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自動駕駛汽車，機器人和工業(yè)設(shè)備的發(fā)展推動了陀螺儀市場的升溫，這些設(shè)備都要求更高的精度和更小的體積。

多年來，陀螺儀一直用于導(dǎo)航任務(wù)。經(jīng)典的設(shè)計是機械陀螺儀，現(xiàn)在也有 MEMS 陀螺儀，一般高性能單元可能非常昂貴。

對于性能要求較低的應(yīng)用，比如手機、游戲機等，由于其體積小，成本低，微機電系統(tǒng)（MEMS）慣性測量單元（IMU）變得越來越流行。但是，需要這些 MEMS 器件的性能一直穩(wěn)步提高，從而使它們能夠扮演更重要的角色。目前，大部分 MEMS 陀螺儀仍需要其他傳感器融合應(yīng)用，檢驗輸出的結(jié)果。

目前，學(xué)術(shù)界雖然出現(xiàn)了很多低漂移陀螺儀，而且各種陀螺儀架構(gòu)也很簡單，但是，這些技術(shù)仍沒有成功走近真實的商業(yè)市場。

對于自動駕駛汽車來說，由加速度計和陀螺儀組成的 IMU 非常重要，能夠完成導(dǎo)航定位的任務(wù)。但價格較低的 MEMS 版本需要通過全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）信號以及來自攝像頭，雷達(dá)和激光雷達(dá)的其他輸入以及磁力計來進(jìn)行校正。盡管，近幾年隨著性能的提高，一些產(chǎn)品只需要很少的校正。不過，它們不太可能很快就能夠完全滿足關(guān)鍵應(yīng)用的需求。

1、IMU

IMU 通過跟蹤線性和旋轉(zhuǎn)慣量的變化來測量運動。它們至少由兩種不同類型的傳感器，加速度計和陀螺儀組成。這些傳感器可以使用傳統(tǒng)的宏尺度技術(shù)來構(gòu)建，也可以通過使用 MEMS 技術(shù)來構(gòu)建。

車用慣性測量單元（IMU）通常指由 3 個加速度計和 3 個陀螺儀組成的組合單元，加速度計和陀螺儀安裝在互相垂直的測量軸上。低精度的 IMU 可以通過其他方式修正，GPS 用于修正位置的長期漂移，氣壓計用于修正高度，磁力計用于修正姿態(tài)。

加速度計可通過感應(yīng)線性加速度來測量線性運動。陀螺儀（或簡稱為陀螺儀）可測量方向變化。

理想情況下，將加速度計或陀螺儀組合在單個芯片上，三個軸可以提供更好的軸對齊，并且可以確保兩種傳感器之間的最佳軸對齊。磁力計一般不能集成在單片中，因為它們的結(jié)構(gòu)與加速度計和陀螺儀不兼容。

雖然單片集成是可能的，但 IMU 通常由用于不同傳感器類型的共封裝芯片制成。

大多數(shù) IMU 是使用三個單獨的芯片組裝的（三軸陀螺儀，三軸加速度計和三軸磁力計）。高性能 IMU 可能包含三個單獨的單軸陀螺儀芯片，并且可能包含五到九個芯片。在這種情況下，需要從正交性的任何偏差中進(jìn)行調(diào)整。

無論 IMU 是包含單個芯片，還是組合了單獨的加速度計和陀螺儀芯片，每個傳感器的每個軸都會被計數(shù)。這提供了一個所謂的六軸傳感器（如果沒有磁力計）。具有三軸磁力計的 IMU 被視為九軸傳感器。

2、航位推算，漂移，等級和價格

航位推算是指通過跟蹤位置和方向隨時間的變化來測量位置的過程。以給定的速度沿特定方向行駛將產(chǎn)生一個的位置。從該位置繼續(xù)行駛到一個新位置。

然而，挑戰(zhàn)在于沒有任何測量是沒有錯誤的。每個測量位置都會有一定的誤差，而下一個位置的測量也會有誤差，并且該誤差將加重第一個位置的誤差。這些誤差可能累積到實際位置可能與計算出的位置明顯偏離的地步。

如果用性能來定義這些系統(tǒng)的應(yīng)用等級，那么以偏置穩(wěn)定性（或偏置不穩(wěn)定性或漂移）來衡量。漂移是以度 / 小時或每小時累積的方向誤差度數(shù)為單位的。

加速度計和陀螺儀都有誤差，但是陀螺儀主導(dǎo)了整體漂移。這導(dǎo)致了 IMU 根據(jù)其適合的應(yīng)用進(jìn)行分級。

從圖中可以看出，對精度要求高的應(yīng)用仍然需要機械傳感器，并且非常昂貴。

傳統(tǒng)的機械模型正在讓步給較新的技術(shù)，其中包括正在逐步改進(jìn)的 MEMS 技術(shù)。MEMS 單元可能會侵蝕 FOG 技術(shù)今天可以解決的某些問題，但將來不太可能取代 HRG 和 RLG 技術(shù)。預(yù)計將增長到足以使 MEMS 失去低端地位的同時，仍將保持增長并提高自己的地位。

MEMS 技術(shù)降低了低端 IMU 的價格，這些 IMU 主要用于商業(yè)（如智能手機）和工業(yè)應(yīng)用。
博世產(chǎn)品經(jīng)理 Peter Spoden 和 Michael Rupp 表示，MEMS 陀螺儀的漂移已減半，并有望進(jìn)一步改善。他們說：“ 10°/ h 的不穩(wěn)定性一直是 MEMS 的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，”?如今，使用 MEMS 可以達(dá)到 1 至 5°/ h。對于未來，低于 1°/ h 的范圍似乎可以實現(xiàn)。

那么，MEMS 技術(shù)會繼續(xù)進(jìn)入高端應(yīng)用領(lǐng)域嗎？隨著自動駕駛汽車的出現(xiàn)，人們對針對汽車市場定價的更高質(zhì)量的傳感器重新產(chǎn)生了興趣。但是，盡管一家公司似乎已朝著這個方向邁出了一大步，但大多數(shù)制造商認(rèn)為，由于 IMU 通常與其他技術(shù)結(jié)合以糾正錯誤，因此進(jìn)一步的改進(jìn)并不是真正重要的。

3、傳感器融合

盡管 MEMS IMU 在任何長時間內(nèi)都不可能進(jìn)行航位推算，但 MEMS 陀螺儀仍被定位用于安全關(guān)鍵型應(yīng)用，例如自動駕駛汽車導(dǎo)航。

位置信息的主要來源仍然是 GNSS 信號，例如 GPS。西門子業(yè)務(wù)部門 Mentor 的應(yīng)用工程顧問 Jeff Miller 表示：“許多用例都依靠 GPS 使用卡爾曼濾波器等進(jìn)行漂移校正，因此他們不必?fù)?dān)心長期漂移?！?當(dāng)車輛進(jìn)入隧道或停車場，傳遞信號的衛(wèi)星不再“可見”時，這種方法將失敗。在這種情況下，IMU 可以提供短期位置信息，直到重新獲取 GNSS 信號為止。

另一位專家菲茨杰拉德說：“如果您要能夠承受 GPS 的 5 秒模糊測試，并且以 50 至 70 英里 / 小時的速度行駛，則需要一個非常好的陀螺儀?！?“如果您只擔(dān)心一秒鐘的退出，那么也許您可以擺脫精度較低的陀螺儀的困擾?！?但是，例如阿爾卑斯山中最長的公路隧道是哥德哈德公路隧道，長約 17 公里（10.5 英里）。以 60 mph 的速度行駛時，這意味著離 GNSS 信號的距離會略微超過 10 分鐘，而對于 MEMS IMU 來說，這是很長的時間。

磁力計還用于幫助校正陀螺儀的漂移。磁力儀像陀螺儀一樣測量方位，這提供了一個相對穩(wěn)定的參考點，因此算法可以同時查看陀螺儀和磁力計的結(jié)果來確定方向。

GNSS 信號不可用時會與 IMU 進(jìn)行折衷（這意味著一個或另一個正在使用中），而 GNSS 信號與之不同，此處兩個傳感器不斷融合在一起，以達(dá)到比單獨使用任一個傳感器更準(zhǔn)確的結(jié)果。這是所謂的傳感器融合的特定示例。它合并大量傳感器輸出的結(jié)果，以產(chǎn)生更好的組合結(jié)果。

磁力計也有其缺點，主要是有些物體可能影響磁場。被稱為“磁異?！钡慕饘佘囕v，電梯，甚至大的巖石露頭都會使磁力計的讀數(shù)失真。在此類異常持續(xù)存在的應(yīng)用中（例如，在大型電動機附近或在電氣室內(nèi)），不能可靠地使用磁力計。

但是，在那些應(yīng)用程序之外，異常可能是暫時的。沒有一種拒絕異常的固定算法。

除此之外，還有許多其他技術(shù)可以幫助定位服務(wù)。IMU 提供“由內(nèi)而外”的視圖，移動傳感器在其中確定自己的位置。外部信號（如 GNSS）提供“從里到外”的視圖，其中外部因素告訴移動的物體在哪里。例如，在購物中心內(nèi)，各種 WiFi 或藍(lán)牙信標(biāo)都可以對購物者及其智能手機的位置進(jìn)行三角測量。智能手機中的 IMU 和信標(biāo)信號一起可以提供足夠精確的定位，以在商店內(nèi)定位購物者。

當(dāng)然，這種方法也可以在道路上使用?？梢蚤_始在道路，基礎(chǔ)設(shè)施中放置信標(biāo)。比如將信標(biāo)放在隧道中。

對于自動駕駛汽車而言，至關(guān)重要的一點是，偏離路線的余地很小。如果您在高速公路上開車，您可能無法承受超過 10 或 20 厘米的漂移，否則有可能撞到相鄰的汽車。

這是高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）尤為重要的地方。這種系統(tǒng)為車輛配備了許多額外的傳感器，尤其是攝像頭，雷達(dá)和激光雷達(dá)。使用 AI 算法將這些傳感器信號組合在一起，以識別預(yù)期和意外的項目，從而提供了一個巨大的傳感器融合解決方案。

博世團(tuán)隊表示：“無人駕駛汽車始終必須獲得環(huán)境認(rèn)可?！?“ IMU 絕不能單獨使用，而必須始終是一個完整系統(tǒng)的一部分，該系統(tǒng)由激光雷達(dá)，雷達(dá)和軟件等其他設(shè)備組成。作為這種系統(tǒng)的一部分，今天的 IMU 就足夠了?！?/p>

但是，對于可能無法停留在涂有油漆良好線條的城市道路上的“隨處可見”車輛，它們可能不夠用。在如此遙遠(yuǎn)的地區(qū)，自動駕駛?cè)允遣荒芙鉀Q的問題（尤其是在沒有蜂窩通信的情況下）。菲茨杰拉德說：“要讓自動駕駛汽車在沒有這些車道標(biāo)志或交通信號燈或停車牌識別的地形上行駛，將是非常困難的。”

“我們需要將 ADAS 車輛（具有越來越高的自治性）和機器人汽車（或 Robotaxis）分開，它們已經(jīng)完全自主，但是在地理上受到限制?！?“由于機械人的業(yè)務(wù)模型（移動即服務(wù)）不同，目前暫時沒有成本約束。但是他們對性能有很高的要求。”

對于配備 ADAS 的汽車，購買價格是主要的經(jīng)濟(jì)考慮因素。因此，根據(jù)車的成本控制，IMU 的價格必須低于 100 美元，這樣在 60 km / hr 的速度下，它們在 20 到 30 秒內(nèi)的漂移精度僅為幾厘米。相比之下，robotaxis 可以忍受更高的精度價格 - 每行駛 1 公里僅漂移幾厘米的系統(tǒng)，其價格就高達(dá) 10,000 美元。

需要導(dǎo)航的低成本車輛可能仍然認(rèn)為高質(zhì)量 MEMS IMU 過于昂貴。對于那些想要將這類陀螺儀用于無人機，機器人和不支持 300 美元價格的產(chǎn)品的人們來說，它開始崩潰。他們可以花 30 美元購買 MEMS 陀螺儀，但 300 美元太高了。”

對于所有的融合傳感器，甚至可能有人會質(zhì)疑某些駕駛應(yīng)用是否仍需要 IMU。其他傳感器（雷達(dá)，攝像機，激光雷達(dá)等）的組合所取得的進(jìn)展提出了慣性系統(tǒng)從長遠(yuǎn)來看是否有用的問題。在某些時候，所有其他傳感器都可以在沒有此類傳感器的情況下校準(zhǔn)汽車的位置。