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一支科研團(tuán)隊提出了一種基于消費(fèi)級IMU設(shè)備（智能手機(jī)、智能手表、無線耳機(jī)）的日常步態(tài)分析方法，解決了傳統(tǒng)步態(tài)分析依賴實驗室環(huán)境和設(shè)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(tài)數(shù)據(jù)，測試了智能手機(jī)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(shù)據(jù)，并以Xsens動作捕捉系統(tǒng)作為真值參考。數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行步態(tài)分割與分組，通過連續(xù)性匹配分?jǐn)?shù)（CMS）同時評估序列連續(xù)性和匹配質(zhì)量。實驗結(jié)果...

滑雪運(yùn)動的動作規(guī)范性直接影響滑行速度與安全性，但傳統(tǒng)訓(xùn)練依賴教練肉眼觀察，難以精細(xì)捕捉細(xì)微動作偏差。近日，某運(yùn)動科技公司推出基于IMU的滑雪訓(xùn)練輔助系統(tǒng)，為專業(yè)運(yùn)動員和愛好者提供數(shù)據(jù)化訓(xùn)練方案。該系統(tǒng)由6個微型IMU傳感器組成，分別貼合滑雪者的頭部、軀干、大腿及雪板，采樣率達(dá)1200Hz，實時采集滑行過程中的姿態(tài)角度、角速度及沖擊數(shù)據(jù)。通過無線傳輸至配套終端，系統(tǒng)自動生成三維動作軌跡，量化分析轉(zhuǎn)彎角度、重心轉(zhuǎn)移幅度、雪板傾斜度等關(guān)鍵參數(shù)，并與專業(yè)運(yùn)動員的標(biāo)準(zhǔn)動作對比，生成偏差報告。同時，IMU可捕捉滑行中的突發(fā)沖擊（如摔倒、碰撞），觸發(fā)安全預(yù)警并記錄沖擊強(qiáng)度，輔助評估運(yùn)動風(fēng)險。實測...

滑雪運(yùn)動的動作規(guī)范性直接影響滑行速度與安全性，但傳統(tǒng)訓(xùn)練依賴教練肉眼觀察，難以精細(xì)捕捉細(xì)微動作偏差。近日，某運(yùn)動科技公司推出基于IMU的滑雪訓(xùn)練輔助系統(tǒng)，為專業(yè)運(yùn)動員和愛好者提供數(shù)據(jù)化訓(xùn)練方案。該系統(tǒng)由6個微型IMU傳感器組成，分別貼合滑雪者的頭部、軀干、大腿及雪板，采樣率達(dá)1200Hz，實時采集滑行過程中的姿態(tài)角度、角速度及沖擊數(shù)據(jù)。通過無線傳輸至配套終端，系統(tǒng)自動生成三維動作軌跡，量化分析轉(zhuǎn)彎角度、重心轉(zhuǎn)移幅度、雪板傾斜度等關(guān)鍵參數(shù)，并與專業(yè)運(yùn)動員的標(biāo)準(zhǔn)動作對比，生成偏差報告。同時，IMU可捕捉滑行中的突發(fā)沖擊（如摔倒、碰撞），觸發(fā)安全預(yù)警并記錄沖擊強(qiáng)度，輔助評估運(yùn)動風(fēng)險。實測...

跑步運(yùn)動中，錯誤的步態(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)動品牌推出集成IMU的智能跑鞋，實現(xiàn)跑步姿態(tài)的實時監(jiān)測與矯正建議。跑鞋的中底和鞋跟處內(nèi)置微型IMU傳感器，采樣率達(dá)500Hz，實時采集跑步時的步頻、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}，并通過語音或振動提醒使用者調(diào)整姿態(tài)。同時，APP生成運(yùn)動報告，記錄步態(tài)變化趨勢，提供個性化訓(xùn)練建議，降低運(yùn)動損傷可能性。實測數(shù)據(jù)顯示，該跑鞋對步頻的測量誤差小于±1步/分鐘，腳落地角度識別準(zhǔn)確率達(dá)97%，幫助使用者...

在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，IMU 是生態(tài)的 “數(shù)據(jù)采集員”。它通過感知振動和傾斜，為生態(tài)保護(hù)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。例如，在野生動物追蹤中，IMU 可嵌入項圈，監(jiān)測動物的移動軌跡和行為模式，幫助研究人員分析棲息地變化；針對遷徙鳥類，通過記錄翅膀扇動的頻率與角度，能估算飛行能耗與續(xù)航能力，為保護(hù)遷徙路線提供依據(jù)。在水質(zhì)監(jiān)測中，IMU 可實時檢測水流速度和方向，輔助評估污染物擴(kuò)散范圍；配合浮標(biāo)上的水質(zhì)傳感器，能繪制動態(tài)水流模型，預(yù)測污染源對下游生態(tài)的影響。此外，IMU 還能用于海洋浮標(biāo)，監(jiān)測海浪高度和洋流變化，為氣候研究提供數(shù)據(jù)支持；在臺風(fēng)預(yù)警中，通過分析海浪的加速度波形，可提前判斷風(fēng)暴強(qiáng)度，為沿海地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)爭取時...

工業(yè)管道（如油氣管道、市政管網(wǎng)）的內(nèi)部檢測常面臨管線彎曲、坡度變化等復(fù)雜場景，傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)易出現(xiàn)定位漂移，影響檢測精度。近日，某自動化檢測設(shè)備企業(yè)推出搭載高精度IMU的管道檢測機(jī)器人，提升復(fù)雜管線的巡檢能力。機(jī)器人機(jī)身及檢測探頭處安裝多組抗干擾IMU傳感器，采樣率達(dá)800Hz，實時捕捉機(jī)器人的姿態(tài)變化、行進(jìn)速度及管線坡度數(shù)據(jù)。通過與慣性導(dǎo)航算法融合，結(jié)合管道內(nèi)壁的特征匹配，實現(xiàn)定位誤差小于±2cm/100米的高精度導(dǎo)航，即使在管線轉(zhuǎn)彎、爬坡等場景下也能穩(wěn)定輸出位置信息。同時，IMU數(shù)據(jù)可輔助調(diào)整機(jī)器人的行進(jìn)姿態(tài)，確保檢測探頭與管道內(nèi)壁保持比較好距離，提升缺陷識別率。實地測試顯示，該...

近日，來自加拿大的研究團(tuán)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(tuán)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(zhǔn)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)航傳感器是否能與其他傳感器...

負(fù)重行軍等任務(wù)中，下肢肌肉骨骼損傷可能較高，但現(xiàn)有研究難以量化負(fù)載、速度、坡度等因素對人體運(yùn)動負(fù)荷的影響，IMU傳感器雖可替代地面反作用力測量，其信號對特定任務(wù)需求的敏感性仍不明確。近日，澳大利亞麥考瑞大學(xué)等團(tuán)隊在《Galt&Posture》期刊發(fā)表研究成果，揭示了負(fù)載、速度和坡度對IMU信號衰減的影響規(guī)律。研究在20名受試者（有19人完成）中開展，受試者佩戴23kg負(fù)重背心，在跑步機(jī)上完成不同速度（步行、跑步）、坡度（平地1%、上坡+6%、下坡-6%）及有無負(fù)載的組合運(yùn)動。通過足部和骨盆佩戴的IMU采集垂直加速度數(shù)據(jù)，計算每步信號衰減、每公里信號衰減及相對衰減等指標(biāo)，并結(jié)合光學(xué)運(yùn)...

估算牧場牧草量是優(yōu)化輪牧計劃和載畜量的關(guān)鍵，但傳統(tǒng)人工測量方法耗時費(fèi)力，現(xiàn)有基于無人機(jī)、衛(wèi)星等的技術(shù)存在成本高、受光照和天氣影響等局限，難以滿足田間實時監(jiān)測需求。近日，美國克萊姆森大學(xué)團(tuán)隊在《SmartAgriculturalTechnology》期刊發(fā)表研究成果，研發(fā)出基于慣性測量單元（IMU）的牧草量估算系統(tǒng)，一定程度上解決上述難題。該研究設(shè)計了兩種測量系統(tǒng)：IMU-Ski系統(tǒng)通過在連接壓縮滑板與地面漫游車的連桿上安裝IMU，捕捉滑板隨作物冠層輪廓的垂直運(yùn)動，將連桿角度變化轉(zhuǎn)化為作物高度；IMU-Roller系統(tǒng)則在圓柱形滾筒兩側(cè)的連桿上安裝雙IMU，同步記錄兩側(cè)作物高度。通過...

光學(xué)運(yùn)動捕捉系統(tǒng)（OMC）雖為步態(tài)分析金標(biāo)準(zhǔn)，但存在成本高、依賴實驗室環(huán)境、需視線無遮擋等局限，難以滿足日常臨床場景需求。基于慣性測量單元（IMU）的步態(tài)分析方案便攜性強(qiáng)，但傳統(tǒng)方法常需復(fù)雜安裝、復(fù)雜校準(zhǔn)，且在問題步態(tài)場景下精度易受影響，難以完全捕捉足部三維運(yùn)動軌跡。近日，奧地利FHJOANNEUM應(yīng)用科學(xué)大學(xué)等團(tuán)隊在《Galt&Posture》期刊發(fā)表研究成果，提出一種基于足底IMU的高精度步態(tài)分析方法，有用解決上述難題。該方法在受試者雙腳足背通過魔術(shù)貼固定IMU傳感器，無需復(fù)雜位置安裝、特殊校準(zhǔn)動作，也不依賴磁力計數(shù)據(jù)，需確保傳感器單軸大致指向矢狀面即可。通過解析IMU采集的加...

跑步運(yùn)動中，錯誤的步態(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)動品牌推出集成IMU的智能跑鞋，實現(xiàn)跑步姿態(tài)的實時監(jiān)測與矯正建議。跑鞋的中底和鞋跟處內(nèi)置微型IMU傳感器，采樣率達(dá)500Hz，實時采集跑步時的步頻、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}，并通過語音或振動提醒使用者調(diào)整姿態(tài)。同時，APP生成運(yùn)動報告，記錄步態(tài)變化趨勢，提供個性化訓(xùn)練建議，降低運(yùn)動損傷可能性。實測數(shù)據(jù)顯示，該跑鞋對步頻的測量誤差小于±1步/分鐘，腳落地角度識別準(zhǔn)確率達(dá)97%，幫助使用者...

研究團(tuán)隊將IMU傳感器集成到農(nóng)業(yè)工作者日常佩戴的裝備中，這些小巧耐用的傳感器能實時捕捉軀干、肩部、肘部等關(guān)鍵部位的動態(tài)變化。即便在塵土飛揚(yáng)、振動頻繁、光線多變的戶外農(nóng)田環(huán)境中，傳感器依然能保持出色的監(jiān)測精度，相比傳統(tǒng)姿勢追蹤工具，適應(yīng)性和可靠性大幅提升。為進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，系統(tǒng)還融合了無跡卡爾曼濾波器。該算法能較好過濾戶外環(huán)境中的干擾噪聲，確保采集到的工作姿勢數(shù)據(jù)真實可靠，為后續(xù)評估提供精細(xì)依據(jù)。對農(nóng)業(yè)工作者而言，反復(fù)彎腰、扭轉(zhuǎn)等動作易導(dǎo)致肌肉骨骼勞損，而這套IMU系統(tǒng)可提前識別高危姿勢，助力研究人員和雇主及時調(diào)整作業(yè)流程、開展防護(hù)培訓(xùn)，從源頭減少傷害。這項研究也打破了人們對IMU技...

負(fù)重行軍等任務(wù)中，下肢肌肉骨骼損傷可能較高，但現(xiàn)有研究難以量化負(fù)載、速度、坡度等因素對人體運(yùn)動負(fù)荷的影響，IMU傳感器雖可替代地面反作用力測量，其信號對特定任務(wù)需求的敏感性仍不明確。近日，澳大利亞麥考瑞大學(xué)等團(tuán)隊在《Galt&Posture》期刊發(fā)表研究成果，揭示了負(fù)載、速度和坡度對IMU信號衰減的影響規(guī)律。研究在20名受試者（有19人完成）中開展，受試者佩戴23kg負(fù)重背心，在跑步機(jī)上完成不同速度（步行、跑步）、坡度（平地1%、上坡+6%、下坡-6%）及有無負(fù)載的組合運(yùn)動。通過足部和骨盆佩戴的IMU采集垂直加速度數(shù)據(jù)，計算每步信號衰減、每公里信號衰減及相對衰減等指標(biāo)，并結(jié)合光學(xué)運(yùn)...

近日，美國研究團(tuán)隊成功研發(fā)了一種創(chuàng)新的實時運(yùn)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(tuán)隊采用IMU傳感器，將其分布在運(yùn)動員的身體關(guān)鍵部位，實時監(jiān)測并記錄運(yùn)動時的加速度和角度變化情況。即使在高達(dá)20%的數(shù)據(jù)丟失率下，IMU傳感器仍能保持較高精度的運(yùn)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(yùn)動捕捉精度，揭示了數(shù)據(jù)丟失對運(yùn)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(yùn)動捕捉技術(shù)向更高精度和魯棒性水平發(fā)展。導(dǎo)航傳感器的安裝是否復(fù)雜？上海機(jī)器人傳感器生產(chǎn)廠家在互動娛樂領(lǐng)...

地面反作用力（GRF）是理解運(yùn)動力學(xué)、評估肌肉骨骼負(fù)荷的關(guān)鍵，但傳統(tǒng)實驗室測力板難以推廣至日常場景。慣性測量單元（IMU）雖便攜，卻無法直接捕捉 GRF—德國科研團(tuán)隊通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），解決了這一難題。研究招募 20 名參與者，完成走路、爬樓梯、跑步、轉(zhuǎn)彎等 6 種運(yùn)動，測試不同 IMU 配置（下半身 7 個、單腿 4 個、脛骨 / 骨盆 1 個等）的 3D GRF 預(yù)測效果。結(jié)果顯示：垂直 GRF（vGRF）預(yù)測準(zhǔn)（相關(guān)系數(shù) r≥0.98，相對誤差≤7.44%），前后向 GRF 次之（r≥0.92），側(cè)向 GRF 難度高（r≥0.74）。日常運(yùn)動如走路，單傳感器（如脛骨）與多傳感器效...

一支科研團(tuán)隊提出了一種增強(qiáng)型LiDAR-IMUSLAM框架，專門解決自主模塊化公交車（AMB）對接過程中的找到精確位置難題，對推動模塊化公共交通的實用化具有重要意義。該框架基于LIO-SAM算法優(yōu)化，針對AMB對接時的垂直漂移和近距離遮擋兩大挑戰(zhàn)，提出三項關(guān)鍵改進(jìn)：一是采用帶地面約束的兩階段點云-地圖匹配方法，先通過地面特征穩(wěn)定z軸位置、橫滾角和俯仰角，再用非地面特征優(yōu)化x、y軸位置和航向角，減少垂直漂移；二是引入融合IMU橫滾/俯仰約束和周期性因子圖重置的優(yōu)化策略，避免長期誤差累積；三是基于深度學(xué)習(xí)PointPillars算法實現(xiàn)前車檢測與點云濾波，減輕對接時的動態(tài)遮擋影響。經(jīng)實...

跑步運(yùn)動中，錯誤的步態(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)動品牌推出集成IMU的智能跑鞋，實現(xiàn)跑步姿態(tài)的實時監(jiān)測與矯正建議。跑鞋的中底和鞋跟處內(nèi)置微型IMU傳感器，采樣率達(dá)500Hz，實時采集跑步時的步頻、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}，并通過語音或振動提醒使用者調(diào)整姿態(tài)。同時，APP生成運(yùn)動報告，記錄步態(tài)變化趨勢，提供個性化訓(xùn)練建議，降低運(yùn)動損傷可能性。實測數(shù)據(jù)顯示，該跑鞋對步頻的測量誤差小于±1步/分鐘，腳落地角度識別準(zhǔn)確率達(dá)97%，幫助使用者...

中國臺灣大學(xué)的科研團(tuán)隊提出一種基于慣性測量單元（IMU）和機(jī)器學(xué)習(xí)的奶牛日常行為模式識別系統(tǒng)，為奶牛監(jiān)測和繁殖管理提供了解決方案。該系統(tǒng)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(yùn)動數(shù)據(jù)，經(jīng)人工結(jié)合視頻標(biāo)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(gòu)建行為識別模型。實驗對比SVM、隨機(jī)森林和XGBoost三種算法，終XGBoost模型表現(xiàn)優(yōu)，采用58個精選特征（含時域和頻域特征）實現(xiàn)的整體F1分?jǐn)?shù)，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(tǒng)采用5Hz采樣頻率、30秒時間窗口和90%窗口重疊率，...

近日，美國研究團(tuán)隊成功研發(fā)了一種創(chuàng)新的實時運(yùn)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(tuán)隊采用IMU傳感器，將其分布在運(yùn)動員的身體關(guān)鍵部位，實時監(jiān)測并記錄運(yùn)動時的加速度和角度變化情況。即使在高達(dá)20%的數(shù)據(jù)丟失率下，IMU傳感器仍能保持較高精度的運(yùn)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(yùn)動捕捉精度，揭示了數(shù)據(jù)丟失對運(yùn)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(yùn)動捕捉技術(shù)向更高精度和魯棒性水平發(fā)展。IMU與視覺傳感器如何數(shù)據(jù)融合？IMU融合傳感器推薦 ...

中國臺灣大學(xué)的科研團(tuán)隊提出一種基于慣性測量單元（IMU）和機(jī)器學(xué)習(xí)的奶牛日常行為模式識別系統(tǒng)，為奶牛監(jiān)測和繁殖管理提供了解決方案。該系統(tǒng)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(yùn)動數(shù)據(jù)，經(jīng)人工結(jié)合視頻標(biāo)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(gòu)建行為識別模型。實驗對比SVM、隨機(jī)森林和XGBoost三種算法，終XGBoost模型表現(xiàn)優(yōu)，采用58個精選特征（含時域和頻域特征）實現(xiàn)的整體F1分?jǐn)?shù)，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(tǒng)采用5Hz采樣頻率、30秒時間窗口和90%窗口重疊率，...

在室內(nèi)移動機(jī)器人位置場景中，超寬帶（UWB）技術(shù)憑借厘米級精度成為推薦，但非視距（NLOS）環(huán)境下的信號遮擋與噪聲干擾，嚴(yán)重影響位置穩(wěn)定性。江蘇師范大學(xué)團(tuán)隊提出一種融合UWB與慣性測量單元（IMU）的位置系統(tǒng)，創(chuàng)新設(shè)計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測距數(shù)據(jù)與IMU運(yùn)動測量信息，**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，采用動態(tài)慣性權(quán)重策略優(yōu)化UWB初始坐標(biāo)估計，避免傳統(tǒng)算法陷入局部比較好；二是設(shè)計環(huán)境自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波器（IAUKF），引入環(huán)境狀態(tài)判別閾值與實時噪聲矩陣更新機(jī)制，...

居家瑜伽練習(xí)中，使用者難以自行判斷動作標(biāo)準(zhǔn)度，易因姿勢錯誤導(dǎo)致肌肉拉傷。近日，某智能硬件品牌推出集成IMU的智能瑜伽墊，實現(xiàn)練習(xí)姿態(tài)的實時監(jiān)測與精細(xì)糾錯。瑜伽墊內(nèi)置16個分布式IMU傳感器，均勻覆蓋軀干、四肢對應(yīng)區(qū)域，采樣率達(dá)500Hz，實時捕捉身體各部位的姿態(tài)角度、彎曲幅度及重心分布。通過藍(lán)牙連接手機(jī)APP，系統(tǒng)生成三維動作模型，與瑜伽教練的標(biāo)準(zhǔn)動作對比，精細(xì)識別含胸、塌腰、關(guān)節(jié)超伸等問題，通過語音實時指導(dǎo)調(diào)整。此外，IMU數(shù)據(jù)可生成練習(xí)報告，記錄姿態(tài)進(jìn)步軌跡，提供個性化訓(xùn)練計劃。實測顯示，該瑜伽墊對瑜伽體式的識別準(zhǔn)確率達(dá)，能精細(xì)捕捉°的姿態(tài)偏差，幫助使用者矯正動作后，肌肉發(fā)力效...

跑步運(yùn)動中，錯誤的步態(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)動品牌推出集成IMU的智能跑鞋，實現(xiàn)跑步姿態(tài)的實時監(jiān)測與矯正建議。跑鞋的中底和鞋跟處內(nèi)置微型IMU傳感器，采樣率達(dá)500Hz，實時采集跑步時的步頻、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}，并通過語音或振動提醒使用者調(diào)整姿態(tài)。同時，APP生成運(yùn)動報告，記錄步態(tài)變化趨勢，提供個性化訓(xùn)練建議，降低運(yùn)動損傷可能性。實測數(shù)據(jù)顯示，該跑鞋對步頻的測量誤差小于±1步/分鐘，腳落地角度識別準(zhǔn)確率達(dá)97%，幫助使用者...

倉儲機(jī)器人在密集貨架環(huán)境中易因位置漂移導(dǎo)致碰撞，傳統(tǒng)導(dǎo)航方案對環(huán)境依賴度高。近日，某物流科技企業(yè)推出搭載多傳感器融合IMU的倉儲機(jī)器人，提升復(fù)雜倉儲場景的運(yùn)動靈活性和位置精度。機(jī)器人的底盤及貨架對接部位安裝高精度9軸IMU傳感器，采樣率達(dá)800Hz，實時捕捉機(jī)身姿態(tài)、角速度及振動數(shù)據(jù)，與激光雷達(dá)、視覺傳感器數(shù)據(jù)深度融合。通過自研的動態(tài)位置算法，IMU可補(bǔ)償激光雷達(dá)在貨架遮擋處的位置盲區(qū)，實現(xiàn)位置誤差小于±3cm，即使在貨架間距米的密集環(huán)境中，也能靈活轉(zhuǎn)彎、避讓，通行效率提升40%。同時，IMU監(jiān)測到的機(jī)身振動數(shù)據(jù)可反饋貨架負(fù)載均勻性，輔助優(yōu)化倉儲布局。實地測試顯示，該機(jī)器人在容納5...

印度的一支科研團(tuán)隊提出了一種基于IMU的偏航角和航向角估計方法，通過自適應(yīng)互補(bǔ)濾波與黃金分割搜索（GSS）算法優(yōu)化，提升了移動機(jī)器人在傾斜農(nóng)業(yè)地形上的導(dǎo)航性能，這對于解決無磁強(qiáng)計或雙天線GNSS等參考條件下的可靠標(biāo)定難題具有重要意義。該方法采用MPU6050IMU傳感器，融合三軸加速度計和陀螺儀數(shù)據(jù)，在互補(bǔ)濾波中引入地形傾斜補(bǔ)償機(jī)制，將傾斜軸上的重力分量納入橫滾角和俯仰角計算，修正動態(tài)運(yùn)動中的加速度計讀數(shù)偏差。研究通過GSS算法優(yōu)化濾波加權(quán)因子，在收斂閾值σ≤下，需五次迭代即可確定比較好值（約），相比傳統(tǒng)固定權(quán)重濾波，將斜坡上的偏航角估計誤差降低了約°。實驗驗證中，定制設(shè)計的自主地...

工業(yè)管道（如油氣管道、市政管網(wǎng)）的內(nèi)部檢測常面臨管線彎曲、坡度變化等復(fù)雜場景，傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)易出現(xiàn)定位漂移，影響檢測精度。近日，某自動化檢測設(shè)備企業(yè)推出搭載高精度IMU的管道檢測機(jī)器人，提升復(fù)雜管線的巡檢能力。機(jī)器人機(jī)身及檢測探頭處安裝多組抗干擾IMU傳感器，采樣率達(dá)800Hz，實時捕捉機(jī)器人的姿態(tài)變化、行進(jìn)速度及管線坡度數(shù)據(jù)。通過與慣性導(dǎo)航算法融合，結(jié)合管道內(nèi)壁的特征匹配，實現(xiàn)定位誤差小于±2cm/100米的高精度導(dǎo)航，即使在管線轉(zhuǎn)彎、爬坡等場景下也能穩(wěn)定輸出位置信息。同時，IMU數(shù)據(jù)可輔助調(diào)整機(jī)器人的行進(jìn)姿態(tài)，確保檢測探頭與管道內(nèi)壁保持比較好距離，提升缺陷識別率。實地測試顯示，該...

自動駕駛、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)動部件、耐久性強(qiáng)等優(yōu)勢成為主流傳感器，但有限視場導(dǎo)致點云稀疏、特征不足，易引發(fā)位姿偏移和測繪失真，傳統(tǒng)依賴閉環(huán)檢測的校正方法在動態(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)隊在《InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation》期刊發(fā)表成果，提出SLIMMapping（固態(tài)激光雷達(dá)-IMU耦合測繪）方法，解決上述難題。該技術(shù)包含初始特征測繪和位姿優(yōu)化測繪兩大模塊，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...

傳統(tǒng)智能假肢常因姿態(tài)感知滯后、動作響應(yīng)不準(zhǔn)確，導(dǎo)致截肢者行走步態(tài)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(tǒng)，大幅提升假肢與人體動作的協(xié)同性。該系統(tǒng)在假肢膝關(guān)節(jié)、踝關(guān)節(jié)處內(nèi)置多組微型IMU傳感器，采樣率達(dá)800Hz，實時捕捉截肢者殘肢的運(yùn)動姿態(tài)、角速度及地面反作用力相關(guān)振動信號。通過自研的步態(tài)識別算法，IMU數(shù)據(jù)與肌肉電信號融合，可準(zhǔn)確判斷行走、上下樓梯、爬坡等不同運(yùn)動場景，動態(tài)調(diào)整假肢關(guān)節(jié)的阻尼和屈伸角度，實現(xiàn)步態(tài)自適應(yīng)匹配。同時，IMU能響應(yīng)突發(fā)姿態(tài)變化，如腳下打滑時，秒內(nèi)觸發(fā)關(guān)節(jié)鎖止機(jī)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(tài)對稱性較...

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(jī)和慣性測量單元（IMU）的方法需大量設(shè)備，要么依賴多相機(jī)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(xué)團(tuán)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(jī)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(xùn)練策略，...

在室內(nèi)移動機(jī)器人位置場景中，超寬帶（UWB）技術(shù)憑借厘米級精度成為推薦，但非視距（NLOS）環(huán)境下的信號遮擋與噪聲干擾，嚴(yán)重影響位置穩(wěn)定性。江蘇師范大學(xué)團(tuán)隊提出一種融合UWB與慣性測量單元（IMU）的位置系統(tǒng)，創(chuàng)新設(shè)計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測距數(shù)據(jù)與IMU運(yùn)動測量信息，**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，采用動態(tài)慣性權(quán)重策略優(yōu)化UWB初始坐標(biāo)估計，避免傳統(tǒng)算法陷入局部比較好；二是設(shè)計環(huán)境自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波器（IAUKF），引入環(huán)境狀態(tài)判別閾值與實時噪聲矩陣更新機(jī)制，...