人形机器人走稳的关键，藏在一颗芯片级IMU里

随着无人机、智能机器人等移动平台向轻量化、微型化飞速发展，惯性测量技术正面临严峻挑战。市场亟需尺寸更小、成本更低的传感元器件，且绝不能牺牲测量精度。面对机器人复杂运动带来的剧烈震荡与极端环境温度，传统模块级架构已难以满足紧凑的空间需求。探索兼具卓越抗振与全温稳定性的芯片级微型封装方案，正成为行业破局的关键。

今年工博会现场，ADI亚太区微机电产品线总监赵延辉围绕新发布的精密MEMS IMU——ADIS16607，以及IMU与振动感知如何助力人形机器人应用，给出了ADI的答案。

ADI亚太区微机电产品线总监赵延辉

Part 1

一颗“真正的芯片级IMU”

ADIS16607是一款精密MEMS IMU，内部集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。ADIS16607内的每个惯性传感器均配有信号调理模块，以优化其动态性能。出厂校准对每个传感器的灵敏度、零偏和轴向对准特性等进行了精确标定。因此，每个传感器均具备专属的动态补偿公式，能够在广泛的工作条件下提供高精度的测量数据。此外，该传感器还具备卓越的抗振性能，确保在严苛的环境中也能保持稳健可靠的运行。

与分立式设计所带来的系统复杂性和高昂开发成本相比，ADIS16607为将高精度、多轴惯性传感功能集成到系统中提供了一种高度简化且高性价比的解决方案。所有必要的动态运动测试与校准均已在出厂生产流程中完成，从而大幅缩短了客户的系统集成时间。其高精度的正交对准特性极大简化了导航系统中的惯性坐标系对准工作。该器件提供串行外设接口（支持SPI和I²C）以及标准寄存器结构，为数据采集和配置控制提供了简便的接口。

赵延辉特别强调“真正的芯片级IMU”这一限定：ADI 2019年乃至2017年发布的产品外观已接近芯片大小，也采用BGA封装，但内部仍由多个芯片组成，包括独立加速度计、陀螺仪和处理器；而ADIS1660X系列将ADI的加速度计IP、陀螺仪IP、信号处理IP、处理器IP等全部集成在单个芯片上，实现了真正的芯片级IMU。

ADIS16607尺寸仅6.9mm×6.9mm，内部依然采用ADI传统四核架构，保证振动状态下的输出精度；每颗器件出厂前都进行全范围校准，以保证各种工况下输出一致性；同时保证长期重复性——这一特性用户难以通过校准和补偿解决，因为要考虑各种工作场景。

这正好回应了行业痛点：过去高性能IMU体积偏大，只有体积足够小、功耗足够低、成本合适，才能拓展到机械臂等更多部位。

Part 2

为什么人形机器人离不开IMU？

赵延辉将人形机器人对IMU的需求拆成几个层面：首先是姿态检测。“当前，人形机器人与机器狗通常至少配备两颗IMU，一般一颗位于头部，一颗位于腰腹，用于检测俯仰角、横滚角与航向角；在跑跳等复杂动作或全地形场景中，步态估算、防跌倒都需要IMU支持。”他介绍道。

赵延辉表示，除头部与躯干部位的IMU之外，目前也有客户在手臂、腿部及脚部配置IMU。与传统依靠电机驱动数据进行位置推算的方式相比，其优势在于可直接测量惯性运动信息，有助于减少间接推算及打滑等因素带来的影响。例如，当前安装在脚部的IMU可执行地形检测，通过地形振动反馈与姿态角度变化，可以判断地面的平坦程度。

“随着机器人逐步进入全地形领域、工业化落地日益成熟，我们相信人形机器人对IMU的单机需求量将持续增长。”赵延辉分享道，“一旦机器人在人们身边持续工作，安全可靠性要求会很高，IMU作为参与全局姿态控制的器件，在其他传感器失效后是系统安全的重要一环，因此许多系统会考虑冗余或异构设计。”

其次是航位推算。室内卫星信号受限，仅靠全球导航卫星系统（GNSS，包括GPS等）难以可靠定位，需要借助IMU检测加速度、角速度等惯性数据，再通过解算估算姿态、速度与位移。即便采用激光雷达或视觉方案，通常也离不开IMU，这就是多传感器融合。以视觉与惯性融合的代表技术视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，VIO）为例，受限于图像传感器本身与处理器的处理能力，相机数据的更新速率目前相对较慢。若要实现连续导航，尤其在室内奔跑、跑跳等快速运动场景下，就需要高频、连续的运动信息，此时通常依靠IMU提供kHz级的惯性数据，为相机提供补偿与插值。

除了响应速度，环境独立性也不可或缺：激光雷达受雾霾影响，毫米波雷达可能受反射干扰，相机在明暗急剧变化时也会受影响，而基于MEMS技术的IMU不依赖外部定位信号或视觉特征，通过自身物理原理实现运动监测。

Part 3

从静态指标到真实振动，惯性测量的下一站

赵延辉提醒，实验室静态指标良好，并不足以证明器件能满足人形机器人在工业或全地形场景中的实际需求。把器件放在桌面上静止采集数据，观察噪声和稳定性，主要反映静态输出；但MEMS惯性传感器必须在动态工况下评估。平台运动时，输出变化究竟来自真实转动，还是来自风吹、电机启动等振动干扰，需要设计上来分辨。

不同应用的设计侧重点有所不同：消费级产品更多考虑的是体积足够小、功耗足够低、成本足够低，如此才能集成到手机之中；工业级产品则需要更加重视强风与电机振动等复杂工况下的测量表现。这些指标，若未针对实际场景开展全地形测试，未施加强风，也未将器件置于振动台上进行测试，便难以看出其间的差距。

为准确分辨输出变化究竟源于振动干扰，还是源于真实运动，ADI的设计采用了四核架构：单核即可实现陀螺仪功能，四核则把外部环境干扰作为共模信号抑制，把真实运动作为差模信号放大。这类似仪表放大器用多个运放改善共模抑制比，代价是体积和成本，但在机器人、工业自动化、eVTOL、轮船“动中通”（移动卫星通信系统）等场景中不可或缺。

另一个容易被忽视的指标是重复性，即长期稳定性。机器人若7×24小时工作，甚至连续运行一年、两年乃至十年，器件参数是否漂移？南方高温高湿、北方寒冷干燥，长期关机后再紧急执行任务，能否立即达到足够精度？这些都要求器件具备良好的长期重复性，并进行全温范围标定与校准。“目前ADI发布的所有IMU产品，每一颗器件在出厂前均已完成全温范围内的校准，以保证器件在不同温度场景下的一致性。”赵延辉表示。

面向未来，赵延辉分享了ADI的两个产品方向：一是体积不变持续提升精度，ADI部分模块级IMU精度已可与光纤陀螺仪媲美，零点稳定性达到1度/小时以内；二是保持精度适度升级，持续缩小体积，ADIS16607正是后一方向的代表。

此外，他还分享了几个未来发展趋势：首先是机器人健康预见性维护。通过复用已有IMU或单独增加加速度计，监测机械臂疲劳老化，通过FFT分析捕捉谐波和杂散分量，在部件损坏前预测性判断。为此ADI推出带宽达16kHz的加速度计产品ADXL383，可捕捉高次谐波异常，系列产品覆盖不同量程、精度和带宽，而且各款产品的引脚基本兼容，可以实现无缝切换。低功耗同样是长期监测的关键：ADI用SAR ADC做低功耗设计，集成Sigma-Delta链路，电流最低33uA、高时520uA，在16kHz带宽下兼顾电池供电与高精度分析。

值得一提的是，ADI的产品不仅聚焦在机器人领域，在农业自动化、医疗仪器、膝关节髋关节置换、手术机器人、无人机送餐送货、工程机械臂等场景，其也有广泛的应用。“ADI主要解决用户无法在系统层面自行解决的问题——客户真正感到痛点，却无法通过自身补偿、滤波甚至系统设计去解决的问题。”赵延辉说道。