上海高精度平衡傳感器質(zhì)量

    一支科研團隊開發(fā)了基于慣性測量單元（IMU）的牧草生物量實時估算系統(tǒng)，為牧場輪牧規(guī)劃和載畜量優(yōu)化提供了低成本解決方案。該研究設(shè)計了兩種IMU傳感系統(tǒng)：IMU-Ski（將IMU傳感器安裝在連接壓縮滑板的連桿上，通過滑板隨作物冠層輪廓的垂直運動記錄連桿角度變化）和IMU-Roller（在圓柱形滾筒兩側(cè)的連桿上安裝雙IMU傳感器，同步記錄兩側(cè)作物高度），并結(jié)合無人機RGB圖像提取的植被覆蓋率（VC），分別以總作物高度（TCH）、VC及兩者組合為自變量，為百慕大草和紫花苜蓿構(gòu)建預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明，IMU-Ski性能優(yōu)于IMU-Roller，其基于TCH的模型在百慕大草中實現(xiàn)的決定系數(shù)（R2）和2628kg濕生物量/公頃的標(biāo)準(zhǔn)誤差（SeY），在紫花苜蓿中R2達；TCH與VC組合雖在百慕大草中實現(xiàn)比較高R2（），但TCH的模型已能滿足實用需求，且避免了VC數(shù)據(jù)采集與后處理的復(fù)雜性，為牧場牧草生物量估算提供了可行的技術(shù)方案。 如何選擇適合機器人應(yīng)用的IMU？上海高精度平衡傳感器質(zhì)量

    印度的一支科研團隊提出了一種可解釋的整體多模態(tài)框架（IHMF-PD），用于帕金森嚴(yán)重程度的兩階段分類，這對于帕金森的及時療愈具有重要意義。研究人員通過9軸慣性測量單元（IMU）腕部傳感器收集帕金森患者手部在靜息和姿勢狀態(tài)下的實時震顫數(shù)據(jù)，并結(jié)合神經(jīng)科醫(yī)生提供的MDS-UPDRS、Hoehn和Yahr（H&Y）量表以及PDQ-39等臨床評分作為真實標(biāo)簽，構(gòu)建了精細量化帕金森嚴(yán)重程度的整體多模態(tài)框架。他們采用了優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)模型進行嚴(yán)重程度分類，其中投票分類器表現(xiàn)出良好性能，對震顫嚴(yán)重程度的分類準(zhǔn)確率達到，對帕金森整體嚴(yán)重程度的分類準(zhǔn)確率更是高達，優(yōu)于其他分類器。此外，研究團隊還運用模型可解釋性技術(shù)（SHAP和LIME），揭示了模型的決策過程，讓神經(jīng)科醫(yī)生能夠驗證和信任預(yù)測結(jié)果，為臨床評估提供了透明度。這一研究凸顯了整合多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)與優(yōu)化模型進行準(zhǔn)確且可解釋預(yù)測的潛力，為帕金森的診斷和管理提供了更可靠的解決方案。 江蘇高精度平衡傳感器代理商慣性傳感器的工作原理是什么？

    印度尼西亞研究團隊開展了一項針對低成本GNSS/IMU移動測繪應(yīng)用的研究，旨在解決復(fù)雜環(huán)境下低成本GNSS接收機信號質(zhì)量差、多路徑干擾明顯及信號中斷等問題，通過融合技術(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)境及商場地下室等復(fù)雜場景進行數(shù)據(jù)采集，運用單點位置（SPP/IMU）和差分GNSS（DGNSS/IMU）兩種處理方式，結(jié)合無跡卡爾曼濾波器（UKF）處理非線性系統(tǒng)模型，并通過低通和高通濾波器對IMU數(shù)據(jù)進行去噪處理。結(jié)果顯示，在無信號中斷情況下，SPP/IMU融合相較于單獨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，東向和北向分別達和，TransmartSidoarjo場景下RMSE為（東向）和（北向）。IMU數(shù)據(jù)去噪后，融合精度進一步提升厘米級。不過在信號中斷場景中，該融合方案未能達到預(yù)期位置精度，短時間中斷時雖能提供車輛運動軌跡模式，但方向和幅度存在偏差，長時間中斷時誤差明顯增大（東向約、北向約）。該研究證實了UKF融合低-costGNSS/IMU在復(fù)雜環(huán)境移動測繪中的可行性，為相關(guān)低成本導(dǎo)航應(yīng)用提供了技術(shù)參考，但其在信號中斷場景的性能仍需進一步優(yōu)化。

    新西蘭奧克蘭大學(xué)的科研團隊采用搭載慣性測量單元（IMU）的智能沉積物顆粒（SSP），開展水槽實驗探究口袋幾何形狀對粗顆粒泥沙起動的影響，為礫石河床泥沙輸移建模提供了新視角。實驗在固定球形床面上設(shè)置鞍形和顆粒頂部兩種口袋構(gòu)型，通過IMU實時采集60mm直徑顆粒起動過程中的三軸加速度和角速度數(shù)據(jù)，結(jié)合聲學(xué)多普勒測速儀（ADV）測量近床流場。結(jié)果表明，完全淹沒條件下，水流深度對起動閾值影響極小，而口袋幾何形狀起主導(dǎo)作用：鞍形構(gòu)型所需臨界流速更低（均值≈m/s），但產(chǎn)生更強的旋轉(zhuǎn)沖量，比較大旋轉(zhuǎn)動能達×10??J；顆粒頂部構(gòu)型因下游顆粒阻擋，臨界流速更高（均值≈m/s），卻能引發(fā)更持久的翻滾運動。IMU數(shù)據(jù)揭示了水動力作用與顆粒旋轉(zhuǎn)動力學(xué)的耦合關(guān)系，兩種構(gòu)型的拖曳系數(shù)（C_D≈）和升力系數(shù)（C_L≈）基本一致，驗證了幾何形狀主要影響起動閾值和運動軌跡，而非內(nèi)在水動力特性。該研究為基于物理機制的泥沙輸移模型提供了精細化參數(shù)支持。結(jié)合 AI 算法，IMU 傳感器為影視動畫、體育訓(xùn)練提供低成本、高靈活性的動作捕捉解決方案。

    識別人體步態(tài)是外骨骼機器人實現(xiàn)人機協(xié)同操作的關(guān)鍵，現(xiàn)有基于慣性測量單元（IMU）的步態(tài)識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)與運動時序特征，難以滿足外骨骼實時操作需求。尤其在行走、上下樓梯、爬坡等多種復(fù)雜步態(tài)場景中，傳統(tǒng)算法易因特征提取不完全導(dǎo)致識別精度不足。近日，華東理工大學(xué)等團隊在《iScience》期刊發(fā)表成果，提出一種融合時空注意力機制的雙流時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（2s-ST-STGCN），為多IMU的骨骼式步態(tài)識別提供新方案。該技術(shù)通過人體正運動學(xué)求解模塊，將IMU采集的腰、大腿、小腿、腳踝等部位的九軸運動數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為7節(jié)點、8節(jié)點、10節(jié)點三種骨骼模型，創(chuàng)新性引入雙流結(jié)構(gòu)，同時輸入關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)、骨骼數(shù)據(jù)及其運動信息，搭配時空注意力模塊捕捉步態(tài)周期中關(guān)鍵時序幀與空間關(guān)節(jié)關(guān)聯(lián)。 IMU傳感器的成本差異較大，具體價格取決于性能、品牌和功能。上海人形機器人傳感器應(yīng)用

IMU與視覺傳感器如何數(shù)據(jù)融合？上海高精度平衡傳感器質(zhì)量

    自主機器人導(dǎo)航中，可靠的里程計估計至關(guān)重要，但隧道、長走廊等無幾何特征環(huán)境會導(dǎo)致激光雷達點云退化，傳統(tǒng)激光雷達-慣性測量單元（LiDAR-IMU）里程計易出現(xiàn)誤差累積。對于滑移轉(zhuǎn)向機器人，輪式里程計雖能提供補充約束，但車輪打滑、橫向運動等復(fù)雜動作會引發(fā)非線性誤差，且誤差受地形影響較大，傳統(tǒng)線性模型難以描述。近日，日本東北大學(xué)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所（AIST）團隊在《RoboticsandAutonomousSystems》期刊發(fā)表其成果，提出一種緊密耦合的LiDAR-IMU-輪式里程計算法。該算法創(chuàng)新融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線訓(xùn)練，通過因子圖優(yōu)化實現(xiàn)傳感器融合與運動學(xué)模型學(xué)習(xí)的統(tǒng)一。研究設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為離線和在線學(xué)習(xí)模塊，離線模塊預(yù)訓(xùn)練捕捉地形無關(guān)特征，在線模塊實時適配地形動態(tài)變化，同時提出神經(jīng)自適應(yīng)里程計因子，確保模型約束與傳感器數(shù)據(jù)一致性。實驗驗證顯示，該算法在點云退化、車輪大幅打滑等極端場景下表現(xiàn)穩(wěn)健，在8種不同地形及3類復(fù)雜測試序列中，軌跡誤差（ATE）和相對軌跡誤差（RTE）均優(yōu)于現(xiàn)有主流方法，較固定網(wǎng)絡(luò)模型精度提升超一倍，且處理耗時為秒，滿足實時應(yīng)用需求。該技術(shù)為GNSS缺失環(huán)境下的機器人導(dǎo)航提供了新方案。 上海高精度平衡傳感器質(zhì)量