一、基本信息
http://www.alubi.cn/lpms-b2/
安装ros教程
http://wiki.ros.org/lpms_imu
二、使用方法
在system setting中打开蓝牙，连接IMU。
rosrun rqt_plot rqt_plot &
rosrun lpms_imu lpms_imu_node _sensor_model:="LPMSB2-9BA395" _port:="00:04:3E:9B:A3:95"
若不知道_sensor_model和_port两个参数，则需要在windows下安装openMAT，蓝牙连接IMU后，即可读取这两个参数值。
在rqt_plot中输入要查看的topic名称，即可查看。
三、IMU滤波操作
http://wiki.ros.org/imu_complementary_filter
四、 使用Allan标定法标定IMU随机误差
IMU的随机误差包括加速度计和陀螺仪的高斯白噪声和bias
该开源工具包利用Allan曲线，根据输入的IMU读数，输出IMU的高斯白噪声和角度随机游走。
https://github.com/gaowenliang/imu_utils
https://github.com/rpng/kalibr_allan
注意:Allan曲线标定的结果是连续随机误差,需要进一步转换为离散随机误差.因为使用过程中一直读取IMU的离散读数.
如何理解Allan曲线请参看
https://github.com/XinLiGH/GyroAllan
五、IMU的测量模型
加速度计的测量模型
IMU有东北天坐标系(ENU)和北东地（NED）两种坐标系设置。
以东北天坐标系为例，惯性系下重力加速度读数 g = (0, 0, -9.81)T.
静止时,
a = 0; am = -g
自由落体运动，
a = g; am = 0
五、IMU和lidar联合标定
1）直接联合标定
阿波罗：https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/specs/apollo_lidar_imu_calibration_guide.md
苏黎世理工：https://github.com/ethz-asl/lidar_align
2）相机和lidar联合标定，相机和IMU联合标定，通过链式计算获取lidar和IMU外参
http://www.cvlibs.net/software/calibration/https://github.com/ethz-asl/kalibr标定camera和imu，博客教程 https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/83583360标定camera和lidar，博客教程https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/81670732#commentsedit3）油管视频https://www.youtube.com/watch?v=kxSVByF6eHQhttps://www.youtube.com/watch?v=_3QVQNCn1Cs 五、IMU预积分&融合IMU和其他传感器的里程计，数学推导https://fzheng.me/cn/https://www.jianshu.com/p/23873d04bc60
