衛星姿態估計是空間任務成功的關鍵，直接影響傳感器指向、天線對準及軌道機動精度。傳統衛星姿態測量系統常依賴復雜且昂貴的設備，對于納米衛星、立方星等低成本航天器而言，亟需低成本、高可靠性的姿態估計方案，同時要解決傳感器數據噪聲、衛星與地面站通信穩定性等問題。近日，尼泊爾工程團隊在《Measurement:Sensors》期刊發表研究成果，提出一種基于IMU傳感器、卡爾曼濾波及RF-433MHz通信的低成本衛星姿態估計系統。該系統以BNO-055九軸IMU傳感器為關鍵，采集衛星滾轉、俯仰、偏航數據，通過擴展卡爾曼濾波（EKF）過濾噪聲，結合4匝螺旋天線與RF-433MHz收發模塊實現衛星與地面站的穩定通信，利用Matplotlib庫完成姿態數據的實時可視化。 響應時間對慣性傳感器性能有何影響？上海進口慣性傳感器校準

近期，美國研究團隊成功研發了一種創新的脊椎負荷評估方法，巧妙結合了IMU和marker系統，旨在深入研究和有效評估日常生活活動中脊椎負荷的變化。實驗中，科研團隊采用IMU傳感器捕獲了11位受試者在執行各種日常活動時的脊椎運動數據。研究發現IMU系統在屈伸和旋轉任務中表現出高度一致性，所有任務均顯示了估計的脊椎負荷有著良好的相關性。這項創新性研究證實，無論是在靜態還是動態評估中，該系統在預測脊椎負荷方面具有高度一致性，特別是在屈伸和攜帶重量行走時。還表明IMU系統在評估脊椎負荷方面扮演著重要角色，并有望成為一種便捷、低成本的評估工具。原裝慣性傳感器哪家好如何評估慣性傳感器的抗振性能？

    識別人體步態是外骨骼機器人實現人機協同操作的關鍵，現有基于慣性測量單元（IMU）的步態識別方法多利用慣性數據，忽視人體關節空間關聯與運動時序特征，難以滿足外骨骼實時操作需求。尤其在行走、上下樓梯、爬坡等多種復雜步態場景中，傳統算法易因特征提取不完全導致識別精度不足。近日，華東理工大學等團隊在《iScience》期刊發表成果，提出一種融合時空注意力機制的雙流時空圖卷積網絡（2s-ST-STGCN），為多IMU的骨骼式步態識別提供新方案。該技術通過人體正運動學求解模塊，將IMU采集的腰、大腿、小腿、腳踝等部位的九軸運動數據，轉化為7節點、8節點、10節點三種骨骼模型，創新性引入雙流結構，同時輸入關節數據、骨骼數據及其運動信息，搭配時空注意力模塊捕捉步態周期中關鍵時序幀與空間關節關聯。

人類正在加快讓機器學習自己的技能和智能，機器人正在變得日益智能，與人類的協作程度更高，但人形機器人在執行運動任務時仍然面臨著巨大困難。要實現人形機器人穩健的雙足運動，必須要建立一套完整的系統解決動態一致的運動規劃、反饋控制和狀態估計等問題。來自德國的Mihaela Popescu團隊利用運動捕捉系統對人形機器人進行全身控制，通過人形機器人RH5的深蹲和單腿平衡實驗，將高頻外部運動捕捉反饋與基于內部傳感器測量的本體感覺狀態估計方法進行了比較。本體感覺狀態估計系統由IMU傳感器、關節編碼器和足部接觸傳感器組成。外部運動捕捉系統由3臺連接到計算機的攝像機組成，用于跟蹤機器人IMU框架上的反射標記，為全身控制器提供準確快速的狀態反饋，并通過網絡實時傳輸數據，檢索人形浮動基的姿態，與基于IMU數據的本體感覺狀態估計方法進行直接比較。IMU傳感器能否與其他傳感器結合使用？

在智能交通領域，IMU 是道路的 “安全衛士”。它通過監測車輛的加速度、角速度和航向變化，輔助自動駕駛系統識別危險工況。例如，在暴雨或冰雪天氣中，IMU 可檢測車輛側滑趨勢，觸發 ESP 系統調整剎車和動力分配；結合胎壓傳感器數據，還能動態計算不同路面的摩擦系數，自動切換駕駛模式（如雪地模式、運動模式）。在智能交通管理中，IMU 與攝像頭、雷達融合，可實時分析車流量和事故風險，優化信號燈配時；當檢測到路口車輛急剎頻率異常升高時，系統會自動延長綠燈時間，緩解擁堵并降低追尾風險。此外，IMU 還能用于共享單車的電子圍欄定位，防止車輛亂停亂放；通過檢測車輛傾斜角度和移動速度，可判斷用戶是否在禁停區域停車，并聯動 APP 發出提示音引導規范停放。通過多軸加速度與陀螺儀數據，IMU 傳感器可捕捉橋梁微震動，為工程安全預警提供可靠依據。浙江原裝慣性傳感器品牌

IMU傳感器是否需要校準？上海進口慣性傳感器校準

    一支科研團隊提出了一種基于消費級IMU設備（智能手機、智能手表、無線耳機）的日常步態分析方法，解決了傳統步態分析依賴實驗室環境和設備的局限性。該研究招募16名受試者（平均年齡歲），采集步行、慢跑、上下樓梯四種步態數據，測試了智能手機放在口袋、背包、肩包三種攜帶場景，通過iPhone14、AppleWatchSeries10、AirPodsPro的IMU傳感器（加速度計+陀螺儀）收集數據，并以Xsens動作捕捉系統作為真值參考。數據經標準化和主成分分析（PCA）降維后，采用一種基于滑動窗口的新型算法進行步態分割與分組，通過連續性匹配分數（CMS）同時評估序列連續性和匹配質量。實驗結果顯示，算法整體分割準確率達，智能手機放口袋時性能比較好（），單一步態類型分析準確率更高（步行、慢跑）；Rand驗證了分組的可靠性，在背包等動態攜帶場景下略有下降。該方法利用普及的消費級設備實現了真實場景下的多類型步態分析，為監測、運動科學等領域的大規模步態研究提供了實用且低成本的解決方案。 上海進口慣性傳感器校準