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參考點，部署簡便，適用于橋梁監測、無人機測量等多種光學測量場景。 許多IMU傳感器支持實時數據傳輸，可以通過無線或有線方式將數據發送到處理單元。傳感器質量

平衡能力評估是部分疾病患者日常照護中的重要內容，但傳統方法（如伯格平衡量表）需完成多個動作評分，流程繁瑣，難以高效開展。近期，科研團隊探索用步態特征量化評估這類患者的平衡能力——通過電子步道采集步長、步頻等時空數據，結合裝在腿部的慣性測量單元（IMU）獲取關節活動度、角速度等運動特征，再用逐步篩選重要特征的方法，構建支持向量回歸（SVR）、嶺回歸等機器學習模型，預測患者平衡能力得分。結果顯示，SVR模型在15個關鍵特征下表現較好，預測誤差低，能較準確反映患者平衡能力情況。這種結合步態數據與機器學習的方法，為疾病患者平衡能力評估提供了更客觀的工具，未來有望輔助日常照護中的相關評估工作。平衡傳感器品牌航傳感器在惡劣天氣條件下的表現如何？

    近期，科研團隊提出了一種基于水平姿態約束（HAC）的IMU/里程計融合導航方法，解決了傳統非完整約束（NHC）算法中IMU姿態誤差累積導致的精度下降問題，對提升地面車輛導航可靠性具有重要意義。該方法利用車輛水平勻速運動時垂直加速度與重力加速度一致的特性，通過加速度計輸出判斷運動狀態，將俯仰角和橫滾角歸零以實現姿態校正，在傳統NHC算法基礎上增加水平姿態約束，構建了包含姿態誤差、速度誤差、位置誤差及傳感器漂移的15維狀態方程和融合速度與姿態數據的測量方程，基于卡爾曼濾波實現數據融合。經兩組真實車輛測試數據驗證，該算法相比傳統NHC算法，水平精度分別提升約63%和70%，垂直精度分別提升98%和97%，姿態誤差（橫滾角、俯仰角）改善幅度達88%以上，極大減少了誤差累積，提升了導航系統的穩定性和準確性。

    一支科研團隊開發了基于慣性測量單元（IMU）的牧草生物量實時估算系統，為牧場輪牧規劃和載畜量優化提供了低成本解決方案。該研究設計了兩種IMU傳感系統：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（在圓柱形滾筒兩側的連桿上安裝雙IMU傳感器，同步記錄兩側作物高度），并結合無人機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建預測模型。實驗結果表明，IMU-Ski性能優于IMU-Roller，其基于TCH的模型在百慕大草中實現的決定系數（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比較高R2（），但TCH的模型已能滿足實用需求，且避免了VC數據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方案。 如何評估慣性傳感器的抗振性能？

    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加速度數據與力平臺的GRF數據，分析了不同濾波截止頻率（Hz、Hz、5Hz、10Hz）對IMU指標的影響，并提取時間域和頻率域共13項姿勢指標進行對比。結果顯示，GRF與IMU指標的相關性為弱至中等（|ρ|<），兩者均能檢測到泡沫表面導致的姿勢擺動增加，但頻率域表現相反；GRF指標顯示閉眼時（尤其在泡沫上）姿勢擺動更大，而IMU指標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指標雖描述相同的姿勢行為，但分別聚焦于姿勢調整（基于倒立擺模型）和姿勢表現，二者并非替代關系而是互補，且IMU信號濾波需標準化（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。 如何根據應用場景選擇IMU的量程和精度？進口平衡傳感器廠商

針對風電、石油鉆機等大型設備，IMU 傳感器實時采集振動數據，結合機器學習預測故障風險，延長設備壽命。傳感器質量

IMU是人形機器人平衡控制中的主要傳感器，它集成了加速度計、陀螺儀等，能夠精確檢測物體的運動加速度、旋轉角速度等參數，從而感知運動姿態和位移。在人形機器人中，IMU大多用于姿態估計與平衡控制，保障機器人行走、跑步等動作的穩定；參與運動控制與軌跡規劃，使機器人動作更流暢自然；具備抗擾與地形適應能力，能根據不同地形調整姿態以防跌倒；還能進行跌倒檢測并觸發保護機制。MEMSIMU因其小巧、便宜且高效的特點，在人形機器人領域得到較多應用。隨著技術的不斷進步，國產IMU傳感器有望在國產替代道路上取得更多突破。傳感器質量