03 传感器原理：加速度计测比力、陀螺测角速度¶
系列定位：M1 基础 · 传感器原理。上一篇 02 姿态的四种表示 讲清了"姿态怎么表示"，这一篇回答更根本的问题：IMU 的两个芯片到底在测什么物理量？——加速度计测的是比力（不是"加速度"！），陀螺测的是角速度。理解这一点，后面所有公式才有根。
一、加速度计：测的是"比力"，不是"加速度"¶
1. 直觉实验：电梯里的弹簧秤¶
想象你站在电梯里的体重秤上：
| 电梯状态 | 秤的读数 | 你的"感觉" |
|---|---|---|
| 静止 / 匀速 | \(mg\) | 正常 |
| 加速上升 | \(m(g+a) > mg\) | 超重，被压紧 |
| 加速下降 | \(m(g-a) < mg\) | 失重，飘起来 |
| 自由落体（断缆） | 0 | 完全失重 |
关键观察：自由落体时秤读数为 0——虽然你在以 \(g\) 加速运动！因为加速度计/秤测的从来不是"运动加速度"，而是施加在质量块上的支撑力（弹簧力/静电力）。自由落体时没有支撑力，读数归零。
这就是为什么加速度计读数的学名叫 比力（specific force）：单位质量所受的非重力合力。它与"运动加速度"差一个重力加速度。
2. 精确关系式（折叠：比力方程）¶
📐 折叠：比力 f 与运动加速度 a 的关系推导
对质量块写牛顿第二定律（把重力显式分离出来）：
两边除以 \(m\)：
所以：
- 静止：\(\boldsymbol a=0 \Rightarrow \boldsymbol f=-\boldsymbol g\) → 读数指向上、大小为 \(1g\)（抵消重力）。
- 自由落体：\(\boldsymbol a=\boldsymbol g \Rightarrow \boldsymbol f=0\) → 读数归零。
- 加速上升：\(\boldsymbol a\uparrow\Rightarrow \boldsymbol f = \boldsymbol a - \boldsymbol g\) → 读数 \(>1g\)（超重）。
惯导要的是运动加速度 \(\boldsymbol a\)，但芯片给的是比力 \(\boldsymbol f\)——所以机械编排（06 篇）里必须把重力加回来：\(\boldsymbol a = \boldsymbol f + \boldsymbol g\)。这是整个 INS 的基石公式。
3. 从"比力"到本项目的代码¶
芯片内部已经把"质量块位移"换算成比力，驱动读回来就是 accel_mps2（单位 m/s²，含重力）：
// ins_sensor_types.h —— IMU 采样结构
typedef struct {
uint32_t timestamp_us; /**< 采样时间戳 (微秒) */
ins_vec3f_t accel_mps2; /**< 比力/加速度 (m/s^2) —— 注意含重力分量 */
ins_vec3f_t gyro_rads; /**< 角速度 (rad/s) */
ins_f32_t temperature_c; /**< 芯片温度 (℃) */
uint8_t valid; /**< 数据有效标志 */
} ins_imu_sample_t;
⚠️ 静止时
accel_mps2读数 ≈ (0, 0, +9.81) 或 (0,0,-9.81)（取决于轴向约定，本板 NED + 芯片默认向上为正则读 +9.81）。这是比力，不是"运动的加速度"。初学最容易犯的错：把静止读数直接当"速度变化率"用。
---¶
二、陀螺仪：测角速度（转动快慢）¶
1. 它测什么¶
陀螺测的是机体绕自身轴的转动角速度 \(\boldsymbol\omega=(\omega_x,\omega_y,\omega_z)\)（单位 rad/s 或 °/s），不是角度，也不是加速度。姿态角要靠"角速度积分"才能得到（见 07 姿态更新算法）。
2. MEMS 陀螺的物理原理：科里奥利效应¶
MEMS（微机电）陀螺里没有旋转的转子，它靠让质量块持续振动，再利用**科里奥利力（Coriolis force）**来感知转动：
科里奥利力：在一个旋转参考系里运动的物体，会受到一个"貌似"的力： $\(\boldsymbol F_c = -2m\,\boldsymbol\omega \times \boldsymbol v\)$ 它垂直于转轴和运动方向，大小正比于角速度 \(\omega\) 和速度 \(v\)。
工作过程（三轴分工）：
- 驱动轴：梳齿静电驱动，让质量块沿 x 轴做高频往复振动（\(v_x = v_0\sin\Omega t\)）。
- 输入轴（敏感轴）：载体绕 z 轴转动 \(\omega_z\)。
- 感测轴：科里奥利力把振动"掰"到 y 轴方向：\(F_{cy} = -2m\omega_z v_x\)，使质量块在 y 轴产生微小位移。
- 读出：y 轴电容变化 \(\propto F_{cy} \propto \omega_z\) → 解调出角速度。
关键点：测的是"位移"，但位移是振动速度与角速度的乘积，所以必须用与驱动同频的参考信号做解调才能提取 \(\omega_z\)。这也是 MEMS 陀螺噪声比加计大的物理根源之一（信号被调制在高频振动上）。
3. 从"角速度"到本项目的代码¶
// bosch_bmi088.c —— LSB→SI 换算表（量程决定每个 LSB 代表多少物理量）
[BMI088_GYRO_RANGE_2000DPS] = 0.001065264f, // rad/s per LSB
[BMI088_GYRO_RANGE_1000DPS] = 0.000532632f,
[BMI088_GYRO_RANGE_500DPS] = 0.000266267f,
[BMI088_GYRO_RANGE_250DPS] = 0.000133068f,
驱动把寄存器原始值乘上这个系数，得到 gyro_rads（rad/s）——单位统一成 rad/s，而不是芯片手册常见的 °/s，避免在滤波器里混单位。
三、MEMS vs FOG vs RLG：三种陀螺技术对比¶
同一句"测角速度"，物理原理和性能天花板天差地别：
| 维度 | MEMS（本项目） | FOG 光纤陀螺 | RLG 环形激光陀螺 |
|---|---|---|---|
| 物理原理 | 科里奥利力（振动质量块） | 萨格纳克效应（光纤环） | 萨格纳克效应（激光腔） |
| 零偏稳定性 | 1~10 °/h（消费级）/ 0.1~1 °/h（工业级） | 0.01~0.1 °/h | 0.001~0.01 °/h |
| 角随机游走 | 0.1~1 °/√h | 0.001~0.01 °/√h | 0.0001~0.001 °/√h |
| 成本 | 几元~几十元 | 千元~数万元 | 数万~数十万元 |
| 体积/功耗 | 芯片级 / mW 级 | 器件级 / W 级 | 较大 / 十 W 级 |
| 典型应用 | 手机/飞控/汽车/本板 | 航空/航海/导弹 | 战略导弹/舰船 |
| 无活动件 | 有振动件（可靠但需温补） | 全固态（可靠） | 全固态（寿命长） |
一句话：精度每高一个数量级，成本大约也高一个数量级。本板选 MEMS（ICM-42688P / IIM-42652 / BMI088）是因为"体积、成本、功耗"约束下消费级/工业级 MEMS 已能满足航姿需求。
四、本项目 3×IMU 的真实配置（锚点）¶
// main.c —— 三颗 IMU 的量程配置（真实代码）
sensor_cfg.icm42688p_cfg.accel_fs = ICM426XX_ACCEL_FS_8G; // 加速度计 ±8g
sensor_cfg.icm42688p_cfg.gyro_fs = ICM426XX_GYRO_FS_1000DPS; // 陀螺 ±1000°/s
sensor_cfg.iim42652_cfg.accel_fs = ICM426XX_ACCEL_FS_8G; // 加速度计 ±8g
sensor_cfg.iim42652_cfg.gyro_fs = ICM426XX_GYRO_FS_1000DPS; // 陀螺 ±1000°/s
sensor_cfg.bmi088_cfg.accel_range = BMI088_ACCEL_RANGE_12G; // 加速度计 ±12g
sensor_cfg.bmi088_cfg.gyro_range = BMI088_GYRO_RANGE_1000DPS; // 陀螺 ±1000°/s
sensor_cfg.bmi088_cfg.accel_odr = BMI088_ACCEL_ODR_800HZ; // 加计 800 Hz
sensor_cfg.bmi088_cfg.gyro_odr = BMI088_GYRO_ODR_1000HZ_116HZ; // 陀螺 1000 Hz
- 为什么加计量程 8g/12g 而陀螺 1000°/s？ 航姿板可能经历高机动（转弯离心、颠簸），量程必须覆盖"最大预期加速度/角速度"；量程太小会饱和削顶，量程太大则量化噪声变大（LSB 变粗）——是动态范围 vs 分辨率的权衡。
- 为什么 BMI088 加计用 12g 而 ICM 用 8g？ 双冗余设计下刻意用不同量程/不同型号，故障模式不相关（见 15 篇多传感器冗余 FDI）。
五、PSINS 演示：误差模型参数（imuerrset）¶
传感器"标称参数"（零偏、随机游走）是评估 IMU 的通用语言。PSINS 的
imuerrset定义了一套业界标准参数，我们会在下一篇 04 IMU 误差模型 详细展开，这里先看它的"单位速查"——读得懂这些参数，就能读懂任何 IMU 的 datasheet。
① PSINS 参考实现（MATLAB）
% PSINS: base/imu/imuerrset.m — Gongmin Yan, NWPU (psins260705)
% eb - gyro constant bias (deg/h) 陀螺常值零偏
% db - acc constant bias (ug) 加计常值零偏
% web - angular random walk (deg/sqrt(h)) 陀螺角随机游走
% wdb - velocity random walk (ug/sqrt(Hz)) 加计速度随机游走
% dKGii - gyro scale factor error (ppm) 陀螺标度因数误差
% dKAii - acc scale factor error (ppm) 加计标度因数误差
% dKGij - gyro installation error (arcsec) 陀螺安装误差
% dKAij - acc installation error (arcsec) 加计安装误差
% Ka2 - acc quadratic coefficient(ug/g^2) 加计二次非线性系数
% 示例: 惯性级 IMU
% imuerr = imuerrset(0.01, 100, 0.001, 10, 0.001, 1000, 10, 1000, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10);
% = 陀螺零偏0.01°/h, 加计零偏100µg, 陀螺ARW 0.001°/√h ...
② 本项目 C 语言实现（bosch_bmi088.c / tdk_icm426xx.c）
// 本项目的"误差参数"体现在两处：
// ① 量程/分辨率换算表（决定量化噪声下限）：
[BMI088_GYRO_RANGE_1000DPS] = 0.000532632f, // rad/s per LSB
// ② 温度补偿（NTC + 恒温 PID，见 ins_thermal），压低温度漂移带来的零偏变化
③ 结论
PSINS 的 imuerrset 参数体系（°/h、µg、°/√h、ppm、arcsec）是全行业的通用语言——评估任何 IMU、比较任何方案，都先看这几项。本项目的 MEMS 芯片在 datasheet 里给出的是同类参数（如 ICM-42688P 陀螺零偏典型值 ±2 °/s 量级、ARW 0.0022 °/√s 等），05 篇我们会用 Allan 方差从实测数据里把这些参数"测出来"，和 datasheet 对表。
附：IMU 误差单位速查（新手向 · 物理含义 + 影响）¶
读 IMU datasheet 时最劝退的就是这一堆单位。其实每个单位都在回答同一句话："这个传感器在什么物理量上撒谎、撒多大谎、会造成什么后果"。逐条拆开：
| 单位 | 对应参数 | 物理含义（大白话） | 对导航的实际影响 | 量级参照 |
|---|---|---|---|---|
| °/h（度每小时） | 陀螺常值零偏 eb | 陀螺静止时本应输出 0，但它"谎报"了一个固定的角速度。比如 0.01 °/h = 每 1 小时多转出 0.01° | 姿态角随时间线性漂移：积分一次就是角度误差。这是陀螺最致命的误差 | 消费级 MEMS 1~10；工业级 0.1~1；FOG 0.01~0.1；RLG 0.001~0.01 |
| µg（微 g） | 加计常值零偏 db | 加计静止时（敏感轴沿重力方向）应读 1g，但"谎报"了 1g 的百万分之一（1µg ≈ 9.8e-6 m/s²） | 速度误差随时间线性增长，位置误差二次方增长（积分两次） | 常见 50~500 µg；战术级 ~10 µg |
| °/√h（度每根号小时） | 陀螺角随机游走 web | 噪声像"醉汉走路"：每一步方向随机，走得越久偏离越远，但只按时间的平方根扩散 | 姿态误差按 √t 增长：短时是噪声，长时是漂移。和零偏的区别：零偏是"一直朝一个方向错"，随机游走是"随机乱晃" | MEMS 0.1~1；FOG 0.001~0.01 |
| µg/√Hz（微 g 每根号赫兹） | 加计速度随机游走 wdb | 加计的噪声密度，用频谱视角描述"每个频率带宽里有多少加速度噪声"；它是"单位 √Hz 里的密度"，要积分一段时间才成为速度随机游走（换算见下折叠） | 速度/位置误差按 √t 增长 | 消费级 MEMS ~70~300；战术级 ~10~50 |
| ppm（百万分之一） | 标度因数误差 dKG/dKA | 测得的量与实际量差一个比例：量程 1000°/s 时 1ppm = 0.001°/s 的满量程误差。1000ppm = 满量程的 0.1% | 大角速度/大加速度时误差按比例放大——静止没事，机动越猛错得越多 | 低成本 MEMS（未校准）几千~上万 ppm；校准+温补后消费级几十~几百 ppm；FOG/RLG <10 ppm |
| arcsec（角秒） | 安装/交叉耦合误差 dKGij/dKAij | 芯片没对准 PCB 的坐标轴，歪了一点点（1° = 3600″，10″ ≈ 0.0028°） | 一个轴的转动会"泄漏"到另一个轴：转弯时俯仰/横滚被污染；耦合还会让标定复杂化 | 消费级百″级；精密装配 <10″ |
| µg/g² | 加计二次非线性 Ka2 | 加速度越大，误差按加速度的平方增长（弹簧在大变形下不再线性） | 高 g 机动（冲击/大过载）时误差暴涨；低 g 时几乎无感 | 常见几 ~ 几十 µg/g² |
| °C 漂移（datasheet 常给 °/h/°C） | 温度引起的零偏变化 | 温度变了，芯片"谎报"的底数也跟着变——这就是为什么传感器要标定温度曲线 | 温漂会让上面所有"常值"变成"随温度乱跑的变值"，是 MEMS 最难缠的误差之一 | 见各芯片 datasheet 温度曲线 |
🔍 折叠：°/√h、µg/√Hz 怎么换算？（随机游走 + 单位推导，deepseek+豆包+元宝+古法微调）
0. 先记住：陀螺和加计的单位制「不对称」，别直接比大小¶
- 陀螺的 °/√h 已经是"角度随机游走"（噪声按 √h 扩散，见 §1）；
- 加计的 µg/√Hz 是"每 √Hz 里的噪声密度"，要积分后才成为速度随机游走（单位 m/s/√h）。
- 两者一个是角度域、一个是加速度域，量纲就不同——就算做完下面的单位换算也不能说"哪个小"。要比得进误差传播方程，把两者统一投影到姿态/位置误差（09 篇）。
📌 本表量级已按本项目真实芯片校准（即上文第四节「3×IMU 真实配置」里那三颗）：ICM-42688-P 加计噪声 70 µg/√Hz、BMI088 175~230 µg/√Hz（视量程/带宽）；灵敏度误差两者标称均 ±0.5%（=5000 ppm，未校准）。表里消费级范围据此给出。
1. °/√h 里的"√h"是什么意思？（随机游走直觉）¶
随机游走（random walk）的经典类比是醉汉走路：每走一步，方向随机。走 \(N\) 步后，他离起点的"典型距离"不是 \(N\) 步那么远，而是 \(\sqrt{N}\) 步——因为随机方向会互相抵消一部分。
陀螺的角随机游走（ARW）同理：每秒钟的角速度噪声是随机的，但误差会累积。设 ARW = \(\sigma\) °/√h，则经过 \(t\) 小时后，姿态角的不确定性（1σ）约为：
- 1 小时后：1°（就是 ARW 数值本身）
- 4 小时后：2°（√4 = 2）
- 16 小时后：4°（√16 = 4）
对比零偏：零偏是线性增长（\(t\)），随机游走是平方根增长（\(\sqrt{t}\)）。所以短时间随机游走占主导、长时间零偏占主导——这也是 Allan 方差曲线"先降后升"的来历（见 05 篇）。
2. 先认全两个术语：ARW（角随机游走）与 VRW（速度随机游走）¶
换算前，先把陀螺、加计两个噪声的"系数"和"密度"两种叫法对清楚：
ARW（Angle Random Walk，角随机游走）—— 陀螺 - 随机游走系数：ARW，单位 °/√h，直白地表示"积分 1 小时后姿态角误差的标准差"（就是表格 °/√h 行那个量）。 - 噪声密度：\(N\)，单位 \((^\circ/\text{s})/\sqrt{\text{Hz}}\)（\(=^\circ/\sqrt{\text{s}}\)），表示角速率白噪声的"幅度"，是功率谱密度（PSD）的平方根。 - 两者是同一个量、两种单位，换算见 §3。
VRW（Velocity Random Walk，速度随机游走）—— 加速度计 - 速度随机游走系数：VRW，单位 m/s/√h，表示积分 1 小时后速度误差的标准差。 - 噪声密度：\(A\)，单位 µg/√Hz，表示加速度白噪声的幅度（\(1\,\mu g=9.8\times10^{-6}\,\text{m/s}^2\)）。 - 两者是同一个量、两种单位，换算见 §4。
| 术语 | 名字（谁） | 随机游走系数 | 噪声密度 | 换算关系 |
|---|---|---|---|---|
| ARW | 角随机游走（陀螺） | °/√h | \((^\circ/\text{s})/\sqrt{\text{Hz}}\) | \(^\circ/\sqrt{\text{h}}=(^\circ/\text{s})/\sqrt{\text{Hz}}\times60\) |
| VRW | 速度随机游走（加计） | m/s/√h | µg/√Hz | \(\text{m/s}/\sqrt{\text{h}}=\mu g/\sqrt{\text{Hz}}\times9.8\times10^{-6}\times60\) |
记忆锚：ARW 是"角度"按 √t 扩散、VRW 是"速度"按 √t 扩散（§1 的醉汉都适用）。表格里
web(°/√h)就是陀螺 ARW 的系数写法、wdb(µg/√Hz)就是加计的噪声密度写法（datasheet 更常给后者）。
3. 角随机游走单位换算：°/√h ↔ (°/s)/√Hz（N 即 §2 的陀螺噪声密度）¶
datasheet 里的陀螺噪声常给成 噪声密度 形式（如 ICM-42688-P 的 2.8 mdps/√Hz），和表格里的 °/√h 是同一个量、两种单位。换算是时间单位平方根 ↔ 频率单位平方根：
白噪声过积分器 → 随机游走，方差随积分时间线性增长。设角速率噪声密度为 \(N\;(^\circ/\sqrt{\text{s}})\)（注意 \((^\circ/\text{s})/\sqrt{\text{Hz}}=^\circ/\sqrt{\text{s}}\)），积分 \(T\) 秒后角度方差：
若 \(T=1\,\text{h}=3600\,\text{s}\)，则 \(\sigma_\theta(1\,\text{h})=N\sqrt{3600}=N\cdot60\)。于是角随机游走系数 \(\text{ARW}=N\times60\)，即：
反向 \(\;1\,(^\circ/\text{s})/\sqrt{\text{Hz}}=60\,^\circ/\sqrt{\text{h}}\)。
例：ICM-42688-P 陀螺 \(2.8\,\text{mdps}/\sqrt{\text{Hz}}=2.8\times10^{-3}\,(^\circ/\text{s})/\sqrt{\text{Hz}}\)，乘 60 得 \(0.168\,^\circ/\sqrt{\text{h}}\)（即表格 °/√h 行消费级 0.1~1 的低端，量级自洽）。
4. 加速度噪声密度 → 速度随机游走：µg/√Hz ↔ m/s²/√Hz ↔ m/s/√h（A 即 §2 的加计噪声密度）¶
加速度计给的是加速度噪声密度 \(A\)。datasheet 给的是 µg/√Hz，但换算成 m/s/√h 前，先走通单位链（µg 只是数值前缀，先不看它）。因为 \(\text{Hz}=1/\text{s}\)，故 \(\sqrt{\text{Hz}}=1/\sqrt{\text{s}}\)：
也就是说 \(A\) 的单位 m/s²/√Hz 等价于 m/s/√s。再代数值前缀：\(1\,\mu g=9.8\times10^{-6}\;\text{m/s}^2\)，故 µg/√Hz = \(9.8\times10^{-6}\) m/s²/√Hz = \(9.8\times10^{-6}\) m/s/√s。把 \(A\) 当"每秒叠加的速度"去积分，速度方差随 \(T\) 线性增长：
\(T=1\,\text{h}=3600\,\text{s}\) 时 \(\sigma_v=A\sqrt{3600}=A\cdot60\)，即速度随机游走系数：
代入 \(1\,\mu g/\sqrt{\text{Hz}}=9.8\times10^{-6}\;\text{m/s}^2/\sqrt{\text{Hz}}\)，得 \(1\,\mu g/\sqrt{\text{Hz}}\to 9.8\times10^{-6}\times60\approx5.88\times10^{-4}\;\text{m/s}/\sqrt{\text{h}}\)。
例：ICM-42688-P 加计 \(70\,\mu g/\sqrt{\text{Hz}}\to 70\times9.8\times10^{-6}\times60\approx0.041\;\text{m/s}/\sqrt{\text{h}}\)（正好是表注里"积分 1 小时速度不确定度 ≈0.041 m/s"的出处）。
5. 为什么总是 ×60 / ÷60？¶
根子就一句话：\(1\,\text{h}=3600\,\text{s}\Rightarrow\sqrt{3600}=60\)。所有换算都来自
所以从 \(/\sqrt{\text{Hz}}\) 到 \(/\sqrt{\text{h}}\) ×60，从 \(/\sqrt{\text{h}}\) 到 \(/\sqrt{\text{Hz}}\) ÷60。这个因子 60 就是"小时与秒的时间单位平方根"的换算常数。
🔍 折叠：快速查看换算
这些参数最终怎么用？ 03 篇先做到"读得懂单位"；每个误差的物理机制 → 数学模型 → 标定方法 → 怎么进 ESKF 的状态变量/噪声矩阵，是下一篇 04 IMU 误差模型 的主线，届时逐项展开。
六、常见坑清单¶
- 把加速度计读数当"运动加速度"直接积分 → 位置越积越错。静止时读数 1g 向上，那是比力，必须先加回重力（\(a=f+g\)）再做积分。
- 自由落体/失重时加速度计归零 → 纯 IMU 无法靠加计感知姿态（姿态会飘）。这正是为什么需要磁力计/GNSS 辅助（12 篇观测模型）。
- 单位混用：陀螺 datasheet 常给 °/s、°/√h，代码里必须统一到 rad/s、rad/√s。本项目驱动层就做了换算（
gyro_rads）。 - 量程选错：量程太小 → 高机动削顶饱和；太大 → LSB 变粗、噪声变大。8g/1000°/s 是航姿板的常见折中。
- 以为陀螺输出就是角度：陀螺输出是角速度，角度要靠积分；而且积分会引入零偏累积（09 篇纯惯导误差传播）。
- 混用 ENU/NED 的重力符号：比力方程里 \(g\) 的方向在 ENU（z 向上）与 NED（z 向下）下符号相反，取欧拉角时的 pitch 符号也不同（见 02 篇演示④）。
七、自测题¶
- 电梯自由落体时，加速度计读数是多少？为什么？
- 写出比力方程：\(\boldsymbol a\) 与 \(\boldsymbol f\)、\(\boldsymbol g\) 的关系。静止时 \(\boldsymbol f\) 指向哪里、多大？
- MEMS 陀螺靠什么物理效应感知角速度？三个轴分别叫什么？为什么需要解调？
- FOG/RLG 用的是什么物理效应？它和 MEMS 的精度量级差多少？
- 本项目三颗 IMU 的量程配置各是多少？为什么加计和陀螺的量程选择逻辑不同？
imuerrset里 eb、db、web、wdb 分别代表什么、什么单位？
📐 参考答案
- 0（自由落体无支撑力，比力归零——虽然人在以 g 加速）。
- \(\boldsymbol f=\boldsymbol a-\boldsymbol g\)（即 \(a=f+g\)）；静止时 \(f=-g\)，指向上、大小 1g。
- 科里奥利效应；驱动轴（振动）/ 输入轴（敏感）/ 感测轴（位移）；因为位移 \(\propto \omega v\)，必须用同频参考解调才能提取 \(\omega\)。
- 萨格纳克效应（光程差 ∝ 角速度）；FOG 0.01~0.1 °/h，RLG 0.001~0.01 °/h，比 MEMS 高 2~4 个数量级。
- ICM-42688P/IIM-42652：加计 ±8g、陀螺 ±1000°/s；BMI088：加计 ±12g、陀螺 ±1000°/s、加计 800Hz/陀螺 1000Hz。加计量程要覆盖高机动离心，陀螺量程要覆盖快速旋转；量程与分辨率是权衡。
- eb=陀螺常值零偏(°/h)、db=加计零偏(µg)、web=陀螺角随机游走(°/√h)、wdb=加计速度随机游走(µg/√Hz)。
关联与延伸¶
- 上一篇：02 姿态的四种表示（姿态怎么表示）
- 下一篇：04 IMU 误差模型（零偏/标度/交叉耦合/g 灵敏度/温度漂移——
imuerrset参数逐项展开） - 数学地基：矩阵、概率与协方差（比力方程的矩阵运算基础）
- 外链：维基 · 加速度计 · 维基 · 陀螺仪 · 维基 · 科里奥利力 · 维基 · 萨格纳克效应
- 项目落地：AHRS 板固件仿真与验证（
ins_eskf_15d.c/ins_math.h真实实现） - 系列首页：惯性导航与惯导解算 · 自学科普系列