江蘇原裝IMU傳感器哪家好

    日本的一支科研團(tuán)隊(duì)開展了一項(xiàng)基于慣性測(cè)量單元（IMU）螺旋軸分析的步態(tài)研究，旨在探索膝骨關(guān)節(jié)（KOA）患者與一般人群的膝關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)差異，為KOA的早期檢測(cè)提供敏感標(biāo)志物。研究招募了10名KOA患者、11名青年和10名中年受試者，在受試者股骨外側(cè)髁和脛骨結(jié)節(jié)處佩戴IMU傳感器，采集6米行走過(guò)程中的三軸加速度和角速度數(shù)據(jù)（采樣率200Hz），并按步態(tài)周期分為支撐相屈曲、支撐相伸展、擺動(dòng)相屈曲、擺動(dòng)相伸展四個(gè)階段，每秒計(jì)算一次螺旋軸方向。通過(guò)球坐標(biāo)角標(biāo)準(zhǔn)差和比較好擬合平面平均偏差量化螺旋軸變異性，經(jīng)Kruskal-Wallis檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，KOA患者在支撐相的螺旋軸傾斜角（θ?）標(biāo)準(zhǔn)差低于對(duì)照組（相位I：p=；相位II：p=），平面性也更?。ㄏ辔籌：p=；相位II：p=），反映出KOA患者膝關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)更僵硬、多軸活動(dòng)受限。該研究證實(shí)IMU-based螺旋軸變異性可作為KOA早期診斷的標(biāo)志物，且該檢測(cè)方法便攜、操作簡(jiǎn)便，適用于臨床和社區(qū)篩查場(chǎng)景。 自動(dòng)駕駛中IMU的作用是什么？江蘇原裝IMU傳感器哪家好

    光學(xué)運(yùn)動(dòng)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(shí)驗(yàn)室環(huán)境、需視線無(wú)遮擋等局限，難以滿足日常臨床場(chǎng)景需求?；趹T性測(cè)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(wèn)題步態(tài)場(chǎng)景下精度易受影響，難以完全捕捉足部三維運(yùn)動(dòng)軌跡。近日，奧地利FHJOANNEUM應(yīng)用科學(xué)大學(xué)等團(tuán)隊(duì)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(guò)魔術(shù)貼固定IMU傳感器，無(wú)需復(fù)雜位置安裝、特殊校準(zhǔn)動(dòng)作，也不依賴磁力計(jì)數(shù)據(jù)，需確保傳感器單軸大致指向矢狀面即可。通過(guò)解析IMU采集的加速度和角速度數(shù)據(jù)，結(jié)合步態(tài)事件識(shí)別與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法，可實(shí)時(shí)輸出整個(gè)步態(tài)周期內(nèi)足部在矢狀面、額狀面和橫斷面的俯仰角、橫滾角、偏航角軌跡，以及垂直抬升和側(cè)向位移數(shù)據(jù)。該技術(shù)操作簡(jiǎn)便、無(wú)需實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，可滿足臨床步態(tài)診斷、療愈效果評(píng)估等需求，為腦卒中后足下垂、跛行等步態(tài)異常的量化分析提供了有用工具。未來(lái)團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步在真實(shí)問(wèn)題步態(tài)患者中驗(yàn)證，并優(yōu)化傳感器安裝方式以降低鞋子對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響。 IMU組合傳感器價(jià)格角度傳感器的工作溫度范圍是多少？

    識(shí)別人體步態(tài)是外骨骼機(jī)器人實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同操作的關(guān)鍵，現(xiàn)有基于慣性測(cè)量單元（IMU）的步態(tài)識(shí)別方法多利用慣性數(shù)據(jù)，忽視人體關(guān)節(jié)空間關(guān)聯(lián)與運(yùn)動(dòng)時(shí)序特征，難以滿足外骨骼實(shí)時(shí)操作需求。尤其在行走、上下樓梯、爬坡等多種復(fù)雜步態(tài)場(chǎng)景中，傳統(tǒng)算法易因特征提取不完全導(dǎo)致識(shí)別精度不足。近日，華東理工大學(xué)等團(tuán)隊(duì)在《iScience》期刊發(fā)表成果，提出一種融合時(shí)空注意力機(jī)制的雙流時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)（2s-ST-STGCN），為多IMU的骨骼式步態(tài)識(shí)別提供新方案。該技術(shù)通過(guò)人體正運(yùn)動(dòng)學(xué)求解模塊，將IMU采集的腰、大腿、小腿、腳踝等部位的九軸運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為7節(jié)點(diǎn)、8節(jié)點(diǎn)、10節(jié)點(diǎn)三種骨骼模型，創(chuàng)新性引入雙流結(jié)構(gòu)，同時(shí)輸入關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)、骨骼數(shù)據(jù)及其運(yùn)動(dòng)信息，搭配時(shí)空注意力模塊捕捉步態(tài)周期中關(guān)鍵時(shí)序幀與空間關(guān)節(jié)關(guān)聯(lián)。

    印度尼西亞研究團(tuán)隊(duì)開展了一項(xiàng)針對(duì)低成本GNSS/IMU移動(dòng)測(cè)繪應(yīng)用的研究，旨在解決復(fù)雜環(huán)境下低成本GNSS接收機(jī)信號(hào)質(zhì)量差、多路徑干擾明顯及信號(hào)中斷等問(wèn)題，通過(guò)融合技術(shù)提升位置精度。研究采用U-bloxF9RGNSS/IMU模塊安裝在車輛上，選取開闊天空、城市環(huán)境及商場(chǎng)地下室等復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，運(yùn)用單點(diǎn)位置（SPP/IMU）和差分GNSS（DGNSS/IMU）兩種處理方式，結(jié)合無(wú)跡卡爾曼濾波器（UKF）處理非線性系統(tǒng)模型，并通過(guò)低通和高通濾波器對(duì)IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理。結(jié)果顯示，在無(wú)信號(hào)中斷情況下，SPP/IMU融合相較于單獨(dú)GNSS位置，東向和北向精度分別提升和；DGNSS/IMU融合的精度提升更為明顯，東向和北向分別達(dá)和，TransmartSidoarjo場(chǎng)景下RMSE為（東向）和（北向）。IMU數(shù)據(jù)去噪后，融合精度進(jìn)一步提升厘米級(jí)。不過(guò)在信號(hào)中斷場(chǎng)景中，該融合方案未能達(dá)到預(yù)期位置精度，短時(shí)間中斷時(shí)雖能提供車輛運(yùn)動(dòng)軌跡模式，但方向和幅度存在偏差，長(zhǎng)時(shí)間中斷時(shí)誤差明顯增大（東向約、北向約）。該研究證實(shí)了UKF融合低-costGNSS/IMU在復(fù)雜環(huán)境移動(dòng)測(cè)繪中的可行性，為相關(guān)低成本導(dǎo)航應(yīng)用提供了技術(shù)參考，但其在信號(hào)中斷場(chǎng)景的性能仍需進(jìn)一步優(yōu)化。 IMU與視覺(jué)傳感器如何數(shù)據(jù)融合？

    IMU輔助療愈工作！近期，一支意大利研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)上肢運(yùn)動(dòng)軌跡測(cè)量給出新的解決方案，該研究聚焦中風(fēng)、帕金森患者與一般人群的上肢運(yùn)動(dòng)學(xué)差異，開展了一項(xiàng)包含105名受試者（每組各35人）的觀察性研究，通過(guò)IMU傳感器結(jié)合靶向版方塊轉(zhuǎn)移測(cè)試（tBBT），解決傳統(tǒng)方塊轉(zhuǎn)移測(cè)試（BBT）無(wú)法量化上肢運(yùn)動(dòng)軌跡的局限。研究中，工作人員在受試者的頭部、軀干（C7、T10、L5）及上肢（上臂、前臂、手部）共佩戴7個(gè)IMU傳感器，同步記錄60Hz的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，讓受試者完成tBBT的兩個(gè)階段任務(wù)（同側(cè)轉(zhuǎn)移與對(duì)側(cè)轉(zhuǎn)移），隨后通過(guò)軟件分析關(guān)節(jié)角度（如肩、肘、腕的屈伸、旋轉(zhuǎn)等）、手部軌跡參數(shù)及任務(wù)執(zhí)行時(shí)間，并與臨床評(píng)估量表（中風(fēng)患者用Fugl-Meyer上肢評(píng)估FMA-UL，帕金森患者用統(tǒng)一帕金森評(píng)定量表UPDRS）進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。結(jié)果顯示，三組受試者存在明顯運(yùn)動(dòng)學(xué)差異：中風(fēng)患者患側(cè)上肢的肩部外展-內(nèi)收范圍受限，需通過(guò)更大幅度的軀干屈伸（平均角度°，遠(yuǎn)高于一般組°）、旋轉(zhuǎn)（平均角度°，一般組為°）及腕部屈伸代償肘部運(yùn)動(dòng)；帕金森患者則表現(xiàn)為肩部運(yùn)動(dòng)范圍異常及軀干側(cè)屈增加；且神經(jīng)疾患者的運(yùn)動(dòng)平滑度（DLJ值更遠(yuǎn)離0）和速度均低于一般組，中風(fēng)患者患側(cè)完成任務(wù)時(shí)間（秒）是一般組。 慣性傳感器的精度如何影響應(yīng)用效果？浙江國(guó)產(chǎn)慣性傳感器性能

導(dǎo)航傳感器在室內(nèi)和室外的表現(xiàn)有何不同？江蘇原裝IMU傳感器哪家好

    一支科研團(tuán)隊(duì)提出了一種基于消費(fèi)級(jí)IMU設(shè)備（智能手機(jī)、智能手表、無(wú)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(shí)驗(yàn)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(cè)試了智能手機(jī)放在口袋、背包、肩包三種攜帶場(chǎng)景，通過(guò)iPhone14、AppleWatchSeries10、AirPodsPro的IMU傳感器（加速度計(jì)+陀螺儀）收集數(shù)據(jù)，并以Xsens動(dòng)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(dòng)窗口的新型算法進(jìn)行步態(tài)分割與分組，通過(guò)連續(xù)性匹配分?jǐn)?shù)（CMS）同時(shí)評(píng)估序列連續(xù)性和匹配質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，算法整體分割準(zhǔn)確率達(dá)，智能手機(jī)放口袋時(shí)性能比較好（），單一步態(tài)類型分析準(zhǔn)確率更高（步行、慢跑）；Rand驗(yàn)證了分組的可靠性，在背包等動(dòng)態(tài)攜帶場(chǎng)景下略有下降。該方法利用普及的消費(fèi)級(jí)設(shè)備實(shí)現(xiàn)了真實(shí)場(chǎng)景下的多類型步態(tài)分析，為監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)科學(xué)等領(lǐng)域的大規(guī)模步態(tài)研究提供了實(shí)用且低成本的解決方案。 江蘇原裝IMU傳感器哪家好