浅析MEMS九轴惯性测量传感器的简单原理

Mark 20190328

传统的MEMS惯性传感设备包括加速度传感器，陀螺仪，地磁传感器，以及气压传感器，它的成本非常低，体积极小，质量很轻，输出稳定且不易受到干扰，对外部环境条件的适应性极强，而且现在几乎随处都能买到。 MEMS 惯性测量 PNI GPS 加速度传感器

　　传统的MEMS惯性传感设备包括加速度传感器，陀螺仪，地磁传感器，以及气压传感器，它的成本非常低，体积极小，质量很轻，输出稳定且不易受到干扰，对外部环境条件的适应性极强，而且现在几乎随处都能买到。

美国PNI九轴运动传感器数据融合芯片SENtral

　　目前，像这样的惯性测量单元组合起来的方式，早已被广泛应用在军事和航空领域，例如那个让我们耳熟能详的名词——惯性制导系统。在这个概念的基础上再上升一层，加上GPS模块的修正，那就快要进入导弹的原理范畴以及TMD和NMD防御体系了。

　　当然，导弹惯导系统中采用的激光陀螺通常精度极高，价格昂贵而且体积也更大，不过这些并不是我们应该关心的事情。我们所关心的是，来自加速度传感器，陀螺仪以及地磁场的X、Y、Z三个轴向的传感器数据值，也就是很多人常说的九轴传感器的概念。

　　当然，单纯讲这九个数值，直接拿过来应用到如无人机、VR设备等具体设备中时，并没有实际的价值。因为还要经过一系列算法进行融合，相互填补空白数据和测量数据误差，进而得到一个流畅连续的三轴方位角度输出数据。

　　在这一运算过程当中，如果没有地磁场数据的支持，那么得到的角度值是没有参考位置的，也就是相对于系统启动时刻的角度信息；如果有地磁场数据作为参考，那么就可以得到绝对的世界坐标系角度，然而这一数据往往会受到其它人为强磁场的干扰，包括一些金属制品和大型演出桁架的干扰。

　　那么能否基于这些数据，得到关键点在空间的位移信息呢？答案是肯定的，事实上从数学上来说，对加速度值进行积分的结果就是速度，而再次进行积分的结果就是位移了。另外，其它两个传感器的数据，同样可以参与到融合算法当中并补充测量空白。

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