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傳統智能假肢常因姿態感知滯后、動作響應不準確，導致截肢者行走步態僵硬、易失衡。近日，某科技公司推出集成高精度IMU的智能假肢操作系統，大幅提升假肢與人體動作的協同性。該系統在假肢膝關節、踝關節處內置多組微型IMU傳感器，采樣率達800Hz，實時捕捉截肢者殘肢的運動姿態、角速度及地面反作用力相關振動信號。通過自研的步態識別算法，IMU數據與肌肉電信號融合，可準確判斷行走、上下樓梯、爬坡等不同運動場景，動態調整假肢關節的阻尼和屈伸角度，實現步態自適應匹配。同時，IMU能響應突發姿態變化，如腳下打滑時，秒內觸發關節鎖止機制，降低摔倒可能。臨床測試顯示，佩戴該智能假肢的截肢者，步態對稱性較...

3D人體姿態估計在步態分析、療愈監測等臨床場景中應用寬廣，但現有基于相機和慣性測量單元（IMU）的方法需大量設備，要么依賴多相機系統成本高昂、空間受限，要么需佩戴多個IMU不便患者活動，且易受遮擋影響導致估計精度下降。近日，東京工業大學團隊在《EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence》期刊發表研究成果，提出一種低成本、高魯棒性的3D人體姿態估計方案。該方案需單目相機和少量IMU，創新性設計Occ-Corrector語義卷積神經網絡，通過Sensor-Reshape層實現傳感器數據效率融合，避免過度調整；采用交替損失函數訓練策略，...

在室內移動機器人位置場景中，超寬帶（UWB）技術憑借厘米級精度成為推薦，但非視距（NLOS）環境下的信號遮擋與噪聲干擾，嚴重影響位置穩定性。江蘇師范大學團隊提出一種融合UWB與慣性測量單元（IMU）的位置系統，創新設計IPSO-IAUKF算法，為復雜噪聲環境下的高精度位置提供了解決方案。該系統采用緊耦合架構，深度融合UWB測距數據與IMU運動測量信息，**突破體現在三大技術創新：一是通過改進粒子群優化（IPSO）算法，采用動態慣性權重策略優化UWB初始坐標估計，避免傳統算法陷入局部比較好；二是設計環境自適應無跡卡爾曼濾波器（IAUKF），引入環境狀態判別閾值與實時噪聲矩陣更新機制，...

傳統智能假肢常因姿態感知滯后、動作響應不準確，導致截肢者行走步態僵硬、易失衡。近日，某科技公司推出集成高精度IMU的智能假肢操作系統，大幅提升假肢與人體動作的協同性。該系統在假肢膝關節、踝關節處內置多組微型IMU傳感器，采樣率達800Hz，實時捕捉截肢者殘肢的運動姿態、角速度及地面反作用力相關振動信號。通過自研的步態識別算法，IMU數據與肌肉電信號融合，可準確判斷行走、上下樓梯、爬坡等不同運動場景，動態調整假肢關節的阻尼和屈伸角度，實現步態自適應匹配。同時，IMU能響應突發姿態變化，如腳下打滑時，秒內觸發關節鎖止機制，降低摔倒可能。臨床測試顯示，佩戴該智能假肢的截肢者，步態對稱性較...

在室內移動機器人位置場景中，超寬帶（UWB）技術憑借厘米級精度成為推薦，但非視距（NLOS）環境下的信號遮擋與噪聲干擾，嚴重影響位置穩定性。江蘇師范大學團隊提出一種融合UWB與慣性測量單元（IMU）的位置系統，創新設計IPSO-IAUKF算法，為復雜噪聲環境下的高精度位置提供了解決方案。該系統采用緊耦合架構，深度融合UWB測距數據與IMU運動測量信息，**突破體現在三大技術創新：一是通過改進粒子群優化（IPSO）算法，采用動態慣性權重策略優化UWB初始坐標估計，避免傳統算法陷入局部比較好；二是設計環境自適應無跡卡爾曼濾波器（IAUKF），引入環境狀態判別閾值與實時噪聲矩陣更新機制，...

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...

解鎖感知新境界：IMU傳感器帶領行業變革在當今科技飛速發展的時代，感知與運動控制成為眾多領域追求的目標，而IMU傳感器正是實現這一目標的關鍵利器。 IMU傳感器，即慣性測量單元傳感器，它集成了加速度計、陀螺儀等精密元件，能夠高精度地測量物體的線加速度和角速度。無論是消費電子領域中智能手機的姿態識別與游戲交互，還是汽車行業里自動駕駛車輛的穩定控制與導航定位，亦或是航空航天領域中飛行器的姿態調整與軌跡規劃，IMU傳感器都發揮著不可替代的作用。 我們的IMU傳感器具備優異性能優勢。高精度的測量能力，確保了數據的準確性和可靠性，為各類應用提供了堅實的決策依據；出色的穩定性，能在復雜多變的環境中持續穩定...

柔性機械臂因重量輕、功率重量比高，主要用于航空、工業等領域，但結構柔性使其控制難度大——傳統采用偏微分方程（PDE）建模，計算復雜難以實時應用。近日，研究人員提出用慣性測量單元（IMU）傳感器網絡解決這一問題：將柔性臂拆分為多個虛擬剛性段，通過IMU采集每個段的加速度與角速度數據，結合互補濾波處理傳感器漂移和噪聲，準確估算各段姿態與位置，將柔性臂動力學簡化為易實時計算的普通微分方程（ODE）模型?；诖四Ｐ停芯咳藛T設計魯棒模型預測控制（RSMPC）策略，無需復雜PDE計算即可實現實時控制。實驗用4.5米長的柔性液壓機械臂驗證：IMU估算的端點位置與激光測量結果一致性高，控制效果優于PID、P...

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...

中國臺灣大學的科研團隊提出一種基于慣性測量單元（IMU）和機器學習的奶牛日常行為模式識別系統，為奶牛監測和繁殖管理提供了解決方案。該系統將9軸IMU傳感器集成于奶牛頸部項圈，采集躺臥、站立、行走、飲水、采食、反芻及其他行為的運動數據，經人工結合視頻標注后，通過窗口切片、特征提取、特征選擇和歸一化四步處理構建行為識別模型。實驗對比SVM、隨機森林和XGBoost三種算法，終XGBoost模型表現優，采用58個精選特征（含時域和頻域特征）實現的整體F1分數，其中反芻（）、躺臥（）和飲水（）行為識別精度高，“其他”行為（）精度低。系統采用5Hz采樣頻率、30秒時間窗口和90%窗口重疊率，...

近期科研團隊研發并實地驗證了一款基于超寬帶（UWB）與慣性測量單元（IMU）融合導航的木瓜溫室自主噴霧機器人，解決了傳統人工噴霧勞動強度大、化學成分暴露高及溫室環境GPS信號失效的問題。該機器人采用4個溫室固定UWB基站與2個車載移動UWB模塊，結合BNO055IMU傳感器，通過無跡卡爾曼濾波（UKF）融合位置、加速度、角速度及姿態數據，實現精位與航向估計；搭載48V鋰電池、200L容量及可調壓噴霧系統，支持預設路徑導航、化學成分耗盡自動返回補給站及斷點續噴功能，同時集成超聲波碰撞傳感器與手動急停開關作業安全。在中國臺灣高雄木瓜溫室的實地測試表明，機器人比較高作業速度達m/s，橫向...

中挪聯合科研團隊提出一種基于慣性測量單元（IMU）的6自由度（6-DOF）相機運動校正方法，解決了攝影測量和光學測量中環境干擾（如風、地面振動）導致的相機抖動問題。該方法依賴IMU傳感器，通過卡爾曼濾波融合加速度計、陀螺儀和磁力計數據，估算相機的三軸旋轉（橫滾、俯仰、偏航）和三軸平移（前沖、側移、升降）運動；構建6個相機模型，分別計算各自由度運動引發的像素偏移，終從圖像序列中剔除抖動噪聲。實驗驗證表明，該方法運動校正率約80%，物體距離（3-12m）對校正效果影響極??；100mm焦距鏡頭的校正率（）略優于50mm鏡頭（）；像素抖動噪聲中90%以上由相機旋轉引起，旋轉誘導的像素偏移與...

在物流行業，IMU 是包裹的 “防震保鏢”。它通過監測運輸過程中的振動、沖擊和傾斜角度，實時評估貨物的受損風險。例如，在精密儀器運輸中，IMU 可檢測急剎車、顛簸路面等突發狀況，觸發緩沖裝置保護貨物；對于玻璃制品、電子芯片等易碎品，還能通過記錄振動頻率與加速度峰值，為包裝設計提供數據支持，優化泡沫填充或氣墊布局。此外，IMU 與 GPS 結合，可優化運輸路徑，減少因路線規劃不當導致的貨物晃動；比如在山區公路運輸時，系統會自動避開坡度超過安全閾值的路段，降低傾斜風險。在跨境物流中，IMU 還能監測集裝箱的密封狀態和溫度變化，防止貨物受潮或變質；針對冷鏈運輸的藥品、生鮮，IMU 可聯動溫濕度傳感器...

近期，科研團隊提出了一種基于水平姿態約束（HAC）的IMU/里程計融合導航方法，解決了傳統非完整約束（NHC）算法中IMU姿態誤差累積導致的精度下降問題，對提升地面車輛導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，將俯仰角和橫滾角歸零以實現姿態校正，在傳統NHC算法基礎上增加水平姿態約束，構建了包含姿態誤差、速度誤差、位置誤差及傳感器漂移的15維狀態方程和融合速度與姿態數據的測量方程，基于卡爾曼濾波實現數據融合。經兩組真實車輛測試數據驗證，該算法相比傳統NHC算法，水平精度分別提升約63%和70%，垂直精度分別提升9...

在互動娛樂領域，IMU 是體驗的 “沉浸催化劑”。它通過捕捉人體動作和環境變化，打造虛實融合的娛樂場景。例如，在 VR 游戲中，IMU 可檢測玩家的頭部轉動和身體移動，同步調整虛擬世界的視角和角色動作；在游戲中，配合座椅振動反饋，玩家身體的每一次前傾或側轉都會觸發場景中的光影變化，增強代入感。在體感舞蹈游戲中，IMU 可識別玩家的舞蹈姿勢，實時評分并生成個性化訓練計劃；針對街舞愛好者，系統能精細捕捉關節轉動角度，對比專業舞者動作庫，提供肌肉發力點的優化建議。此外，IMU 還能用于互動表演，如通過手勢控制舞臺燈光和音效，增強觀眾參與感；在沉浸式劇場中，觀眾佩戴的 IMU 設備可感知其行走路線，觸...

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...

在無人機領域，IMU 是天空中的 “穩定器”。它通過加速度計和陀螺儀實時監測無人機的姿態變化，輔助飛控系統調整電機轉速，確保飛行穩定。例如，在強風環境中，IMU 可快速檢測到機身傾斜，自動補償風力影響，保持懸?；虬搭A定航線飛行。此外，IMU 還能與 GPS、視覺傳感器融合，實現無人機的自主避障和路徑規劃。例如，在物流配送中，無人機搭載 IMU 可精細定位目標地點，完成貨物投放。隨著無人機應用場景的擴展，IMU 的高精度和抗干擾能力將成為其核心競爭力。Xsens IMU 支持多傳感器融合與自定義參數配置，幫助用戶快速構建高精度定位與運動分析系統。國產IMU傳感器哪家好在物流行業，IMU 是包裹的...

跑步者姿態和速度的監測可以通過在跑步者的日常訓練計劃中積累跑步時特定信息（例如步頻和步幅）來實現?；谶@個目的，日本大阪都市大學城市健康與體育研究中心YutaSuzuki團隊設計了一種使用IMU估計跑步時足部軌跡及步長的方法。過去的幾年中，在步態事件監測、步長估計方面，生物力學領域使用IMU進行了大量的研究工作。但由于IMU只在其自身的局部坐標系中測量三軸線性加速度、角速度和磁場強度，因此無法直接從IMU數據估計全局坐標系中的足部軌跡及步長。而從IMU數據計算軌跡的一個主要問題是加速度和角速度測量中的漂移，隨著評估時間的增長，其位置和方位評估的結果會越發失真。解決這種漂移的一種流行方法是使用零...

光脈沖原子干涉儀作為一種基于物質波相干操控的高精度慣性測量工具，因其在重力測量、旋轉速率檢測及基本物理常數測定等方面的潛在應用而備受關注。與傳統慣性傳感器相比，原子干涉儀具備更高的測量精度和穩定性，能夠實現在實驗室環境中的高精度測量。不過，現有的原子慣性傳感器在戶外應用中依然面臨不少挑戰，包括設備體積大、對環境條件要求嚴格以及動態范圍有限等問題，這些都制約了它們在復雜環境中的實際應用。近期，法國巴黎-薩克雷大學的研究人員Clément Salducci和Yannick Bidel帶領的團隊在這一領域取得了重要進展。他們開發了一種新的原子發射技術，并構建了一套雙冷原子加速度計與陀螺儀系統。該系統...

在無人機領域，IMU 是天空中的 “穩定器”。它通過加速度計和陀螺儀實時監測無人機的姿態變化，輔助飛控系統調整電機轉速，確保飛行穩定。例如，在強風環境中，IMU 可快速檢測到機身傾斜，自動補償風力影響，保持懸?；虬搭A定航線飛行。此外，IMU 還能與 GPS、視覺傳感器融合，實現無人機的自主避障和路徑規劃。例如，在物流配送中，無人機搭載 IMU 可精細定位目標地點，完成貨物投放。隨著無人機應用場景的擴展，IMU 的高精度和抗干擾能力將成為其核心競爭力。導航傳感器的價格范圍是多少？IMU傳感器廠家帕金森?。≒D）患者在美國約有100萬人，而全球患者超過1000萬人。帕金森病是一種慢性的疾病退化性疾...

在物流行業，IMU 是包裹的 “防震保鏢”。它通過監測運輸過程中的振動、沖擊和傾斜角度，實時評估貨物的受損風險。例如，在精密儀器運輸中，IMU 可檢測急剎車、顛簸路面等突發狀況，觸發緩沖裝置保護貨物；對于玻璃制品、電子芯片等易碎品，還能通過記錄振動頻率與加速度峰值，為包裝設計提供數據支持，優化泡沫填充或氣墊布局。此外，IMU 與 GPS 結合，可優化運輸路徑，減少因路線規劃不當導致的貨物晃動；比如在山區公路運輸時，系統會自動避開坡度超過安全閾值的路段，降低傾斜風險。在跨境物流中，IMU 還能監測集裝箱的密封狀態和溫度變化，防止貨物受潮或變質；針對冷鏈運輸的藥品、生鮮，IMU 可聯動溫濕度傳感器...

近日，一項研究利用慣性傳感器（IMU）對足球運動員在跳躍、踢球、短跑等動作中的生物力學負荷進行量化分析，旨在通過科技手段提升訓練效率與競技表現。研究團隊為受試者配備了特制的IMU傳感器裝置，在標準化測試中實時監測關節特定的生物力學負荷。研究發現，膝部負荷與跳躍、踢球成績呈正相關，表明較高的生物力學負荷與更好運動表現有關聯。這項研究表明，通過IMU傳感器得到的角度加速度的“膝部負荷”指標可以區分不同級別球員在特定足球動作中的生物力學負荷，為評估球員表現水平提供了新的量化工具。IMU傳感器在足球訓練上的應用展示了在體育領域評估和優化訓練負荷的潛力，幫助教練和運動員更好地理解并管理訓練量，以實現比較...

SLAM是移動機器人探索未知區域所依賴的一項重要技術，當前主流的SLAM方法主要有兩種類型：視覺和激光。通過視覺特征的定位技術受光照和攝像機移動速度的影響很大，移動機器人在快速移動或在照明條件較差的場景中（比如煤礦隧道）往往會導致視覺特征跟蹤的丟失。特別是在煤礦隧道環境中，地面往往是不平整的，導致機器人的移動非常顛簸，加上照明不均勻等條件，這就導致移動機器人在煤礦隧道環境下，難以實現精確的自主定位和地圖構建。為解決類似于煤礦井下隧道環境下的定位和建圖問題，西安科技大學Daixian Zhu團隊改進了一種基于單目相機和IMU的定位和建圖算法。他們設計了一種結合了點和線特征的特征匹配方法，以提高算...

清華大學機械工程系先進成形制造教育部重點實驗室提出了一種基于外部 RGB-D 相機和慣性測量單元(Inertial Measurement Unit，IMU)組合的爬壁機器人自主定位方法。清華大學機械工程系先進成形制造教育部重點實驗室提出并實現了一種基于外部RGB-D相機和慣性測量單元(InertialMeasurementUnit，IMU)組合的爬壁機器人自主定位方法。該方法采用深度學習和核相關濾波(KernelizedCorrelationFilter,KCF)組合的目標跟蹤方法進行初步位置定位；在此基礎上，利用法向量方向投影的方法篩選出機器人外殼頂部的中心點，實現了爬壁機器人的位置定位。...

馬匹獸醫進行視覺步態評估是診斷馬匹運動障礙的一個重要部分，對運動不對稱性的測量可以為診斷提供客觀支持。為了調查分析馬匹不對稱指數閾值，以此區分健康馬和跛行的馬，來自法國的ClaireMacaire科研團隊研制了EQUISYM?系統，該系統由放置在馬匹頭部、肩部、骨盆和四個炮骨的七個IMU（慣性測量單元）組成，能夠實時記錄馬匹的運動數據，實驗中用定制的Matlab2020a腳本對數據進行處理得到不對稱指數（AI）平均值和標準差（SD），使用軟件RStudio用圖形方法對數據進行正態性評估。在此次實驗中，由7個IMU組成的EQUISYM?系統為實驗提供了有力的支持，可以在一定程度上為獸醫的臨床診斷...

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...

跑步者姿態和速度的監測可以通過在跑步者的日常訓練計劃中積累跑步時特定信息（例如步頻和步幅）來實現。基于這個目的，日本大阪都市大學城市健康與體育研究中心YutaSuzuki團隊設計了一種使用IMU估計跑步時足部軌跡及步長的方法。過去的幾年中，在步態事件監測、步長估計方面，生物力學領域使用IMU進行了大量的研究工作。但由于IMU只在其自身的局部坐標系中測量三軸線性加速度、角速度和磁場強度，因此無法直接從IMU數據估計全局坐標系中的足部軌跡及步長。而從IMU數據計算軌跡的一個主要問題是加速度和角速度測量中的漂移，隨著評估時間的增長，其位置和方位評估的結果會越發失真。解決這種漂移的一種流行方法是使用零...

近日，來自韓國研究團隊成功研發了一種創新的運動分析系統，巧妙結合了IMU技術和深度卷積神經網絡(DCNN)，旨在深入研究并有效預測青少年特發性脊柱側彎(AIS)的進展。科研團隊將IMU傳感器固定在患者的髖部和膝部，以監測并記錄行走時的髖膝關節運動數據。測試結果表明，深度卷積神經網絡模型結合多平面髖膝關節循環圖譜和臨床因素，在預測脊柱側彎進展方面表現優異，其準確率***優于傳統的訓練方式。實驗結果顯示，無論脊柱側彎的程度如何，尤其是在復雜情況下，IMU傳感器與DCNN相結合能夠清晰地顯示出脊柱側彎的發展趨勢，揭示了運動參數與脊柱側彎進展之間的關聯。這也證明IMU在評估和預測青少年特發性脊柱側彎進...

一項由泰國科研團隊開展的研究，創新性地應用了慣性測量單元（IMU）傳感器，以評估和比較兩種不同的頸椎固定技術——傳統脊柱固定（TSI）和脊柱運動限制（SMR）——在院前急救中的應用效果。研究團隊在健康志愿者中進行了隨機交叉試驗，通過IMU傳感器監測了使用TSI和SMR技術時頸椎的活動范圍。結果顯示，在緊急制動或類似情況下，SMR技術相較于TSI能明顯減少頸椎在屈伸和側彎方向的活動，盡管SMR的操作時間略長，但這一差異在臨床意義上并不明顯。該研究表明，在院前急救中應用SMR技術可以更有效地限制頸椎運動，尤其是在緊急情況下，這可能有助于減少頸部的二次損傷。IMU傳感器的應用為評估和改進急救固定技術...

SLAM是移動機器人探索未知區域所依賴的一項重要技術，當前主流的SLAM方法主要有兩種類型：視覺和激光。通過視覺特征的定位技術受光照和攝像機移動速度的影響很大，移動機器人在快速移動或在照明條件較差的場景中（比如煤礦隧道）往往會導致視覺特征跟蹤的丟失。特別是在煤礦隧道環境中，地面往往是不平整的，導致機器人的移動非常顛簸，加上照明不均勻等條件，這就導致移動機器人在煤礦隧道環境下，難以實現精確的自主定位和地圖構建。為解決類似于煤礦井下隧道環境下的定位和建圖問題，西安科技大學Daixian Zhu團隊改進了一種基于單目相機和IMU的定位和建圖算法。他們設計了一種結合了點和線特征的特征匹配方法，以提高算...