傳感器是不是即插即用？并不是，傳感器接入硬件，需要首先對它們進行校準（標定），來提高數據準確度。事實上，傳感器數據好壞直接影響了算法設計，傳感器數據越精確，控制效果上限越高，而算法本質是在接近這個上限。校準的意義可見一斑

校準需要結合傳感器測量原理和誤差模型。那這篇首先來看一下，作為無人機最核心的IMU傳感器，其測量原理和業界常用的校準算法，以及PX4上IMU校準算法的實現

一 IMU測量原理

IMU（Inertial Measurement Unit 慣性測量單元）設備，通常包含三軸陀螺儀和三軸加速度計。其中，三軸陀螺儀是IMU的主要元件，很多近似濾波算法也是基于陀螺測量數據建立的，再用加速度計修正估計結果。陀螺儀高頻性能較好，可以用來測量高速運動，但是它存在零點漂移，容易受到溫度等環境因素影響；加速度計低頻性能較好，但數據易受震動影響。通常需要物理上保證IMU恒溫和做減震處理

傳統機械陀螺儀基于陀螺的定軸性：高速旋轉的剛體，其旋轉軸在三維空間具有方向不變性，于是可以將機體旋轉運動轉化成角度偏移量來測量。但是這種方法依賴于機械上的旋轉運動，對設備、環境等要求太高

MEMS (MicroElectroMechanical Systems微機電系統)工藝出現之后，機械陀螺儀被逐漸取代，MEMS微機械陀螺基于科里奧利力：旋轉剛體沿徑向運動時受到切向力，可以施加徑向力將旋轉運動轉化成切向壓力來測量；另一種高精度的光纖陀螺則是基于薩格納克效應，把旋轉運動轉化成干涉條紋的位移，用光敏傳感器測量

安裝其他工具和庫

sudo apt-get install build-essential cmake libeigen3-dev libqt4-dev libqt4-opengl-dev freeglut3-dev gnuplot

構建運行測試

cd imu_tk
mkdir build
cd build
cmake  ..
make
./test_imu_calib test_data/xsens_acc.mat test_data/xsens_gyro.mat

顯然，這種校準算法依賴有一定計算能力的設備來完成數值迭代，在飛控處理器上幾乎不可能，為此PX4實現了一種近似的啟發式算法，下面一起看一下

四 PX4校準算法

1 加速度計

之所以稱之啟發式算法，是因為校準過程借助了擺放姿態的特殊性完成，十分巧妙

2 陀螺儀

PX4的陀螺儀只是靜置取平均求偏移量，并沒有標定其他參數。