IMU 为何需借助加速度计与角速度解算角度而非直接测量
更新时间:2026-02-06 08:46:46
晨欣小编
一、IMU能否“直接测量”角度?
1. 角度本身不是一种可直接测量的物理量

在物理上,可通过传感器直接测量的量主要包括:
线性加速度(由加速度计测得)
角速度(由陀螺仪测得)
磁场强度方向(由磁力计测得)
而“角度”是一个积分量或相对参考方向量,它表示的是物体相对于某一固定基准的朝向变化,不是一种原生的、直接测量得到的信号。
✅ 结论一:IMU中没有直接测角度的传感器,角度必须通过测量其他物理量并推导得出。
二、角度的解算必须依赖哪些传感器?
1. 陀螺仪:测量角速度,积分得角度
陀螺仪测得的是绕各轴的角速度(单位:°/s 或 rad/s)
通过对角速度进行时间积分,可以获得角度变化值:
θ(t)=∫0tω(t)dt
缺点是存在积分漂移误差,误差随时间积累严重
2. 加速度计:推测重力方向,辅助姿态计算
加速度计可感知重力方向(在静态或匀速直线运动时)
利用三轴加速度值可估算俯仰角(Pitch)、横滚角(Roll):
θpitch=arctanay2+az2−ax
缺点是对动态运动敏感,存在加速度误判问题
3. 磁力计(可选):辅助确定航向角
通过感知地磁方向,确定偏航角(Yaw)
但容易受周围磁场干扰
✅ 结论二:IMU解算角度,必须同时依赖陀螺仪、加速度计、(选用磁力计)等多源信息融合。
三、角度解算算法:从传感器到姿态
IMU 中角度信息的获取需要姿态估计算法的支持,主流算法包括:
算法名称
特点与适用场景
陀螺仪积分 | 简单快速,易实现,适合短时间变换 |
加速度计估算重力方向 | 静止或慢速运动下较准 |
Kalman滤波 | 精度高,适合系统级导航与传感器融合 |
Mahony/Madgwick滤波 | 轻量级、适合嵌入式系统的姿态估计算法 |
扩展卡尔曼滤波(EKF) | 广泛应用于SLAM、无人驾驶系统 |
✅ 各算法核心目标:融合角速度短期准确性和加速度长时间稳定性,实现实时角度输出。
四、为何不能只依赖某一种传感器解算角度?
情况
单一传感器的表现
存在的问题
仅用陀螺仪 | 精确测量短期角速度 | 积分误差积累快,几分钟即可漂移几度 |
仅用加速度计 | 能估算重力方向 | 运动状态下误差极大 |
仅用磁力计 | 能估算航向角 | 极易被外界电磁干扰 |
✅ 结论三:单一传感器不足以稳定准确测角度,必须依靠融合算法整合多个传感器数据。
五、实际应用中的解算角度流程(简化)
采集数据:读取三轴陀螺仪、加速度计数据
滤波处理:滤除高频噪声或突变值
姿态解算:
陀螺积分获得初始姿态
加速度矫正姿态方向,防止漂移
(如有磁力计)修正航向角
输出角度:欧拉角(Pitch、Roll、Yaw)或四元数表示
✅ 常见输出单位:
欧拉角(°):人类可理解
四元数:无奇异点、适合连续旋转计算
六、扩展理解:为什么不能用“电子罗盘”或“旋转编码器”直接测角?
电子罗盘依赖地磁方向,仅提供平面航向角,易受干扰,无法完整表示三维姿态
旋转编码器仅能测单轴旋转,适用于机械臂、马达,但不适合自由空间姿态估计
因此,在动态六自由度姿态跟踪中,仍需基于加速度与角速度的融合解算策略。
七、IMU解算角度的工程意义与优势
优势
说明
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