在人工智能和大數據大模型的推動下，機器人技術正以前所未有的速度演進，尤其是人形機器人逐漸走進生活的各個領域。人形機器人走進家庭，走進生活，在家務助手，老人扶助，人機交互方面扮演重要角色，各大公司的人形機器人也逐步落地。

人形機器人在真實世界環境中能否準確無誤地完成各種任務、執行各種動作，精準的姿態檢測以及控制成為了關鍵要素。當前技術中，機器人姿態檢測方法主要有視覺傳感器、激光雷達、IMU等，但視覺傳感器、激光雷達等這些方法存在成本較高、受環境因素影響大、使用局限性大、實時性較差等諸多問題。

1 機器人運動功能核心傳感器——IMU

在機器人的眾多關鍵技術中，IMU（Inertial Measurement Unit，慣性測量單元）作為一種測量物體三軸姿態角（或角速率）以及加速度的裝置，對機器人的精準導航與穩定控制發揮著至關重要的作用。

IMU得益于近年來半導體行業的快速發展，尤其MEMS IMU其成本呈指數級下降，而且慣性測量單元由于其自身檢測原理的機制，完全不依賴外部環境，也不受外部環境干擾影響，再配合微處理器（以下簡稱MCU）的實時處理，以IMU為載體的姿態檢測系統存在抗環境干擾強、穩定性好、實時性高、精度高等諸多優點。

IMU產品為機器人的運動控制提供了重要支持，在機器人行走、奔跑或執行各種任務時，IMU可以檢測到微小的姿態變化和振動，從而使機器人能夠及時調整自身的運動狀態，保持穩定。IMU對于那些需要進行高精度操作的機器人來說尤為重要，通過動作的物理分解，將運動數據分為加速度和角速度等狀態量，機器人通過學習慣性傳感器IMU回傳數據的特征來完成復雜動作機器學習，IMU確保機器人的動作準確無誤。2 IMU賦能機器人運動

2.1人形機器人對IMU模組的要求

(1) 低成本，高性能

目前市場上基本是采用基于MEMS的多軸加速度和陀螺傳感器提供姿態檢測，性價比較高的IMU模組通過算法達到較高指標，大幅提升IMU輸出性能指標。

(2) 系統穩定性

通過高精度和高動態及360°無死角姿態解算算法，實時捕捉機器人的每一個微小動作，確保各種靜態及動態環境中都能保持穩定的加速度角速度和姿態測量，為機器人提供可靠的數據支持，發揮機器人感知世界不可或缺的關鍵小腦作用。

(3) 高速數據更新率

1kHz數據輸出，較高的數據更新率更快的進行實時響應

(4) 小體積，低功耗

緊湊的6軸集成加速度計和陀螺儀

(5) 機器人系統

支持機器人ROS1，ROS2系統

(6) 豐富的接口

支持232，CAN甚至以太網等豐富的接口

2.2 系統指標

(1) 陀螺穩定性<3°/h，陀螺不穩定性：<1°/h

(2) IMU噪聲：RMS噪聲大概在0.01-0.05范圍

(3) 機器人動靜態快速切換：靜態條件下角度不發生變化，動靜態切換時不跳動

(4) 機器人姿態角度范圍：pitch，roll，yaw均為±π

(5) 機器人姿態誤差：全角度范圍內，姿態誤差為0.2°；

2.3 市場方案

目前為機器人提供IMU模組方案的供應商已基本為國內本土設計公司，產品成熟可靠，領頭公司有導遠科技，華依科技，原極等公司。

華依科技

導遠科技

3 結束語

基于MEMS的基于慣性測量單元IMU的機器人姿態檢測方法及系統，提供成本低、精度高、實時性強、受環境因素影響小的機器人姿態檢測方案，支持ROS系統，具有高速信號傳輸能力，有效解決了傳統機器人姿態檢測方案成本高、易受干擾、精度低等問題，旨在提供高精度、高穩定性、高動態的機器人姿態檢測方案及系統。

在未來，隨著技術的不斷進步，IMU 在機器人應用中的作用將更加凸顯。我們可以期待，搭載著先進 IMU 的機器人將為我們的生活帶來更多的便利和驚喜。無論是在家庭服務、醫療護理、工業生產還是科學探索等領域，IMU 都將助力機器人發揮出更大的潛力。