本发明涉及vr，尤其涉及一种imu筛选方法与系统。
背景技术：
1、imu传感器即惯性传感器，包括加速度传感器、陀螺仪和地磁传感器，这些传感器主要用于捕捉头部运动，特别是转动。在使用vr设备时，使用者在虚拟世界的物理信息主要是头部的朝向姿态及所处的物理位置。因此imu传感器在vr中起着基础核心的作用。因此，对于vr设备而言，产品体验主要就是动作捕捉的准确性和显示的延迟这两方面，而这很大程度上，都是由设备中的imu惯性传感器决定的。在实际使用过程中，imu传感器会随着自身温度的上升出现漂移的现象，温漂主要来源于其内部元件受到环境温度变化的影响。加速度计和陀螺仪在不同温度下会产生不同的零偏和放大倍数误差，从而导致输出值发生偏移。
2、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供了一种imu筛选方法与系统，旨在解决如何对imu进行筛选以提高imu精度的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种imu筛选方法，所述方法包括以下步骤：
3、基于预设第一上报频率，获取待处理imu的加速度计在预设第一时间内的数据，得到加速度计零偏值集；
4、判断所述加速度零偏值集中是否存在超出预设加速度标准区间的加速度零偏值；
5、若否，基于预设第二上报频率，获取所述待处理imu的陀螺仪在预设第二时间内的数据，得到陀螺仪零偏值集；
6、判断所述陀螺仪零偏值集中是否存在超出预设角速度标准区间的陀螺仪零偏值；
7、若否，将所述待处理imu作为目标imu。
8、可选地，所述基于预设第一上报频率，获取待处理imu的加速度计在预设第一时间内的数据，得到加速度计零偏值集的步骤，包括：
9、基于所述预设第一上报频率，分别获取所述加速度计在所述预设第一时间内在x轴方向、y轴方向和z轴方向上的加速度数据，得到x轴向加速度数据集、y轴向加速度数据集以及z轴向加速度数据集；
10、对所述x轴向加速度数据集、所述y轴向加速度数据集以及所述z轴向加速度数据集进行数据优化处理，得到x轴向优化加速度数据集、y轴向优化加速度数据集和z轴向优化加速度数据集；
11、将所述x轴向优化加速度数据集、所述y轴向优化加速度数据集和所述z轴向优化加速度数据集进行合并，得到所述加速度计零偏值集。
12、可选地，所述对所述x轴向加速度数据集、所述y轴向加速度数据集以及所述z轴向加速度数据集进行数据优化处理，得到x轴向优化加速度数据集、y轴向优化加速度数据集和z轴向优化加速度数据集的步骤，包括：
13、分别对x轴向加速度数据、y轴向加速度数据以及z轴向加速度数据进行归一化处理，并分别计算所述x轴向加速度数据、所述y轴向加速度数据以及所述z轴向加速度数据的均值和标准差；
14、基于所述x轴向加速度数据的均值和标准差、所述y轴向加速度数据的均值和标准差以及所述z轴向加速度数据的均值和标准差，剔除所述x轴向加速度数据集、所述y轴向加速度数据集以及所述z轴向加速度数据集中的异常值，得到筛选x轴向加速度数据集、筛选y轴向加速度数据集以及筛选z轴向加速度数据集；
15、基于预设低通滤波器，分别对所述筛选x轴向加速度数据集、所述筛选y轴向加速度数据集以及所述筛选z轴向加速度数据集中的数据进行去噪处理，并采用指数平滑算法对去噪处理后的数据进行平滑处理，得到所述x轴向优化加速度数据集、所述y轴向优化加速度数据集和所述z轴向优化加速度数据集。
16、可选地，在所述分别对x轴向加速度数据、y轴向加速度数据以及z轴向加速度数据进行归一化处理，并分别计算所述x轴向加速度数据、所述y轴向加速度数据以及所述z轴向加速度数据的均值和标准差的步骤之后，还包括：
17、将所述x轴向加速度数据的均值和标准差作为x轴向均值和x轴向标准差，将所述y轴向加速度数据的均值和标准差作为y轴向均值和y轴向标准差，将所述z轴向加速度数据的均值和标准差作为z轴向均值和z轴向标准差；
18、若所述x轴向加速度数据与所述x轴向均值的偏离值超过所述x轴向标准差与预设第一倍率的乘积，将对应的所述x轴向加速度数据作为所述异常数据；
19、若所述y轴向加速度数据与所述y轴向均值的偏离值超过所述y轴向标准差与预设第二倍率的乘积，将对应的所述y轴向加速度数据作为所述异常数据；
20、若所述z轴向加速度数据与所述z轴向均值的偏离值超过所述z轴向标准差与预设第三倍率的乘积，将对应的所述z轴向加速度数据作为所述异常数据。
21、可选地，所述若否，基于预设第二上报频率，获取所述待处理imu的陀螺仪在预设第二时间内的数据，得到陀螺仪零偏值集的步骤，包括：
22、基于所述预设第二上报频率，分别获取所述加速度计在所述预设第二时间内在x轴方向、y轴方向和z轴方向上的角速度数据，得到x轴向角速度数据集、y轴向角速度数据集以及z轴向角速度数据集；
23、对所述x轴向角速度数据集、所述y轴向角速度数据集以及所述z轴向角速度数据集进行滤波与去噪处理，得到x轴向优化角速度数据集、y轴向优化角速度数据集和z轴向优化角速度数据集；
24、根据所述x轴向优化角速度数据集、所述y轴向优化角速度数据集和所述z轴向优化角速度数据集，确定所述陀螺仪零偏值集。
25、可选地，所述根据所述x轴向优化角速度数据集、所述y轴向优化角速度数据集和所述z轴向优化角速度数据集，确定所述陀螺仪零偏值集的步骤，包括：
26、根据预设第二时间，确定分段策略；
27、基于所述分段策略，分别对所述x轴向优化角速度数据集、所述y轴向优化角速度数据集和所述z轴向优化角速度数据集进行分段，得到多个x轴向数据段、多个y轴向数据段以及多个z轴向数据段；
28、分别计算各x轴向数据段、y轴向数据段和z轴向数据段中优化角速度数据的平均值，得到x轴向平均值集、y轴向平均值集和z轴向平均值集；
29、将所述x轴向平均值集、所述y轴向平均值集和所述z轴向平均值集进行合并，得到所述陀螺仪零偏值集。
30、可选地，所述判断所述加速度零偏值集中是否存在超出预设加速度标准区间的加速度零偏值的步骤，包括：
31、生成并初始化记录表；
32、根据所述预设加速度标准区间，确定加速度标准上限与加速度标准下限；
33、遍历所述加速度零偏值集，分别将所述加速度零偏值集中的每个加速度零偏值与所述加速度标准上限和所述加速度标准下限进行对比，并将对比结果记录在所述记录表；
34、基于所述记录表中的所述对比结果与预设加速度精度标准，生成加速度判断策略，并基于所述加速度判断策略，判断所述加速度零偏值集中是否存在超出所述预设加速度标准区间的加速度零偏值。
35、可选地，在所述判断所述加速度零偏值集中是否存在超出预设加速度标准区间的加速度零偏值的步骤之后，还包括：
36、若所述加速度零偏值大于所述加速度标准上限或所述加速度零偏值小于所述加速度标准下限，则判定所述加速度零偏值集中存在超出所述预设加速度标准区间的加速度零偏值；
37、对所述待处理imu进行标记并筛除；
38、若所述加速度零偏值小于所述加速度标准上限或所述加速度零偏值大于所述加速度标准下限，则判定所述加速度零偏值集中不存在超出所述预设加速度标准区间的加速度零偏值。
39、可选地，在所述若否，将所述待处理imu作为目标imu的步骤之后，还包括：
40、对所述imu进行合格标记，并获取所述目标imu的设备信息；
41、根据所述设备信息与所述记录表，生成筛选合格报告。
42、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种imu筛选系统，所述imu筛选系统包括：
43、加速度采集模块，用于基于预设第一上报频率，获取待处理imu的加速度计在预设第一时间内的数据，得到加速度计零偏值集；
44、加速度判断模块，用于判断所述加速度零偏值集中是否存在超出预设加速度标准区间的加速度零偏值；
45、角速度采集模块，用于若否，基于预设第二上报频率，获取所述待处理imu的陀螺仪在预设第二时间内的数据，得到陀螺仪零偏值集；
46、角速度判断模块，用于判断所述陀螺仪零偏值集中是否存在超出预设角速度标准区间的陀螺仪零偏值；
47、目标筛选模块，用于若否，将所述待处理imu作为目标imu。
48、本技术基于预设第一上报频率，获取待处理imu的加速度计在预设第一时间内的数据，得到加速度计零偏值集；判断加速度零偏值集中是否存在超出预设加速度标准区间的加速度零偏值；若否，基于预设第二上报频率，获取待处理imu的陀螺仪在预设第二时间内的数据，得到陀螺仪零偏值集；判断陀螺仪零偏值集中是否存在超出预设角速度标准区间的陀螺仪零偏值；若否，将待处理imu作为目标imu。本技术通过精确的数据采集和严格的零偏值判断标准，有效筛选出高精度的imu，确保了所选imu具备较低的零偏误差，从而显著提高了imu的整体精度。
1.一种imu筛选方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设第一上报频率，获取待处理imu的加速度计在预设第一时间内的数据，得到加速度计零偏值集的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述x轴向加速度数据集、所述y轴向加速度数据集以及所述z轴向加速度数据集进行数据优化处理，得到x轴向优化加速度数据集、y轴向优化加速度数据集和z轴向优化加速度数据集的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述分别对x轴向加速度数据、y轴向加速度数据以及z轴向加速度数据进行归一化处理，并分别计算所述x轴向加速度数据、所述y轴向加速度数据以及所述z轴向加速度数据的均值和标准差的步骤之后，还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若否，基于预设第二上报频率，获取所述待处理imu的陀螺仪在预设第二时间内的数据，得到陀螺仪零偏值集的步骤，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述x轴向优化角速度数据集、所述y轴向优化角速度数据集和所述z轴向优化角速度数据集，确定所述陀螺仪零偏值集的步骤，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述加速度零偏值集中是否存在超出预设加速度标准区间的加速度零偏值的步骤，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述判断所述加速度零偏值集中是否存在超出预设加速度标准区间的加速度零偏值的步骤之后，还包括：
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述若否，将所述待处理imu作为目标imu的步骤之后，还包括：
10.一种imu筛选系统，其特征在于，包括：
