一、引言

微机电系统（MEMS）惯性传感器因其体积小、功耗低、成本低等优点，广泛应用于无人机、自动驾驶、智能手机和可穿戴设备中。惯性导航系统（INS）通过加速度计和陀螺仪的数据融合，实现对物体运动轨迹和姿态的实时测量。本文将探讨基于MEMS的惯性测量单元（IMU）技术及其发展趋势。

二、核心技术原理

三轴加速度计

测量物体在三维空间中的线性加速度。

三轴陀螺仪

检测绕三个轴的角速度，用于姿态解算。

磁力计

提供地磁场信息，辅助方位角确定。

数据融合算法

使用卡尔曼滤波、互补滤波或深度学习方法融合多源数据，提高姿态估计精度。

三、典型应用场景

消费电子

如手机、VR眼镜的姿态识别与交互控制。

工业机器人

实现机械臂末端的姿态反馈与精准定位。

无人驾驶

在GPS信号弱或丢失时提供连续的位置和航向估计。

四、未来发展趋势

高精度低成本化

推动高性能MEMS器件的量产，降低使用门槛。

AI辅助误差补偿

利用神经网络建模传感器噪声与漂移特性，提升长期稳定性。