自动驾驶中的传感器技术65——Navigation（2）
本文系统介绍车载IMU。
IMU 已从最初的安全气囊/翻车检测扩展到电子稳定、灯光调节、车身姿态控制、定位导航、ADAS 以及预测维护等多层次应用。通过与 GPS、摄像头、雷达等多传感器的深度融合，IMU 成为实现高可靠性、连续定位和智能驾驶的关键硬件支撑。
1、车载IMU的关键应用场景
应用领域 | 具体功能 | 典型实现/案例 |
|---|---|---|
车辆动态控制（ESP、ABS、主动悬架） | 实时监测横向/纵向加速度、转向角速度，用于电子稳定程序在紧急转向、侧翻、制动时快速介入，提升安全性。 | |
碰撞预警与安全气囊触发 | 通过检测瞬时加速度峰值和冲击方向，判断碰撞严重程度并在毫秒级触发安全气囊。 | |
车身姿态检测与翻车预警 | 监测滚转角度，提前识别车辆可能的翻覆风险，配合车身控制系统进行干预。 | |
导航与定位（Dead‑Reckoning） | 在 GPS/北斗信号弱或遮挡的隧道、城市峡谷等环境下，利用 IMU 的惯性推算提供连续的相对位置信息，保证定位不中断。 | |
高精度定位与地图匹配（自动驾驶） | 与 GNSS、激光雷达、摄像头等多传感器融合（卡尔曼滤波等），提供亚米级定位、姿态估计，支撑路径规划、车道保持等高级驾驶辅助功能。 | |
车轮/底盘控制 | 为主动悬架、转向助力、动力分配等提供车辆姿态和加速度基准，实现更平顺的乘坐体验。 | |
能量管理与里程预测（电动车） | 通过精确的加速度与速度积分，预测电池能耗、剩余里程，辅助能量回收策略。 | |
车联网（V2X）与协同定位 | IMU 与 V2X 信息结合，可在车与车、车与基础设施之间共享姿态与运动状态，提高协同感知范围。 | |
车载地图构建与配准 | 在激光雷达建图过程中，利用 IMU 提供的方向信息降低漂移，提高地图配准精度 |
2、IMU在车辆动态控制中的作用
IMU 在车辆动态控制中提供三轴加速度、三轴角速度、姿态角（Roll、Pitch、Yaw） 以及（可选）磁场信息，这些原始测量经滤波与融合后生成车辆的加速度、速度、位移、姿态、侧滑角等关键动力学状态，为 ESP、ABS、TCS、车身姿态控制及高精度定位等系统提供实时、可靠的感知依据。
电子稳定控制（ESC/ESP）
通过 IMU 检测车辆的横向加速度和偏航率，判断是否出现侧滑或转向不足，随后对单个车轮施加制动力或调节发动机扭矩，实现车辆稳定。
该技术已在多数乘用车上标配，且在新一代电动车中通过更高精度的 MEMS IMU 进一步提升响应速度和控制精度。
主动悬架与舒适性控制
IMU 提供的俯仰、滚转信息用于实时调节悬架阻尼，使车辆在颠簸路面保持平顺，同时在高速弯道中提升侧倾控制。
相关实现可见于高端车型的电控悬架系统，结合车速、转向角等多源数据进行综合控制。
在实际选型时，建议根据车辆的动态范围需求（如最高转向角速度、加速度峰值）以及系统的采样频率（通常 200 ~ 500 Hz）匹配上述指标，并结合供应商提供的校准服务与质量保证。这样可以确保 IMU 为车辆动态控制提供精准、可靠的惯性数据。
采样率 ≥ 200 Hz，多数车规 IMU 提供 400 Hz ~ 1 kHz 的输出，以匹配车辆控制回路（如 ESP、ACC、LKA）的实时性要求。
带宽应覆盖 ≥ 100 Hz，确保能够捕获快速姿态变化和路面冲击信号。
3、IMU在碰撞预警与安全气囊触发中的作用
测量内容：瞬时线性加速度、角速度以及姿态变化。
数据处理：通过高速采样（≥1 kHz）和低噪声滤波，将原始信号转化为冲击强度、冲击方向和碰撞时间等关键参数。
功能 | 具体实现方式 | 关键技术点 |
|---|---|---|
冲击阈值检测 | 当加速度超过设定阈值（如 12 g、15 g）并伴随特定方向变化时，判定为碰撞前兆。 | 采用 MEMS 加速度计（ADXL 系列）实现高灵敏度、低功耗 |
碰撞方向判别 | 通过三轴加速度与陀螺仪融合，区分正面、侧面、后方碰撞。 | 传感器融合算法（卡尔曼滤波、互补滤波）提升方向辨识精度。 |
瞬时冲击判定
当 IMU 检测到 高幅度、短时 的加速度峰值（通常在 30 ms 内），ECU 立即发送点火指令给气囊点火器。
典型阈值设定参考 CAPACITIVE 加速度计 的差分电容变化，当超过设定阈值即触发。
冲击强度分级
根据加速度峰值大小、冲击方向和车辆速度，决定 单阶段、多阶段 或 可变气压 的气囊展开方式。
市场报告指出，现代气囊已实现根据碰撞严重程度调节充气压力的自适应技术。
乘员分类与定位
IMU 与座椅压力传感器、红外/摄像头等结合，判断乘员体型、坐姿，从而选择合适的气囊展开力度。
研究表明，结合 触觉占位传感器（电容式）可进一步提升气囊的精准度。
外部气囊（Pedestrian/外部）
某些车型在前保险杠装有专用碰撞传感器（基于 IMU），在检测到行人/自行车碰撞时触发外部气囊。
专利文献中描述了基于冲击阈值的外部气囊触发逻辑。
IMU技术规格
量程 ≥ ±50 g，带宽 ≥ 1 kHz，噪声密度 ≤ 100 µg/√Hz（典型 MEMS 加速度计）。
4. IMU在导航与定位（Dead‑Reckoning）中的作用
提供高频运动信息IMU 以 100 Hz‑200 Hz 的采样率实时测量三轴加速度和角速度，能够在 GNSS（10 Hz）两次更新之间推算车辆的位移、速度和姿态，实现毫秒级的运动感知。
实现短时惯性导航（Dead‑Reckoning）当 GPS/ GNSS 信号被遮挡（隧道、城市峡谷、恶劣天气）时，IMU 可独立完成数秒至数十秒的自主定位，防止车辆“失踪”。
5、IMU在自动驾驶中的作用
IMU 通过提供高频、连续的运动与姿态信息，成为自动驾驶系统不可或缺的“感知基石”。它在定位盲区的补偿、传感器融合、车辆动态控制以及安全冗余方面发挥关键作用，配合 GNSS、LiDAR、摄像头等其他传感器，帮助实现厘米级定位、精准路径规划和可靠的车辆控制，是实现 L4/L5 级别自动驾驶的核心硬件之一。
功能 | 具体作用 | 关键技术/实现 |
|---|---|---|
高频姿态与运动估计 | 提供 100 Hz 以上的姿态、加速度、角速度数据，帮助系统捕捉车辆的细微动态变化 | 预积分、零速更新（ZUPT） |
短时定位（Dead‑reckoning） | 在 GPS 信号弱或失效（隧道、城市峡谷）时，利用 IMU 的连续测量实现车辆的连续定位，弥补定位盲区 | |
多传感器融合核心 | 与 GNSS、LiDAR、摄像头、毫米波雷达、轮速计等共同构建高精度定位系统；常用 EKF、UKF、因子图等滤波算法实现误差校正和状态估计 | |
动态模型与运动控制 | 为车辆动力学模型提供实时加速度、角速度数据，支持路径规划、横向/纵向控制以及电子稳定控制（ESC）等安全功能 | |
安全冗余与容错 | 当主要传感器（如摄像头、雷达）失效时，IMU 可作为备份保持车辆的姿态感知，确保在紧急情况下仍能安全运行 | |
高精地图匹配 | 精确的姿态信息帮助车辆将实时感知数据与厘米级高精地图对齐，提高定位与路径规划的可靠性 |
6、总结
以上IMU在车辆中的分布应用很多，有的可以归类合并，有的由于各种原因，还是互相独立的。
各不用应用需求的IMU的需求指标与功能也有差别：例如自动驾驶中，需要IMU提供完整的姿态与航向信息；量程必须覆盖车辆在加速、制动、转向等极端动态下的最大加速度和角速度；噪声密度直接决定姿态积分误差的累积速率，是实现厘米级定位的关键；IMU在不同气候、发动机热环境下工作，温漂必须受控；高采样率保证快速运动捕获和低时延融合，过低会导致运动估计滞后。IMU需要与 GNSS、摄像头、雷达等传感器的时间对齐，以便进行多传感器融合；等等。