角速度を計測する。複数の計測原理が存在し、対応して精度やコストが変化する。
火薬を使ってこまを所定の回転まで非常に短時間で加速させる．戦車を標的とするミサイルとかのジャイロ
起動時間が短いのが特徴．更には爆弾なので一回こっきり使えれば良いことを思うと妥当という感じ
火薬を用いて直接角運動量を与えるのか，火薬による空気の流れの変化を利用して角運動量を与えるのか，どっちなのだろうか．設計的には後者のほうが楽.
MEMS技術を用い微小な梁を作成し、振動させる。この振動している梁に回転が加わるとコリオリ力が生じ、振動モードが変化する。この振動の変化を電気信号として検出することで角速度を検出する。
非常に小型で、スマートフォンほどのサイズのものに搭載されているジャイロセンサはMEMSジャイロセンサがほとんど
値段はピンきりである。やすいのだと600円くらいで購入可能。
ジャイロセンサ一例（知ってるもの、使ってみたいもの）
以上の欠点があまりにもクリティカルに響くので、ソフトウェアで補正をかけて使うのが大抵。
カルマンフィルタとか相補フィルタとかが有名どころ
上記のフィルタ処理を施してデータを出力してくれるモジュールがいくつかあるみたい
mpu6050,9250あたりとstm32が乗ってる，DMPが中で走ってる？わりといい感じらしい
9軸カルマンフュージョンセンサ「JY901」,WT901
他にもアリエクで見かけたモジュール
欠点
光ファイバーを円周上を違う回りで走らせる。角速度が生じると、サニャック効果により光が干渉する、その干渉縞を計測することで検出。
FOG同様サニャック効果を用いて干渉縞を計測、名前の通り光ファイバーではなくレーザーを用いる。FOGと比較して精度が高いがコストも目が飛び出るほど高い。
H2ロケットとかはこのRLGが4つはいっている。直交座標系各軸に1つずつ、各軸に対して共通軸に1つ配置し、冗長系を構成する。
加速度3軸+ジャイロ3軸(+温度)
Roll,Pitch角（重力方向基準）を算出
IMU+地磁気3軸（電子コンパス）によりVGの機能に加え方位角なども算出，速度，高度なども算出
位置，角度など6軸に加えて速度，位置を算出可能，GPSで補正をかけるが，補正（外部からの電波による支援）がなくても搭載するセンサだけで算出はできる
HPA_Naviシリーズサポートページ
http://fenrir.naruoka.org/download/report/2010dt.pdf
http://fenrir.naruoka.org/download/autopilot/TeX/2007_mt/2007mt.pdf
https://damien.douxchamps.net/research/imu/
iNEMO慣性モジュール:STの６軸，９軸センサ
機能表にOISとあるが，これは光学手ブレ補正のことらしい．
ISM3300LDC：Industry4.0対応をうたってる．
mpu6050 3軸ジャイロ+3軸加速度搭載，通信はi2C
mpu6500 mpu6050にspi通信機能がついた感じ
mpu9150 mpu6050 + AK8975(旭化成,3軸地磁気)
mpu9250 mpu6500 + AK8963(旭化成,3軸地磁気)
上記のmpuXXX0シリーズのうち，mpu9250以外は新規設計非推奨の模様
2018-08-29mpu9250も新規設計非推奨（NRND）だった．実質すべてのmpuシリーズのセンサはNRNDとなってしまった
今後新規採用するならICM系のチップにするべきだろうか
6-Axis TDK
9-Axis TDK
http://www.invensense.com/wp-content/uploads/2016/04/product-selector-motion_1.pdf
これを読む感じICM-20948の方がOver TempでのZROが小さそう？
2018-09-02ICM-20948のVDDIOが1.8Vだった．つらい．
EVBだとstm32に直接つながってるけど，電圧は問題ないのだろうか，確認する必要あり．EVBはI2Cだったからうまくプルアップとかの回路組んでやれば問題ないだろうけどSPIでつなごうとするとレベル変換噛ませてやる必要があるかもしれない．
InvenSense Motion Sensor Universal Evaluation Board (UEVB) User Guide
InvensenseのセンサはDMP内蔵タイプのものがよさげ，200Hzまで内部で演算してかなりきれいなデータを出してくれる．
eMDのライブラリが現状提供されているチップ
最近はNucleo用のサンプルライブラリがあるのでありがたい，IAR用のプロジェクトだけど
素の性能（ドリフト，直線性，ノイズなど）だとICM-20602が6軸のなかでは良さそう．
しかしパッケージがLGAなので実装が大変かも
Invensense用のセンサ用ライブラリ，自動補正とかキャリブレーションとかしてくれる．
自分で書くよりこっち使ったほうがいいかな？
Pythonのスクリプトが動くが，Python2.7で動作させる必要あり，Python3ように編集したい
Pyserial,Pygameを追加で入れておく．
Embedded Motion Driver 20x48 –
Users Guide
韓国のメーカっぽい
内部でカルマンフィルタでの処理済みの角度を出してくれのでモジュールとして使い勝手がよい．
最大角速度が100deg/sなのであまり速く動くものには適さない
R1350N(R1370)
http://www.gladiatortechnologies.com/
アメリカの電子機器製造業者
日本の代理店は緑屋電気株式会社 http://www.midoriya.co.jp/
http://www.te.com/jpn-ja/products/sensors/rate-and-inertial-sensors.html?tab=pgp-story
レンジが非常に大きいものもある，自動車衝突試験用のもよう
Model 620 Angler Rate Sensor 1軸，±500~±50,000deg/sec
https://www.vectornav.com/
MEMS型
軍のドローンにも収めているようなスペックのもある．
VN-200,VN-300は，KVHのIMUを接続することが可能．VECTORNAVのIMUはMEMS型のため，慣性計測においてはFOGのほうが高精度．
KVH1750などの慣性データを用い，VECTORNAVのフィルタ，ナビゲーションアルゴリズムを組み合わせることで，より精度が高まるとのこと．
というかほかのメーカのIMUのデータ使って統合できるっのて面白いなぁ
VectorNav and KVH Collaborate on Precision Inertial Navigation Systems
http://www.microstrain.com/
IMUだけではなく広範囲のセンサを取り扱ってる
FrostyのIMUは3DM-GX3-25-OEMrobo-one 28th予選1位 & zynq制御コントローラ
セグウェイのジャイロセンサはこれの模様
複数のセンサを積んでるの（加速度＋ジャイロかな）でセンサをセンサフュージョンしてるっぽい
http://sssj.co.jp/index.html
MEMSジャイロ，FOG,RLGなど非常に多くのラインナップがあるメーカ
技術資料も豊富
https://www.novatel.com/
EPSONのIMUであるG3xシリーズのOEMしてるみたい
https://www.xsens.com/
https://www.amtechs.co.jp/product/Xsens_%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%83%AD%E3%82%B0_v2.pdf
LN-100G F-22にも搭載 https://www.northropgrumman.com/Capabilities/LN100GInertialNavigationSystem/Documents/ln100g.pdf
https://www.kvh.com/
FOGタイプ
ATRIASに積んであるIMUはKVH-1750
IMU integration for ATRIAS
IITのHyQもこれ(1775) Heterogeneous Sensor Fusion for Accurate State
Estimation of Dynamic Legged Robots
KAISTのHuboもこれ(1750)2015 in Review: Winning Year for Robots and for KVH
RLG扱ってる
GN1320AN
ネットの海は広大だなぁPhotos of Helium-Neon Ring Laser Gyros
超大事，キャリブレーションせずにはいられない．
正確な位置を決定するIMU： パート2 – IMUソフトウェアを使用して精度を向上させる方法
多摩川精機 ジャイロセンサについて
ロボットのための慣性計測装置(IMU)入門
慣性センサ用語集
6軸センサーから3軸回転の傾き角度算出とドリフト補正方法
動加速度環境下における姿勢推定アルゴリズムの研究
ロケットシミュレータとQuaternion演算
カルマンフィルタを用いたジャイロセンサーによる姿勢推定の参考資料まとめ
組込み技術者のための四元数（クォータニオン）入門（１）：基礎編
組込み技術者のための四元数（クォータニオン）入門（２）：応用編
MARGセンサーから三次元姿勢推定！(Madgwickフィルターとは)
クォータニオン徹底解説
デュアルクォータニオン徹底解説
センサ融合を加速度センサやジャイロスコープに適用