運動項目需要特定的力量和爆發力特征,為實現對運動員進行訓練監測,葡萄牙田徑聯合會與葡萄牙萊里亞理工學院合作,由PauloMiranda-Oliveira團隊設計了一種使用IMU評估蹲跳(CMJs)的方法,用以分析運動員在蓄力階段的表現、跳躍高度和修正反應強度指數(RSImod)。該團隊開發的設備,包含了一個9軸IMU-----加速度計(±16g)、陀螺儀(±2000dps)和磁力計(±4900μT),數據采樣率為300Hz。IMU與筆記本電腦之間通過Wifi進行連接。同時,實驗測試在測力板(ForcePlate,FP)上進行,并使用測力板采集到的數據作為比較基線。共有8名高水平運動員(6名男性2名女性)參與了測試,這些運動員在測試前6個月均沒有傷病記錄。研究團隊將IMU固定放置在運動員的第五腰椎(L5)上。每名運動員每組進行3-5次CMJ跳躍,每次跳躍之間間隔1分鐘,共進行30次CMJ跳躍。IMU 和 測力板FP統計結果顯示,兩者在正脈沖相位時間、負脈沖相位時間、滯空時間等方面,有著相似的結果;同時在跳躍高度、比較大力量、RSImod等方面兩者也有著近似的測試結果。同時設備簡單易用,可以幫助教練員和運動員進行訓練監測和控制,提高訓練系統性,同時提高訓練水平。IMU 傳感器為運動分析、虛擬現實提供高頻率數據支持,助力用戶實現動作捕捉與姿態優化。上海國產慣性傳感器模塊
在體育技術領域,IMU(慣性測量單元)技術正以前所未有的方式重塑足球比賽。AdidasFussballliebeFinale足球,作為較早在歐洲錦標賽中采用公司“連接球技術”的官方比賽用球,展示了IMU技術在現代足球中的應用。以下是這款球背后的工程技術介紹。在一場激烈的賽事中,裁判站在場邊的VAR電視旁,屏幕上播放的是某位球員的傳中球打在對方球員身上的回放。而在屏幕下方,有一個類似聲波圖的動畫,顯示了兩個明顯的峰值。這個波形實際上記錄了兩次碰撞——一次來自傳球球員的腳,另一次來自防守球員的手。裁判指向點球點,一名進攻球員一腳破門。這一決定性的——同時也是頗具爭議的——點球判決,部分歸功于AdidasFussballliebeFinale足球內部的IMU傳感器所提供的沖擊數據。這是較早在歐洲錦標賽中使用“連接球技術”的比賽用球。江蘇高精度傳感器應該如何校準IMU傳感器?
IMU 是運動訓練中的 “動作質檢員”,通過高精度傳感器實時捕捉人體運動數據,輔助運動員優化技術動作。例如,在滑雪訓練中,IMU 可分析運動員的轉彎角度、重心偏移和雪板壓力分布,幫助教練識別導致速度損失的動作缺陷;在田徑短跑中,它能監測起跑時的蹬地力量與身體前傾角度,避免因姿態失衡影響爆發力輸出。在籃球、足球等球類運動中,IMU 能監測球員的跳躍高度、落地沖擊力和關節扭轉角度,預防運動損傷;針對排球扣球動作,還可追蹤手臂揮擊軌跡的角速度,評估擊球力量與準確性的平衡。此外,IMU 與 AI 算法結合,可生成 3D 動作模型,讓運動員直觀對比標準動作與自身表現差異;未來,IMU 還將用于健身,通過可穿戴設備分析日常運動習慣,提供個性化健康建議,比如糾正跑步時的內翻足或過度跨步等不良姿態。
IMU腕帶評估輪椅用戶運動健康。近期,美國的研究團隊利用慣性測量單元(IMU)和機器學習來準確評估手動輪椅使用者的運動健康狀況,這在康復訓練和慢性病管理領域具有廣闊的應用前景。研究小組將運用高性能的IMU傳感器固定到輪椅使用者佩戴的手腕帶上,用來監測并記錄輪椅推進過程中的運動數據。實驗設置了不同強度的六分鐘推力測試,結果證實*使用IMU傳感器就能準確捕捉到輪椅使用者的速度、距離和節奏變化,為心血管健康評估提供了客觀且一致的數據。IMU傳感器是否支持實時數據傳輸?
一項由泰國科研團隊開展的研究,創新性地應用了慣性測量單元(IMU)傳感器,以評估和比較兩種不同的頸椎固定技術——傳統脊柱固定(TSI)和脊柱運動限制(SMR)——在院前急救中的應用效果。研究團隊在健康志愿者中進行了隨機交叉試驗,通過IMU傳感器監測了使用TSI和SMR技術時頸椎的活動范圍。結果顯示,在緊急制動或類似情況下,SMR技術相較于TSI能明顯減少頸椎在屈伸和側彎方向的活動,盡管SMR的操作時間略長,但這一差異在臨床意義上并不明顯。該研究表明,在院前急救中應用SMR技術可以更有效地限制頸椎運動,尤其是在緊急情況下,這可能有助于減少頸部的二次損傷。IMU傳感器的應用為評估和改進急救固定技術提供了科學依據,推動了急救護理向更安全、更精細的方向發展。響應時間對慣性傳感器性能有何影響?上海mems慣性傳感器價格
如何選擇慣性傳感器的量程?上海國產慣性傳感器模塊
帕金森病(PD)患者在美國約有100萬人,而全球患者超過1000萬人。帕金森病是一種慢性的疾病退化性疾病,需要臨床醫生特別是運動障礙方面對患者進行密切監測。醫生經常使用標準的臨床儀器,如統一帕金森病評分量表(UPDRS)。通常來說,每名帕金森患者每年需要到臨床醫生診所進行多次的病情評估。對于帕金森患者來說,這是一個很大的負擔。美國ShehjarSadhu團隊設計了一套基于機器學習的遠程健康設備,利用UPDRS任務,遠程檢測手部運動并進行分類。該系統包含EdgeNode和FogNode。其中EdgeNode使用一雙智能手套記錄手部的活動,其集成了手指彎曲傳感器和慣性測量單元(IMU),并將數據無線傳輸到FogNode進行分類。FogNode運行基于機器學習(ML)的活動分類模型,以對基于UPDRS的手部運動任務進行分類。上海國產慣性傳感器模塊
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