惯性导航在人形机器人领域的应用

惯性导航是惯性技术重要应用之一，惯性导航系统（Inertial Navigation System - INS）是以陀螺仪和加速度计为敏感器件并融合卫星导航、卫星导航、 天文导航、无线电导航等其他导航技术而形成的导航参数解算系统。

目前 ADAS 系统一般运用速度计、陀螺仪、压力传感器和磁力仪等惯性传感 器。加速度计用来测量运动物体的加速度大小和方向，获取位移信息；陀螺仪形 成导航坐标系，使加速度计测量值投影到该坐标系中，可输出航向和姿态角；磁 力仪用来测量测量磁场强度和方向，定位方向，通过地磁向量得到误差表征量， 可反馈到陀螺仪的姿态解算中，用以校准陀螺仪的漂移。

GNSS+IMU 方案是最常用的惯性导航系统设计方案，二者形成互补。

GNSS 在卫星信号较弱的场景下会导致定位信息延迟而造成不可预知的失控场景； 惯性导航系统数据更新率高，导航信息延迟低，而且系统稳定不易受到外界干扰， 可以不依托外在信息，无惧极端环境和弱信号影响，能够解决持续性问题，但长 期时间运作会导致系统累计误差增加，因此需要 GNSS 解决精准性问题，对位置 信息进行校准。其算法示意图如下：

高精度惯性传感是 L2.5 以上自动驾驶刚需，多传感器融合方案正在演进中。 目前，依靠单一定位技术无法满足自动驾驶汽车所需要的高精度。从现有乘用车和商用车主机厂使用的方案看，基本使用多传感器融合定位技术，除了采用组合 导航和高精度地图，还会选择视觉 SLAM 激光雷达等技术。