谷歌专利提出基于视觉惯性里程计的IMU自适应校准方法
实时、自动地估计并修正IMU偏差
（映维网Nweon 2026年01月28日）AR/VR眼镜中惯性测量单元IMU校准方法存在缺陷，工厂校准过程耗时昂贵且无法适应设备使用后的温度变化与老化，导致运动追踪精度随时间下降。针对这个问题，谷歌在一份专利申请中提出一种在线校准系统，通过融合摄像头（视觉里程计）与IMU的数据，能够实时、自动地估计并修正IMU偏差。
在一个实施例中，诸如AR/VR眼镜的计算设备可以包括一个惯性测量单元IMU，IMU配置为测量旋转速率以计算方向，以及测量相对于重力的加速度以计算位移。运动追踪的精度可能会受到由IMU测量的旋转速率和视加速度所计算出的方向和位移中的误差的负面影响。
例如，由IMU测量的第一次旋转可能包含第一误差（即x轴偏差(bx)），第二次旋转可能包含第二误差（即y轴偏差(by)），第三次旋转可能包含第三误差（即z轴偏差(bz)）。偏差可能随温度变化，并且可以使用温度模型来估计每个偏差，从而减少或消除这些随温度变化的偏差。模型可以在制造时（即工厂设定）通过校准过程获得（即生成）。
但这种工厂设定校准方法的一个技术问题是，不同的设备可能各自需要基于IMU的独特结构（例如机械结构）和安装环境的独特模型（即校准），这对于每个不同的设备都可能不同。所以，每个设备可能需要其自己的校准，而这在批量生产（例如消费类设备）环境中可能不切实际，因为获取校准可能耗时（例如≥8小时）。
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