近日，美國研究團隊成功研發(fā)了一種創(chuàng)新的實時運動捕捉系統(tǒng)，巧妙結(jié)合了IMU技術(shù)，旨在有效應對無線數(shù)據(jù)傳輸中的數(shù)據(jù)丟失問題。實驗中，科研團隊采用IMU傳感器，將其分布在運動員的身體關(guān)鍵部位，實時監(jiān)測并記錄運動時的加速度和角度變化情況。即使在高達20%的數(shù)據(jù)丟失率下，IMU傳感器仍能保持較高精度的運動捕捉。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動捕捉精度，揭示了數(shù)據(jù)丟失對運動捕捉的影響。這也證明IMU在應對無線數(shù)據(jù)丟失方面扮演著重要角色，有望推動運動捕捉技術(shù)向更高精度和魯棒性水平發(fā)展。IMU傳感器的精度取決于其設(shè)計和制造工藝.上海進口平衡傳感器模塊

    光學運動捕捉系統(tǒng)（OMC）雖為步態(tài)分析金標準，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?；趹T性測量單元（IMU）的步態(tài)分析方案便攜性強，但傳統(tǒng)方法常需復雜安裝、復雜校準，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動軌跡。近日，奧地利FHJOANNEUM應用科學大學等團隊在《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，無需復雜位置安裝、特殊校準動作，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采集的加速度和角速度數(shù)據(jù)，結(jié)合步態(tài)事件識別與坐標轉(zhuǎn)換算法，可實時輸出整個步態(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)操作簡便、無需實驗室環(huán)境，可滿足臨床步態(tài)診斷、療愈效果評估等需求，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。未來團隊將進一步在真實問題步態(tài)患者中驗證，并優(yōu)化傳感器安裝方式以降低鞋子對測量結(jié)果的影響。 IMU數(shù)字傳感器評測IMU傳感器的輸出數(shù)據(jù)格式是什么？

    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/公頃的標準誤差（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)采集與后處理的復雜性，為牧場牧草生物量估算提供了可行的技術(shù)方案。

地面反作用力（GRF）是理解運動力學、評估肌肉骨骼負荷的關(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 預測效果。結(jié)果顯示：垂直 GRF（vGRF）預測準（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）。日常運動如走路，單傳感器（如脛骨）與多傳感器效果相當；但轉(zhuǎn)彎等復雜運動時，下半身或單腿多傳感器能降低側(cè)向 GRF 誤差。骨盆傳感器效果略遜，卻仍能滿足日常 vGRF 預測需求。該研究表明，單傳感器（如脛骨）因簡便、低成本，適合日常運動評估；復雜運動需多傳感器提升準確性。這為 IMU 在臨床步態(tài)分析、運動監(jiān)測中的應用提供了參考，平衡了技術(shù)準確度與實用價值。IMU傳感器與普通加速度計/陀螺儀的區(qū)別是什么？

    臨床步態(tài)分析中，光學運動捕捉系統(tǒng)（OMC）雖為多段足部模型分析的金標準，但存在空間、成本和時間消耗大的局限，臨床適用性受限。基于慣性測量單元（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，難以滿足臨床對足部分段運動分析的需求。近日，德國慕尼黑大學醫(yī)學中心團隊在《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，實現(xiàn)對后足與中足運動的分開分析，通過UltiumMotion系統(tǒng)采集脛骨/后足、脛骨/前足、后足/前足在步態(tài)周期中的運動學數(shù)據(jù)，并采用統(tǒng)計參數(shù)映射（SPM）和組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）評估其評定者間、評定者內(nèi)及重測可靠性。該模型操作簡便、耗時短，可在普通診室或野外開展，為臨床足踝診斷、療愈效果監(jiān)測提供了便捷工具。未來團隊將進一步開展與OMC系統(tǒng)的對比研究，完善模型以適配問題足型等更多臨床場景。 自動駕駛中IMU的作用是什么？浙江慣性傳感器選型

Xsens IMU 在極端環(huán)境中仍能提供穩(wěn)定數(shù)據(jù)，廣泛應用于航空航天、海洋勘探及應急救援領(lǐng)域。上海進口平衡傳感器模塊

    一支科研團隊提出了一種增強型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：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；三是基于深度學習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)實車測試驗證，該框架在單車場景下的軌跡誤差（ATE）均值m，z軸均方根誤差（RMSE）低至m，優(yōu)于傳統(tǒng)LIO-SAM；雙車對接場景下，姿態(tài)誤差（APE）和相對姿態(tài)誤差（RPE）較無遮擋濾波的基線方案分別降低約59%和47%，確保了AMB對接所需的高精度位置信息。 上海進口平衡傳感器模塊