IMU的惯性导航算法实现机制

资 源 简 介

IMU的惯性导航算法实现机制

详 情 说 明

IMU惯性导航系统的核心在于利用加速度计和陀螺仪数据推算物体的位置和姿态。其实现机制主要包含三个关键环节：运动感知、误差补偿和位置解算。

运动感知层通过三轴加速度计测量比力信息，配合陀螺仪获取的角速度数据，经过坐标变换后得到载体在导航坐标系下的加速度。这一步骤需要处理传感器坐标系与导航坐标系之间的转换关系，通常采用方向余弦矩阵或四元数法进行姿态描述。

误差补偿环节是精度提升的关键。由于IMU存在零偏、刻度因数误差等固有缺陷，需要通过非线性卡尔曼滤波进行实时校正。扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)能有效处理陀螺仪和加速度计的非线性误差模型，通过状态预测和测量更新两个步骤迭代优化导航解。

位置解算采用机械编排算法，对补偿后的加速度数据进行二次积分获得位移。这个过程中需要引入重力补偿和科氏力修正，特别是在地球自转影响明显的高精度应用场景。现代改进算法会融合多传感器数据，构建基于误差状态的卡尔曼滤波器，将位置误差控制在可接受范围内。

为提高长期导航精度，实际系统常采用松耦合或紧耦合方式与GNSS等绝对定位系统进行融合。这种混合导航架构能有效抑制惯性导航特有的误差累积问题，在GNSS信号丢失期间仍能维持短时高精度定位。