运动传感设备无处不在，存在于我们日常使用的多种电子产品中。运动传感器位于耳塞中——当我们将它们从耳朵中取出时，会注意到轻击以改变歌曲或暂停音乐。它们用于游戏和训练中使用的虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 耳机中的头部跟踪。运动传感器支持游戏遥控器（用于定向）、消费级机器人（用于航向）和手机（也用于定向）。这些设备的传感由惯性测量单元 (IMU) 供电。 IMU 传感器存在于许多常用的消费电子产品中，如前面列出的那些。它们的能力是通过传感器融合来解锁的。在本文中，我们将探讨什么是传感器融合以及它可以做什么。
在我们讨论传感器融合之前，快速回顾一下惯性测量单元 (IMU) 似乎是相关的。IMU 是一种惯性传感器，通常由加速度计和陀螺仪组成，有时还包括磁力计。通过查看这些传感器的数据，设备能够更完整地了解其方向和运动状态。
• 加速度计测量单个方向的加速度（速度变化），就像您在汽车中踩油门时感受到的力一样。静止时，加速度计测量重力。
• 陀螺仪测量绕其三个轴的角速度。它在任何给定时刻输出其旋转偏航、俯仰和滚转。
• 磁力计很简单，可以测量磁场。通过在稳定磁场中进行适当的校准，它可以检测地球磁场的波动。通过这些波动，它找到了朝向地球磁北的矢量，从而给出了绝对航向。
然后，传感器的信息用于保持无人机的平衡、改善家用机器人吸尘器的航向、改变智能手机屏幕的方向以及其他与运动相关的应用程序。
现在我们了解了 IMU 的组成部分、它与传感器融合有何关系以及我们为何关心？嗯，传感器本身并不那么“智能”。他们生成原始数据。但这些原始数据必须经过处理和打包才能变得可操作。
IMU 中的传感器类似于阅读您的患者档案的专科医生 - 他们都有自己的意见，并且他们的专业知识为他们提供了其他人没有的见解，但由您来处理他们的意见以做出最终决定。例如，如果加速计表明重力正在从向下变为更水平的角度，但陀螺仪显示几乎没有运动，您相信哪一个？那么，在这种情况下，陀螺仪应该更值得信赖，因为它不受外力的影响。由于陀螺仪告诉我们用户坐标系没有改变，因此可以肯定地说该设备正在持续加速，就像一辆直线行驶的汽车一样。
在另一种情况下，如果陀螺仪显示出较小且一致的角速度，但加速计和磁力计显示设备处于静止状态，那么您可以相信两位“医生”的一致意见。然后您可以推断出存在一些陀螺仪偏差，从而给出了错误的输出。
这些示例旨在展示传感器融合对于理解基于传感器信息融合的最佳输出至关重要。这可用于确定准确的运动、方向和航向信息。
与传感器融合软件结合使用时，IMU 不仅可用于更准确的运动、方向和航向，还可用于特殊功能。 IMU 数据的周到融合可以通过预测性头部跟踪来创建流畅的 XR 体验，从而最大限度地减少延迟影响。对于无线演示或电视遥控器，传感器融合可以直接将 3D 控制器运动转换为屏幕上直观的 2D 运动。加速度计和陀螺仪传感器的组合还可以检测复杂的空中形状和手势。在人类导航中，通过分析加速度计和陀螺仪的数据，传感器融合可以估计某人步行的方向和距离。
传感器融合不一定要仅通过 IMU 来完成，但通常是从 IMU 开始的。在 XR 空间中，控制器方向与外部摄像头线性位置的融合可以创建有效的由内而外的 6 自由度系统。对于机器人导航，IMU 与光流和车轮编码器数据的融合可创建准确且强大的航位推算。如果涉及运动，传感器融合可能会有所帮助。
传感器融合的另一部分是确保传感器得到适当校准，如 IMU 传感器受到校准的强烈影响。传感器表征是在受控条件下从传感器进行测量的过程。这些测量结果可用于微调传感器对各种温度、操作模式和运动的反应。一旦传感器被正确表征，传感器融合可以帮助确保其性能得到优化。
为了正确表征传感器，需要将统计上显着数量的传感器放置在某种允许通信以改变模式和记录数据的板上。然后应将该板放置在受控环境中。例如，它们可以安装在两轴万向节电机上，使其能够在所有三个运动轴上移动。通过将这个装置放入温度室内，我们可以迭代不同温度、位置和操作模式的排列。了解每个高精度电机如何运动、温度变化以及运行模式后，我们可以获得大量传感器信息来表征传感器。为了表征磁力计，可以将电路板放置在亥姆霍兹线圈中以产生受控磁场。
为了测试这些传感器在其使用寿命内的表现，传感器还可以通过将其暴露在极端的高温和潮湿条件下来进行人工老化过程。然后，可以使用老化的传感器运行相同的测试来收集更新的数据。
可以使用所有这些综合数据创建传感器模型，从而形成典型（标称）传感器的模型，并随后优化其性能。
通过了解传感器的行为方式，还可以调整加速度计和陀螺仪中的传感器偏差。这些传感器偏差与传感器在静止时看到的内容有关。如果这听起来很熟悉，那是因为这是 IMU/医生类比部分中讨论的第二个想法。对这些进行调整可能看起来就像偏移一样简单，但这些偏差可能会随着温度而变化，并且同一批次的同一传感器会表现出不同的行为。这种偏差误差非常显着，超过了尺度误差之外的大多数其他误差。然而，通过适当的传感器融合算法，可以在设备使用时动态地完成这种校准。
正确使用传感器需要多层次的理解。需要了解基础传感器的工作原理、如何融合这些传感器的数据以创建有意义的信息、如何根据应用创建专门的功能以及传感器特性以真正优化性能。
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