CN113514076B - 一种数据处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备和存储介质，本申请利用IMU外部的温度和IMU内部的温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，提升了IMU的测量精度。
Description
技术领域
本申请涉及电子技术领域，尤指一种数据处理方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
惯性测量单元(IMU，Inertial Measurement Unit)是一种能够提供导航信息的传感器，被广泛应用于航空航天、车辆、船舶、机器人、仓储、物流、导航等领域。
在实际应用中，IMU容易受到温度的影响，从而降低了IMU的测量精度。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备和存储介质，能够提升IMU的测量精度。
本申请实施例主要提供如下技术方案：
第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度；根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，以修正温度变化带来的测量误差。
在一种示例性实例中，所述根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，包括：根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值；根据计算出的第一误差参数值，对所述IMU输出的IMU数据进行温度补偿。
在一种示例性实例中，在所述获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度之前，所述方法还包括：对所述IMU进行标定获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括：IMU外部的第一样本温度、IMU内部的第二样本温度，以及与第一样本温度和第二样本温度对应的IMU的样本误差参数值；根据所述多组样本数据进行曲线拟合，生成所述拟合曲线。。
在一种示例性实例中，所述根据所述多组样本数据进行曲线拟合，生成所述拟合曲线，包括：对每组样本数据分别进行如下处理：计算该组样本数据中的第二样本温度对时间的导数，得到与该组样本数据对应的第一温度变化速率值；对所述多组样本数据和计算出的多个第一温度变化速率值进行曲线拟合，生成用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率与中间变量之间关系的第一拟合曲线，以及用于表示中间变量与误差参数之间关系的第二拟合曲线；其中，所述拟合曲线包括：所述第一拟合曲线和所述第二拟合曲线。
在一种示例性实例中，所述计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值，包括：计算所述第二温度对时间的导数，得到第二温度变化速率值；根据所述第一拟合曲线，计算与所述第一温度、所述第二温度和所述第二温度变化速率值对应的中间变量值；根据所述第二拟合曲线，计算与所述中间变量值对应的第二误差参数值；其中，计算出的第二误差参数值为所述第一误差参数值。
在一种示例性实例中，所述根据所述多组样本数据进行曲线拟合，生成所述拟合曲线，包括：对每组样本数据分别进行如下处理：根据该组样本数据中的第一样本温度和第二样本温度，计算该组样本数据对应的第三样本温度；对所述多组样本数据中的多个样本误差参数值以及计算出的多个第三样本温度进行曲线拟合，生成所述拟合曲线。
在一种示例性实例中，所述计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值，包括：根据所述第一温度和所述第二温度，计算第三温度；根据所述拟合曲线，计算与第三温度对应的第三误差参数值；其中，计算出的第三误差参数值为所述第一误差参数值。
在一种示例性实例中，所述根据所述第一温度和所述第二温度，计算第三温度，包括：对所述第一温度和所述第二温度进行加权处理，得到所述第三温度；或者，计算所述第二温度的导数，得到第三温度变化速率值；对所述第一温度、所述第二温度和所述第三温度变化速率值进行加权处理，得到所述第三温度。
在一种示例性实例中，在所述根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿之后，所述方法还包括：展示温度补偿后的IMU数据。
第二方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括：存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在电子设备执行上述任一项所述的数据处理方法的步骤。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述任一项所述的数据处理方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种数据处理装置，包括：外壳以及设置于所述外壳内的处理器、第一温度传感器和惯性测量单元IMU；其中，
所述第一温度传感器，用于采集IMU外部的第一温度；输出第一温度至处理器；
所述IMU包括：壳体以及设置于所述壳体内的第二温度传感器；其中，所述第二温度传感器，用于采集IMU内部的第二温度；输出第二温度至处理器；
所述处理器，用于根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，以修正温度变化带来的测量误差。
在一种示例性实例中，所述第一温度传感器的设置位置远离所述外壳内的发热源的设置位置。
在一种示例性实例中，所述第一温度传感器与所述外壳的内壁之间设置有隔热层。
在一种示例性实例中，所述外壳为密闭的结构。
在一种示例性实例中，所述第一温度传感器和所述第二温度传感器中至少一种为目标温度传感器，所述目标温度传感器的设置数量为多个。
在一种示例性实例中，所述目标传感器的设置位置呈均匀分布或对称分布。
第五方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度，其中，IMU用于采集步行者的IMU数据；根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据；根据温度补偿后的IMU数据，确定步行者的运动步数；展示所述步行者的运动步数。
在一种示例性实例中，所述根据温度补偿后的IMU数据，确定步行者行走的步数，包括：根据所述温度补偿后的IMU数据，计算出所述步行者的新增步数；获取所述步行者在预设时间段内的历史步数；将所述历史步数和所述新增步数相加，得到所述步行者的运动步数。
第六方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度，其中，IMU用于采集第一对象的IMU数据，第一对象为无人机、机器人、车辆、步行者中的一种；根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据；根据温度补偿后的IMU数据以及预先存储的初始位置信息，确定所述第一对象的运动轨迹；在电子地图图层中显示所述运动轨迹。
第七方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度，其中，IMU用于采集第二对象的IMU数据，第二对象为无人机、机器人、车辆、头戴式设备中的一种；根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据；获取其它测量数据，其中，其它测量数据为通过其它传感器所测量到的第二对象的GPS数据、雷达数据、磁力计数据、图像数据中的一种或多种；对所述温度补偿后的IMU数据和所述其它测量数据进行数据融合，确定所述第二对象的位姿信息，其中，所述第二对象的位姿信息包括速度信息、位置信息、姿态角、距离信息中的一种或多种。
第八方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度，其中，IMU用于采集建筑物的IMU数据；根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据；根据所述温度补偿后的IMU数据，确定所述建筑物是否出现安全隐患；若确定所述建筑物出现安全隐患，输出用于警示所述建筑物出现安全隐患的预设告警信息。
在一种示例性实例中，所述根据所述温度补偿后的IMU数据，确定所述建筑物是否出现安全隐患，包括：对所述温度补偿后的IMU数据进行积分运算，得到所述建筑物的姿态信息，其中，所述建筑物的位姿信息包括速度信息、姿态角中的一种或多种；基于所述建筑物的姿态信息，确定所述建筑物是否出现安全隐患。
本申请利用IMU外部的温度和IMU内部的温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，提升了IMU的测量精度。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。
图1为本申请数据处理方法的第一实施例的流程示意图；
图2A为本申请数据处理装置的第一实施例的结构示意图；
图2B为本申请数据处理装置的第二实施例的结构示意图；
图3为本申请电子设备的结构示意图；
图4为本申请数据处理方法的第二实施例的流程示意图；
图5为本申请数据处理方法的第三实施例的流程示意图；
图6为本申请数据处理方法的第四实施例的流程示意图；
图7为本申请数据处理方法的第五实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
图1为本申请数据处理方法的第一实施例的流程示意图，如图1所示，可以包括：
步骤101：获取IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度。
步骤102：根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿。
这里，IMU外部的第一温度可以是指IMU所处的外部环境的温度；IMU内部的第二温度可以是指IMU内部的传感器所处的IMU内部环境的温度。
应理解的是，根据第一温度和第二温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿是指：为削弱环境温度对IMU性能的影响，根据第一温度和第二温度所实现的能够修正温度变化带来的IMU的测量误差的传感器的温度补偿技术措施。
本申请发明人在实现本申请的过程中发现：在实际应用中，环境温度变化对IMU输出的测量数据的精确度会有非常大的影响，而且，由于IMU内部的陀螺仪、加速度计等传感器与IMU内部的温度传感器的位置无法严格重合，这就导致IMU内部的温度传感器所测量的温度，即IMU内部的第二温度，与IMU的实际真实环境温度在一定程度上是存在很大差异的。特别是当IMU所处的外部环境温度存在较大升温或者降温速率的情况时，IMU内部的温度分布也会随之不断剧烈变化，此时，环境温度变化对IMU造成的影响非常大。因此，本申请发明人创造性地提出通过IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度相结合来对IMU进行温度补偿，以全面地修正温度变化带来的测量误差。这样，就能够有效地克服环境温度变化对IMU的影响，提升IMU的测量精度。而且，还能够克服仅仅直接使用IMU内部的温度传感器所测量的温度数据对IMU输出的IMU数据进行温度补偿所导致的温度滞回现象。
在一种示例性实例中，上述步骤101可以包括：通过IMU外的第一温度传感器获取第一温度；通过IMU内的第二温度传感器获取第二温度。
下面结合具体实例对本申请中的步骤102进行详细描述。
在一种示例性实例中，上述步骤102可以包括以下步骤1021～1022：
步骤1021：根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与第一温度和第二温度对应的第一误差参数值；
步骤1022：根据计算出的第一误差参数值，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿。
第一，以具体实例对步骤1021进行详细描述。
在一种示例性实例中，在上述步骤101之前，上述方法还可以包括以下步骤103～104：
步骤103：对IMU进行标定获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括：IMU外部的第一样本温度、IMU内部的第二样本温度，以及与第一样本温度和第二样本温度对应的IMU的样本误差参数值；
步骤104：根据多组样本数据进行曲线拟合，生成拟合曲线。
这样，就得到了用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度与误差参数之间关系的拟合曲线。如此，由于所得到的拟合曲线是由IMU外部的温度、IMU内部的温度结合得到的环境温度所形成的模型，那么，根据所得到的拟合曲线来对IMU输出的IMU数据进行温度补偿时，就能够在一定程度上克服IMU的温度回滞现象，降低环境温度变化对IMU性能的影响，提升IMU的性能，从而，提升IMU的测量精度。
在具体实施过程中，根据对多组样本数据的处理方法的不同，上述步骤104可以存在但不限于包括以下两种示例性实施例：
在第一种示例性实施例中，上述步骤104可以包括：
首先，对每组样本数据分别进行如下处理中的一种：计算该组样本数据中的第二样本温度对时间的导数，得到与该组样本数据对应的第一温度变化速率值；或者，计算该组样本数据中的第一样本温度对时间的导数，得到与该组样本数据对应的第一温度变化速率值；或者，对第一样本温度对时间的导数和第二样本温度对时间的导数进行加权处理，得到与该组样本数据对应的第一温度变化速率值。
接下来，在得到多个第一温度变化速率值之后，对多组样本数据和计算出的多个第一温度变化速率值进行曲线拟合，生成用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率与中间变量之间关系的第一拟合曲线，以及生成用于表示中间变量与误差参数之间的关系的第二拟合曲线。这里，根据多组样本数据进行曲线拟合所生成的拟合曲线包括：第一拟合曲线和第二拟合曲线。
如此，由于第一拟合曲线是根据由IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率得到的环境温度与中间变量之间拟合关系所形成的模型，而第二拟合曲线是根据中间变量与误差参数之间拟合关系所形成的模型，那么，所得到的拟合曲线是根据由IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率得到的环境温度与误差参数之间的拟合关系所形成的模型，那么，根据所得到的拟合曲线来对IMU输出的IMU数据进行温度补偿时，就能够更为有效地克服IMU的温度回滞现象，降低环境温度变化对IMU性能的影响，提升IMU的性能，从而，能够大大提升IMU的测量精度。
相应地，在第一种示例性实施例中，上述步骤1021可以包括：
首先，根据如下处理中的一种，得到第二温度变化速率值：计算第一温度对时间的导数，得到第二温度变化速率值；或者，计算第二温度对时间的导数，得到第二温度变化速率值；或者，对第一温度对时间的导数与第二温度对时间的导数进行加权处理，得到第二温度变化速率值。
接下来，在获得第二温度变化速率值之后，根据第一拟合曲线，计算出与第一温度、第二温度和第二温度变化速率值对应的中间变量值。
最后，根据第二拟合曲线，计算出与中间变量值对应的第二误差参数值。这里，计算出的第二误差参数值即为第一误差参数值。
需要说明的是，在进行温度补偿之前得到第二温度变化速率值所采用的方式与在生成拟合曲线的过程中得到第一温度变化速率值所采用的方式是相同的。例如，计算第一温度变化速率值时只采用了第二样本温度，对应地，计算第二温度变化速率值时只采用第二温度。
在第二种示例性实例中，上述步骤104可以包括：
首先，对每组样本数据分别进行如下处理：根据该组样本数据中的第一样本温度和第二样本温度，计算该组样本数据对应的第三样本温度。
然后，对多组样本数据中的多个样本误差参数值以及计算出的多个第三样本温度进行曲线拟合，生成拟合曲线。
相应地，在第二种示例性实例中，上述步骤1021可以包括：根据第一温度和第二温度，计算出第三温度；根据拟合曲线，计算出与第三温度对应的第三误差参数值。这里，计算出的第三误差参数值即为第一误差参数值。
在一种示例性实例中，根据该组样本数据中的第一样本温度和第二样本温度，计算该组样本数据对应的第三样本温度可以包括：对第一样本温度及其对应的第二样本温度进行加权处理，得到对应的第三样本温度。或者，根据第一样本温度及其对应的第二样本温度中的至少一种，计算出对应的第四温度变化速率值；分别对第一样本温度、第二样本温度和第四温度变化速率值进行加权处理，得到第三样本温度。
相应地，根据第一温度和第二温度，计算出第三温度的实现方式可以存在但不限于包括以下两种：
方式一：对第一温度和第二温度进行加权处理，得到第三温度。
方式二：首先，根据如下处理中的一种，得到第三温度变化速率值：计算第一温度对时间的导数得到第三温度变化速率值；或者，计算第二温度对时间的导数得到第三温度变化速率值；或者，对第一温度对时间的导数和第二温度对时间的导数进行加权处理，得到第三温度变化速率值。然后，对第一温度、第二温度和第三温度变化速率值进行加权处理，得到第三温度。
第二，以具体实例对步骤1022进行详细描述。
举例来说，以IMU中的传感器包括：陀螺仪和加速度计为例，那么，IMU输出的IMU数据可以包括：比力测量数据和角速度测量数据，接下来，通过预先生成的拟合曲线所计算出的与第一温度和第二温度对应的第一误差参数值，可以包括：陀螺仪的零偏误差、陀螺仪的比例系数误差、加速度计的零偏误差和加速度计的比例系数误差；最后，就可以通过如下公式(1)～公式(2)所表示的IMU传感器模型来基于所获取到的IMU输出的IMU数据和第一误差参数值，计算出温度补偿后的IMU数据。这里，所计算出的温度补偿后的IMU数据可以包括：温度补偿后的比力数据和温度补偿后的角速度数据。
am＝KaMaa+ba 公式(1)；
ωm＝KgMgω+GCga+bg 公式(2)；
其中，am为比力测量数据；Ka为加速度计的比例系数误差；Ma为加速度计的正交性误差；a为温度补偿后的比力数据；ba为加速度计的零偏误差；ωm为角速度测量数据；Kg为陀螺仪的比例系数误差；Mg为陀螺仪的正交性误差；ω为温度补偿后的角速度数据；G为g(重力加速度)灵敏性系数矩阵；Cg为陀螺仪相对于加速度计之间的安装角度矩阵；bg为陀螺仪的零偏误差。
这里，上述IMU传感器模型中的参数Ma、Mg、G、Cg是与IMU的环境温度不相关的参数。在实际应用中，参数Ma、Mg、G、Cg可以在对IMU进行标定的过程中，预先通过转台直接标定获得。而上述IMU传感器模型中的误差参数Ka、Kg、ba、bg是与IMU的环境温度相关的参数，会随着IMU的环境温度变化而发生变化。可以使用本申请实施例所提供的数据处理方法，通过预先生成的拟合曲线，根据实时获取到的IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度来实时计算出。这样，基于该实时计算出的误差参数，就能够提升IMU的测量精度。
下面以IMU中的陀螺仪由三轴陀螺仪来实现、IMU中的加速度计由三轴加速度计来实现为例，对本申请中的IMU传感器模型进行详细描述。
在一种示例性实例中，当IMU中的传感器包括：三轴陀螺仪和三轴加速度计时，IMU传感器模型中温度相关的参数分别可以如下公式(3)～(6)所示。
其中，为三轴加速度计的比例系数误差；/>为三轴加速度计的x轴的比例系数误差；/>为三轴加速度计的y轴的比例系数误差；/>为三轴加速度计的z轴的比例系数误差。
其中，为三轴陀螺仪的比例系数误差；/>为三轴陀螺仪的x轴的比例系数误差；/>为三轴陀螺仪的y轴的比例系数误差；/>为三轴陀螺仪的z轴的比例系数误差。
其中，为三轴加速度计的零偏误差；/>为三轴加速度计的x轴的零偏误差；/>为三轴加速度计的y轴的零偏误差；/>为三轴加速度计的z轴的零偏误差。
其中，为三轴陀螺仪的零偏误差；/>为三轴陀螺仪的x轴的零偏误差；/>为三轴陀螺仪的y轴的零偏误差；/>为三轴陀螺仪的z轴的零偏误差。
那么，基于上述公式(1)～公式(6)，可以得到六轴IMU的传感器模型如下公式(7)～公式(8)所示。
其中，am为比力测量数据；为三轴加速度计的比例系数误差；Ma为三轴加速度计的正交性误差；a为温度补偿后的比力数据；/>为三轴加速度计的零偏误差；ωm为角速度测量数据；/>为三轴陀螺仪的比例系数误差；Mg为三轴陀螺仪的正交性误差；ω为温度补偿后的角速度数据；G为g灵敏性系数矩阵；Cg为陀螺仪相对于加速度计之间的安装角度矩阵；/>为三轴陀螺仪的零偏误差。
下面结合具体实例对本申请中的拟合曲线进行详细描述。
假设IMU中的陀螺仪由三轴陀螺仪来实现，IMU中的加速度计由三轴加速度计来实现，曲线拟合由多项式曲线拟合来实现且多项式的阶数是三阶，误差参数包括：三轴陀螺仪的零偏误差三轴陀螺仪的比例系数误差/>三轴加速度计的零偏误差/>和三轴加速度计的比例系数误差/>根据多组样本数据进行曲线拟生成拟合曲线所采用的实现方法为：根据多组样本数据中的多个第二样本温度，计算出与多组样本数据对应的多个第一温度变化速率值；对多组样本数据及其对应的多个第一温度变化速率值进行曲线拟合，生成用于表示中间变量与IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率之间关系的第一拟合曲线以及用于表示中间变量与误差参数之间关系的第二拟合曲线；将第一拟合曲线和第二拟合曲线确定为拟合曲线。
那么，在一种示例性实例中，拟合曲线可以通过以下公式(9)～公式(16)来表示。其中，三轴陀螺仪的零偏误差对应的第一拟合曲线通过公式(9)表示，三轴陀螺仪的零偏误差/>对应的第二拟合曲线可以通过公式(10)表示；三轴陀螺仪的比例系数误差/>对应的第一拟合曲线可以通过公式(11)表示，三轴陀螺仪的比例系数误差/>对应的第二拟合曲线可以通过公式(12)表示；三轴加速度计的零偏误差/>对应的第一拟合曲线可以通过公式(13)表示，三轴加速度计的零偏误差/>对应的第二拟合曲线可以通过公式(14)表示；三轴加速度计的比例系数误差/>对应的第一拟合曲线可以通过公式(15)表示，三轴加速度计的比例系数误差/>对应的第二拟合曲线可以通过公式(16)表示。
其中，Ta表示第一温度；Timu表示第二温度；为Timu对时间的一阶导数，表示IMU内部的温度变化速率；/>为中间变量；/> 为拟合曲线中多项式的系数；/>为三轴陀螺仪的零偏误差；/>为三轴陀螺仪的比例系数误差；为三轴加速度计的零偏误差；/>为三轴加速度计的比例系数误差。
另，应理解的是，在公式(10)中，表示/>的2次幂；/>表示/>的3次幂。类似地，公式(12)、公式(14)、公式(16)可参照公式(10)的描述而理解，这里，不再做过多赘述。
在一种示例性实例中，可以预先通过转台对IMU进行标定，得到多组样本数据，其中，每组样本数据包括：IMU外部的第一样本温度、IMU内部的第二样本温度以及与第一样本温度和第二样本温度对应的IMU的样本误差参数值。然后，将多组样本数据(第一样本温度作为Ta，第二样本温度作为Timu)代入上述公式(9)～公式(16)，就可以解算出拟合曲线中系数，即 这样，就得到了拟合曲线。
那么，在一种示例性实例中，在预先生成拟合曲线之后，当需要对IMU输出的IMU数据进行温度补偿时，就可以根据实时获取到的IMU外部的第一温度Ta和IMU内部的第二温度Timu及其对应的温度变化速率来实时计算出对应的误差参数，即实时更新IMU的陀螺仪的零偏误差和比例系数误差并更新IMU的加速度计的零偏误差和比例系数误差。接下来，再基于根据第一温度和第二温度所实时更新的陀螺仪的零偏误差和比例系数误差以及加速度计的零偏误差和比例系数误差来对IMU输出的角速度测量数据和比力测量数据进行温度补偿，就可以得到精确的温度补偿后的角速度数据和温度补偿后的比力数据。如此，能够消除环境温度对IMU的影响，提高IMU的测量精度。
应理解的是，若以多项式曲线拟合方法生成拟合曲线，那么，所生成的拟合曲线中多项式的系数 与所采用的用于进行拟合的多项式的阶数有关。例如，若采用一阶多项式来进行拟合，则拟合曲线可以通过上述公式(9)、公式(11)、公式(13)、公式(15)以及如下公式(17)～公式(20)来表示。
其中，为中间变量；/> 为拟合曲线中多项式的系数；/>为三轴陀螺仪的零偏误差；/>为三轴陀螺仪的比例系数误差；/>为三轴加速度计的零偏误差；/>为三轴加速度计的比例系数误差。
当然，在进行曲线拟合时，除了可以采用上述所列出的一阶多项式拟合或三阶多项式拟合外，还可以采用其它拟合方法来实现，如最小二乘拟合，可由本领域技术人员根据实际情况来确定，这里，本申请实施例不做具体限定。
在一种示例性实例中，在上述步骤102之后，上述方法还可以包括：展示温度补偿后的IMU数据。
举例来说，展示温度补偿后的IMU数据的方式可以为如以语音方式播报温度补偿后的IMU数据、显示温度补偿后的IMU数据、向与IMU所在的设备所绑定的用户终端上传温度补偿后的IMU数据等。
由上述内容可知，本申请的数据处理方法，利用IMU外部的温度和IMU内部的温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，提升了IMU的测量精度。而且，能够有效克服IMU的温度回滞现象，降低环境温度变化对IMU造成的影响，能够提升IMU温度补偿的精度，有效解决IMU随温度漂移所产生的数据精确度不高的问题。
基于同一发明构思，本申请实施例提供一种数据处理装置。图2A为本申请数据处理装置的第一实施例的结构示意图，如图2A所示，可以包括：外壳201，设置于外壳201内的处理器202、第一温度传感器203和IMU 204；其中，
第一温度传感器203，用于采集IMU 204外部的第一温度；输出第一温度至处理器202；
IMU 204可以包括：壳体2041、设置于壳体2041内的第二温度传感器2042、陀螺仪2043和加速度计2044；
第二温度传感器2042，用于采集IMU 204内部的第二温度；输出第二温度至处理器202；
处理器202，用于根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，以修正温度变化带来的测量误差。
在一种示例性实例中，仍如图2A所示，IMU 204可以包括：陀螺仪2043和加速度计2044；
陀螺仪2043，用于采集角速度测量数据；输出角速度测量数据至处理器202；
加速度计2044，用于采集比力测量数据；输出比力测量数据至处理器202；
处理器202，用于根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与第一温度和第二温度对应的第一误差参数值；根据计算出的第一误差参数值，对IMU 204输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据，其中，IMU 204输出的IMU数据包括：角速度测量数据和比力测量数据，对应地，温度补偿后的IMU数据包括：温度补偿后的角速度数据和温度补偿后的比力数据。
在一种示例性实例中，陀螺仪可以为如三轴陀螺仪等。
在一种示例性实例中，加速度计可以为如三轴加速度计等。
在一种示例性实例中，第一温度传感器和第二温度传感器中至少一种为目标温度传感器，目标温度传感器的设置数量可以为多个。这样，能够采集到准确的IMU的温度。从而，能够更好地提升IMU的测量精度。
举例来说，可以在上述装置内设置多个第一温度传感器来测量外壳内的环境温度，如此，能够采集到准确的IMU外部的第一温度。进而，基于该准确的第一温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿时，就能够更好地提升IMU的测量精度。
举例来说，可以在上述装置内设置多个第二温度传感器来测量IMU内的环境温度，如此，能够采集到准确的IMU内部的第二温度。进而，基于该准确的第二温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿时，就能够更好地提升IMU的测量精度。
在一种示例性实例中，第一温度传感器和第二温度传感器中至少一种为目标温度传感器，目标传感器的设置位置呈均匀分布或对称分布。这样，能够采集到更为准确的IMU的温度。从而，能够更好地提升IMU的测量精度。
举例来说，在上述装置内设置多个第一温度传感器时，可以将多个第一温度传感器对称分布或均匀分布在外壳内。例如，可以将多个第一温度传感均匀分布在IMU的周围，或者，可以如图2B所示将多个第一温度传感对称分布在IMU的两侧，或者，可以将多个第一传感器器以外壳内的发热源(如电源等)为中心对称分布在远离发热源的位置。如此，能够采集到更为准确的IMU外部的第一温度，从而，能够更好地提升IMU的测量精度。
举例来说，在上述装置内设置多个第二温度传感器时，可以将多个第一温度传感器对称分布或均匀分布在IMU内。例如，可以将多个第一温度传感对称分布或均匀分布在陀螺仪和加速度计的周围，或者，可以将多个第一传感器器以陀螺仪和加速度计为中心对称分布。如此，能够采集到更为准确的IMU内部的第二温度，从而，能够更好地提升IMU的测量精度。
在一种示例性实例中，第一温度传感器可以为如热电偶、热电阻等。
在一种示例性实例中，第一温度传感器的温度精度可以优于0.1摄氏度(℃)。如此，能够采集到更为准确的IMU外部的第一温度，从而，就能够更好地提升IMU的测量精度。
在一种示例性实例中，第一温度传感器的温度输出频率可以大于1赫兹(Hz)。如此，能够采集到更为准确的IMU外部的第一温度，从而，就能够更好地提升IMU的测量精度。
在一种示例性实例中，第一温度传感器的设置位置尽量远离外壳内的发热源(如电源等)的设置位置。如此，能够采集到更为准确的IMU外部的第一温度，从而，就能够更好地提升IMU的测量精度。
在一种示例性实例中，仍如图2A所示，第一温度传感器203与外壳201的内壁之间还可以设置隔热层205。如此，能够采集到更为准确的IMU外部的第一温度，进而，就能够更好地提升IMU的测量精度。
在一种示例性实例中，外壳可以为密闭的结构。如此，能够减少数据处理装置外的空气进入到壳体内干扰第一温度传感器的温度测量精度，从而，能够采集到更为准确的IMU外部的第一温度，进而，就能够更好地提升IMU的测量精度。
在一种示例性实例中，仍如图2A所示，处理器202通过总线206连接第一温度传感器203和IMU 204。
在一种示例性实例中，上述总线可以为如SPI(Serial Peripheral Interface，串行外设接口)总线、I2C总线等。
在一种示例性实例中，仍如图2A所示，上述装置还可以包括：通信接口207；处理器202通过总线206连接通信接口207，并通过通信接口207连接外部的电子设备连接，以使处理器202可以向外部的电子设备传输温度补偿后的IMU数据。
在一种示例性实例中，上述通信接口可以为如SPI接口、I2C接口等。
由上述内容可知，本申请实施例中的数据处理装置，处理器利用第一温度传感器所采集的IMU外部的第一温度和第二温度传感器所采集的IMU内部的第二温度来对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，能够提升IMU的测量精度。
基于同一发明构思，本申请实施例提供一种电子设备。图3为本申请电子设备的结构示意图，如图3所示，电子设备30可以包括：至少一个处理器301；以及与处理器301连接的至少一个存储器302、总线303；其中，处理器301、存储器302通过总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用存储器302中的程序指令，以执行上述一个或多个实施例中的数据处理方法的步骤。
上述处理器可由中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器(MicroProcessor Unit，MPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、或现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)等实现。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存储器(Random Access Memory，RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(Read Only Memory，ROM)或闪存(Flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
需要说明的是，在本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述一个或多个实施例中的数据处理方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分。
相应地，基于同一发明构思，本申请实施例再提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在电子设备执行上述一个或多个实施例中的数据处理方法的步骤。
这里需要指出的是：以上装置、设备或计算机可读存储介质实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请装置、设备或计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种数据处理方法，可以应用于如下场景：可以将IMU设置于步行者所携带的如手机、运动手环、手表等移动终端中，对应地，该IMU用于采集该步行者的IMU数据，接下来，就可以根据温度补偿后的IMU数据来获得该步行者的运动步数。如此，能够提升运动步数的精确度。
图4为本申请数据处理方法的第二实施例的流程示意图，如图4所示，可以包括：
步骤401：获取IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度；
这里，IMU用于采集步行者的IMU数据。
步骤402：根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据；
步骤403：根据温度补偿后的IMU数据，确定步行者的运动步数；
步骤404：展示步行者的运动步数。
在一种示例性实例中，步骤403可以包括：根据温度补偿后的IMU数据，计算出步行者的新增步数；获取步行者在预设时间段内的历史步数；将历史步数和新增步数相加，得到步行者的运动步数。
举例来说，可以使用诸如波峰检测算法、短时傅里叶变换(STFT，short-timeFourier transform)等步态检测算法，来根据温度补偿后的IMU数据计算出步行者的新增步数。如此，由于温度补偿后的IMU数据是精确的，克服了温度漂移误差，因此，能够得到更为精准的步行者的步数。
在一种示例性实例中，步骤404可以包括：当满足预设触发条件时，通过预设展示方式展示步行者的运动步数。
在一种示例性实例中，预设触发条件可以为如步行者的运动步数超过预设步数阈值、接收到用于指示展示运动步数的预设用户操作、接收到用于指示上传运动步数的预设指令等。
在一种示例性实例中，预设展示方式可以为如语音方式、显示方式、振动方式、向IMU所在的设备所绑定的用户终端上传运动步数等。
举例来说，当步行者的运动步数超过预设步数阈值时，步行者所携带的移动终端就可以自动发出振动并显示该总步数。或者，当步行者在其所携带的移动终端上进行用于指示展示运动步数的预设用户操作时，移动终端就可以响应该预设用户操作，向该步行者显示出该步行者的运动步数。或者，当步行者在用户终端(即，与IMU所在的设备相绑定的设备)上进行了上传操作，该用户终端就可以向步行者所携带的移动终端(即，IMU所在的设备)下发用于指示上传运动步数的预设指令，然后IMU所在的设备就可以响应该预设指令，将步行者的运动步数发送给与IMU所在的设备相绑定的设备。当然，除了上述所列出的三种示例性实例外，步骤404还可以通过其它方式来实现，这里，本申请实施例不做具体限定。
由上述内容可知，本申请的数据处理方法，利用IMU外部的温度和IMU内部的温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，能够得到精确的温度补偿后的IMU数据，再基于该温度补偿后的IMU数据来计算步行者的运动步数，能够提升运动步数的精确度。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种数据处理方法，可以应用于如下场景：可以将IMU设置于无人机、机器人、车辆或者步行者所携带的诸如手机、运动手环、手表等移动终端中，对应地，该IMU用于采集第一对象的IMU数据，其中，该第一对象可以为无人机、机器人、车辆、步行者等，接下来，再根据温度补偿后的IMU数据来获得该第一对象的运动轨迹。如此，能够提高运动轨迹的精确度。
图5为本申请数据处理方法的第三实施例的流程示意图，如图5所示，可以包括：
步骤501：获取IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度；
这里，IMU用于采集第一对象的IMU数据。
其中，第一对象可以为如无人机、机器人、车辆、步行者等。
步骤502：根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据；
步骤503：根据温度补偿后的IMU数据以及预先存储的初始位置信息，确定第一对象的运动轨迹；
这里，初始位置信息可以为如起始坐标、姿态角等。
举例来说，在第一对象开始运动时，预先可以使用无人机、机器人、车辆或者步行者所携带的移动终端中的定位模块，如全球定位***(GPS，Global Positioning System)模块等，测量得到第一对象的初始位置信息，然后，将该初始位置信息存储起来。这样，就得到了预先存储的初始位置信息。
步骤504：在电子地图图层中显示运动轨迹。
在一种示例性实施例中，步骤503可以包括：对温度补偿后的IMU数据进行积分运算，得到航向角变化以及第一对象的运动距离，然后，根据航向角变化、第一对象的运动距离以及预先存储的初始位置信息，得到第一对象的运动轨迹。
在另一种示例性实施例中，步骤503可以包括：根据温度补偿后的IMU数据以及预先存储的初始位置信息，通过行人航位推算(PDR，Pedestrian Dead Reckoning)算法，确定出第一对象的运动轨迹。
当然，除了上述所列出的两种示例性实施例外，步骤503还可以通过其它方式来实现，这里，本申请实施例不做具体限定。
由上述内容可知，本申请的数据处理方法，利用IMU外部的温度和IMU内部的温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，能够得到精确的温度补偿后的IMU数据，再基于该温度补偿后的IMU数据来确定第一对象的运动轨迹，能够提升运动轨迹的精确度。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种数据处理方法，可以应用于如下场景：可以将IMU设置于无人机、机器人、车辆、头戴式设备(如增强现实(Augmented Reality，AR)设备、虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备等)中，对应地，该IMU用于采集如无人机、机器人、车辆、头戴式设备等的IMU数据，接下来，根据温度补偿后的IMU数据来与其他传感器数据所采集的测量数据进行数据融合。如此，能够克服偏差，得到更为精准的第二对象的位姿信息。
图6为本申请数据处理方法的第四实施例的流程示意图，如图6所示，可以包括：
步骤601：获取IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度；
这里，IMU用于采集第二对象的IMU数据。
其中，第二对象为如无人机、机器人、车辆、头戴式设备等。
步骤602：根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据；
步骤603：获取其它测量数据；
这里，第二对象中除了设置有IMU之外，还可以设置如GPS、雷达、磁力计、摄像头等其他传感器。
其中，其它测量数据为通过其它传感器所测量到的第二对象的GPS数据、雷达数据、磁力计数据、图像数据中的一种或多种。
步骤604：对温度补偿后的IMU数据和其它测量数据进行数据融合，确定第二对象的位姿信息。
其中，位姿信息包括速度信息、位置信息、姿态角(也可称为航向角)、距离信息中的一种或多种。
在一种示例性实施例中，数据融合的方法可以为如卡尔曼滤波算法、互补滤波算法、粒子滤波算法等。
在一种示例性实施例中，在通过数据融合得到精确的位姿信息后，可以根据该位姿信息对无人机、机器人、车辆的行驶轨迹进行跟踪控制。
在另一种示例性实施例中，在通过数据融合得到精确的位姿信息后，还可以根据位姿信息对头戴式设备所显示的VR/AR影像进行控制。
由上述内容可知，本申请的数据处理方法，利用IMU外部的温度和IMU内部的温度对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，能够得到精确的温度补偿后的IMU数据，再基于该温度补偿后的IMU数据与其他传感器数据进行多源传感器数据融合来得到第二对象的位姿信息，能够克服进一步单一传感器的测量误差，提升位姿信息的精确度。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种数据处理方法，可以应用于如下场景：在实际应用中，当发生地震或者建筑物坍塌前，建筑物的姿态会发生变化，因此，可以将IMU设置于建筑物中，对应地，该IMU用于采集建筑物的IMU数据，接下来，根据温度补偿后的IMU数据便捷地确定该建筑物是否有安全隐患，以便及时发出告警。
图7为本申请数据处理方法的第五实施例的流程示意图，如图7所示，可以包括：
步骤701：获取IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度；
这里，IMU用于采集建筑物的IMU数据。
步骤702：根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据；
步骤703：根据温度补偿后的IMU数据，确定建筑物是否出现安全隐患；
步骤704：若确定建筑物出现安全隐患，输出用于警示建筑物出现安全隐患的预设告警信息。
在一种示例性实例中，步骤703可以包括：对温度补偿后的IMU数据进行积分运算，得到建筑物的姿态信息，其中，建筑物的位姿信息包括速度信息、姿态角中的一种或多种；基于建筑物的姿态信息，确定建筑物是否出现安全隐患。
举例来说，在发生地震时，建筑物的角度可能会发生变化，那么，在一种示例性实施例中，可以对温度补偿后的IMU数据进行积分运算来获取到建筑物的姿态角，当确定建筑物的姿态角大于预设姿态角阈值时，可以表明建筑物出现了安全隐患，此时，就可以输出预设告警信息。
又举例来说，在发生地震时，建筑物可能会出现速度变化，那么，在一种示例性实施例中，可以对温度补偿后的IMU数据进行积分运算来获取到建筑物的速度信息，当确定建筑物的速度信息大于预设速度阈值时，可以表明建筑物出现了安全隐患，此时，就可以输出预设告警信息。
在一种示例性实施例中，输出预设告警信息的方式可以为以下实现方式中的一种或多种：向与IMU绑定的管理平台发送预设告警信息、控制与IMU绑定的位于建筑物内的音响设备播放预设报警音频、控制与IMU绑定的位于建筑物内的电灯显示预设光效。
由上述内容可知，本申请的数据处理方法，利用IMU外部的温度和IMU内部的温度对IMU输出的建筑物的IMU数据进行温度补偿，能够得到精确的温度补偿后的IMU数据，再基于该温度补偿后的IMU数据便捷准确地确定建筑物是否出现安全隐患，进而在出现安全隐患时及时发出告警，能够在一定程度上避免用户出现安全问题。
本申请描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。
本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。
此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、***、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
Claims (22)
1.一种数据处理方法，包括：
获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度；
根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，以修正温度变化带来的测量误差，包括：根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率得到的环境温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值；根据计算出的第一误差参数值，对所述IMU输出的IMU数据进行温度补偿。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，在所述获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度之前，所述方法还包括：
对所述IMU进行标定获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括：IMU外部的第一样本温度、IMU内部的第二样本温度，以及与第一样本温度和第二样本温度对应的IMU的样本误差参数值；
根据所述多组样本数据进行曲线拟合，生成所述拟合曲线。
3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其中，所述根据所述多组样本数据进行曲线拟合，生成所述拟合曲线，包括：
对每组样本数据分别进行如下处理：计算该组样本数据中的第二样本温度对时间的导数，得到与该组样本数据对应的第一温度变化速率值；
对所述多组样本数据和计算出的多个第一温度变化速率值进行曲线拟合，生成用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率与中间变量之间关系的第一拟合曲线，以及用于表示中间变量与误差参数之间关系的第二拟合曲线；其中，所述拟合曲线包括：所述第一拟合曲线和所述第二拟合曲线。
4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其中，所述计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值，包括：
计算所述第二温度对时间的导数，得到第二温度变化速率值；
根据所述第一拟合曲线，计算与所述第一温度、所述第二温度和所述第二温度变化速率值对应的中间变量值；
根据所述第二拟合曲线，计算与所述中间变量值对应的第二误差参数值；其中，计算出的第二误差参数值为所述第一误差参数值。
5.根据权利要求2所述的数据处理方法，其中，所述根据所述多组样本数据进行曲线拟合，生成所述拟合曲线，包括：
对每组样本数据分别进行如下处理：根据该组样本数据中的第一样本温度和第二样本温度，计算该组样本数据对应的第三样本温度；
对所述多组样本数据中的多个样本误差参数值以及计算出的多个第三样本温度进行曲线拟合，生成所述拟合曲线。
6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其中，所述计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值，包括：
根据所述第一温度和所述第二温度，计算第三温度；
根据所述拟合曲线，计算与第三温度对应的第三误差参数值；其中，计算出的第三误差参数值为所述第一误差参数值。
7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其中，所述根据所述第一温度和所述第二温度，计算第三温度，包括：
对所述第一温度和所述第二温度进行加权处理，得到所述第三温度；
或者，计算所述第二温度的导数，得到第三温度变化速率值；对所述第一温度、所述第二温度和所述第三温度变化速率值进行加权处理，得到所述第三温度。
8.根据权利要求1至7任一项所述的数据处理方法，在所述根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿之后，所述方法还包括：
展示温度补偿后的IMU数据。
9.一种计算机可读存储介质，包括：存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在电子设备执行如权利要求1至8任一项所述的数据处理方法的步骤。
10.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；
以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；
其中，所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1至8任一项所述的数据处理方法的步骤。
11.一种数据处理装置，包括：外壳以及设置于所述外壳内的处理器、第一温度传感器和惯性测量单元IMU；其中，
所述第一温度传感器，用于采集IMU外部的第一温度；输出第一温度至处理器；
所述IMU包括：壳体以及设置于所述壳体内的第二温度传感器；其中，所述第二温度传感器，用于采集IMU内部的第二温度；输出第二温度至处理器；
所述处理器，用于根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，以修正温度变化带来的测量误差，包括：根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率得到的环境温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值；根据计算出的第一误差参数值，对所述IMU输出的IMU数据进行温度补偿。
12.根据权利要求11所述的数据处理装置，其中，所述第一温度传感器的设置位置远离所述外壳内的发热源的设置位置。
13.根据权利要求11所述的数据处理装置，其中，所述第一温度传感器与所述外壳的内壁之间设置有隔热层。
14.根据权利要求11所述的数据处理装置，其中，所述外壳为密闭的结构。
15.根据权利要求11所述的数据处理装置，其中，所述第一温度传感器和所述第二温度传感器中至少一种为目标温度传感器，所述目标温度传感器的设置数量为多个。
16.根据权利要求15所述的数据处理装置，其中，所述目标温度传感器的设置位置呈均匀分布或对称分布。
17.一种数据处理方法，包括：
获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度，其中，IMU用于采集步行者的IMU数据；
根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据，包括：根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率得到的环境温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值；根据计算出的第一误差参数值，对所述IMU输出的IMU数据进行温度补偿；
根据温度补偿后的IMU数据，确定步行者的运动步数；
展示所述步行者的运动步数。
18.根据权利要求17所述的数据处理方法，其中，所述根据温度补偿后的IMU数据，确定步行者的运动步数，包括：
根据所述温度补偿后的IMU数据，计算出所述步行者的新增步数；
获取所述步行者在预设时间段内的历史步数；
将所述历史步数和所述新增步数相加，得到所述步行者的运动步数。
19.一种数据处理方法，包括：
获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度，其中，IMU用于采集第一对象的IMU数据，第一对象为无人机、机器人、车辆、步行者中的一种；
根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据，包括：根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率得到的环境温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值；根据计算出的第一误差参数值，对所述IMU输出的IMU数据进行温度补偿；
根据温度补偿后的IMU数据以及预先存储的初始位置信息，确定所述第一对象的运动轨迹；
在电子地图图层中显示所述运动轨迹。
20.一种数据处理方法，包括：
获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度，其中，IMU用于采集第二对象的IMU数据，第二对象为无人机、机器人、车辆、头戴式设备中的一种；
根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据，包括：根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率得到的环境温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值；根据计算出的第一误差参数值，对所述IMU输出的IMU数据进行温度补偿；
获取其它测量数据，其中，其它测量数据为通过其它传感器所测量到的第二对象的GPS数据、雷达数据、磁力计数据、图像数据中的一种或多种；
对所述温度补偿后的IMU数据和所述其它测量数据进行数据融合，确定所述第二对象的位姿信息，其中，所述第二对象的位姿信息包括速度信息、位置信息、姿态角、距离信息中的一种或多种。
21.一种数据处理方法，包括：
获取惯性测量单元IMU外部的第一温度和IMU内部的第二温度，其中，IMU用于采集建筑物的IMU数据；
根据第一温度和第二温度，对IMU输出的IMU数据进行温度补偿，获得温度补偿后的IMU数据，包括：根据预先生成的用于表示IMU外部的温度、IMU内部的温度和温度变化速率得到的环境温度与误差参数之间关系的拟合曲线，计算与所述第一温度和所述第二温度对应的第一误差参数值；根据计算出的第一误差参数值，对所述IMU输出的IMU数据进行温度补偿；
根据所述温度补偿后的IMU数据，确定所述建筑物是否出现安全隐患；
若确定所述建筑物出现安全隐患，输出用于警示所述建筑物出现安全隐患的预设告警信息。
22.根据权利要求21所述的数据处理方法，其中，所述根据所述温度补偿后的IMU数据，确定所述建筑物是否出现安全隐患，包括：
对所述温度补偿后的IMU数据进行积分运算，得到所述建筑物的姿态信息，其中，所述建筑物的位姿信息包括速度信息、姿态角中的一种或多种；
基于所述建筑物的姿态信息，确定所述建筑物是否出现安全隐患。
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