导航——从车辆到手术仪器

惯性传感器在工业中用作辅助导航器件已经相当广泛。通常，惯性传感器与GPS等其他导航设备一起使用。当GPS访问不可靠时，惯性导航可以利用所谓航位推算技术来弥补空隙。除了最简单的导航之外，多数解决方案都会依赖多种类型的传感器，在所有条件下提供所需的精度和性能。GPS、光学和磁性检测技术已广为认知，相关产品也很丰富。然而，每种技术都有其不足之处，即使一起使用，互相之间也不能完全补偿彼此的不精确性。MEMS惯性传感器则有可能完全补偿传感器的不精确性，因为它不存在上述干扰，并且不需要外部基础结构：无需卫星、磁场或相机，只需惯性。

就像车辆导航设备会发生GPS遮挡问题一样，医疗系统所用的光学导航技术也会遇到视线遮挡问题。发生光学遮挡时，惯性传感器可以执行航位推算，从而通过冗余检测增强系统的可靠性。

医疗导航

本例的目标是让植入体与患者自然轴的对准误差小于1°。95%以上的全膝关节置换(TKA)手术采用机械对准方法，它所产生的典型误差为3°或更大。使用光学对准的计算机辅助方法已经开始取代一些机械程序，但可能由于设备开销较大，推广过程缓慢。无论使用机械对准还是光学对准，这些手术中大约30%都会有未对准的情况(定义为3°以上的误差)，使病人感觉不舒服，常常需要进行额外的手术。降低对准误差的可能好处包括：缩短手术时间、增强病人舒适感以及使关节置换效果更持久。

完整多轴惯性测量单元(IMU)形式的惯性传感器已证明能够显著提高TKA手术的精度。ADIS16334(图2)等器件包含所需的全部检测功能——三个线性传感器和三个旋转传感器，可取代基于机械和光学的对准技术。该器件利用多种类型的传感器和嵌入式处理来动态校正传感器漂移，如陀螺仪的线性加速度偏移、线性和旋转检测的温度漂移等。通过标准4线串行外设接口(SPI)，可以与这个相对复杂的精密传感器套件轻松接口。

MEMS惯性传感器可靠度高(汽车行业20年的应用历史证明了这一点)，它在手机和视频游戏中的成功应用说明它在商业上极具吸引力。然而，不同应用对性能的要求大不相同，适合游戏的器件并不能解决本文所述的高性能导航问题。对于导航，重要的MEMS性能指标是偏置漂移、振动影响、灵敏度和噪声。精密工业和医疗导航所需的性能水平通常比消费电子设备所用MEMS传感器的性能水平高出一个数量级。

大多数系统都会集成某种形式的卡尔曼滤波器，以便有效合并多种类型的传感器。卡尔曼滤波器将系统动力学模型、传感器相对精度和其他特定应用的控制输入纳入考虑，有效确定最切合实际的运动情况。高精度惯性传感器(低噪声、低漂移、相对温度/时间/振动/电源变化保持稳定)可以降低卡尔曼滤波器的复杂度，减少所需冗余传感器的数量，以及减少对容许系统工作方案的限制条件数量。

医疗MEMS的复杂性

虽然传感器已实现各种各样的医疗应用，从相对简单的运动捕捉到复杂的运动分析，但医用传感器的高性能要求提出了复杂且涉及到大量计算的设计挑战。幸运的是，解决这些新一代医疗挑战所需的许多原理均基于经工业导航应用验证的方法，包括传感器融合和处理技术。在医疗导航领域，运动的复杂性以及精度和可靠性要求将推动多处理器、附加传感器后处理、复杂算法、复杂测试和补偿方案的发展。

在消费应用强烈追求小尺寸、低功耗、多轴惯性传感器的同时，某些开发人员同样重视能够在各种环境条件下稳定可靠的高精度、低功耗、高性能传感器。与现有测量和检测技术相比，这些惯性MEMS器件在精度、尺寸、功耗、冗余度和可及性上均有优势。