衛星姿態估計是空間任務成功的關鍵，直接影響傳感器指向、天線對準及軌道機動精度。傳統衛星姿態測量系統常依賴復雜且昂貴的設備，對于納米衛星、立方星等低成本航天器而言，亟需低成本、高可靠性的姿態估計方案，同時要解決傳感器數據噪聲、衛星與地面站通信穩定性等問題。近日，尼泊爾工程團隊在《Measurement:Sensors》期刊發表研究成果，提出一種基于IMU傳感器、卡爾曼濾波及RF-433MHz通信的低成本衛星姿態估計系統。該系統以BNO-055九軸IMU傳感器為關鍵，采集衛星滾轉、俯仰、偏航數據，通過擴展卡爾曼濾波（EKF）過濾噪聲，結合4匝螺旋天線與RF-433MHz收發模塊實現衛星與地面站的穩定通信，利用Matplotlib庫完成姿態數據的實時可視化。 IMU傳感器的抗干擾能力如何？浙江高精度IMU傳感器參數

    印度尼西亞研究團隊開展了一項針對低成本GNSS/IMU移動測繪應用的研究，旨在解決復雜環境下低成本GNSS接收機信號質量差、多路徑干擾明顯及信號中斷等問題，通過融合技術提升位置精度。研究采用U-bloxF9RGNSS/IMU模塊安裝在車輛上，選取開闊天空、城市環境及商場地下室等復雜場景進行數據采集，運用單點位置（SPP/IMU）和差分GNSS（DGNSS/IMU）兩種處理方式，結合無跡卡爾曼濾波器（UKF）處理非線性系統模型，并通過低通和高通濾波器對IMU數據進行去噪處理。結果顯示，在無信號中斷情況下，SPP/IMU融合相較于單獨GNSS位置，東向和北向精度分別提升和；DGNSS/IMU融合的精度提升更為明顯，東向和北向分別達和，TransmartSidoarjo場景下RMSE為（東向）和（北向）。IMU數據去噪后，融合精度進一步提升厘米級。不過在信號中斷場景中，該融合方案未能達到預期位置精度，短時間中斷時雖能提供車輛運動軌跡模式，但方向和幅度存在偏差，長時間中斷時誤差明顯增大（東向約、北向約）。該研究證實了UKF融合低-costGNSS/IMU在復雜環境移動測繪中的可行性，為相關低成本導航應用提供了技術參考，但其在信號中斷場景的性能仍需進一步優化。 上海高精度慣性傳感器質量角度傳感器的精度會受到哪些因素的影響？

    我國的一支科研團隊提出了一種深度學習輔助的模型基緊密耦合視覺-慣性姿態估計方法，解決了視覺失效場景下的頭部旋轉運動姿態估計難題，對虛擬現實、增強現實、人機交互等領域的高精度姿態感知具有重要意義。該方法基于多狀態約束卡爾曼濾波（MSCKF）構建視覺-慣性緊密耦合框架，整合了傳統模型基方法與深度學習技術：設計輕量化擴張卷積神經網絡（CNN），實時估計IMU測量的偏差和比例因子修正參數，并將其融入MSCKF的更新機制；同時提出多元耦合運動狀態檢測（MCMSD）與動態零更新機制相結合的融合策略，通過視覺光流信息與慣性數據的決策級融合實現精細運動狀態判斷，在靜止狀態時觸發零速度、零角速率等偽測量更新以減少誤差累積。實驗驗證表明，該方法在包含間歇性視覺失效的全程旋轉運動中，姿態估計均方根誤差（RMSE）低至°，相比傳統CKF、IEKF等方法精度明顯提升，且單幀更新耗時，兼顧了實時性與魯棒性。在真實場景測試中，即使相機被遮擋15秒，該方法仍能明顯減少IMU漂移，保持穩定的姿態追蹤，充分滿足實際應用需求。

    估算牧場牧草量是優化輪牧計劃和載畜量的關鍵，但傳統人工測量方法耗時費力，現有基于無人機、衛星等的技術存在成本高、受光照和天氣影響等局限，難以滿足田間實時監測需求。近日，美國克萊姆森大學團隊在《SmartAgriculturalTechnology》期刊發表研究成果，研發出基于慣性測量單元（IMU）的牧草量估算系統，一定程度上解決上述難題。該研究設計了兩種測量系統：IMU-Ski系統通過在連接壓縮滑板與地面漫游車的連桿上安裝IMU，捕捉滑板隨作物冠層輪廓的垂直運動，將連桿角度變化轉化為作物高度；IMU-Roller系統則在圓柱形滾筒兩側的連桿上安裝雙IMU，同步記錄兩側作物高度。通過將測量的總作物高度（TCH）與植被覆蓋率（VC）和田間實測產量關聯，構建量預測模型。實驗在百慕大草和紫花苜蓿牧場開展，結果顯示IMU-Ski系統性能更優。該系統成本低、不受光照條件限制，可實時輸出牧草量數據，為牧場管理者提供科學決策依據。未來團隊將優化系統，減少安裝高度等固定參數影響，無需重新校準即可適配不同漫游車和牽引裝置。 慣性傳感器有哪些主要類型？

    人形機器人位置是其運動的關鍵技術，但非連續支撐、沖擊振動及慣性導航漂移等問題，導致傳統位置方法難以滿足精度需求，且部分方案存在硬件復雜、計算量大等局限。近日，東南大學、新加坡南洋理工大學等團隊在《BiomimeticIntelligenceandRobotics》期刊發表研究成果，提出一種基于腿部正向運動學與IMU融合的步態里程計算法。該算法首先建立機器人腿部正向運動學模型，通過D-H參數法求解機身與足部的坐標變換關系；再結合IMU采集的三軸加速度、角速度及歐拉角數據，構建卡爾曼濾波模型，將運動學信息與IMU數據深度融合，實現機器人位置和速度的精細估計。該方案需機器人配備關節編碼器和IMU，硬件需求低、計算復雜度小，可適配雙足、四足等多種腿部機器人。該算法為室內人形機器人位置提供了有力解決方案，硬件依賴低、適用性廣。未來可進一步優化足底滑動補償策略，提升機器人在復雜地形下的位置魯棒性。 IMU傳感器的使用壽命一般是多長？上海高精度慣性傳感器質量

Xsens IMU 支持多傳感器融合與自定義參數配置，幫助用戶快速構建高精度定位與運動分析系統。浙江高精度IMU傳感器參數

    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。 浙江高精度IMU傳感器參數