平衡能力評估是部分疾病患者日常照護中的重要內(nèi)容，但傳統(tǒng)方法（如伯格平衡量表）需完成多個動作評分，流程繁瑣，難以高效開展。近期，科研團隊探索用步態(tài)特征量化評估這類患者的平衡能力——通過電子步道采集步長、步頻等時空數(shù)據(jù)，結(jié)合裝在腿部的慣性測量單元（IMU）獲取關(guān)節(jié)活動度、角速度等運動特征，再用逐步篩選重要特征的方法，構(gòu)建支持向量回歸（SVR）、嶺回歸等機器學習模型，預(yù)測患者平衡能力得分。結(jié)果顯示，SVR模型在15個關(guān)鍵特征下表現(xiàn)較好，預(yù)測誤差低，能較準確反映患者平衡能力情況。這種結(jié)合步態(tài)數(shù)據(jù)與機器學習的方法，為疾病患者平衡能力評估提供了更客觀的工具，未來有望輔助日常照護中的相關(guān)評估工作。工業(yè)自動化中慣性傳感器的應(yīng)用場景有哪些？上海IMU數(shù)字傳感器選型

近日，美國研究團隊成功研發(fā)了一種創(chuàng)新的實時運動捕捉系統(tǒng)，巧妙結(jié)合了IMU技術(shù)，旨在有效應(yīng)對無線數(shù)據(jù)傳輸中的數(shù)據(jù)丟失問題。實驗中，科研團隊采用IMU傳感器，將其分布在運動員的身體關(guān)鍵部位，實時監(jiān)測并記錄運動時的加速度和角度變化情況。即使在高達20%的數(shù)據(jù)丟失率下，IMU傳感器仍能保持較高精度的運動捕捉。研究結(jié)果顯示，無論數(shù)據(jù)丟失率如何，尤其是在高數(shù)據(jù)丟失率的情況下，IMU傳感器仍能保持較高的運動捕捉精度，揭示了數(shù)據(jù)丟失對運動捕捉的影響。這也證明IMU在應(yīng)對無線數(shù)據(jù)丟失方面扮演著重要角色，有望推動運動捕捉技術(shù)向更高精度和魯棒性水平發(fā)展。上海九軸慣性傳感器代理商針對風電、石油鉆機等大型設(shè)備，IMU 傳感器實時采集振動數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習預(yù)測故障風險，延長設(shè)備壽命。

    地質(zhì)勘探中，地層振動信號的精細采集是判斷地下資源分布的關(guān)鍵，但傳統(tǒng)設(shè)備易受環(huán)境干擾，信號辨識度低。近日，某地質(zhì)科技公司推出搭載特種IMU的勘探設(shè)備，提升地層數(shù)據(jù)采集精度。該設(shè)備內(nèi)置抗干擾IMU傳感器，可在-40℃至85℃的極端環(huán)境中穩(wěn)定工作，采樣率達2000Hz，能捕捉到納米級的地層振動位移。IMU與地震檢波器數(shù)據(jù)融合，通過濾波算法剔除環(huán)境噪聲，精細提取地層反射信號，助力識別地下油氣、礦產(chǎn)資源的分布范圍及深度。同時，IMU實時監(jiān)測設(shè)備姿態(tài)，確保勘探探頭始終垂直觸地，信號采集一致性提升50%。野外試驗顯示，該設(shè)備在內(nèi)蒙古某礦區(qū)的勘探任務(wù)中，資源位置誤差小于5米，較傳統(tǒng)設(shè)備精度提升35%，勘探效率提高2倍。目前已應(yīng)用于油氣勘探、礦產(chǎn)普查等項目，未來將適配深海地質(zhì)勘探場景，為地下資源開發(fā)提供可靠數(shù)據(jù)支撐。

近日，來自加拿大的研究團隊研發(fā)了一種姿勢評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)融合了IMU技術(shù)和無跡卡爾曼濾波器，旨在研究評估農(nóng)業(yè)工作者在田間作業(yè)時的姿勢，以分析職業(yè)相關(guān)的肌肉骨骼狀態(tài)。科研團隊將IMU傳感器固定到農(nóng)業(yè)工作者佩戴的裝備中，以監(jiān)測并記錄工作時軀干、肩部和肘部的動態(tài)變化。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，IMU傳感器能準確捕捉這些部位在復(fù)雜農(nóng)事活動中的動態(tài)變化，即使在戶外復(fù)雜的工作環(huán)境中，IMU傳感器也能保持較高的監(jiān)測精度。研究表明，無論工作環(huán)境如何，IMU傳感器都能保持較高的監(jiān)測精度。這也證明IMU傳感器在評估農(nóng)業(yè)工作者姿勢方面扮演著重要角色，并有望推動職業(yè)監(jiān)測技術(shù)向更高精度和實用性水平發(fā)展。導(dǎo)航傳感器的功耗如何？

    3D人體姿態(tài)估計在步態(tài)分析、療愈監(jiān)測等臨床場景中應(yīng)用寬廣，但現(xiàn)有基于相機和慣性測量單元（IMU）的方法需大量設(shè)備，要么依賴多相機系統(tǒng)成本高昂、空間受限，要么需佩戴多個IMU不便患者活動，且易受遮擋影響導(dǎo)致估計精度下降。近日，東京工業(yè)大學團隊在《EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence》期刊發(fā)表研究成果，提出一種低成本、高魯棒性的3D人體姿態(tài)估計方案。該方案需單目相機和少量IMU，創(chuàng)新性設(shè)計Occ-Corrector語義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過Sensor-Reshape層實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)效率融合，避免過度調(diào)整；采用交替損失函數(shù)訓練策略，提升復(fù)雜姿態(tài)預(yù)測精度。同時，通過對權(quán)重矩陣的逆分析確定IMU重要性排序，結(jié)合人體對稱性原則精簡設(shè)備數(shù)量。實驗基于TotalCapture數(shù)據(jù)集，模擬臨床常見的持續(xù)遮擋和變化遮擋場景驗證。結(jié)果顯示，需5個IMU（集中于上臂和大腿部位），即可保持與13個IMU相近的遮擋魯棒性，姿態(tài)估計平均關(guān)節(jié)誤差（P-MPJPE）穩(wěn)定，遮擋誤差增幅（IROCN），與多設(shè)備方案性能相當。該方案硬件需求低、佩戴便捷，明顯解決臨床場景中設(shè)備復(fù)雜、遮擋干擾等痛點。未來團隊計劃拓展至多人實時姿態(tài)估計，并探索在診斷、療愈設(shè)備使用等臨床場景的實際應(yīng)用。 IMU傳感器的成本大概是多少？高精度IMU傳感器質(zhì)量

IMU傳感器的安裝方式有哪些？上海IMU數(shù)字傳感器選型

    近期，科研團隊提出了一種基于水平姿態(tài)約束（HAC）的IMU/里程計融合導(dǎo)航方法，解決了傳統(tǒng)非完整約束（NHC）算法中IMU姿態(tài)誤差累積導(dǎo)致的精度下降問題，對提升地面車輛導(dǎo)航可靠性具有重要意義。該方法利用車輛水平勻速運動時垂直加速度與重力加速度一致的特性，通過加速度計輸出判斷運動狀態(tài)，將俯仰角和橫滾角歸零以實現(xiàn)姿態(tài)校正，在傳統(tǒng)NHC算法基礎(chǔ)上增加水平姿態(tài)約束，構(gòu)建了包含姿態(tài)誤差、速度誤差、位置誤差及傳感器漂移的15維狀態(tài)方程和融合速度與姿態(tài)數(shù)據(jù)的測量方程，基于卡爾曼濾波實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。經(jīng)兩組真實車輛測試數(shù)據(jù)驗證，該算法相比傳統(tǒng)NHC算法，水平精度分別提升約63%和70%，垂直精度分別提升98%和97%，姿態(tài)誤差（橫滾角、俯仰角）改善幅度達88%以上，極大減少了誤差累積，提升了導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準確性。上海IMU數(shù)字傳感器選型