na:加速度计的测量噪声

nw:陀螺仪的测量噪声

nba: randow walk noise随机游走噪声

nbw:randow walk noise随机游走噪声

ba:加速度计的偏差

bw:陀螺仪的偏差

其中na，nw，nba，nbw，都是零均值高斯模型

ba的导数为nba，bw的导数为nbw。

获取这些参数可以通过imu_utils来获得

https://github.com/gaowenliang/imu_utils

重要的是要注意，这里使用的IMU测量误差模型来自不经历运动和恒定温度的传感器。因此，例如，不考虑由温度变化引起的比例因子误差和偏差变化。很明显，该模型是乐观的。 特别是在使用Kalibr的低成本MEMS IMU时，您可能必须增加噪声模型参数以“捕获”这些误差。换句话说，如果直接使用从静态传感器数据获得的“sigmas”，Kalibr将倾向于过多地信任您的IMU测量，并且其解决方案将不是最佳的。

针对低成本传感器的误差模型要更复杂，包括尺度矩阵，坐标系的非正交偏差。具体可以参考IMU_tk对应的论文和源码，对低成本传感器进行更精确的标定。

参考：

https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/IMU-Noise-Model

https://github.com/gaowenliang/imu_utils

https://bitbucket.org/alberto_pretto/imu_tk

https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/10552076.html

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