中挪聯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測量中環(huán)境干擾（如風、地面振動）導致的相機抖動問題。該方法依賴IMU傳感器，通過卡爾曼濾波融合加速度計、陀螺儀和磁力計數據，估算相機的三軸旋轉（橫滾、俯仰、偏航）和三軸平移（前沖、側移、升降）運動；構建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?。?00mm焦距鏡頭的校正率（）略優(yōu)于50mm鏡頭（）；像素抖動噪聲中90%以上由相機旋轉引起，旋轉誘導的像素偏移與物體距離無關，而平移誘導的偏移與物體距離呈負相關。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測量場景。 汽車自動駕駛系統中，IMU 作為關鍵傳感器，可輔助感知車輛姿態(tài)，提升行駛安全性。人形機器人傳感器校驗標準

    3D人體姿態(tài)估計在步態(tài)分析、療愈監(jiān)測等臨床場景中應用寬廣，但現有基于相機和慣性測量單元（IMU）的方法需大量設備，要么依賴多相機系統成本高昂、空間受限，要么需佩戴多個IMU不便患者活動，且易受遮擋影響導致估計精度下降。近日，東京工業(yè)大學團隊在《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。該方案需單目相機和少量IMU，創(chuàng)新性設計Occ-Corrector語義卷積神經網絡，通過Sensor-Reshape層實現傳感器數據效率融合，避免過度調整；采用交替損失函數訓練策略，提升復雜姿態(tài)預測精度。同時，通過對權重矩陣的逆分析確定IMU重要性排序，結合人體對稱性原則精簡設備數量。實驗基于TotalCapture數據集，模擬臨床常見的持續(xù)遮擋和變化遮擋場景驗證。結果顯示，需5個IMU（集中于上臂和大腿部位），即可保持與13個IMU相近的遮擋魯棒性，姿態(tài)估計平均關節(jié)誤差（P-MPJPE）穩(wěn)定，遮擋誤差增幅（IROCN），與多設備方案性能相當。該方案硬件需求低、佩戴便捷，明顯解決臨床場景中設備復雜、遮擋干擾等痛點。未來團隊計劃拓展至多人實時姿態(tài)估計，并探索在診斷、療愈設備使用等臨床場景的實際應用。 浙江IMU數字傳感器多少錢如何選擇適合機器人應用的IMU？

    跑步運動中，錯誤的步態(tài)（如過度內旋、腳跟沖擊過大）易導致膝蓋、腳踝損傷，但使用者難以自行察覺。近日，某運動品牌推出集成IMU的智能跑鞋，實現跑步姿態(tài)的實時監(jiān)測與矯正建議。跑鞋的中底和鞋跟處內置微型IMU傳感器，采樣率達500Hz，實時采集跑步時的步頻、步幅、腳落地角度、沖擊力度等數據。通過藍牙連接至手機APP，系統分析步態(tài)特征，判斷是否存在過度內旋、外旋、腳跟重擊等問題，并通過語音或振動提醒使用者調整姿態(tài)。同時，APP生成運動報告，記錄步態(tài)變化趨勢，提供個性化訓練建議，降低運動損傷可能性。實測數據顯示，該跑鞋對步頻的測量誤差小于±1步/分鐘，腳落地角度識別準確率達97%，幫助使用者優(yōu)化步態(tài)后，膝蓋受力峰值降低20%。目前產品已上市，適配慢跑、長跑等多種場景，未來將新增運動負荷監(jiān)測、損傷可能性預警等功能，進一步完善跑步管理方案。

工業(yè)機械臂在高速作業(yè)時易因碰撞導致設備損壞或人員受傷，傳統防碰撞方案響應滯后、誤觸發(fā)率高。近日，某自動化設備廠商宣布基于 IMU 的機械臂防碰撞系統實現量產，已應用于汽車零部件裝配生產線。該系統在機械臂的關節(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據，通過邊緣計算模塊分析機械臂的運動狀態(tài)。當機械臂遭遇碰撞時，IMU 可在 0.01 秒內捕捉到異常沖擊力引發(fā)的姿態(tài)突變，觸發(fā)急停指令，響應速度較傳統力傳感器提升 10 倍。同時，系統通過 IMU 數據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%。實際應用顯示，該系統可承受機械臂作業(yè)速度可達 2m/s 下的碰撞沖擊，能保護價值數十萬元的精密工裝夾具，且安裝成本為傳統激光防碰撞方案的 1/3。目前已適配 6 軸、7 軸等主流工業(yè)機械臂，未來計劃拓展至協作機器人領域，進一步提升人機協同作業(yè)的安全性。通過 IMU 提取的運動特征，可區(qū)分運動功能障礙患者的動作差異。

近日，來自加拿大的研究團隊研發(fā)了一種姿勢評估系統，該系統融合了IMU技術和無跡卡爾曼濾波器，旨在研究評估農業(yè)工作者在田間作業(yè)時的姿勢，以分析職業(yè)相關的肌肉骨骼狀態(tài)?？蒲袌F隊將IMU傳感器固定到農業(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。實驗結果發(fā)現，IMU傳感器能準確捕捉這些部位在復雜農事活動中的動態(tài)變化，即使在戶外復雜的工作環(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)測技術向更高精度和實用性水平發(fā)展。角度傳感器的主要應用領域有哪些？國產平衡傳感器廠商

結合傳感器融合算法，IMU 可抵消環(huán)境干擾和數據漂移，提升運動數據的測量精度。人形機器人傳感器校驗標準

    工業(yè)管道（如油氣管道、市政管網）的內部檢測常面臨管線彎曲、坡度變化等復雜場景，傳統導航系統易出現定位漂移，影響檢測精度。近日，某自動化檢測設備企業(yè)推出搭載高精度IMU的管道檢測機器人，提升復雜管線的巡檢能力。機器人機身及檢測探頭處安裝多組抗干擾IMU傳感器，采樣率達800Hz，實時捕捉機器人的姿態(tài)變化、行進速度及管線坡度數據。通過與慣性導航算法融合，結合管道內壁的特征匹配，實現定位誤差小于±2cm/100米的高精度導航，即使在管線轉彎、爬坡等場景下也能穩(wěn)定輸出位置信息。同時，IMU數據可輔助調整機器人的行進姿態(tài)，確保檢測探頭與管道內壁保持比較好距離，提升缺陷識別率。實地測試顯示，該機器人在直徑50cm的油氣管道中完成3公里巡檢任務，缺陷漏檢率較傳統設備降低40%，巡檢效率提升25%。目前已應用于石油、化工、市政等領域的管道檢測，未來將拓展至長距離海底管道巡檢場景。 人形機器人傳感器校驗標準