根据上述文件，写出文件中惯性导航IMU预积分，得出IMU因子，并输出文献中的rimu的python代码，并添加中文注释

根据提供的文献内容，下面是用于构建IMU因子并计算残差 `rimu` 的Python代码，并附有中文注释：

import numpy as np

def imu_pre_integration(a_hat_k, w_hat_k, dt, b_a, b_g, g_w):
    """
    计算IMU预积分结果
    
    参数:
    a_hat_k (np.array): IMU在时刻k测量到的加速度
    w_hat_k (np.array): IMU在时刻k测量到的角速度
    dt (float): 时间间隔
    b_a (np.array): 加速度计偏置
    b_g (np.array): 陀螺仪偏置
    g_w (np.array): 世界坐标系下的重力向量
    
    返回:
    tuple: 预积分后的旋转、位置和速度
    """
    # 初始化变量
    alpha = np.zeros(3)
    beta = np.zeros(3)
    gamma = np.zeros(4)  # 四元数表示旋转
    
    # 积分过程
    for t in range(int(dt * 100)):  # 假设每0.01秒进行一次积分
        delta_t = dt / 100
        
        # 更新位置
        alpha += (R_BW(t) @ (a_hat_k - b_a)) * delta_t**2
        
        # 更新速度
        beta += (R_BW(t) @ (a_hat_k - b_a) - g_w) * delta_t
        
        # 更新四元数（旋转）
        omega = w_hat_k - b_g
        gamma = quaternion_multiply(gamma, (1, omega * delta_t / 2))
    
    return alpha, beta, gamma

def R_BW(t):
    """
    从身体坐标系到世界坐标系的转换矩阵
    
    参数:
    t (int): 时间步长
    
    返回:
    np.array: 转换矩阵
    """
    # 这里假设R_BW是已知的函数，具体实现取决于实际应用
    return np.eye(3)

def quaternion_multiply(q1, q2):
    """
    四元数乘法
    
    参数:
    q1 (tuple): 第一个四元数 (w, x, y, z)
    q2 (tuple): 第二个四元数 (w, x, y, z)
    
    返回:
    tuple: 结果四元数
    """
    w1, x1, y1, z1 = q1
    w2, x2, y2, z2 = q2
    w = w1 * w2 - x1 * x2 - y1 * y2 - z1 * z2
    x = w1 * x2 + x1 * w2 + y1 * z2 - z1 * y2
    y = w1 * y2 - x1 * z2 + y1 * w2 + z1 * x2
    z = w1 * z2 + x1 * y2 - y1 * x2 + z1 * w2
    return (w, x, y, z)

def rimu(Z_BB_kk1, X_k):
    """
    计算IMU因子的残差
    
    参数:
    Z_BB_kk1 (list): 预积分生成的测量值 [alpha, beta, gamma, b_a, b_g]
    X_k (list): 当前状态估计 [p, v, q, b_a, b_g]
    
    返回:
    np.array: 残差向量
    """
    alpha, beta, gamma, b_a, b_g = Z_BB_kk1
    p_BW_k, v_BW_k, q_BW_k, b_a_k, b_b_k = X_k
    
    # 计算残差
    delta_alpha = R_BW_k @ (p_BW_k + v_BW_k * dt - 0.5 * g_w * dt**2) - alpha
    delta_beta = R_BW_k @ (v_BW_k - g_w * dt) - beta
    delta_gamma = 2 * (quaternion_inverse(gamma) @ R_BW_k @ q_BW_k_plus_1).conjugate()
    delta_b_a = b_a_k_plus_1 - b_a_k
    delta_b_g = b_b_k_plus_1 - b_b_k
    
    return np.hstack([delta_alpha, delta_gamma, delta_beta, delta_b_a, delta_b_g])

def quaternion_inverse(q):
    """
    计算四元数的逆
    
    参数:
    q (tuple): 四元数 (w, x, y, z)
    
    返回:
    tuple: 逆四元数
    """
    w, x, y, z = q
    norm_squared = w**2 + x**2 + y**2 + z**2
    return (w, -x, -y, -z) / norm_squared

# 示例数据
a_hat_k = np.array([1.0, 0.0, 0.0])
w_hat_k = np.array([0.0, 0.0, 0.1])
dt = 0.1
b_a = np.array([0.01, 0.01, 0.01])
b_g = np.array([0.001, 0.001, 0.001])
g_w = np.array([0.0, 0.0, 9.81])

# 计算IMU预积分结果
alpha, beta, gamma = imu_pre_integration(a_hat_k, w_hat_k, dt, b_a, b_g, g_w)

# 构建预积分测量值
Z_BB_kk1 = [alpha, beta, gamma, b_a, b_g]

# 构建当前状态估计
p_BW_k = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
v_BW_k = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
q_BW_k = np.array([1.0, 0.0, 0.0, 0.0])  # 单位四元数
b_a_k = np.array([0.01, 0.01, 0.01])
b_b_k = np.array([0.001, 0.001, 0.001])
X_k = [p_BW_k, v_BW_k, q_BW_k, b_a_k, b_b_k]

# 计算残差
residual = rimu(Z_BB_kk1, X_k)
print("Residual:", residual)

### 解释
1. **`imu_pre_integration` 函数**: 计算IMU预积分结果，包括位置、速度和旋转。
2. **`R_BW` 函数**: 从身体坐标系到世界坐标系的转换矩阵，这里假设为单位矩阵。
3. **`quaternion_multiply` 函数**: 实现四元数乘法。
4. **`rimu` 函数**: 计算IMU因子的残差。
5. **`quaternion_inverse` 函数**: 计算四元数的逆。
6. **示例数据**: 提供了加速度、角速度、时间间隔等参数，并调用相关函数计算预积分结果和残差。

通过这些函数，可以构建IMU因子并计算其残差，从而用于优化算法中。