什么是IMU传感器?IMU(惯性测量单元)传感器提供时间序列数据,用于人类活动识别问题、跟踪和导航问题等。在 AI 时代,这种廉价且可靠的传感器可以提供大量数据,因此可以使用机器/深度学习将其推广到各个领域的许多有用见解。
实际上,几乎无处不在!让我们从我们的智能手机开始。大多数智能手机设备内部都配备了 IMU 传感器,这是一种 MEMS(微机电系统)技术。它也被放置在许多平板设备中。 IMU 在汽车和航空航天工业中非常常见,因为它可以更好地确定车辆的位置和方向。
惯性测量单元是导航领域中常见的传感器之一(但不仅如此)。它包含一个加速度计和陀螺仪(有时还有一个磁力计,很少还有一个气压计)。第一个负责加速度测量,第二个负责角速度测量。每一个度量都在一个三轴坐标系中表示,所以一般来说,它们一起产生一个 6 维度量时间序列流。
因此,让我们针对 4 个不同的传感器将讨论分为 4 个部分:
•加速度计是一种测量比力的传感器(身体质量将力归一化)。它在其局部坐标系中提供 x、y 和 z 轴上的加速度。
•陀螺仪是一种传感器,可在其局部坐标系中测量绕 x、y 和 z 轴的角速度。通常,将测量结果集成在角度本身中。
•磁力计是一种测量地球磁场并提供航向的传感器(指南针就是这样一种设备)。如果它包含在 IMU 中,我们通常将其描述为“9 轴 IMU”。
•气压计是测量气压并能提供高度的传感器。
imu传感器优缺点有哪些?IMU 的主要缺点之一是当单独将它们与导航方程相结合以找到位置时,它们会累积误差。例如,噪声加速度的双重积分会导致位置解不准确,最终导致巨大的漂移。因此,许多跟踪/导航应用程序使用额外的传感器,例如 GNSS 接收器和相机。这些传感器以较低的频率提供位置信息并重置累积的误差。
其中一个著名的时间序列数据集是人类活动识别,其中包含记录的IMU信号,于2014年发布。一些活动的集合被标记并以 50[Hz] 频率存储。它被广泛用于评估最先进的时间序列分类算法。要了解更多信息,您可以参考原始论文。许多算法被建立为仅基于IMU信号来识别人类活动,因为它可以表述为分类问题。与图像/视频等相比,使用IMU信号进行HAR的主要优点是数据量小。这一优势允许 HAR 分类器的紧凑表示。
相关传感器产品型号
•Advanced Navigation MOTUS MEMS IMU超高精度传感器
•3DMCV7-AR惯性测量单元 (IMU) 和垂直参考单元 (VRU)
•3DMCX5-AR高性能倾斜/垂直参考单元传感器
•3DM-CX5-IMU高性能惯性测量单元传感器
•Advanced Navigation ORIENTUS MEMS AHRS微型惯性传感器。
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