通过IMU数据，实现位置和姿态的估算。

简介：
通过利用惯性测量单元（IMU）的数据，实现机器人位置和姿态的精确估计，例如，探讨如何对每个采样点进行加速度计和陀螺仪积分，以及如何从原始数据中提取位置和姿态信息的相关计算细节。近年来，微机电系统（MEMS）惯性传感器（包括3D加速度计和3D陀螺仪）由于其体积小巧且成本低廉而得到了广泛应用。惯性传感器能够以高采样率获取测量数据，并通过积分来获得位置和姿态信息。尽管这些估计在短时间内具有较高的准确性，但长时间集成过程中会产生积分漂移问题。为了解决这个问题，惯性传感器通常会与额外的传感器和模型相结合。本教程将重点关注使用惯性传感器进行位置和姿态估计的信号处理方面。我们将讨论不同的建模选择以及一系列重要的算法。所包含的算法包括基于优化的平滑和滤波技术，以及更经济高效的扩展卡尔曼滤波器和互补滤波器实现。通过实验数据和模拟数据对这些算法的估计质量进行了展示。