工業(yè)機械臂在高速作業(yè)時易因碰撞導(dǎo)致設(shè)備損壞或人員受傷，傳統(tǒng)防碰撞方案響應(yīng)滯后、誤觸發(fā)率高。近日，某自動化設(shè)備廠商宣布基于 IMU 的機械臂防碰撞系統(tǒng)實現(xiàn)量產(chǎn)，已應(yīng)用于汽車零部件裝配生產(chǎn)線。該系統(tǒng)在機械臂的關(guān)節(jié)及末端執(zhí)行器處安裝高精度 IMU 傳感器，實時采集角速度和加速度數(shù)據(jù)，通過邊緣計算模塊分析機械臂的運動狀態(tài)。當(dāng)機械臂遭遇碰撞時，IMU 可在 0.01 秒內(nèi)捕捉到異常沖擊力引發(fā)的姿態(tài)突變，觸發(fā)急停指令，響應(yīng)速度較傳統(tǒng)力傳感器提升 10 倍。同時，系統(tǒng)通過 IMU 數(shù)據(jù)建立機械臂運動模型，區(qū)分正常作業(yè)的姿態(tài)變化與碰撞沖擊，誤觸發(fā)率低于 0.1%。實際應(yīng)用顯示，該系統(tǒng)可承受機械臂作業(yè)速度可達(dá) 2m/s 下的碰撞沖擊，能保護價值數(shù)十萬元的精密工裝夾具，且安裝成本為傳統(tǒng)激光防碰撞方案的 1/3。目前已適配 6 軸、7 軸等主流工業(yè)機械臂，未來計劃拓展至協(xié)作機器人領(lǐng)域，進(jìn)一步提升人機協(xié)同作業(yè)的安全性。IMU傳感器適用于哪些應(yīng)用場景？上海導(dǎo)航傳感器質(zhì)量

    我國的一支科研團隊設(shè)計并校準(zhǔn)了一種內(nèi)嵌微機電系統(tǒng)慣性測量單元（MEMS-IMU）的球形傳感器顆粒，實現(xiàn)了與實心球體的運動學(xué)等效，這為均質(zhì)致密顆粒實驗中粒子運動信息的測量提供了更具代表性的工具。該傳感器顆粒直徑40毫米，采用雙層球形結(jié)構(gòu)，確保在形狀、密度、質(zhì)心位置、轉(zhuǎn)動慣量和彈性模量等關(guān)鍵參數(shù)上與等直徑7075系列實心鋁球一致，可測量±16g的三軸加速度和±2000°/s的三軸角速度，以1000Hz的高采樣率持續(xù)工作一小時。研究通過單擺實驗驗證了傳感器顆粒質(zhì)心與幾何中心重合，經(jīng)自由落體、旋轉(zhuǎn)測試完成了加速度計和陀螺儀的校準(zhǔn)，其密度差異小于，轉(zhuǎn)動慣量差異在4%以內(nèi)。靜水中自由沉降實驗進(jìn)一步證實，該傳感器顆粒的運動軌跡和速度特性與實心鋁球高度一致，且經(jīng)過24小時耐候性測試展現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性和耐用性。這種低成本、運動學(xué)等效的傳感器顆粒，為顆粒物質(zhì)統(tǒng)計力學(xué)實驗提供了可靠的示蹤工具，推動了顆粒追蹤技術(shù)的發(fā)展。 高精度傳感器校準(zhǔn)IMU（慣性測量單元）可實時采集物體的加速度、角速度和姿態(tài)角數(shù)據(jù)，為運動狀態(tài)分析提供支撐。

    中挪聯(lián)合科研團隊提出一種基于慣性測量單元（IMU）的6自由度（6-DOF）相機運動校正方法，解決了攝影測量和光學(xué)測量中環(huán)境干擾（如風(fēng)、地面振動）導(dǎo)致的相機抖動問題。該方法依賴IMU傳感器，通過卡爾曼濾波融合加速度計、陀螺儀和磁力計數(shù)據(jù)，估算相機的三軸旋轉(zhuǎn)（橫滾、俯仰、偏航）和三軸平移（前沖、側(cè)移、升降）運動；構(gòu)建6個相機模型，分別計算各自由度運動引發(fā)的像素偏移，終從圖像序列中剔除抖動噪聲。實驗驗證表明，該方法運動校正率約80%，物體距離（3-12m）對校正效果影響極??；100mm焦距鏡頭的校正率（）略優(yōu)于50mm鏡頭（）；像素抖動噪聲中90%以上由相機旋轉(zhuǎn)引起，旋轉(zhuǎn)誘導(dǎo)的像素偏移與物體距離無關(guān)，而平移誘導(dǎo)的偏移與物體距離呈負(fù)相關(guān)。該方法無需依賴靜態(tài)參考點，部署簡便，適用于橋梁監(jiān)測、無人機測量等多種光學(xué)測量場景。

    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力，現(xiàn)有基于無人機、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。通過將測量的總作物高度（TCH）與植被覆蓋率（VC）和田間實測產(chǎn)量關(guān)聯(lián)，構(gòu)建量預(yù)測模型。實驗在百慕大草和紫花苜蓿牧場開展，結(jié)果顯示IMU-Ski系統(tǒng)性能更優(yōu)。該系統(tǒng)成本低、不受光照條件限制，可實時輸出牧草量數(shù)據(jù)，為牧場管理者提供科學(xué)決策依據(jù)。未來團隊將優(yōu)化系統(tǒng)，減少安裝高度等固定參數(shù)影響，無需重新校準(zhǔn)即可適配不同漫游車和牽引裝置。 如何選擇適合我設(shè)備的角度傳感器？

    意大利的一支科研團隊開展了一項對比研究，探討慣性測量單元（IMU）能否作為基于地面反作用力（GRF）的姿勢圖法的替代方案，為姿勢控評估提供更便攜的解決方案。研究招募21名青年受試者，在不同表面（實心地面、三種不同剛度泡沫）和視覺條件（睜眼/閉眼）下，同步采集L5水平軀干的IMU加速度數(shù)據(jù)與力平臺的GRF數(shù)據(jù)，分析了不同濾波截止頻率（Hz、Hz、5Hz、10Hz）對IMU指標(biāo)的影響，并提取時間域和頻率域共13項姿勢指標(biāo)進(jìn)行對比。結(jié)果顯示，GRF與IMU指標(biāo)的相關(guān)性為弱至中等（|ρ|<），兩者均能檢測到泡沫表面導(dǎo)致的姿勢擺動增加，但頻率域表現(xiàn)相反；GRF指標(biāo)顯示閉眼時（尤其在泡沫上）姿勢擺動更大，而IMU指標(biāo)medio-lateral方向的范圍和均方根位移在閉眼時降低。研究表明，GRF和IMU指標(biāo)雖描述相同的姿勢行為，但分別聚焦于姿勢調(diào)整（基于倒立擺模型）和姿勢表現(xiàn)，二者并非替代關(guān)系而是互補，且IMU信號濾波需標(biāo)準(zhǔn)化（5Hz截止頻率可保留95%信號功率），為臨床姿勢評估提供了靈活選擇。 IMU傳感器的輸出數(shù)據(jù)格式是什么？浙江高精度IMU傳感器校準(zhǔn)

IMU的采樣率對實時性有何影響？上海導(dǎo)航傳感器質(zhì)量

柔性機械臂因重量輕、功率重量比高，主要用于航空、工業(yè)等領(lǐng)域，但結(jié)構(gòu)柔性使其控制難度大——傳統(tǒng)采用偏微分方程（PDE）建模，計算復(fù)雜難以實時應(yīng)用。近日，研究人員提出用慣性測量單元（IMU）傳感器網(wǎng)絡(luò)解決這一問題：將柔性臂拆分為多個虛擬剛性段，通過IMU采集每個段的加速度與角速度數(shù)據(jù)，結(jié)合互補濾波處理傳感器漂移和噪聲，準(zhǔn)確估算各段姿態(tài)與位置，將柔性臂動力學(xué)簡化為易實時計算的普通微分方程（ODE）模型?；诖四Ｐ?，研究人員設(shè)計魯棒模型預(yù)測控制（RSMPC）策略，無需復(fù)雜PDE計算即可實現(xiàn)實時控制。實驗用4.5米長的柔性液壓機械臂驗證：IMU估算的端點位置與激光測量結(jié)果一致性高，控制效果優(yōu)于PID、PDE等方法，且輸入更平滑。該方法為柔性機械臂的實時控制提供了實用路徑，未來可結(jié)合模態(tài)分析減少IMU使用數(shù)量，或適配不同邊界條件，推動柔性機械臂更主要應(yīng)用。上海導(dǎo)航傳感器質(zhì)量