自动驾驶领域 IMU 市场空间测算

将IMU和多传感器融合可以实现SLAM方案来为机器人定位和导航。在复杂的工作环境中，机器人首先需要解决的问题是能够知道周围的环境是怎样，自己所处的位置。因此，同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）方案用于解决机器人在未知环境中运行时定位与地图构建的问题，机器人从未知环境中的未知位置出发，在运动过程中通过反复观测地图特征定位，然后根据自己的位置进行建图，从而实现同时定位与建图的目标。其中基于视觉与IMU融合的定位方案已经被广泛应用。

机器人同样可使用IMU+GPS的方式实现定位与导航。地面机器人系统必须常常处理“枯燥、肮脏、危险”的工作，即通常用于人工介入成本过高、危险过大或者效率过低的任务。因此机器人平台的自主工作能力是一项极为重要的特性，即通过导航系统来监视并控制机器人从一个位置移到下一位置的运动。管理位置和运动时的精度是实现高效自主工作的关键因素，MEMS陀螺仪可提供反馈检测机制，对优化导航系统性能非常有帮助。Seekur机器人系统就采用先进MEMS器件来改善导航性能的自主系统。