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给点个人看法：

首先要了解，加速度传感器测量到的基本物理量不是加速度，而是惯性力；陀螺仪测量到的是角速度，而不是角度；而积分计算，会带来积分误差。

有这两个概念，才能够了解这些。

1、加速度传感器可以通过积分来获取速度和位移的情况，但是加速度传感器采集到的数据噪声和被测物体自身的固有振动噪声，无论你使用什么滤波算法，会导致积分结果的误差，还是直接用轴轴编码器和计算时间来得到速度更加靠谱。不过对于运动比较剧烈或者速度比较快的物体，加速度计得到的数据就能够比较精确了。总而言之，加速度计，运动越快，误差越小。越慢，则误差越大。LZ这个系统，可能兼顾两者，才采用这种配置吧。

2、使用陀螺仪的场合，很多时候都会有。加速度计，几乎是搭配使用的，这个两者的特点有关。陀螺仪测量角速度，要通过积分获得角度。所以陀螺仪很容易带来误差，它仅在短时间内获得较为精确的数据。陀螺仪必须要有个参考轴，加速度传感器的重力方向就是一个好参考。综合考虑，加速度计是极易受外部干扰的传感器，但是测量值随时间的变化相对较小。陀螺仪可以积分得到角度关系，动态性能好，受外部干扰小，但测量值随时间变化比较大。可以看出，它们优缺点互补，结合起来才能有好的效果。用通俗点的话来说 就是 无论工作多久 加速度传感器如果没收到外部干扰 它测的就一定是准的！ 陀螺仪虽不会受到外部干扰可是时间长了 由于积分误差累计 它的值就全错了！所以两个数据融合的方法就是 设计算法在短时间尺度内增加陀螺仪的权值，在更长时间尺度内增加加速度权值，这样系统输出角度就更真实了。这种融合的方法有很多种，最经典的就是卡尔曼滤波了。

以上个人看法。