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。 角度传感器的主要应用领域有哪些?上海mems惯性传感器生产厂家

人形机器人位置是其运动的关键技术,但非连续支撑、冲击振动及惯性导航漂移等问题,导致传统位置方法难以满足精度需求,且部分方案存在硬件复杂、计算量大等局限。近日,东南大学、新加坡南洋理工大学等团队在《BiomimeticIntelligenceandRobotics》期刊发表研究成果,提出一种基于腿部正向运动学与IMU融合的步态里程计算法。该算法首先建立机器人腿部正向运动学模型,通过D-H参数法求解机身与足部的坐标变换关系;再结合IMU采集的三轴加速度、角速度及欧拉角数据,构建卡尔曼滤波模型,将运动学信息与IMU数据深度融合,实现机器人位置和速度的精细估计。该方案需机器人配备关节编码器和IMU,硬件需求低、计算复杂度小,可适配双足、四足等多种腿部机器人。该算法为室内人形机器人位置提供了有力解决方案,硬件依赖低、适用性广。未来可进一步优化足底滑动补偿策略,提升机器人在复杂地形下的位置鲁棒性。 江苏进口平衡传感器性能IMU传感器的输出数据格式是什么?

临床步态分析中,光学运动捕捉系统(OMC)虽为多段足部模型分析的金标准,但存在空间、成本和时间消耗大的局限,临床适用性受限。基于惯性测量单元(IMU)的步态分析系统虽便捷,却多将足踝视为单一刚性段,难以满足临床对足部分段运动分析的需求。近日,德国慕尼黑大学医学中心团队在《Galt&Posture》期刊发表研究成果,推出一款基于IMU的双段足部模型,并完成其可靠性测试。该模型在传统IMU传感器布置基础上,于跟骨后侧新增一枚传感器,实现对后足与中足运动的分开分析,通过UltiumMotion系统采集胫骨/后足、胫骨/前足、后足/前足在步态周期中的运动学数据,并采用统计参数映射(SPM)和组内相关系数(ICC)评估其评定者间、评定者内及重测可靠性。该模型操作简便、耗时短,可在普通诊室或野外开展,为临床足踝诊断、疗愈效果监测提供了便捷工具。未来团队将进一步开展与OMC系统的对比研究,完善模型以适配问题足型等更多临床场景。
印度的一支科研团队提出了一种可解释的整体多模态框架(IHMF-PD),用于帕金森严重程度的两阶段分类,这对于帕金森的及时疗愈具有重要意义。研究人员通过9轴惯性测量单元(IMU)腕部传感器收集帕金森患者手部在静息和姿势状态下的实时震颤数据,并结合神经科医生提供的MDS-UPDRS、Hoehn和Yahr(H&Y)量表以及PDQ-39等临床评分作为真实标签,构建了精细量化帕金森严重程度的整体多模态框架。他们采用了优化的机器学习模型进行严重程度分类,其中投票分类器表现出良好性能,对震颤严重程度的分类准确率达到,对帕金森整体严重程度的分类准确率更是高达,优于其他分类器。此外,研究团队还运用模型可解释性技术(SHAP和LIME),揭示了模型的决策过程,让神经科医生能够验证和信任预测结果,为临床评估提供了透明度。这一研究凸显了整合多模态传感器数据与优化模型进行准确且可解释预测的潜力,为帕金森的诊断和管理提供了更可靠的解决方案。 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。

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。导航传感器的主要功能是什么?浙江原装IMU传感器推荐
IMU传感器的成本差异较大,具体价格取决于性能、品牌和功能。上海mems惯性传感器生产厂家
跑步运动中,错误的步态(如过度内旋、脚跟冲击过大)易导致膝盖、脚踝损伤,但使用者难以自行察觉。近日,某运动品牌推出集成IMU的智能跑鞋,实现跑步姿态的实时监测与矫正建议。跑鞋的中底和鞋跟处内置微型IMU传感器,采样率达500Hz,实时采集跑步时的步频、步幅、脚落地角度、冲击力度等数据。通过蓝牙连接至手机APP,系统分析步态特征,判断是否存在过度内旋、外旋、脚跟重击等问题,并通过语音或振动提醒使用者调整姿态。同时,APP生成运动报告,记录步态变化趋势,提供个性化训练建议,降低运动损伤可能性。实测数据显示,该跑鞋对步频的测量误差小于±1步/分钟,脚落地角度识别准确率达97%,帮助使用者优化步态后,膝盖受力峰值降低20%。目前产品已上市,适配慢跑、长跑等多种场景,未来将新增运动负荷监测、损伤可能性预警等功能,进一步完善跑步管理方案。 上海mems惯性传感器生产厂家