一支科研團隊提出了一種基于消費級IMU設備（智能手機、智能手表、無線耳機）的日常步態分析方法，解決了傳統步態分析依賴實驗室環境和設備的局限性。該研究招募16名受試者（平均年齡歲），采集步行、慢跑、上下樓梯四種步態數據，測試了智能手機放在口袋、背包、肩包三種攜帶場景，通過iPhone14、AppleWatchSeries10、AirPodsPro的IMU傳感器（加速度計+陀螺儀）收集數據，并以Xsens動作捕捉系統作為真值參考。數據經標準化和主成分分析（PCA）降維后，采用一種基于滑動窗口的新型算法進行步態分割與分組，通過連續性匹配分數（CMS）同時評估序列連續性和匹配質量。實驗結果顯示，算法整體分割準確率達，智能手機放口袋時性能比較好（），單一步態類型分析準確率更高（步行、慢跑）；Rand驗證了分組的可靠性，在背包等動態攜帶場景下略有下降。該方法利用普及的消費級設備實現了真實場景下的多類型步態分析，為監測、運動科學等領域的大規模步態研究提供了實用且低成本的解決方案。 如何選擇慣性傳感器的量程？浙江IMU傳感器校驗標準

    光學運動捕捉系統（OMC）雖為步態分析金標準，但存在成本高、依賴實驗室環境、需視線無遮擋等局限，難以滿足日常臨床場景需求。基于慣性測量單元（IMU）的步態分析方案便攜性強，但傳統方法常需復雜安裝、復雜校準，且在問題步態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》期刊發表研究成果，提出一種基于足底IMU的高精度步態分析方法，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，也不依賴磁力計數據，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據，結合步態事件識別與坐標轉換算法，可實時輸出整個步態周期內足部在矢狀面、額狀面和橫斷面的俯仰角、橫滾角、偏航角軌跡，以及垂直抬升和側向位移數據。該技術操作簡便、無需實驗室環境，可滿足臨床步態診斷、療愈效果評估等需求，為腦卒中后足下垂、跛行等步態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患者中驗證，并優化傳感器安裝方式以降低鞋子對測量結果的影響。 浙江人形機器人傳感器校準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。

    近期科研團隊研發并實地驗證了一款基于超寬帶（UWB）與慣性測量單元（IMU）融合導航的木瓜溫室自主噴霧機器人，解決了傳統人工噴霧勞動強度大、化學成分暴露高及溫室環境GPS信號失效的問題。該機器人采用4個溫室固定UWB基站與2個車載移動UWB模塊，結合BNO055IMU傳感器，通過無跡卡爾曼濾波（UKF）融合位置、加速度、角速度及姿態數據，實現精位與航向估計；搭載48V鋰電池、200L容量及可調壓噴霧系統，支持預設路徑導航、化學成分耗盡自動返回補給站及斷點續噴功能，同時集成超聲波碰撞傳感器與手動急停開關作業安全。在中國臺灣高雄木瓜溫室的實地測試表明，機器人比較高作業速度達m/s，橫向偏差在m以內，噴霧霧滴密度（果實表面1708個/cm2）和均勻性優于傳統背負式噴霧器，田間作業效率（ha/h）是人工噴霧的5倍，且害蟲防治效果與人工相當，完全避免了人員直接接觸化學成分，為溫室精細農業提供了安全、可持續的解決方案。

    倉儲機器人在密集貨架環境中易因位置漂移導致碰撞，傳統導航方案對環境依賴度高。近日，某物流科技企業推出搭載多傳感器融合IMU的倉儲機器人，提升復雜倉儲場景的運動靈活性和位置精度。機器人的底盤及貨架對接部位安裝高精度9軸IMU傳感器，采樣率達800Hz，實時捕捉機身姿態、角速度及振動數據，與激光雷達、視覺傳感器數據深度融合。通過自研的動態位置算法，IMU可補償激光雷達在貨架遮擋處的位置盲區，實現位置誤差小于±3cm，即使在貨架間距米的密集環境中，也能靈活轉彎、避讓，通行效率提升40%。同時，IMU監測到的機身振動數據可反饋貨架負載均勻性，輔助優化倉儲布局。實地測試顯示，該機器人在容納5000個貨位的倉庫中，單趟取貨時間較傳統設備縮短25%，碰撞率降至以下。目前已應用于電商、冷鏈等行業的智能倉儲中心，未來將拓展至AGV集群協同作業場景，進一步提升倉儲物流的自動化水平。 慣性傳感器的工作原理是什么？

近日，美國研究團隊成功研發了一種創新的實時運動捕捉系統，巧妙結合了IMU技術，旨在有效應對無線數據傳輸中的數據丟失問題。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鍵部位，實時監測并記錄運動時的加速度和角度變化情況。即使在高達20%的數據丟失率下，IMU傳感器仍能保持較高精度的運動捕捉。研究結果顯示，無論數據丟失率如何，尤其是在高數據丟失率的情況下，IMU傳感器仍能保持較高的運動捕捉精度，揭示了數據丟失對運動捕捉的影響。這也證明IMU在應對無線數據丟失方面扮演著重要角色，有望推動運動捕捉技術向更高精度和魯棒性水平發展。IMU傳感器的抗干擾能力如何？江蘇慣性傳感器質量

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。浙江IMU傳感器校驗標準

    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。 浙江IMU傳感器校驗標準