越來越多的自動駕駛汽車，機器人和工業設備推動了陀螺儀市場的升溫，所有這些都要求更高的精度和越來越小的設備。

  多年來，陀螺儀一直是導航的主要內容。然而，經典的設計是宏觀機械的，而高性能單元可能非常昂貴。對于性能較低的應用，微機電系統（MEMS）慣性測量單元（IMU）由于其體積小，成本低的優點，而變得越來越流行。盡管這些MEMS器件的性能一直在穩步提高，從而使它們能夠扮演更艱難的角色。但大多MEMS陀螺儀仍然需要其他傳感器的幫助來交叉檢查其測量結果，以提高準確度。

  AM Fitzgerald and Associates的創始人兼常務理事Alissa Fitzgerald說：“許多年來，學術界一直在展示各種酷炫的陀螺架構，可以用來創建低漂移陀螺。但是，沒有任何將這種技術帶出學術界并進入真實市場的商業力量或市場拉動。”

  有很多工具可以用于導航，其中由加速度計和陀螺儀組成的IMU是非常重要的導航工具。雖然價格較低的MEMS傳感器可通過全球導航衛星系統(GNSS)信號，以及來自攝像頭、雷達和激光雷達的其他輸入，再加上磁力計的協助，來糾正漂移。且隨著性能的提高，它們所需的修正量也會減少。但是，它們仍然不太可能很快完全滿足關鍵應用的需求。

  IMU

  IMU通過跟蹤線性和旋轉慣量的變化來測量運動。它們至少由兩種不同類型的傳感器——加速度計和陀螺儀組成。這些傳感器可以使用傳統的宏尺度技術來構建，也可以通過使用MEMS技術（在半導體技術在硅芯片上創建傳感器的情況下）來構建。

  加速度計可通過感應線性加速度來測量線性運動。整合雙重加速度可以提供速度與位置，再外加單個加速度計測量沿一個軸的變化。這樣，將三個加速度計組合在一起即可測量運動方向上的3D變化。

  陀螺儀（或簡稱為陀螺儀）可測量方向變化。這與行進方向不同，因為一個人可以改變方向而無需改變一個人面對的方向。同樣，在直線移動時，可以更改方向（有效旋轉）。

  圖1：左圖顯示了沒有旋轉時向左的線性加速度-打滑。中間的圖像顯示沒有線性加速度的旋轉-旋轉。右圖顯示了左側的線性加速度和旋轉角度。資料來源：Bryon Moyer

  理想情況下，將加速度計或陀螺儀組合在單個芯片上的所有三個軸可以提供更好的軸對齊，并且將加速度計和陀螺儀組合在單個芯片上可以確保兩種傳感器之間的**軸對齊。磁力計不能包含在單片集成中，因為它們的結構與加速度計和陀螺儀不兼容。

  雖然單片集成是可能的，但IMU通常由用于不同傳感器類型的單獨的共封裝芯片制成。Fitzgerald說：“大多數IMU是使用三個單獨的芯片組裝的（三軸陀螺儀，三軸加速度計和三軸磁力計）。高性能IMU可能包含三個單獨的單軸陀螺儀芯片，并且可能包含五到九個芯片。” 在這種情況下，需要進行校準以從正交性的任何偏差中進行調整。

  無論IMU是包含單個芯片，還是組合了單獨的加速度計和陀螺儀芯片，每個傳感器的每個軸都會被計數。這提供了一個所謂的六軸傳感器（如果沒有磁力計）。而具有三軸磁力計的IMU被視為九軸傳感器。

  航位推算，漂移，等級和價格

  航位推算是指通過跟蹤位置和方向隨時間的變化來測量位置的過程。以給定的速度沿特定方向行駛將產生新的位置。從該位置繼續行駛將給出一個新位置。

  然而，其挑戰在于沒有任何測量是沒有錯誤的。每個測量位置都會有一定的誤差，而下一個位置的測量也會有誤差-該誤差將加重**個位置的誤差。這些誤差可能累積到實際位置可能與計算出的位置明顯偏離的地步。

  YoleDéveloppement的技術和市場分析師Dimitrios Damianos和光子學，傳感和顯示總監Guillaume Girardin表示：“通常通過性能來定義這些系統的應用等級，以偏置穩定性（或偏置不穩定性或漂移）來衡量。”

  漂移是以度/小時或每小時累積的方向誤差度數為單位的。

  圖2：由于漂移導致的誤差累積。資料來源：Bryon Moyer

  加速度計和陀螺儀都有誤差，但是陀螺儀主導了整體漂移。這導致了IMU根據其適合的應用進行分級。目前沒有正式的等級定義，只有公認的等級，因此它們可能會有所不同。

  下面顯示的等級會使用數十年，但中間范圍尚有待解釋。費茲杰拉德說：“混淆不清的三個術語是工業，導航和戰術?！?“這些可互換使用，是指每小時大約半度的性能?！?

  圖3：按市場等級的偏置穩定性。來源：Alissa Fitzgerald,來自21世紀的定位，導航和計時技術：集成衛星導航，傳感器系統和民用應用）

  圖4：由偏差不穩定性（或穩定性）定義的IMU等級。資料來源：YoleDéveloppement

  盡管陀螺儀漂移在坡度定義中占主導地位，但Yole指出，其他因素也很重要。穩定性不是**重要的參數。還有其他規格，例如抗振動和沖擊，帶寬，寬泛的工作溫度范圍，在整個溫度范圍內的穩定性，尺寸/重量/功率等。因此，你不能使用陀螺儀來導航船舶，也不能使用相同的系統來導航導彈。

  *苛刻的應用仍然需要機械傳感器，而且極其昂貴。與此相反的是一些價格低廉的商業應用，在這些應用中，精度并不那么重要，不準確的后果也不那么嚴重。

  圖5：由偏差不穩定定義的IMU價格。顏色表示技術：RLG =環形激光陀螺儀；HRG =半球諧振陀螺儀；FOG =光纖陀螺儀。MEMS正在逐步提高其可達到的等級。資料來源：YoleDéveloppement

  較舊的機械模型正在讓步給較新的技術，其中包括正在逐步改進的MEMS技術。

  MEMS單元可能會侵占FOG技術**可以解決的某些問題，但將來不太可能取代HRG和RLG技術。也就是說，FOG技術預計會有足夠的發展，即使在低端技術上輸給MEMS,但仍會有增長，并保持自己的優勢。

  圖6：面向**應用的IMU技術演進。燈泡指示何時出現該想法；點表示它何時可用（給出了指示的上市時間）。資料來源：YoleDéveloppement

  MEMS應用和改進

  MEMS技術降低了低端IMU的價格，該IMU主要用于商業（如智能手機）和工業應用。Fitzgerald說：“直到*近，沒有一家大型電子公司對導航級陀螺儀真正感興趣。他們正在為智能手機和游戲控制器制造陀螺儀，坦率地說，這些陀螺儀對于車輛導航用途來說是蹩腳的。我們還沒有看到新的MEMS架構得到充分發展。而部分原因是，讓投資者給你5000萬美元，讓你將這些令人興奮的MEMS新技術商業化，這是一場艱難的推銷。造成這種情況的部分原因是，要讓投資者給您5000萬美元來將這些令人興奮的新技術商業化是一個艱難的選擇?！?

  但是Yole指出，硅MEMS陀螺儀已經改進到可以解決導航級應用的地步。Yole團隊說：“通常，所有技術都在穩步改進，以實現更高的穩定性和更好的性能。”諸如MEMS之類的某些技術*初處于商業性能水平，已轉變為工業級，*近又轉變為戰術性?！?

  博世產品經理Peter Spoden和Michael Rupp表示，MEMS陀螺儀的漂移已減半，并有望進一步改善。10°/ h的不穩定性一直是MEMS的行業標準，如今，使用MEMS可以達到1至5°/ h.對于未來，低于1°/ h的范圍似乎可以實現。

  圖7：基于硅的MEMS（" SiMEMS"）與其他技術的漂移比較。（偏差不穩定性（穩定性）是在室溫下使用Allan方差方法計算的，沒有加速度或振動。在運行中的偏差穩定性中，運行至偏差的偏差穩定性是根據任務曲線根據先前誤差的二次求和而得出的。 -run是單次運行，而運行間檢查的可重復性來源：YoleDéveloppement

  那么，MEMS技術會繼續進入**應用領域嗎？

  隨著自動駕駛汽車的出現，人們對針對汽車市場定價的更高質量的傳感器重新產生了興趣。但是，盡管企業似乎已朝著這個方向邁出了一大步，但大多數制造商認為，由于IMU通常與其他技術結合以糾正錯誤，因此MEMS陀螺儀進一步的改進并不是真正重要的。

  傳感器融合

  盡管MEMS IMU在任何長時間內都不可能進行航位推算，但MEMS陀螺儀仍被定位用于安全關鍵型應用，例如自動駕駛汽車導航。這是因為陀螺儀（通常是IMU）只是一種導航技術。

  位置信息的主要來源仍然是GNSS信號，例如GPS。西門子業務部門Mentor的應用工程顧問Jeff Miller表示：“許多用例都依靠GPS使用卡爾曼濾波器等進行漂移校正，因此他們不必擔心長期漂移?！? 但當車輛進入隧道或停車場，傳遞信號的衛星不再“可見”時，這種方法將失敗。在這種情況下，IMU可以提供短期位置信息，直到重新獲取GNSS信號為止。

  Fitzgerald說：“如果您要能夠承受GPS的5秒模糊測試，并且以50至70英里/小時的速度行駛，則需要一個非常好的陀螺儀。如果您只擔心一秒鐘的退出，那么也許您可以擺脫精度較低的陀螺儀的困擾?！? 但是，例如阿爾卑斯山中*長的公路隧道是哥德哈德公路隧道，長約17公里（10.5英里）。以60 mph的速度行駛時，這意味著離GNSS信號的距離會略微超過10分鐘，這對于MEMS IMU來說，是很長的時間。

  磁力計可用于幫助校正陀螺儀的漂移。磁力儀像陀螺儀一樣測量方位，但是它們相對于磁北來測量。這提供了一個相對穩定的參考點，因此算法可以同時查看陀螺儀和磁力計的結果來確定方向。

  GNSS信號不可用時會與IMU進行折衷（這意味著一個或另一個正在使用中），而GNSS信號與之不同的地方在于——IMU可通過兩個傳感器不斷融合在一起，以達到比單獨使用任一個傳感器更準確的結果。這是所謂的傳感器融合的特定示例。它合并大量傳感器輸出的結果，以產生更好的組合結果。

  就是說，磁力計也有其缺點——主要是在對可能影響磁場的較大特征的響應中。被稱為“磁異?！钡慕饘佘囕v，電梯，甚至大的巖石露頭都會使磁力計的讀數失真。在此類異常持續存在的應用中（例如，在大型電動機附近或在電氣室內），不能可靠地使用磁力計。

  但是，在那些應用程序之外，異?？赡苁菚簳r的。因此，陀螺儀除了通過磁力計進行交叉檢查外，還有助于交叉檢查磁力計。沒有一種拒絕異常的固定算法。美光數碼公司創始人兼首席技術官Rohit Seth說：“我們同時使用啟發式方法和**性原理來處理磁異常。”

  除此之外，還有許多其他技術可以幫助定位服務。IMU提供“由內而外”的視圖，移動傳感器在其中確定自己的位置。外部信號（如GNSS）提供“從里到外”的視圖，其中外部因素告訴移動的物體在哪里。例如，在購物中心內，各種WiFi或藍牙信標都可以對購物者及其智能手機的位置進行三角測量。智能手機中的IMU和信標信號一起可以提供足夠精確的定位，以在商店內定位購物者。

  這種方法也可以在道路上使用。Fitzgerald表示：“我們可以開始在道路，基礎設施中放置信標。您可以將信標放在隧道中?！?

  對于自動駕駛汽車而言，至關重要的一點是，偏離路線的余地很小。Fitzgerald說：“如果您在高速公路上開車，您可能無法承受超過10或20厘米的漂移，這有可能撞到相鄰的汽車。”

  這是高級駕駛員輔助系統（ADAS）尤為重要的地方。這種系統為車輛配備了許多額外的傳感器，尤其是攝像頭，雷達和激光雷達。使用AI算法將這些傳感器信號組合在一起，以識別預期和意外的項目，從而提供了一個巨大的傳感器融合解決方案。

  博世團隊表示：“無人駕駛汽車始終必須獲得環境認可。 IMU絕不能單獨使用，而必須始終是一個完整系統的一部分，該系統由激光雷達，雷達和軟件等其他設備組成。不過作為這種系統的一部分，**的IMU就足夠了。”

  但是，對于可能無法停留在涂有油漆良好線條的城市道路上的“隨處可見”車輛，它們可能不夠用。在如此遙遠的地區，自治還是一個懸而未決的問題（尤其是在沒有蜂窩通信的情況下）。Fitzgerald說：“要讓自動駕駛汽車在沒有這些車道標志或交通信號燈或停車牌識別的地形上行駛，將是非常困難的?！?

  哪些適合汽車可能并不明顯。Yole團隊說：“我們需要將ADAS車輛（具有越來越高的自治性）和機器人汽車（或Robotaxis）分開，它們已經完全自主，但是在地理上受到限制?！庇捎跈C械人的業務模型（移動即服務）不同，目前暫時沒有成本約束。但是他們對性能有很高的要求?！?

  對于配備ADAS的汽車，購買價格是主要的經濟考慮因素。因此，根據Yole的說法，IMU的價格必須低于100美元，這樣在60 km / hr的速度下，它們在20到30秒內的漂移精度*為幾厘米。相比之下，robotaxis可以忍受更高的精度價格——每行駛1公里*漂移幾厘米的系統，其價格就高達10,000美元。

  需要導航的低成本車輛可能仍然認為高質量MEMS IMU過于昂貴。Fitzgerald說：“當您的汽車價格在50,000至100,000美元之間時，花300美元購買MEMS陀螺儀似乎并不重要。” “對于那些想要將這類陀螺儀用于無人機，機器人和不支持300美元價格的產品的人們來說，它開始崩潰。他們可以花30美元購買MEMS陀螺儀，但300美元開始太高了。”

  不過，其中一些較小的系統也許能夠以較低的精度應對。她補充說：“如果一個機器人每小時*走三英里，那么您可能會得到便宜的陀螺儀，因為您不會試圖以如此高的精度進行導航?！?

  對于所有的交叉檢查傳感器，甚至可能有人會質疑某些駕駛應用是否仍需要IMU.Yole團隊推測：“其他傳感器（雷達，攝像機，激光雷達等）的組合所取得的進展提出了慣性系統從長遠來看是否有用的問題。在某些時候，所有其他傳感器都可以在沒有此類傳感器的情況下校準汽車的位置?！?

  眾包傳感器

  雖然傳感器融合通常將不同傳感器的結果結合在一起，但美光數碼的概念還有另外一種。該公司稱，它使用一個簡單的神經網絡將三到六個傳感器陣列的輸出結合在一起，可以使漂移接近零。陣列的想法是要測量幾個相同的傳感器，并且*終的決定取決于這種組合，而不是孤立地隔離任何傳感器。

  Rohit Seth說：“ IMU互相看著以估計漂移。IMU正在糾正其他IMU.”

  這些陣列*初建立在單個模塊上。Rohit Seth說：“我們從以宏觀配置的通用傳感器開始。此配置適合第三方傳感器。宏模塊級系統（SOM）可以縮小到大約19mm x 19mm的占地面積?！?

  該公司還正在開發尺寸更小的版本。他補充說：“我們正在設計自己的傳感器基板版本，以便可以在5mm x 5mm的占地面積內制造它?！?“有些中間設計在一個SoC封裝中使用多個基板的組裝?！?

  但是，它并不像平均值那樣簡單地進行數字聚合。必須手動調整神經網絡。塞思說：“我們已經接近通用解決方案，但是現在我們需要針對每個應用程序進行調整。” 每個傳感器品牌都對其進行了調整，因為它們的工作原理有所不同。他們說這不是一個固定的算法，而是它可以動態校準并即時確定信任哪些傳感器。還有一個輸出階段，可以抑制任何不切實際的運動。

  結論

  尚不清楚MEMS陀螺儀將進一步改善多少。在大多數情況下，它們正在逐漸變得更好。但是，由于在此類汽車中設計了大量傳感器融合技術，因此他們沒有很大的壓力去改進*明顯的應用，即汽車。

  如果他們能夠實現更高的操作等級，那么它們可能會降低**成本，但是其中許多應用都有嚴格的要求和較低的體積，因此投資回報率不確定，而未來巨大的改進將需要苛刻的新應用來推進。

  作者：Bryon Moyer

  來源：Semi Engineering

  編譯：梟梟