央广网
陈岚
2025-08-12 04:14:20
在智能制造与无人系统的现实场景里，定位与导航的精准度决定了任务的成败。IMU（惯性测量单元）像一对隐形的导航之眼，持续记录设备在三维空间中的角速度与线性加速度。它的原理看似简单：通过微机电传感器获得角速度和加速度数据，再经过积分推导出姿态、速度与位置。
现实中的问题往往来自“累积误差”的不可控性：微小的偏置、随机噪声以及温度带来的漂移，会在一次次积分中逐步放大，导致长期定位漂移。把IMUalone看成一个独立的导航系统，是很难实现稳定性的，反而容易在复杂环境里产生疲软的定位表现。
为了把IMU的潜力变为稳定的定位基础，工程师们发展出传感器融合的思路：把IMU的高频率输出与外部传感器的绝对信息结合起来，形成互补。常见的组合包括摄像头、激光雷达、轮速传感器等，依托卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波，甚至图优化等方法，将多源信息在时间和空间上对齐。
IMU提供的是高更新率、对快速运动的敏感性极强的信号，视觉或激光提供的是几何约束和地图信息，两者相互印证，构成对姿态、速度和位置的鲁棒估计。这样的融合不仅提升了精度，更显著增强了系统对短时快速运动、颠簸和遮挡等复杂工况的容忍度。
在具体场景中，IMU的价值还有一个关键维度：鲁棒性。比如在光线不足、纹理稀疏的室内环境，视觉信息可能失效，此时高频的IMU数据仍能维持短时的姿态估计，随后再由其他传感器完成对齐。对于移动平台，稳健的角速度估计有助于降低轮差、轮滑等动力学误差对定位的影响。
简言之，IMU是实现快速响应、跨域适应和稳健定位的核心传感器之一。
不过，单靠IMU并不能解决所有问题，要把它变成可靠的定位基础，必须对误差源进行清晰的建模、对时间与空间的一致性做出严谨处理。误差模型通常包含偏置漂移、随机噪声、尺度因子以及对齐误差等；时间对齐则需要处理传感器时钟差、数据采样错位等因素。实际工程还要面对IMU的装配误差、温度依赖性和不同工作工况下的动态特性。
基于这些现实因素，业内普遍认为，IMU与其他传感器的融合，是实现从“有源感知”到“稳定导航”的必要桥梁。
在这一阶段的探讨里，Part1聚焦三个核心技术问题的认识与准备：第一，如何把IMU的本征误差转化为可控的状态变量并统一估计；第二，如何在严格的实时性约束下实现高效而稳健的融合；第三，如何在不同环境下保持鲁棒性与自适应性。这些问题不是孤立的算法问题，而是关系到数据协会、时间对齐、误差建模与系统架构的综合考量。
理解这些基础，是后续进入更深技术路径的前提。Part2将展开具体的实现路径、工程要点以及真实场景中的落地策略，带你把理论转化为可落地的精准导航能力。
核心技术探索的第一层，是对误差的“可观测性”与“可控性”建模。当前最广泛应用的框架之一，是误差状态扩展的卡尔曼滤波（Error-StateKalmanFilter,ESKF），它把偏置、尺度、对齐误差等作为隐性状态来估计，避免直接对总体状态的线性化引发高阶耦合带来的不稳定。
与此视觉-惯性融合中的VIO（视觉-惯性里程计）成为最实用的技巧之一：IMU提供高更新率的动态信息，摄像头提供稀疏但丰富的场景几何观测。通过IMU的预积分，可以把两帧之间的观测量无缝对齐，减少端到端的计算负担，同时把偏置的影响在后端优化里进行估计与校正。
IMU预积分的核心，是把任意两帧之间的IMU观测按照时间顺序整合，得到相对的姿态、速度与位移的增量。这个增量携带了测量噪声与偏置对结果的影响信息，后端的优化会把偏置作为变量进行估计，从而在不被早期积分误差所累积的条件下，动态地修正漂移。对于VIO而言，预积分不仅降低了计算量，还提升了对快速运动的鲁棒性。
为了让多帧观测在全局框架内有一致性，后端通常采用因子图、滑动窗口优化等策略，将多帧观测与地图点耦合成一个全局约束，持续优化姿态、速度、地图点及相机内外参。
除了基本的融合框架，工程实践中还要重视温度漂移、时间偏置、传感器标定等因素的影响。IMU的零偏和标定误差会随温度变化而改变，若不在系统中持续估计和自适应，漂移会加速放大。因此，常见的做法是进行在线自校准与离线标定相结合：前者在运行时动态估计零偏、噪声和尺度因子，后者通过离线标定得到稳定的外参与相机内参，确保传感器之间的对齐关系长期有效。
对齐精度的提升，离不开合理的时间同步策略、传感器布置与机械刚性设计。温度补偿、材料热膨胀与结构振动等因素也都需要在模型中得到体现，才能在工业级场景下维持稳定表现。
谈到实际落地的策略，通常可以从四个维度入手：传感器层级、算法层级、系统层级、场景层级。传感器层级强调选用高质量的IMU与辅助传感器，关注温度范围、功耗与安装位置对观测的影响；算法层级则在于选择合适的融合框架（如EKF、UKF、因子图等），并结合预积分、误差状态建模与鲁棒性策略（如对异常观测的鲁棒滤波与动态对象剔除）。
系统层级需要考虑对实时性、内存与算力的约束，常通过边缘计算和定制化实现来达到实时性要求。场景层级则强调针对性地进行场景建模、在线标定策略与数据管理，例如在仓储环境里对高架、搬运过程中的遮挡与动态障碍物进行鲁棒处理。
一个典型案例是室内仓储机器人在高架货架间的精准导航。该场景对定位的要求极高：GPS不可用，光照可能波动，货物和人员的动态遮挡会造成视觉里程计的短时失效。通过IMU+相机的VIO融合，加上轮速计等辅助传感器，系统能够实现快速姿态估计、持续的速度测量与局部地图构建。
预积分与误差状态扩展卡尔曼滤波共同工作，在视觉观测短暂失效时，IMU保持对姿态的高频更新；当光照恢复后，视觉观测重新提供全局约束，系统在全局一致性上得到校正。这类方案的关键在于前端数据的高质量同步、后端优化的鲁棒性，以及在线标定与温度补偿机制的稳定性。
在服务机器人、无人机、自动搬运车等领域，融合策略的选择也有差异。服务机器人可能更强调对室内地图的长期一致性与人机协同的交互鲁棒性；无人机则更关注在三维空间中的快速更新与地形障碍的避让能力；自动搬运车则需对地面的轮差与滑移进行高效建模，以避免在湿滑或不平整表面上的定位漂移。
无论场景如何，核心原则都指向一个目标：让IMU提供的高频动态信息，与外部传感器的全局约束共同塑造一个连续、可回溯、可校正的定位轨迹。
对于未来的发展，学习驱动的方法正在逐渐进入传感器融合的主流。端到端的学习方法可以在大规模数据下学习到更鲁棒的特征表示和融合策略，但仍需解决对解释性、可验证性以及在新场景中的泛化能力的挑战。混合方法，即把传统的物理模型与数据驱动的学习相结合，成为当前的主流路径。
通过在前端进行物理可解释的误差建模，在后端引入轻量级的学习模块来补充难以完全建模的非线性特征，可以在保持可控性的同时提升鲁棒性和精度。边缘计算的普及，将使得更高频率的传感器数据能够在本地实时处理，减少通信带宽压力，提升系统的实时性与安全性。
利用IMU增强机器人定位，是一个从理论到工程、从单传感器到多传感器协同、从线性到非线性、从静态场景到动态场景的综合性技术探索。理解误差的本质、掌握前沿的融合框架、并结合场景需求进行精准的系统设计，将是推动精准导航落地的关键力量。未来若能把学习与物理建模更深度地绑定，IMU的潜力将被进一步释放，让机器人在复杂环境中也能像人类一样稳定、快速地定位与导航。
