平衡能力评估是部分疾病患者日常照护中的重要内容,但传统方法(如伯格平衡量表)需完成多个动作评分,流程繁琐,难以高效开展。近期,科研团队探索用步态特征量化评估这类患者的平衡能力——通过电子步道采集步长、步频等时空数据,结合装在腿部的惯性测量单元(IMU)获取关节活动度、角速度等运动特征,再用逐步筛选重要特征的方法,构建支持向量回归(SVR)、岭回归等机器学习模型,预测患者平衡能力得分。结果显示,SVR模型在15个关键特征下表现较好,预测误差低,能较准确反映患者平衡能力情况。这种结合步态数据与机器学习的方法,为疾病患者平衡能力评估提供了更客观的工具,未来有望辅助日常照护中的相关评估工作。IMU 低延迟传输数据,为设备迅速响应提供技术支撑。上海传感器厂商

日本的一支科研团队开展了一项基于惯性测量单元(IMU)螺旋轴分析的步态研究,旨在探索膝骨关节(KOA)患者与一般人群的膝关节运动差异,为KOA的早期检测提供敏感标志物。研究招募了10名KOA患者、11名青年和10名中年受试者,在受试者股骨外侧髁和胫骨结节处佩戴IMU传感器,采集6米行走过程中的三轴加速度和角速度数据(采样率200Hz),并按步态周期分为支撑相屈曲、支撑相伸展、摆动相屈曲、摆动相伸展四个阶段,每秒计算一次螺旋轴方向。通过球坐标角标准差和比较好拟合平面平均偏差量化螺旋轴变异性,经Kruskal-Wallis检验发现,KOA患者在支撑相的螺旋轴倾斜角(θ̂)标准差低于对照组(相位I:p=;相位II:p=),平面性也更小(相位I:p=;相位II:p=),反映出KOA患者膝关节运动更僵硬、多轴活动受限。该研究证实IMU-based螺旋轴变异性可作为KOA早期诊断的标志物,且该检测方法便携、操作简便,适用于临床和社区筛查场景。 江苏6轴惯性传感器校验标准IMU 无需依赖外部信号,在室内、隧道等遮挡环境中仍能持续输出可靠的运动数据。

印度尼西亚研究团队开展了一项针对低成本GNSS/IMU移动测绘应用的研究,旨在解决复杂环境下低成本GNSS接收机信号质量差、多路径干扰明显及信号中断等问题,通过融合技术提升位置精度。研究采用U-bloxF9RGNSS/IMU模块安装在车辆上,选取开阔天空、城市环境及商场地下室等复杂场景进行数据采集,运用单点位置(SPP/IMU)和差分GNSS(DGNSS/IMU)两种处理方式,结合无迹卡尔曼滤波器(UKF)处理非线性系统模型,并通过低通和高通滤波器对IMU数据进行去噪处理。结果显示,在无信号中断情况下,SPP/IMU融合相较于单独GNSS位置,东向和北向精度分别提升和;DGNSS/IMU融合的精度提升更为明显,东向和北向分别达和,TransmartSidoarjo场景下RMSE为(东向)和(北向)。IMU数据去噪后,融合精度进一步提升厘米级。不过在信号中断场景中,该融合方案未能达到预期位置精度,短时间中断时虽能提供车辆运动轨迹模式,但方向和幅度存在偏差,长时间中断时误差明显增大(东向约、北向约)。该研究证实了UKF融合低-costGNSS/IMU在复杂环境移动测绘中的可行性,为相关低成本导航应用提供了技术参考,但其在信号中断场景的性能仍需进一步优化。
估算牧场牧草量是优化轮牧计划和载畜量的关键,但传统人工测量方法耗时费力,现有基于无人机、卫星等的技术存在成本高、受光照和天气影响等局限,难以满足田间实时监测需求。近日,美国克莱姆森大学团队在《SmartAgriculturalTechnology》期刊发表研究成果,研发出基于惯性测量单元(IMU)的牧草量估算系统,一定程度上解决上述难题。该研究设计了两种测量系统:IMU-Ski系统通过在连接压缩滑板与地面漫游车的连杆上安装IMU,捕捉滑板随作物冠层轮廓的垂直运动,将连杆角度变化转化为作物高度;IMU-Roller系统则在圆柱形滚筒两侧的连杆上安装双IMU,同步记录两侧作物高度。通过将测量的总作物高度(TCH)与植被覆盖率(VC)和田间实测产量关联,构建量预测模型。实验在百慕大草和紫花苜蓿牧场开展,结果显示IMU-Ski系统性能更优。该系统成本低、不受光照条件限制,可实时输出牧草量数据,为牧场管理者提供科学决策依据。未来团队将优化系统,减少安装高度等固定参数影响,无需重新校准即可适配不同漫游车和牵引装置。 通过 IMU 提取的运动特征,可区分运动功能障碍患者的动作差异。

一支科研团队提出了一种融合GNSS/IMU与LiDAR生成数字高程模型(DEM)的空中三角测量(AT)方法,解决了复杂地形区域(如埃及明亚省Maghagha市的多地形区域)三维测绘精度不足的问题。该研究采用TrimbleAX60混合航空系统,集成摄影测量相机、激光扫描仪及GNSS/IMU传感器,通过RTX实时校正服务修正GNSS/IMU数据,结合LiDAR生成的高精度DEM初始化AT过程,在MATCH-AT软件中完成航空影像的光束法平差。通过四种方案对比验证(用地面GCPs、GNSS/IMU初始化、DEM初始化、GNSS/IMU+DEM联合初始化),结果表明,GNSS/IMU校正数据的引入使检查点三维坐标均方根误差(RMS)提升:东向(E)从m降至m,北向(N)从m降至m,高程(H)从3m大幅降至m;DEM初始化虽轻微提升精度,但优化了影像匹配效率,而联合初始化方案在高起伏地形中表现比较好。该方法为复杂地形区域的精细三维测绘提供了可靠解决方案,适用于数字孪生、地形测绘、城市规划等领域。 农业机械搭载 IMU 后,能感知作业姿态,实现播种、施肥等田间操作。进口传感器
康养领域中,IMU 通过监测肢体关节运动轨迹,为神经肌肉患者的运动功能评估提供客观量化依据。上海传感器厂商
穿戴式传感器正朝着微型化、柔性化、低功耗方向快速迭代,彻底打破传统传感器体积大、穿戴不便、续航短板的局限。柔性传感器采用柔性高分子材料制成,可紧密贴合人体皮肤,适配手腕、颈部、头部等不同部位,在不影响日常活动的前提下,实现全天候稳定数据采集;微型传感器的集成度不断提升,可无缝嵌入穿戴设备内部,既保证设备的轻量化设计,又能实现多维度数据同步捕捉。低功耗传感器的应用,大幅延长了穿戴设备的续航时间,搭配智能休眠算法,可满足用户全天监测的需求,解决了传统设备频繁充电的痛点。上海传感器厂商