Orientation-Free Neural Network-Based Bias Estimation for Low-Cost Stationary Accelerometers

📄 arXiv: 2511.13071v1 📥 PDF

作者: Michal Levin, Itzik Klein

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-11-17

备注: 22 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出一种无需姿态信息的神经网络方法，用于低成本静止加速度计的偏差估计

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 加速度计校准 偏差估计 神经网络 无姿态信息 惯性测量单元

📋 核心要点

  1. 低成本加速度计易受偏差误差影响，传统校准方法依赖于精确的传感器调平或复杂的姿态依赖程序。
  2. 提出一种基于神经网络的无模型学习方法，无需传感器姿态信息即可估计加速度计偏差，实现快速校准。
  3. 实验结果表明，该方法在六个加速度计上的误差水平比传统技术降低了52%以上，提升显著。

📝 摘要（中文）

低成本微机电加速度计被广泛应用于导航、机器人和消费电子设备中，用于运动感知和位置估计。然而，它们的性能经常受到偏差误差的影响。为了消除确定性的偏差项，通常需要在静止条件下进行校准，这需要加速度计调平或复杂的、依赖于姿态的校准程序。为了克服这些要求，本文提出了一种基于无模型学习的校准方法，该方法可以在静止条件下估计加速度计的偏差，而无需知道传感器的姿态，也无需旋转传感器。所提出的方法提供了一种快速、实用且可扩展的解决方案，适用于快速现场部署。对来自六个加速度计的13.39小时数据集进行的实验验证表明，该方法始终能实现比传统技术低52%以上的误差水平。总的来说，这项工作有助于推进在无姿态信息场景下的精确校准方法，从而提高低成本惯性传感器在各种科学和工业应用中的可靠性，并消除对水平校准的需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低成本加速度计的偏差校准问题。现有方法，如传统的校准程序，需要精确的加速度计调平或复杂的姿态依赖校准，这在实际应用中增加了难度和成本。尤其是在无法方便地控制或测量加速度计姿态的场景下，这些方法变得不适用。

核心思路：论文的核心思路是利用神经网络学习加速度计的偏差模型，该模型能够直接从加速度计的输出数据中估计偏差，而无需依赖任何关于加速度计姿态的信息。这种方法基于数据驱动，避免了对加速度计物理模型的精确建模。

技术框架：整体框架包含数据采集和神经网络训练两个主要阶段。首先，在静止条件下采集加速度计的输出数据。然后，使用采集到的数据训练一个神经网络，该网络以加速度计的输出作为输入，以加速度计的偏差作为输出。训练完成后，该网络即可用于估计新的加速度计的偏差。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种完全无姿态信息的加速度计偏差估计方法。与传统方法相比，该方法不需要任何关于加速度计姿态的先验知识，从而大大简化了校准过程，并提高了校准的灵活性和适用性。

关键设计：论文中神经网络的具体结构未知，但可以推断其输入层维度与加速度计轴数相同（通常为3），输出层维度也与加速度计轴数相同，代表三个轴上的偏差值。损失函数的设计目标是最小化估计偏差与真实偏差之间的差异。训练数据通过在静止条件下采集获得，数据量是影响模型性能的关键因素。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的无姿态信息偏差估计方法在六个加速度计的13.39小时数据集上，实现了比传统技术低52%以上的误差水平。这一显著的性能提升表明该方法在实际应用中具有很高的价值，能够有效提高低成本加速度计的精度。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、无人机、可穿戴设备等领域，提高这些设备在导航、姿态估计和运动感知方面的精度和可靠性。特别是在低成本惯性测量单元（IMU）的应用中，该方法可以显著降低校准成本，提高产品性能，加速产品的市场化进程。未来，该方法有望扩展到其他类型传感器的校准，进一步提升各类智能系统的感知能力。

📄 摘要（原文）

Low-cost micro-electromechanical accelerometers are widely used in navigation, robotics, and consumer devices for motion sensing and position estimation. However, their performance is often degraded by bias errors. To eliminate deterministic bias terms a calibration procedure is applied under stationary conditions. It requires accelerom- eter leveling or complex orientation-dependent calibration procedures. To overcome those requirements, in this paper we present a model-free learning-based calibration method that estimates accelerometer bias under stationary conditions, without requiring knowledge of the sensor orientation and without the need to rotate the sensors. The proposed approach provides a fast, practical, and scalable solution suitable for rapid field deployment. Experimental validation on a 13.39-hour dataset collected from six accelerometers shows that the proposed method consistently achieves error levels more than 52% lower than traditional techniques. On a broader scale, this work contributes to the advancement of accurate calibration methods in orientation-free scenarios. As a consequence, it improves the reliability of low-cost inertial sensors in diverse scientific and industrial applications and eliminates the need for leveled calibration.