了，量产良率掉。

同步问题：IMU 数据要跟 PPS（GNSS 时间脉冲）对齐，否则导航融合漂。

封装热梯度：金属壳 vs 塑封壳，温漂曲线完全不一样。

这些都不是“算法能救”的，靠工艺、布局、结构设计去抑制。

总结。IMU 这活儿看着玄，其实是个稳扎稳打的活。你不是在“算得更准”，而是在让误差更稳定、可预期。算法能补偿的前提，是硬件先别乱跳。工程师最后看的，不是宣传册上的“0.01°/hr”，而是批量的良率曲线、偏置分布、出厂后半年还能不能在同一条线上。

一句话总结：IMU 是靠“算漂移”的学问成就的传感器。真正的高手，不是漂得最小，而是漂得最稳。