导航通常与汽车、卡车、飞机、轮船，当然还有人相关。但是，它也开始在医疗技术领域发挥重要作用，精密手术仪器和机器人就需要使用导航。手术导航工具的设计要求与传统的车辆导航具有广泛的共同点，但前者也提出了一些独特的挑战（例如，由于是在室内使用，无法获得GPS支持），需要更高的性能。

　　本文将研究医疗导航应用的独特挑战，并且探讨可能的解决方案——从传感器机制到系统特性。首先将回顾传感器的一些重要性能指标，以及在传感器选型中应当考虑的潜在误差和漂移机制。本文还会重点介绍通过集成、融合和处理来增强传感器的方法，例如通过采用卡尔曼滤波。然而，在展开详细论述之前，回顾惯性微机电系统(MEMS)传感器技术的一些基本原理可能会有帮助。

MEMS基本原理

　　一度被认为是奇思异想的MEMS技术，现已成为我们大多数人每天都会碰到的成熟技术。它使我们的汽车更加安全，增强了手机的可用性，能够测量和优化工具及运动设备的性能，并且不断提高对住院病人和门诊病人的医疗护理水平。

表I：按运动类型划分的医疗应用

　　用于线性运动检测的MEMS器件通常是基于一个微加工的多晶硅表面结构，该结构形成于硅晶圆之上，通过多晶硅弹簧悬挂在晶圆的表面上，提供对加速度力的阻力。在加速度下，MEMS轴的偏转由一个差分电容测量，该差分电容由独立固定板和活动质量连接板组成。这样，运动使差分电容失衡，导致传感器输出的幅度与加速度成正比。举一个大家熟悉的例子，当汽车由于碰撞而突然急剧减速时，安全气囊传感器中的MEMS轴会产生同样的运动，使得电容失衡，最终产生信号触发安全气囊打开。这一基本加速度计结构，根据不同的应用性能参数进行调整并增加数据处理功能后，可以精确地指示倾斜度、速度甚至位置。还有一种与此不同但技术上相关的结构是陀螺仪，它能检测旋转速率，输出形式为度/秒；加速度计则是检测重力。

将运动检测转化为对医疗保健有用的信息

　　通过一个功耗极低的紧凑器件来精确检测和测量运动的能力，几乎对任何涉及到运动的应用都是有价值的，甚至对那些运动要求不是很关键的应用也是有价值的。表I按运动类型列出了一些基本医疗应用。需要解决更多挑战的更高级应用将在稍后讨论。

超越简单的运动检测

　　虽然简单的运动检测，例如一个轴上的线性运动，可能很有价值，但多数应用都涉及到多个轴上的多种类型运动。捕捉这种多维运动状态不仅能带来新的好处，而且能在轴外扰动可能影响单主轴运动测量的情况下保持精度。

　　许多情况下，为了精确测定对象所经历的运动，必须将多种类型（例如线性和旋转）的传感器结合起来。例如，加速度计对地球的重力敏感，可以用来确定倾角。换言之，让一个MEMS加速度计在一个+/-1g重力场中旋转时(+/-90°)，它能够将该运动转换为角度表示。然而，加速度计无法区分静态加速度（重力）与动态加速度。这种情况下，加速度计可以与陀螺仪结合，利用组合器件的附加数据处理能力可以分辨线性加速度与倾斜（即当陀螺仪的输出显示旋转与加速度计记录的视在倾斜重合时）。随着系统的动态程度（运动的轴数和运动自由度）增加，传感器融合过程会变得更加复杂。

　　了解环境对传感器精度的影响也很重要。显而易见的一个因素是温度，可以对其进行校准；事实上，高精度传感器可以重新校准，并且自身进行动态补偿。另一个不那么明显的考虑因素是潜在的振动，即使很轻微的振动也会使旋转速率传感器的精度发生偏移，这种效应称为线性加速度效应和振动校正，其影响可能很严重，具体取决于陀螺仪的质量。在这种情况下，传感器融合同样能够提高性能，即利用加速度计来检测线性加速度，然后利用此信息和陀螺仪线性加速度灵敏度的校准信息进行校正。

　　许多应用要求多自由度的运动检测。例如，6自由度惯性传感器能够同时检测x、y、z轴上的线性加速度和旋转运动（也称为滚动、俯仰和偏航），参见图1。