在靜置狀態下採集一段加速度資料，理論上此時(ax
,ay,
az)(a_x,a_y,a_z)
(ax,a
y,a
z)=(0,
0,g)
(0,0,g)
(0,0,g
). 從下圖可以看出，加速度計每個軸的輸出都被拉偏了，這個偏移值就是加速度零偏，於是加速度輸出可以表示為以下模型，以下為x軸，另外兩個軸類似。
a x=
a^x+
δxa_=}_x+\delta_x
ax=a^
x+δ
xa xa_
ax為加速度計x軸輸出，a^x
}_xa^
x為x軸加速度真值，δ
x\delta_x
δx為x軸零偏值。
imu裝置每次上電啟動，上述零偏誤差值都不一樣，這就造成了上電重複誤差。
假設我們已經估計出加速度計的零偏值，並將其從加速度計輸出數值中剔除，此時的輸出如下圖。此時的的輸出便是隨機誤差，也就是加速度雜訊。
a x=
a^x+
δx+η
a_=}_x+\delta_x+\eta
ax=a^
x+δ
x+η
a xa_
ax為加速度計x軸輸出，a^x
}_xa^
x為x軸加速度真值，δ
x\delta_x
δx為x軸零偏值，η
\eta
η為隨機雜訊。
imu上電後，零偏值會隨著時間慢慢慢慢變化，這就是零漂誤差，這個誤差通常與溫度有關，如果imu中加入溫度補償，那麼零漂誤差會非常小。
在組合導航系統中，通常會對零偏值進行估計，並將其從加速度輸出中補償掉。
五 IMU誤差標定之系統級標定
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pac理論 訓練誤差和測試 泛化 誤差的區別及其與模型複雜度的關係 1.泛化能力 機器學習的目標是使學得的模型能夠很好的適用於新的樣本，而不是僅僅在訓練樣本上工作的很好。學得的模型對新樣本 即新鮮資料 的適應能力稱為泛化能力。2.誤差 學習到的模型在樣本上的 結果與樣本的真實結果之間的差 訓練誤差 ...
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