惯性导航系统INS是一种基于惯性装置的导航技术其基本原理是通过陀螺仪和加速度计惯性装置记录载体的加速度和角速度并利用相对惯性空间力学定律对这些信息进行积分计算以获得载体的姿态角、速度、位置等导航参数同时输出到导航计算机并转换成导航坐标系。相对于其他导航技术INS 不需要任何外部信息不会辐射任何信息可以在任何介质和环境条件下运作并且能够输出多种导航参数具有频段宽、可跟踪任意载体运动、导航输出数据稳定

可以这样改写：

惯性导航系统（INS）是一种基于惯性装置的导航技术。该技术利用陀螺仪和加速度计惯性装置记录载体的加速度和角速度，并通过相对惯性空间力学定律对这些信息进行积分计算，以获得载体的导航参数。INS不需要任何外部信息，能够在任何介质和环境条件下运作，并且能够输出多种导航参数，具有频段宽、可跟踪任意载体运动、导航输出数据稳定、短期稳定性好等特点。但INS定位误差会随着时间的积累逐渐累积并变得较大，长时间内无法保证足够的导航精度，因此在实际应用中需要与其他导航技术相结合，采用组合导航方式来提高精度和可靠性。

微惯性测量单元（MIMU）是一种采用多个微电子机械系统（MEMS）惯性传感器作为姿态测量组件的姿态检测导航系统。相对于传统的基于光纤陀螺、激光陀螺等大型惯性传感器设计的惯性测量单元，MIMU具有体积小、功耗低、操作性和移动性更强等优势。随着惯性技术的发展，MIMU的精度也得到大幅提升，并广泛应用于车载导航系统。然而，在车载MIMU中，MEMS惯性传感器存在易漂移、单个器件测量精度低以及易受外界环境干扰等缺点。在求解载体姿态信息的过程中，MEMS陀螺仪和加速度计均可独立地进行姿态解算，但由于MEMS惯性器件本身特性问题，会导致系统解算出的姿态数据不准确。为了提高系统的姿态解算精度，需要对多传感器输出的数据进行融合处理。例如，利用卡尔曼滤波算法将陀螺仪和加速度计数据进行融合，可以消除积分漂移和振动误差等因素对姿态解算精度的影响，从而提高系统的准确性和稳定性