IMU

IMU通常集成三轴加速度计和三轴陀螺仪，以200-1000Hz频率输出加速度和角速度数据，摄像头图像流通常为30-60Hz

视觉惯性里程计（VIO）将摄像头与IMU融合，以极低的硬件成本实现接近激光SLAM的定位精度

IMU（惯性测量单元）集成了加速度计、陀螺仪（有时含磁力计），用于测量线加速度、角速度和姿态角，是四足机器人动态平衡控制的核心感知元件

时间同步是多模态融合工程实践中容易被忽视但至关重要的挑战，不同传感器采样频率差异显著（激光雷达10-20Hz，RGB摄像头30-60fps，IMU数百Hz）

传统激光雷达扫描频率为10-20Hz，视觉深度学习推理在边缘计算设备上通常需要30-80毫秒

部分系统会融合惯性测量单元（IMU）和视觉传感器进行短时推算，以弥补GPS失锁，但精度和持续时间有限。

姿态感知是指无人机通过惯性测量单元（IMU）等传感器获取自身俯仰、横滚、偏航角度及加速度信息的能力。

景区登山设备属于主动式中的轻量下肢助力型，通常采用髋关节或膝关节电机辅助伸展，配合IMU识别步态相位。

仅靠IMU不足以应对复杂地形，业界更成熟的做法是融合足端力传感器、视觉或激光雷达、关节电流反馈等多种传感器

IMU由陀螺仪和加速度计组成，陀螺仪测量角速度，加速度计测量线性加速度，两者融合可估算机器人躯干的倾斜角度和运动趋势

工程上通常采用互补滤波或卡尔曼滤波将陀螺仪和加速度计融合，用加速度计的低频信息校正陀螺仪的高频积分漂移

IMU给出的是机器人躯干在惯性空间中的姿态，而非脚底与地面的接触状态

四足机器人在碎石地上仅靠IMU进行姿态修正可能导致负反馈循环：修正动作本身在松散地面上产生新的扰动，表现为越修越晃

四足机器人的控制链路（从IMU采样、状态估计、步态规划、逆运动学求解到电机驱动器执行）总延迟通常在几毫秒到几十毫秒量级

在 TAKTO ONE 中，两个 IMU 负责手掌和手背的整体朝向，12 个磁编码器负责手指关节角度，两者融合后与编码器的绝对角度数据结合可抑制 IMU 漂移影响。

TAKTO ONE 是一款开源手部外骨骼，为 12 个手指关节各配备独立的磁编码器，并搭载两个 IMU，通过传感器融合驱动头显中的虚拟手，而非依赖摄像头追踪。

IMU 是集成加速度计和陀螺仪（有时含磁力计）的传感器模块，通过测量加速度和角速度推算姿态和运动，长时间使用会产生积分漂移。

本体感知指系统对自身内部状态的感知（如IMU角速度与线加速度、舵机转角、轮速编码器），外部感知描述周围环境（如摄像头、激光雷达、超声波）。

网页通常只能访问摄像头画面，而原生应用可以调用 LiDAR、IMU、陀螺仪等做精确的空间追踪。

移动AR应用通过手机或平板的后置摄像头与惯性测量单元（IMU）估计设备在片场中的六自由度位姿，并将虚拟相机轨迹和风险区域覆盖层叠加到实时画面上。