机器人里程计与惯导的融合

在机器人定位与导航领域，单一传感器往往难以满足复杂环境下的高精度定位需求。里程计与惯性导航系统（IMU）各有优劣，将二者融合成为提升机器人定位精度与可靠性的关键技术。接下来，我们将深入探讨机器人里程计与惯导的融合原理、方法及应用。

一、融合的必要性

里程计通过测量机器人移动距离和角度推算位姿，具有高频输出、短期精度高的优点，但存在累积误差，长时间运行后定位偏差会不断增大。而惯性导航系统基于加速度计和陀螺仪，能够实时测量机器人的加速度和角速度，通过积分计算出位置、速度和姿态，具有自主性强、更新频率高的特点，可快速响应机器人的动态变化；不过，IMU 存在漂移问题，随着时间推移，误差会迅速累积，导致定位结果发散 。二者的特性互补，融合后可有效弥补彼此的不足，为机器人提供更准确、稳定的位姿信息。

二、里程计与惯导的特性差异

（一）里程计特性

里程计通常依赖于编码器等装置，通过对轮子转动或其他移动部件的运动进行测量来获取位姿信息。在平坦、干燥且无打滑的理想路面上，里程计能提供较为准确的位姿估计，且数据输出频率与机器人的运动速度相关，一般可达到几十到几百赫兹。然而，一旦遇到地面湿滑、不平整等情况，轮子打滑或空转，就会产生较大测量误差，且该误差会随着时间不断累积，严重影响长时定位精度。

（二）惯导特性

IMU 由加速度计和陀螺仪组成，不依赖外部环境信息，可在完全封闭、无 GPS 信号等恶劣环境下工作。其数据输出频率极高，通常可达几百甚至上千赫兹，能够快速捕捉机器人的姿态变化和加速度信息，对于机器人的急加速、急减速、快速转向等动态运动响应迅速。但由于加速度计和陀螺仪自身存在零偏、噪声等问题，积分计算过程会不断放大这些误差，导致位置和姿态估计随时间快速漂移，数