惯性导航：利用 IMU 感知运动的科学
惯性导航系统 (INS) 以惯性测量单元 (IMU) 为核心，通过测量自身加速度和角速度，计算移动物体的定位、姿态和速度等信息。其主要原理是牛顿运动定律和欧拉角方程。
IMU 由陀螺仪和加速度计组成，分别测量角速度和加速度。这些测量值经过积分处理，可得到物体在惯性参考系下的位置和姿态信息。
INS 在航空航天、航海、机器人和车辆导航等领域广泛应用，提供关键的定位和姿态信息，确保设备的稳定和精确运动。
高精度：IMU 惯性导航精度高，不受外部环境干扰。
实时性：IMU 测量数据实时更新，提供连续的运动信息。
自主性：INS 不依赖外部信号，可以在 GPS 失效或不可用的情况下提供导航服务。
误差累积：IMU 测量存在漂移误差，长时间使用会累积导致位置和姿态误差。
环境影响：IMU 敏感于温度、振动和重力场变化，会影响其测量精度。
成本：高精度 IMU 的成本较高，影响其在大规模应用中的经济性。
惯性导航算法分为两种：
卡尔曼滤波：融合传感器测量数据和导航方程，估计运动参数并修正误差。
互补滤波：结合 INS 和 GPS 等外部传感器信息，提高导航精度和稳定性。
近年来，MEMS（微机电系统）技术进步带动了 IMU 小型化、轻量化和低成本化发展，促进了惯性导航技术的普及和应用。
INS 通常与 GPS、激光雷达和计算机视觉等传感器集成，形成多传感器融合导航系统，进一步提高导航精度和鲁棒性。
随着技术的发展和成本的降低，INS 将在自动驾驶、无人机和机器人等领域发挥越来越重要的作用，推动导航技术向更智能、高效和可靠的方向发展。
