跑步運(yùn)動(dòng)中，錯(cuò)誤的步態(tài)（如過度內(nèi)旋、腳跟沖擊過大）易導(dǎo)致膝蓋、腳踝損傷，但使用者難以自行察覺。近日，某運(yùn)動(dòng)品牌推出集成IMU的智能跑鞋，實(shí)現(xiàn)跑步姿態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與矯正建議。跑鞋的中底和鞋跟處內(nèi)置微型IMU傳感器，采樣率達(dá)500Hz，實(shí)時(shí)采集跑步時(shí)的步頻、步幅、腳落地角度、沖擊力度等數(shù)據(jù)。通過藍(lán)牙連接至手機(jī)APP，系統(tǒng)分析步態(tài)特征，判斷是否存在過度內(nèi)旋、外旋、腳跟重?fù)舻葐栴}，并通過語音或振動(dòng)提醒使用者調(diào)整姿態(tài)。同時(shí)，APP生成運(yùn)動(dòng)報(bào)告，記錄步態(tài)變化趨勢(shì)，提供個(gè)性化訓(xùn)練建議，降低運(yùn)動(dòng)損傷可能性。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，該跑鞋對(duì)步頻的測(cè)量誤差小于±1步/分鐘，腳落地角度識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)97%，幫助使用者優(yōu)化步態(tài)后，膝蓋受力峰值降低20%。目前產(chǎn)品已上市，適配慢跑、長跑等多種場景，未來將新增運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測(cè)、損傷可能性預(yù)警等功能，進(jìn)一步完善跑步管理方案。 IMU傳感器是否需要校準(zhǔn)？高精度IMU傳感器價(jià)格

    臨床步態(tài)分析中，光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)（OMC）雖為多段足部模型分析的金標(biāo)準(zhǔn)，但存在空間、成本和時(shí)間消耗大的局限，臨床適用性受限。基于慣性測(cè)量單元（IMU）的步態(tài)分析系統(tǒng)雖便捷，卻多將足踝視為單一剛性段，難以滿足臨床對(duì)足部分段運(yùn)動(dòng)分析的需求。近日，德國慕尼黑大學(xué)醫(yī)學(xué)中心團(tuán)隊(duì)在《Galt&Posture》期刊發(fā)表研究成果，推出一款基于IMU的雙段足部模型，并完成其可靠性測(cè)試。該模型在傳統(tǒng)IMU傳感器布置基礎(chǔ)上，于跟骨后側(cè)新增一枚傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)后足與中足運(yùn)動(dòng)的分開分析，通過UltiumMotion系統(tǒng)采集脛骨/后足、脛骨/前足、后足/前足在步態(tài)周期中的運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)，并采用統(tǒng)計(jì)參數(shù)映射（SPM）和組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）評(píng)估其評(píng)定者間、評(píng)定者內(nèi)及重測(cè)可靠性。該模型操作簡便、耗時(shí)短，可在普通診室或野外開展，為臨床足踝診斷、療愈效果監(jiān)測(cè)提供了便捷工具。未來團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步開展與OMC系統(tǒng)的對(duì)比研究，完善模型以適配問題足型等更多臨床場景。 上海傳感器評(píng)測(cè)IMU傳感器的工作溫度范圍是多少？

    自動(dòng)駕駛、城市應(yīng)急響應(yīng)等領(lǐng)域?qū)Ω呔?D地圖需求迫切，固態(tài)激光雷達(dá)憑借無運(yùn)動(dòng)部件、耐久性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)成為主流傳感器，但有限視場導(dǎo)致點(diǎn)云稀疏、特征不足，易引發(fā)位姿偏移和測(cè)繪失真，傳統(tǒng)依賴閉環(huán)檢測(cè)的校正方法在動(dòng)態(tài)或特征稀缺環(huán)境中難以適用。近日，同濟(jì)大學(xué)等團(tuán)隊(duì)在《InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation》期刊發(fā)表成果，提出SLIMMapping（固態(tài)激光雷達(dá)-IMU耦合測(cè)繪）方法，解決上述難題。該技術(shù)包含初始特征測(cè)繪和位姿優(yōu)化測(cè)繪兩大模塊，通過基于感興趣區(qū)域（ROI）的自適應(yīng)編碼與特征提取pipeline，有序處理固態(tài)激光雷達(dá)的無序3D點(diǎn)云；融合高頻IMU數(shù)據(jù)智能篩選關(guān)鍵幀，基于位姿圖優(yōu)化實(shí)現(xiàn)軌跡校正，無需閉環(huán)約束即可減少里程計(jì)漂移。

    一支科研團(tuán)隊(duì)提出了一種融合GNSS/IMU與LiDAR生成數(shù)字高程模型（DEM）的空中三角測(cè)量（AT）方法，解決了復(fù)雜地形區(qū)域（如埃及明亞省Maghagha市的多地形區(qū)域）三維測(cè)繪精度不足的問題。該研究采用TrimbleAX60混合航空系統(tǒng)，集成攝影測(cè)量相機(jī)、激光掃描儀及GNSS/IMU傳感器，通過RTX實(shí)時(shí)校正服務(wù)修正GNSS/IMU數(shù)據(jù)，結(jié)合LiDAR生成的高精度DEM初始化AT過程，在MATCH-AT軟件中完成航空影像的光束法平差。通過四種方案對(duì)比驗(yàn)證（用地面GCPs、GNSS/IMU初始化、DEM初始化、GNSS/IMU+DEM聯(lián)合初始化），結(jié)果表明，GNSS/IMU校正數(shù)據(jù)的引入使檢查點(diǎn)三維坐標(biāo)均方根誤差（RMS）提升：東向（E）從m降至m，北向（N）從m降至m，高程（H）從3m大幅降至m；DEM初始化雖輕微提升精度，但優(yōu)化了影像匹配效率，而聯(lián)合初始化方案在高起伏地形中表現(xiàn)比較好。該方法為復(fù)雜地形區(qū)域的精細(xì)三維測(cè)繪提供了可靠解決方案，適用于數(shù)字孿生、地形測(cè)繪、城市規(guī)劃等領(lǐng)域。 針對(duì)風(fēng)電、石油鉆機(jī)等大型設(shè)備，IMU 傳感器實(shí)時(shí)采集振動(dòng)數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)故障風(fēng)險(xiǎn)，延長設(shè)備壽命。

    人形機(jī)器人位置是其運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵技術(shù)，但非連續(xù)支撐、沖擊振動(dòng)及慣性導(dǎo)航漂移等問題，導(dǎo)致傳統(tǒng)位置方法難以滿足精度需求，且部分方案存在硬件復(fù)雜、計(jì)算量大等局限。近日，東南大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)等團(tuán)隊(duì)在《BiomimeticIntelligenceandRobotics》期刊發(fā)表研究成果，提出一種基于腿部正向運(yùn)動(dòng)學(xué)與IMU融合的步態(tài)里程計(jì)算法。該算法首先建立機(jī)器人腿部正向運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，通過D-H參數(shù)法求解機(jī)身與足部的坐標(biāo)變換關(guān)系；再結(jié)合IMU采集的三軸加速度、角速度及歐拉角數(shù)據(jù)，構(gòu)建卡爾曼濾波模型，將運(yùn)動(dòng)學(xué)信息與IMU數(shù)據(jù)深度融合，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人位置和速度的精細(xì)估計(jì)。該方案需機(jī)器人配備關(guān)節(jié)編碼器和IMU，硬件需求低、計(jì)算復(fù)雜度小，可適配雙足、四足等多種腿部機(jī)器人。該算法為室內(nèi)人形機(jī)器人位置提供了有力解決方案，硬件依賴低、適用性廣。未來可進(jìn)一步優(yōu)化足底滑動(dòng)補(bǔ)償策略，提升機(jī)器人在復(fù)雜地形下的位置魯棒性。 IMU傳感器與普通加速度計(jì)/陀螺儀的區(qū)別是什么？江蘇機(jī)器人傳感器選型

IMU傳感器的使用壽命一般是多長？高精度IMU傳感器價(jià)格

    在室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人位置場景中，超寬帶（UWB）技術(shù)憑借厘米級(jí)精度成為推薦，但非視距（NLOS）環(huán)境下的信號(hào)遮擋與噪聲干擾，嚴(yán)重影響位置穩(wěn)定性。江蘇師范大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出一種融合UWB與慣性測(cè)量單元（IMU）的位置系統(tǒng)，創(chuàng)新設(shè)計(jì)IPSO-IAUKF算法，為復(fù)雜噪聲環(huán)境下的高精度位置提供了解決方案。該系統(tǒng)采用緊耦合架構(gòu)，深度融合UWB測(cè)距數(shù)據(jù)與IMU運(yùn)動(dòng)測(cè)量信息，**突破體現(xiàn)在三大技術(shù)創(chuàng)新：一是通過改進(jìn)粒子群優(yōu)化（IPSO）算法，采用動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重策略優(yōu)化UWB初始坐標(biāo)估計(jì)，避免傳統(tǒng)算法陷入局部比較好；二是設(shè)計(jì)環(huán)境自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波器（IAUKF），引入環(huán)境狀態(tài)判別閾值與實(shí)時(shí)噪聲矩陣更新機(jī)制，動(dòng)態(tài)優(yōu)化協(xié)方差矩陣；三是結(jié)合Sage-Husa濾波器估計(jì)噪聲統(tǒng)計(jì)特性，通過二次動(dòng)態(tài)調(diào)整減少濾波發(fā)散，增強(qiáng)復(fù)雜環(huán)境魯棒性。 高精度IMU傳感器價(jià)格