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基于 IMU 的人体下肢运动学估计及...
在过去的二十年中，使用可穿戴惯性测量单元 (IMU) 来替代传统的人体光学运动捕捉 (OMC) 技术引起了越来越多的关注。与传统的 OMC 相比，IMU 的侵入性较低，并且可以在感兴趣的环境中进行测量，而不仅仅是在人为的实验室空间中。这项工作的主要目标是通过提高 IMU 得出的人体骨骼关节角度的准确性，同时尽量减少使用基于 IMU 的人体运动捕捉系统所需的校准，来推进人机 IMU 运动建模和估计技术。这项工作的次要目标是展示基于 IMU 的运动捕捉系统在特定感兴趣的领域的实际应用：太空服设计和操作。在这个领域，IMU 提供了一种易于理解的方法来理解该领域适合或不适合的人体运动学。在相关环境中捕捉这些运动学可以让工程师更好地设计和维护太空服，以及模拟未来人类行星际太空飞行的操作范例。
通过定制的 SDR 开发具有 GNSS、4G/5G、任何其他 SOOP 和 IMU 支持的前端
Thomas Pany 教授就职于慕尼黑联邦国防军大学 (UniBw M) 的空间系统研究中心 (FZ SPACE)，负责领导空间技术与空间应用研究所 (ISTA) 的卫星导航单元 LRT 9.2。他教授的导航课程侧重于 GNSS、传感器融合和航空航天应用。在 LRT 9.2 中，有十几名全职研究人员研究 GNSS 系统和信号设计、GNSS 收发器和高完整性多传感器导航（惯性、激光雷达），并且还在开发模块化无人机 GNSS 测试平台。ISTA 还开发了 MuSNAT GNSS 软件接收器，最近专注于智能手机定位和 GNSS/5G 集成。他拥有格拉茨技术大学 (sub auspiciis) 的博士学位，并在 GNSS 行业工作了七年。他撰写了约 200 篇出版物，其中包括一本专著，并获得了美国导航研究所颁发的五项最佳演讲奖。Thomas Pany 还组织了慕尼黑卫星
应用于振动环境的 MEMS IMU 可靠性测试程序
摘要：微机电系统 (MEMS) 技术在导航系统中的应用正在迅速增加，但目前人们对此类设备的可靠性缺乏了解，这严重限制了它们在航空航天飞行器和其他中高要求领域的使用。本文介绍了一种基于 MEMS 的惯性传感器和惯性测量单元 (IMU) 在振动环境中应用的可靠性测试程序。从信号精度、系统误差和偶然误差方面评估传感性能；通过加速动态激励模拟实际工作条件。分析了商用 MEMS IMU 以验证所提出的程序。通过提供有关系统可靠性水平与各个组件之间关系的重要信息，已经确定了系统的主要弱点。
新闻稿2021年9月13日EURISA：为太空应用开发第一个紧凑型和具有成本效益的欧洲惯性测量单位（IMU）
新闻稿2021年9月13日EURISA：为太空应用开发第一个紧凑型和具有成本效益的欧洲惯性测量单位（IMU），旨在开发欧洲紧凑，表现和成本效益的IMU，以确保欧洲对欧洲的非依赖性，以确保欧洲对空间的关键设备。由欧盟委员会作为Horizon H2020计划的一部分资助，3.3 M€项目汇集了4位欧洲太空生态系统的主要参与者 - 空中客车防御和太空，Eth Zurich，Eth Zurich，German Aerospace Center（DLR）和Ixblue - 并将运行3.5岁。截至今天，欧洲在紧凑，高性能和具有成本效益的IMU上没有其他选择，因此，许多欧盟太空任务取决于非欧洲的惯性测量单位（IMU），并依靠外国伙伴的商誉来采购这些关键组成部分。Eurisa的主要目的是提供IMU，其中包括登陆，漫游车导航和行星际巡航等任务的TRL的精心设计杂交算法。由ixblue领导的项目是建立在4个合作伙伴的广泛专业知识上的：参与诸如Insight和Lisa for Eth Zurich的主要太空任务； Callisto和Eagle项目的DLR和ixblue和空中客车防御和空间的Actrix陀螺仪系列。除了这个专有技术之外，将定制和组装不同合作伙伴的技术砖，以使未来的欧洲IMU在2024年准备就绪。Guillaume Lecamp指出：“基于过去和当前的发展以及使用资格有空的COTS电子产品，我们确保了具有成本效益的产品，并且是通往TRL 6成熟的安全途径。的确，合作伙伴会在该项目中获得强大而互补的能力，以取得成功：太空电子，惯性传感器，有关太空任务要求的知识，杂交算法，太空环境以及制造和质量。，由于项目合作伙伴的欧洲制造商和IMU的所有关键组成部分，Eurisa将为欧洲的独立性和空间中的主权做出贡献，以供未来的任务和探索。
技术报告：多视觉惯性系统：分析，校准和估计
11实验结果42 11.1 4 IMU + 3 GS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.1具有不同数量的相机的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 11.1.3比较IMU内在质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2 4 IMU + 2 GS摄像机 + 2 RS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.2.3时间校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.2.3时间校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.4关于估计收敛的讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51
针对非差分GPS/IMU集成导航的优化滤波器设计
首先，根据泰勒展开式对最近发展起来的非线性滤波方法——Cuature卡尔曼滤波器（CKF）的性能评估进行了分析。理论分析表明，非线性滤波方法CKF只有在非线性系统中实现时才显示出其优势。类似地，非线性方向余弦矩阵（DCM）表达式被纳入紧密耦合的导航系统中，以表示真实导航坐标系和估计导航坐标系之间的对准误差。仿真和实验结果表明，在不可观测的大指向误差下，以及在 GPS 故障且指向误差快速累积导致 psi 角的表达式失效的情况下，CKF 的性能优于扩展卡尔曼滤波器（EKF），从而表达一定程度的非线性。
智能车辆定位的自适应多传感器融合
I。i ntelligent i ntelligent载体（IV）是行业和学术界的热门话题[1]，而本地化是IV的关键组成部分，可提供对其状态的强大和准确估计[2] - [4]。IV配备了许多传感器，例如GPS，惯性测量单元（IMU），光检测和范围（LIDAR）和相机。IMU给出了IV状态的连续性解决方案，其陀螺仪遭受了时间变化的偏见和不确定的声音，以及IMU的位置和方向估计的准确性随着时间的推移而恶化。在[5]中，提出了一个结合深神经网络的Kalman滤波器（KF），以估算死亡折线的噪声参数。在[6]中，使用仅具有IMU数据的神经网络获得了位移分布的先验。然后，将先验信息与扩展的KF（EKF）集成以估算状态。此外，传感器融合用于在文献中提供更准确的结果[7]，[8]。许多GPS/IMU系统已开发用于IV定位。全球位置和速度由GPS提供，同时，从IMU估算了局部位置，方向和速度。GPS/IMU系统可以在许多情况下提供强大的本地化解决方案。但是，GPS在
欧空局科学核心技术计划带来的社会经济效益
此前，InnaLabs 已赢得 ESA CTP 合同，开发适用于太空任务的陀螺仪，目前他们已提供可用于某些太空活动的 IMU - POLARIS，适用于短期至中期太空任务，如发射器、微型发射器、着陆器和再入飞行器。然而，POLARIS 中的加速度计基于航空级设计，而不是抗辐射加速度计；因此，随着 AQUILA 引入其产品组合，他们有可能提供更强大的 IMU 产品，包括抗辐射陀螺仪和加速度计。此外，通过将 AQUILA 出售给其他生产 IMU 的公司，他们提供了一种构建完全欧洲化的 IMU 的解决方案，不受出口限制，而这迄今为止还无法实现。
Applanix POSTrack
参数 时间标签、状态、位置、姿态、速度、轨迹和速度、动态、性能指标、原始 IMU 数据（以 IMU 速率）、原始 GNSS 数据显示端口 低速率（1 Hz）UDP 协议输出 控制端口 用于系统命令的 TCP/IP 输入 主端口 实时（最高 200 Hz）TCP/IP 协议输出 辅助端口 缓冲 TCP/IP 协议输出，用于将数据记录到外部设备 记录参数 时间标签、状态、位置、姿态、速度、轨迹和速度、动态、性能指标、原始 IMU 数据（以 IMU 速率）、原始 GNSS 数据 介质 外部：可移动 4 Gbyte 闪存盘（提供 2 个） 内部：嵌入式 4 Gbyte 闪存盘用于冗余记录
融合肌肉和运动信号的混合体机界面
摘要 目的。体机接口 (BoMI) 建立了一种操作各种设备的方法，让用户能够利用脊髓损伤或中风后仍可用的肌肉和运动冗余来扩展其运动能力的极限。在这里，我们考虑了两种信号的整合，即来自惯性测量单元 (IMU) 的运动信号和用肌电图 (EMG) 记录的肌肉活动，这两种信号都有助于 BoMI 的运行。方法。由于 IMU 和 EMG 信号的性质不同，直接组合它们可能会导致控制效率低下。因此，我们使用基于非线性回归的方法从 EMG 信号预测 IMU，然后将预测和实际 IMU 信号组合成混合控制信号。这种方法的目标是为用户提供在运动和 EMG 控制之间无缝切换的可能性，使用 BoMI 作为促进选定肌肉参与的工具。我们在 15 名未受损参与者的队列中以三种控制模式（仅 EMG、仅 IMU 和混合）测试了界面。参与者通过引导计算机光标经过一组目标来练习伸手动作。主要结果。我们发现，所提出的混合控制可实现与基于 IMU 的控制相当的性能，并且明显优于仅使用 EMG 的控制。结果还表明，混合光标控制主要受 EMG 信号的影响。意义。我们得出结论，将 EMG 与 IMU 信号相结合可能是针对肌肉激活的有效方法，同时克服了仅使用 EMG 的控制的局限性。