怎么对IMU原始数据进行补偿校准，给出详细源码

对惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）的原始数据进行补偿校准通常是为了纠正由于设备安装位置、温度变化或其他因素导致的误差。这个过程通常涉及以下几个步骤：

1. **静态校准**（Zero-G Bias Calibration）:
- 将IMU固定在已知姿态（如水平），收集一段时间内的静止数据，计算加速度和陀螺仪的零偏移。

import numpy as np

def static_calibration(data):
    # 数据通常是每帧包含加速度(a)和角速度(w)
    a_avg = np.mean(data[:, :3], axis=0)
    w_avg = np.mean(data[:, 3:], axis=0)

    return [a_avg, w_avg]

2. **动态校准**（Accelerometer Bias Compensation）:
- 让IMU自由旋转，记录数据并分析加速度的变化趋势，以消除重力影响下的偏差。

def dynamic_calibration(data):
    gravity = get_gravity_vector()
    bias = data[:, :3] - np.sum(gravity * np.expand_dims(data[:, :3].T, axis=-1), axis=0)
    return bias

3. **磁力计校准**（Magnetometer Calibration）:
- 如果包含磁场传感器，需要在已知地球磁场方向的环境中运行IMU，调整磁力计的数据。

def mag_calibration(data, earth_magnetic_field):
    mag_bias = data[:, 6:] - earth_magnetic_field
    return mag_bias

4. **融合校准**（Fusing All Sensors）:
- 将以上校准结果应用于所有传感器，可能还需要考虑其他如温度补偿。

def apply_calibrations(sensor_data, static_calib, dynamic_calib, mag_calib):
    # 对应索引合并校准值
    corrected_data = sensor_data.copy()
    corrected_data[:3] -= static_calib[0]
    corrected_data[:3] -= dynamic_calib
    corrected_data[6:] -= mag_calib

    return corrected_data

记得根据实际使用的IMU数据结构（例如一维数组还是二维数组，传感器数据的组织方式等）调整上述示例代码。完成校准后，你可以定期更新这些补偿值以适应设备的漂移。