用于 3D 方向的传感器融合就是连接多个数据源（传感器）以提取更准确的信息。

更具体地说，在IMU的情况下，您可以加入许多测量（技术上是 DoM，而不是 DoF）来获取方向和位置数据（这就是技术上的 DoF）。

假设您有一个带有加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计和 GPS（通常的高端手机功能和一些硬件板功能）的系统。这是您实际拥有的：

• 你有加速度测量，但如果你在移动，你无法区分加速度的重力分量和实际的移动加速度（除非你没有真正移动，只剩下重力）。您可以假设您的运动变化比重力变化更快，并应用过滤器将高频分量与低频分量分开，但在假设不适用的情况下（例如长时间转动）。您也不能简单地从您认为的位置减去重力，仅仅因为这是方向结果的一部分，而不是输入。无论如何，即使你知道重力指向哪里，你也只会知道向下是，但你不会知道你在哪里（你在垂直于平面的角度）重力矢量。

• 你有一个记录匝数比的旋转计。它不是陀螺仪。陀螺仪实际上会产生姿态信息，而您必须整合陀螺仪输出才能获得该信息。这种传感器的问题在于，首先，您没有起始方向（除非您假设有一个，并且假设存在上述问题）；其次，更重要的是，您有偏差和噪音（来自传感器、数字等），这会扰乱任何积分器。

• 你有一个磁力计。地球的磁场非常微弱，因此会受到很多环境噪声的影响。想想任何射频发射器，例如 WiFi、手机、FM 收音机、对讲机，甚至是不太可能的发射器，例如 HAM 收音机、飞机收音机、海盗收音机和电视/显示器。如果您认为您的平板节能电视不会与指南针混淆，请再想一想。所以，吵得要死。磁铁和油模拟罗盘通过将针头浸入粘性流体中来解决这个问题，粘性流体就像机械低通滤波器一样，因此它不够快，即使这样你仍然会得到错误的读数靠近电源线。

• 你有一个气压计。您可以根据这些信息估计高度，但这实际上只是一个估计值。实际上，请注意大气影响（如果有风，则某处存在压力差），并且您必须记住，您的数据是相对于某些参考的，但不一定是ground。请记住，通常参考是海平面的地面，嘿，海平面一直随着潮汐而变化。因此，它可以深入了解单个位置轴，并且通常仅适用于检测变化。

• 你有全球定位系统。然而，GPS 信号是从太空中的卫星获得的。您真的希望从中获得毫米级的位置信息吗？如果保持静止几分钟甚至几小时，您甚至可以通过过滤获得它，但是对于大多数民用 GPS 接收器来说，一米的精度是相当标准的，对于大多数商业应用来说已经足够了。无论如何，即使您没有位置噪音、封闭空间内没有信号或恶劣天气，您仍然只能获得位置信息，而没有像姿态这样的信息。

考虑到所有这些，传感器融合本身就是将您获得的所有数据组合在一起，以尝试获得更高的准确性。比较具有不同特性的不同传感器的共同运动是关键。但事实上，有很多方法可以做到这一点，并且每个实现通常在实现上与另一个不同。一些想法：

• 过滤东西。低通和高通滤波器可以改善数据（通过消除一些噪声）并且可以将一个信息分成两个。

• 卡尔曼滤波（以各种形式）在清除一些噪声和连接多个源方面非常常见，因为它计算速度很快，也可以用作预测器/校正器并补偿传感器之间的数据延迟差异。

• 使用问题的知识来增强比较方程。使用当前方向加上未来估计来预测重力；对加速度进行积分以获得速度；再次积分以获取位置，使用 GPS 对其进行校正，过滤并推导返回以获取估计值；GPS也有一些来自多普勒效应的速度信息，所以使用它；使用 GPS 位置稀释来估计您的 GPS 数据的准确性；整合陀螺仪以校正下一个重力矢量；低通磁力计并用作弱北参考，从 GPS 位置校正磁偏角；从一开始就使用气压计信息来获得大致的地平面，并推导压力数据以增强 Z 位置信息。创建自己的方法。

• 过滤所有内容，但不要过滤太多，否则您将无法获得有用的信息。

• 即使“Sensor Fusion”作为一种已完成的方法出售，它也几乎是一个开放式问题。即使使用已建立的方法，仍需要进行大量调整才能获得最佳结果，以利用不同的传感器特性来获得更好的数据。

传感器提供对难以掌握的现实的模拟或数字洞察。就像你的感官一样。

传感器旨在捕捉可测量现象的特殊部分：电气、化学、物理……就像您的感官一样。通常的五个是视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉，但人类技能还有更多。

通过信号处理理解物理现象就像试图从你昨晚在餐馆点的菜谱中分辨出主要成分。你不知道厨房里发生了什么，但你已经选择了点什么，看过、尝过、闻过，甚至摸过盘子。

你的每一种感官和理解都为你提供了提示或知识，但你永远无法确定，因为有些厨师掌握了感官欺骗。你所看到的由草莓制成的人造绿色果酱尝起来像苹果果冻。

根据您的烹饪专业知识，您所有感官的结合可以使您更接近实际食谱，前提是：

1. 你可以经常使用你的感官：如果你每 10 天只吃一口，你就不太可能得到菜单。这是数据采样；
2. 每种感官都足够敏感。这是传感器灵敏度；
3. 您的感觉列表即将完成，并且覆盖范围足以满足您的目的。如果你不能再尝到糖的味道，你就不能为那些还能尝到糖的人做饭。这是测量跨度；
4. 您可以推断或模拟一些您不知道的过程。这是建模。

传感器融合是结合来自不同来源的感官数据、知识和模型的艺术和科学，因此所得信息比单个来源具有更高的有效性或更少的不确定性。

示例：个传感器数据进行平均的行为，具有噪声项的不同随机实现，是最基本的传感器融合操作。对于偏差的独立高斯噪声模型，理论上平均产生偏差（不确定性较小）。三个通道（红色、蓝色、绿色）的组合提供了彩色图像（比单通道灰度更有效）。$N$$\sigma$$\frac{\sigma}{\sqrt{N}}$

第一个示例结合了来自单个传感器模型的信息。第二个来自在相同域（电磁波）中运行的传感器，但在频谱的不同部分。一般来说，融合在具有不同速率、范围、域和主要单位的不同传感器上运行。

问题在很大程度上取决于您正在查看的现象、可用的传感器以及您正在寻找的信息。

物理学告诉您可以从传感器获得的潜在信息。数学可以模拟它们如何相关或互补，或者什么是不相关的信息（噪声）。这些算法将在精度、准确性或速度方面尽可能优化地结合先前的知识。

该主题与传感器融合、数据融合或信息集成领域相关，在传感器数据融合的原理和技术中进行了简短概述。还有更多书籍可供使用，例如学习传感器融合的最佳书籍，特别是关于 IMU 和 GPS 集成的书籍。

关于您的实际问题，第一步将包括了解陀螺仪、加速度计和磁力计之间的区别是什么？这可以帮助您进一步推动技术。并达到融合的目的：利用传感器的差异，以最聪明的方式对它们的数据求和。

Roger R Labbe Jr在他的精彩著作“ Kalman and Bayesian Filters in Python ”中解释了这一点

即使它有多么嘈杂，你也不能丢弃任何信息。

在贝叶斯框架中，两个高斯总是优于一个。如果你将两个高斯相乘，你会得到更小的协方差矩阵。