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运动传感器（IMU / Odometry）

支持惯性测量单元（AIASDGIMUSensor）与轮式里程计（AIASDGOdometrySensor），可与相机/雷达同步采集，也可在不开启相机的情况下独立高频运行。

1. 传感器类型与输出文件​

传感器关卡 Actor 类名输出文件格式说明
IMUAIASDGIMUSensor{imu}/data.csv
{imu}/data_groundtruth.csv
{imu}/imu_params.yaml		EuRoC 风格 CSV：timestamp[ns], wx, wy, wz, ax, ay, az（三轴角速度 rad/s + 三轴比力加速度 m/s²），附带 Kalibr 兼容参数文件
OdometryAIASDGOdometrySensor{odometry}/data.tum
{odometry}/data_groundtruth.tum		TUM 轨迹格式：timestamp x y z qx qy qz qw（含轮径/轴距误差、打滑与航向漂移的里程计位姿）

2. IMU 配置（sensors.imu.instances[]）​

"sensors": {
  "imu": {
    "instances": [
      {
        "name": "imu",
        "enabled": true,
        "preset": "bmi088",
        "sample_rate_hz": 200,
        "value": "both",
        "time_offset_ms": 0.0,
        "jitter_sigma_ms": 0.0
      }
    ]
  }
}

IMU 噪声预设（preset）​

preset 值陀螺噪声密度 ($\text{rad}/(\text{s}\cdot\sqrt{\text{Hz}})$)加计噪声密度 ($\text{m}/(\text{s}^2\cdot\sqrt{\text{Hz}})$)说明
ideal00零噪声理想真值
bmi0882.44e-41.72e-3Bosch BMI088 车载/无人机级 IMU
mpu60508.73e-44.0e-3InvenSense MPU-6050 消费级 IMU
custom自定义自定义在实例中直接填写下方任意 Kalibr 噪声参数即可覆盖预设

IMU 可选自定义参数​

字段名类型默认值说明
sample_rate_hzfloat200.0输出采样频率（Hz）
gyro_noise_density / accel_noise_densityfloat随 preset陀螺 / 加速度计白噪声密度（连续时间 Kalibr 定义）
gyro_random_walk / accel_random_walkfloat随 preset陀螺 / 加速度计零偏随机游走
gyro_turn_on_bias_sigma / accel_turn_on_bias_sigmafloat0.0每次采集上电抽样一次的常值零偏标准差（实际抽样值记录在 imu_params.yaml）
valuestring"both""gt"（仅真值）、"sensor"（仅带噪观测）、"both"（同时输出 data.csv 与 data_groundtruth.csv）
time_offset_ms / jitter_sigma_msfloat0.0带噪流时间戳固定偏移与抖动（毫秒，真值文件始终保持精确仿真时间）
state_sourcestring"auto"运动状态源：auto | plant | physics | movement | differenced

提示：IMU 的真实运动学带宽由仿真步长 clock.step_dt 决定（观测频率 $= 1 / \text{step_dt}$，记入 imu_params.yaml 的 ia_truth_bandwidth_hz）。若载具存在剧烈高频机动，可减小 clock.step_dt（如设为 0.005 即 200 Hz 仿真步）。

3. 轮式里程计配置（sensors.odometry.instances[]）​

"sensors": {
  "odometry": {
    "instances": [
      {
        "name": "odometry",
        "enabled": true,
        "model": "ackermann",
        "sample_rate_hz": 50,
        "wheel_radius_m": 0.3,
        "wheelbase_m": 2.5,
        "left_wheel_error_fraction": 0.005,
        "right_wheel_error_fraction": -0.003,
        "slip_noise_sigma": 0.01,
        "yaw_drift_rate": 0.002,
        "value": "both"
      }
    ]
  }
}

4. 导出 EuRoC 视觉惯性（VIO / SLAM）数据集​

当同一次采集中同时启用了相机与 IMU 时，采集结束后会自动在输出根目录生成 rig_calibration.json（包含相机内参、相机-IMU 外参变换矩阵与刚体性校验）。

运行以下命令即可一键转换为标准 EuRoC MAV 格式数据集（含 cam0/、imu0/、state_groundtruth_estimate0/ 与 sensor.yaml 标定文件），直接接入 ORB-SLAM3、VINS-Mono、OpenVINS 等算法：

python -m dataset_converter.convert <capture_dir> --format euroc