VIO/LIO 对 IMU“质量”的要求高，但不一定要求 IMU 是高精度战术级；它们对“量程、采样率、时间同步、噪声/偏置稳定性”往往比单纯的角度随机游走指标更敏感。
而且 VIO 和 LIO 对 IMU 的依赖方式不完全一样。对于现在的 AiBrainBox-V，目前的非对称双 IMU是比较合理的架构。
所以：
NavCore目前“双IMU”的价值，在VIO/LIO场景下甚至比单纯做INS更加明显。
为什么 VIO 需要 IMU？
VIO不是简单：
Camera → 算位置
而是：
Camera提供几何约束，IMU提供高频运动先验。
IMU的作用尤其是：
① 两帧之间发生了什么？
Camera可能只有30/60 FPS。
但是 UAV 在两帧之间已经发生了大量运动。
IMU可以告诉VIO：
这0.016秒/0.033秒里面，平台大概怎么转、怎么加速。
② 解决快速旋转
这对 UAV 非常重要。
如果 UAV 快速横滚：
Frame k
↓
快速旋转
↓
Frame k+1
视觉特征可能已经发生巨大位移。
IMU提供旋转先验之后：
VIO搜索空间会大幅缩小。
所以 IMU 对高动态 VIO 的价值非常明显。
VIO不是纯惯导。
不要求：
IMU单独积分10秒仍然非常准。
而是：
IMU预测几帧之间的运动，Camera不断纠正。
所以：
低动态
普通 MEMS IMU都可以做VIO。
中动态
需要比较好的 MEMS。
高动态
需要：
高采样率 足够量程 较低噪声 较小延迟 稳定bias 良好同步
而不一定非要战术级IMU。
VIO：
量程不足有时候比噪声稍微大一点更加致命。
这就是为什么：
Precision IMU + High-G IMU
非常有价值。
LIO对IMU的要求反而有一个不同的地方
LIO里面IMU还有一个非常重要的作用：
LiDAR Motion Compensation / Deskew
这点非常关键。
机械旋转 LiDAR 一个扫描周期可能是：
50ms / 100ms
但是 UAV在这100ms里面已经移动了。
因此一个点云实际上不是“同一时刻”采集的。
必须根据IMU估计：
每个点采集时刻 UAV 的姿态/运动
然后：
Deskew
LIO-SAM就明确使用IMU对一帧LiDAR扫描进行去畸变，并强调IMU频率越高，精度越好，推荐至少200 Hz。
所以：
高动态 LIO 对 IMU 的要求非常高。
例如 Point-LIO 明确强调可以处理：
IMU saturation severe vibration aggressive motion 75 rad/s级快速旋转
并且要求算法知道IMU的 acceleration / gyro saturation limits。
这说明一个趋势：
未来LIO并不是简单要求“IMU永远不能饱和”，而是算法开始具备对IMU饱和和高动态的鲁棒性。
低动态情况下是不是反而不需要那么好的IMU？
基本是。
例如 UAV：
悬停 / 缓慢飞行 / 缓慢转弯
此时：
Camera特征稳定 LiDAR几何稳定 IMU没有接近量程 VIO/LIO自身约束很强
所以：
IMU的高精度主要体现在“短时间预测”和“bias稳定性”，而不是必须达到极高的绝对精度。
因此：
低动态 → Precision IMU发挥优势
高动态 → High-G IMU发挥优势
这恰好与现在的双IMU架构匹配。
VIO/LIO 有一个比 IMU 精度更重要的问题：同步
例如：
Camera：
60 FPS
IMU：
400 Hz
LiDAR：
10 Hz
如果三者时间戳存在：
5 ms误差
对于高速 UAV：
5 ms × 200°/s = 1°
已经产生明显姿态误差。
而LIO更严重，因为它直接影响：
Point Cloud Deskew。
LIO-SAM明确要求正确的 IMU/LiDAR 外参和时间相关点云信息；IMU与LiDAR的时间和坐标关系是算法正确工作的基础。
所以对于 AiBrainBox-V：
时间同步优先级 ≥ IMU精度升级。
VIO 来说还有一个特殊问题：Rolling Shutter
你之前的 AiBrainBox-V 有：
Downward 4K Rolling Shutter
这个地方尤其值得注意。
Rolling shutter：
Row 1 t0
Row 2 t0+Δt
Row 3 t0+2Δt
...
Row N t1
如果 UAV在快速运动：
一张照片本身就不是同一时间拍出来的。
所以：
高动态 + Rolling Shutter
对VIO非常不友好。
研究也明确表明，忽略 rolling-shutter motion distortion 会显著降低 VIO 的准确性和鲁棒性。
这说明：
Front/Left/Right 使用 Global Shutter，是非常正确的。
VIO/LIO真正需要的是“与算法匹配的IMU”，而不是“最高级的IMU”。
对于 AiBrainBox-V：
Precision MEMS
解决：
低/中动态精度
High-G MEMS
解决：
高动态不饱和
VIO
解决：
视觉外部约束
LIO
解决：
LiDAR外部空间约束
Dual RTK
解决：
全球绝对位置 + True Heading
这套：
高精度低量程 MEMS + 低精度高量程 MEMS
不仅能满足传统 INS，实际上非常适合 AiBrainBox-V 后面做 VIO/LIO 的统一 Navigation Core。
尤其是：
高动态时，高量程 IMU并不是为了让“惯导本身还能精准导航”，而是为了让 VIO/LIO 的高频预测、旋转估计和 LiDAR Deskew 不因为 IMU 饱和而崩掉。
而低动态时：
高精度 IMU负责把 VIO/LIO 的短期状态估计做得更干净。
这就形成了一个很漂亮的分工：
低动态 → 精度
高动态 → 量程
长时间 → 视觉/LiDAR约束
绝对位置 → Dual RTK