使用卡尔曼滤波器的高级传感器融合可以在很大程度上校正正常车辆操作中的偏航误差。IMU中的卡尔曼滤波器可以消除俯仰和滚转陀螺仪的误差，通过测量地球重力加速度的加速度计信号可以计算俯仰和滚转。该算法跟踪并校正偏置漂移和角随机游走(ARW)误差。

零偏不稳定性(BI)也来源于陀螺仪输出的艾伦偏差图。通常以度/小时表示，从斜率由负变正的点开始计算，表示陀螺零偏的长期漂移。偏置漂移可以看作是施加在陀螺仪输出上的DC偏置的变化。在速率信号合成过程中，任何失调误差都会迅速积累成角度误差。另一个思想实验可以用来说明它的影响。

想象一辆汽车穿过一条笔直的隧道。假设车辆从一端到另一端以每小时20公里的速度行驶，需要半个小时。如果用于导航和保持车辆在路线上的偏航陀螺仪的偏差不稳定性为每小时3度，则车辆路线将在隧道末端偏离路线超过1.5度。当以20km/h的速度行驶时，车辆每秒钟会向左或向右行驶15cm，这很可能导致车辆在到达隧道尽头之前撞到另一辆车辆或墙壁。

使用卡尔曼滤波器的高级传感器融合可以在很大程度上校正正常车辆操作中的这两个误差。IMU中的卡尔曼滤波器可以消除俯仰和滚转陀螺仪的误差，通过测量地球重力加速度的加速度计信号可以计算俯仰和滚转。该算法跟踪并校正偏置漂移和角随机游走(ARW)误差。

偏航轴可以说是陆地车辆应用中最重要的。由于偏航轴与重力矢量正交，地球重力的加速度信号不能作为校正的参考。相反，使用来自GNSS和车辆上的其他传感器的其他辅助信号。

在辅助信号消失或衰减之前，传感器融合算法保持跟踪并修正偏航陀螺误差。一旦辅助信号丢失或减弱，自主系统必须依靠偏航陀螺信号的原始性能。角随机游走(ARW)和零偏不稳定性(BI)是决定位置、速度和航向误差随时间变化的两个关键参数。

在业界，偏航陀螺仪的性能仍然是一个永恒的问题，敦促厂商提高陀螺仪的灵敏度和整体性能，使自主系统的零偏不稳定性远小于1°/小时。

因此，随着我们走向完全自动驾驶，通过惯性测量单元(IMU)更精确和高度稳定的性能，尤其是Z轴或偏航陀螺仪的性能，将实现更高水平的自主应用和运动自由度。