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MTi 用户手册 - 测量传感器
Xsens 的 MTi 产品组合目前有 7 个系列产品，功能范围从惯性测量单元 (IMU) 到完全集成的 GPS/INS 解决方案。所有产品都包含 3D 惯性传感器组件（ISA：陀螺仪和加速度计）和 3D 磁力计，并可选配气压计和 GNSS 接收器。MTi 产品系列分为两个系列，即 MTi 10 系列和 MTi 100 系列。MTi 10 系列是 Xsens 的入门级型号，具有强大的精度和有限的 IO 选项范围。100 系列是革命性的新型 MEMS IMU、方向和位置传感器模块，提供前所未有的精度和广泛的 IO 接口。所有 MTi 均采用强大的多处理器核心设计，能够以极低的延迟处理滚动、俯仰和偏航，以及输出经过校准的 3D 线性加速度、转速（陀螺仪）、（地球）磁场和大气压力（仅限 100 系列）数据。MTi-G-700 GPS/INS 还提供 3D 位置和 3D 速度。MTi 接口可直接提供 50 多种不同的输出格式。每种产品的各种输出可在第 4.1 节中找到。本文档介绍了所有 7 种 MTi 的使用、基本通信接口和规格。它们之间的差异已明确标明。从机械和软件接口的角度来看，所有产品都设计为可互换。
MTi 用户手册 - 测量传感器
Xsens 的 MTi 产品组合目前有 7 个系列成员，功能范围从惯性测量单元 (IMU) 到完全集成的 GPS/INS 解决方案。所有产品都包含 3D 惯性传感器组件（ISA：陀螺仪和加速度计）和 3D 磁力计，可选配气压计和 GNSS 接收器。MTi 产品系列分为两个系列，即 MTi 10 系列和 MTi 100 系列。MTi 10 系列是 Xsens 的入门级型号，具有强大的精度和有限的 IO 选项范围。100 系列是革命性的新型 MEMS IMU、方向和位置传感器模块，提供前所未有的精度和广泛的 IO 接口。所有 MTi 都具有强大的多处理器核心设计，能够以极低的延迟处理滚动、俯仰和偏航，以及输出校准的 3D 线性加速度、转速（陀螺仪）、（地球）磁场和大气压力（仅限 100 系列）数据。MTi-G-700 GPS/INS 还提供 3D 位置和 3D 速度。MTi 接口可直接提供 50 多种不同的输出格式。每种产品的各种输出可在第 4.1 节中找到。本文档描述了所有 7 个 MTi 的使用、基本通信接口和规格。它们的不同之处已明确指出。从机械和软件接口的角度来看，所有产品都设计为可互换。
MTi 用户手册
本手册概述了第五代产品及其用法。对于前几代产品，请参阅用户手册修订版 I（2016 年 12 月 20 日）。请参阅第 3.2.5 节以确定您的 MTi 的代数。Xsens 的 MTi 产品组合目前有 11 个系列成员，功能范围从惯性测量单元 (IMU) 到完全集成的 GNSS/INS 解决方案。所有产品都包含一个 3D 惯性传感器组件（ISA：陀螺仪和加速度计）和 3D 磁力计，并可选配气压计和 GNSS 接收器。MTi 产品系列分为三个系列，即 MTi 1 系列、MTi 10 系列和 MTi 100 系列。MTi 10 系列是 Xsens 的入门级型号，具有强大的精度和有限的 IO 选项范围。100 系列是一类新的 MEMS IMU、方向和位置传感器模块，提供前所未有的精度和广泛的 IO 接口。MTi 1 系列是用于 SMD 组装的低成本模块。有关 MTi 1 系列的更多信息，请参阅 [MTI_1]。所有 MTi 都具有强大的多处理器核心。它以极低的延迟处理 IMU、磁力计和气压计信号，并提供多种输出：校准的 3D 线性加速度、转弯速率（陀螺仪数据）、（地球）磁场和大气压力（仅限 100 系列）数据以及滚动、俯仰和偏航的传感器融合估计值。MTi-G-710 GNSS/INS 还提供 3D 位置和 3D 速度。可直接从 MTi 检索 50 多种不同的输出格式。有关每个设备可用输出的更多信息，请参阅 [LLCP]。本文档介绍了 MTi 10 系列和 MTi 100 系列中所有 7 个 MTi 的使用、基本通信接口和规格。它们的不同之处已明确标明。从机械和软件接口的角度来看，所有产品均设计为可互换。
新手和有经验的行李处理策略...
BV，An，荷兰）和 Kimea（Moovency，Saint-Jacques-de-la-Lande，法国）。一些作者通过肌电图测量、建模研究、加速度计或倾角仪研究了轻型行李处理 [4-6]。但是，这些研究并没有专门关注使用 ERC 在窄体飞机货舱中工作的情况。Captiv 系统是我们职业健康服务中当时数据收集唯一可用的技术。但是，该系统依赖于多个无线惯性传感器，这在执行我们的协议时可能会有一些缺点。需要 50 个传感器来捕捉全身运动，因此处理人员的设备时间比 GoPro 要长得多。此外，传感器在皮肤上的位置可能会发生变化，停止工作重新定位它们可能会延迟飞机的起飞。Xsens DOT 系统直到 2020 年才推出。最后，
使用基于 AI 的姿势识别支持的 MOCAP 系统辅助观察人体工程学评估方法
摘要。观察性人体工程学评估方法具有固有的主观性。即使使用相同的数据集，观察者的评估结果也可能不同。虽然运动捕捉 (MOCAP) 系统提高了运动数据收集的速度和准确性，但用于计算评估的算法似乎依赖于预定义的条件来执行它们。此外，这些条件的创作并不总是很清楚。利用人工智能 (AI) 和 MOCAP 系统，计算机化的人体工程学评估可以变得更像人类观察，并且随着时间的推移而改进，只要有适当的训练数据集。人工智能可以协助人体工程学专家进行姿势检测，这在使用需要姿势定义的方法（例如 Ovako 工作姿势评估系统 (OWAS)）时很有用。本研究旨在证明人工智能模型在进行人体工程学评估时的实用性，并证明拥有专门的数据库用于当前和未来的人工智能训练的好处。使用 Xsens MVN MOCAP 数据集训练了几种算法，并比较了它们在用例中的性能。人工智能算法可以提供准确的姿势预测。所开发的方法旨在提供基于对多名工人的观察来进行人工智能辅助人体工程学评估的指导方针。
egosim：运动和活动期间的egecentric多视图模拟器和真实的型摄像机的真实数据集
对计算机视觉中以自我为中心任务的研究主要集中在标题相机上，例如鱼眼摄像机或沉浸式耳机内的嵌入式相机。我们认为，越来越多的光学传感器的微型化将导致相机在各个位置的多产摄像机中的多产。这将为计算机视觉中的确定任务带来新的观点，并使关键领域（例如人类运动跟踪，身体姿势估计或行动识别）尤其是针对下半身，通常会被遮挡。在本文中，我们介绍了Egosim，这是一种新颖的人体镜头相机的模拟器，该相机从佩戴者的身体上从多个角度产生了逼真的自我中心效果图。Egosim的关键特征是它使用真实的运动捕获数据来渲染运动伪像，这在手臂或腿部的摄像机中尤其明显。此外，我们还介绍了多款镜头的数据集，该数据集来自六个身体上的相机和地面真实真实的全身3D姿势：119小时的数据是从四个高效率的虚拟环境中的积极运动序列得出的，我们使用13个Gopro的5小时的运动范围和3 g的运动来增强，这些数据来自5小时，并从13个小时内增强。 套装。我们通过训练仅端到端视频3D姿势估计网络来证明Egosim的有效性。分析其域间隙，我们表明我们的数据集和模拟器大大帮助推断现实世界数据。EgoSim代码和MultieGoview数据集：https：//siplab.org/projects/egosim