IMU预积分技术已广泛应用于机器人视觉惯性导航等领域,能预处理高频IMU数据、降低实时计算负担,但传统理论缺乏统一的观测器视角解读,限制了其在复杂场景下的拓展应用。如何从基础理论层面建立预积分与观测器设计的关联,成为提升机器人状态估计性能的关键。近日,蒙特利尔综合理工大学与悉尼大学团队在《Systems&ControlLetters》期刊发表研究成果,从非线性观测器视角为IMU预积分提供了全新解读。研究指出,IMU预积分本质上是参数估计型观测器(PEBO)在移动时域内的递归实现,在无噪声测量条件下,二者完全等价——预积分信号对应PEBO中的动态扩展变量,且初始条件在关键帧时刻重置。该结论已在欧氏空间和SO(3)×ℝⁿ流形中得到验证。基于这一关键等价性,研究提出两大实用应用:一是设计新型混合采样数据观测器,利用预积分技术直接构建线性时变系统的离散模型,无需近似离散化,实现全局渐近收敛的状态估计;二是解决PEBO的统计优解性问题,通过预积分的噪声处理思路,推导含噪输入下的PEBO优化目标,提升其抗噪声性能。 许多IMU传感器支持实时数据传输,可以通过无线或有线方式将数据发送到处理单元。上海高精度惯性传感器哪家好

近期,科研团队提出了一种基于水平姿态约束(HAC)的IMU/里程计融合导航方法,解决了传统非完整约束(NHC)算法中IMU姿态误差累积导致的精度下降问题,对提升地面车辆导航可靠性具有重要意义。该方法利用车辆水平匀速运动时垂直加速度与重力加速度一致的特性,通过加速度计输出判断运动状态,将俯仰角和横滚角归零以实现姿态校正,在传统NHC算法基础上增加水平姿态约束,构建了包含姿态误差、速度误差、位置误差及传感器漂移的15维状态方程和融合速度与姿态数据的测量方程,基于卡尔曼滤波实现数据融合。经两组真实车辆测试数据验证,该算法相比传统NHC算法,水平精度分别提升约63%和70%,垂直精度分别提升98%和97%,姿态误差(横滚角、俯仰角)改善幅度达88%以上,极大减少了误差累积,提升了导航系统的稳定性和准确性。上海高精度惯性传感器哪家好Xsens IMU 支持多传感器融合与自定义参数配置,帮助用户快速构建高精度定位与运动分析系统。

一支科研团队提出了一种基于消费级IMU设备(智能手机、智能手表、无线耳机)的日常步态分析方法,解决了传统步态分析依赖实验室环境和设备的局限性。该研究招募16名受试者(平均年龄岁),采集步行、慢跑、上下楼梯四种步态数据,测试了智能手机放在口袋、背包、肩包三种携带场景,通过iPhone14、AppleWatchSeries10、AirPodsPro的IMU传感器(加速度计+陀螺仪)收集数据,并以Xsens动作捕捉系统作为真值参考。数据经标准化和主成分分析(PCA)降维后,采用一种基于滑动窗口的新型算法进行步态分割与分组,通过连续性匹配分数(CMS)同时评估序列连续性和匹配质量。实验结果显示,算法整体分割准确率达,智能手机放口袋时性能比较好(),单一步态类型分析准确率更高(步行、慢跑);Rand验证了分组的可靠性,在背包等动态携带场景下略有下降。该方法利用普及的消费级设备实现了真实场景下的多类型步态分析,为监测、运动科学等领域的大规模步态研究提供了实用且低成本的解决方案。
我国的一支科研团队提出了一种深度学习辅助的模型基紧密耦合视觉-惯性姿态估计方法,解决了视觉失效场景下的头部旋转运动姿态估计难题,对虚拟现实、增强现实、人机交互等领域的高精度姿态感知具有重要意义。该方法基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)构建视觉-惯性紧密耦合框架,整合了传统模型基方法与深度学习技术:设计轻量化扩张卷积神经网络(CNN),实时估计IMU测量的偏差和比例因子修正参数,并将其融入MSCKF的更新机制;同时提出多元耦合运动状态检测(MCMSD)与动态零更新机制相结合的融合策略,通过视觉光流信息与惯性数据的决策级融合实现精细运动状态判断,在静止状态时触发零速度、零角速率等伪测量更新以减少误差累积。实验验证表明,该方法在包含间歇性视觉失效的全程旋转运动中,姿态估计均方根误差(RMSE)低至°,相比传统CKF、IEKF等方法精度明显提升,且单帧更新耗时,兼顾了实时性与鲁棒性。在真实场景测试中,即使相机被遮挡15秒,该方法仍能明显减少IMU漂移,保持稳定的姿态追踪,充分满足实际应用需求。IMU传感器是否需要校准?

近期科研团队研发并实地验证了一款基于超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合导航的木瓜温室自主喷雾机器人,解决了传统人工喷雾劳动强度大、化学成分暴露高及温室环境GPS信号失效的问题。该机器人采用4个温室固定UWB基站与2个车载移动UWB模块,结合BNO055IMU传感器,通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合位置、加速度、角速度及姿态数据,实现精位与航向估计;搭载48V锂电池、200L容量及可调压喷雾系统,支持预设路径导航、化学成分耗尽自动返回补给站及断点续喷功能,同时集成超声波碰撞传感器与手动急停开关作业安全。在中国台湾高雄木瓜温室的实地测试表明,机器人比较高作业速度达m/s,横向偏差在m以内,喷雾雾滴密度(果实表面1708个/cm²)和均匀性优于传统背负式喷雾器,田间作业效率(ha/h)是人工喷雾的5倍,且害虫防治效果与人工相当,完全避免了人员直接接触化学成分,为温室精细农业提供了安全、可持续的解决方案。 IMU传感器的输出数据格式是什么?上海高精度惯性传感器哪家好
如何评估惯性传感器的抗振性能?上海高精度惯性传感器哪家好
传统智能假肢常因姿态感知滞后、动作响应不准确,导致截肢者行走步态僵硬、易失衡。近日,某科技公司推出集成高精度IMU的智能假肢操作系统,大幅提升假肢与人体动作的协同性。该系统在假肢膝关节、踝关节处内置多组微型IMU传感器,采样率达800Hz,实时捕捉截肢者残肢的运动姿态、角速度及地面反作用力相关振动信号。通过自研的步态识别算法,IMU数据与肌肉电信号融合,可准确判断行走、上下楼梯、爬坡等不同运动场景,动态调整假肢关节的阻尼和屈伸角度,实现步态自适应匹配。同时,IMU能响应突发姿态变化,如脚下打滑时,秒内触发关节锁止机制,降低摔倒可能。临床测试显示,佩戴该智能假肢的截肢者,步态对称性较传统假肢提升45%,上下楼梯时关节动作延迟小于秒,85%的受试者反馈行走自然度接近正常人群。该系统无需复杂校准,适配不同截肢部位,已进入临床应用阶段,未来有望结合AI算法进一步优化个性化步态方案。 上海高精度惯性传感器哪家好