自主模块化公交（AMB）可动态对接或拆分，能减少交通拥堵、降低能耗，但自主对接过程中面临垂直方向位置漂移、近距离动态遮挡等关键挑战，现有LiDAR-SLAM算法在动态场景下性能受限，难以满...

一支科研团队提出了一种基于消费级IMU设备（智能手机、智能手表、无线耳机）的日常步态分析方法，解决了传统步态分析依赖实验室环境和设备的局限性。该研究招募16名受试者（平均年龄岁），采集步行...

自动驾驶、城市应急响应等领域对高精度3D地图需求迫切，固态激光雷达凭借无运动部件、耐久性强等优势成为主流传感器，但有限视场导致点云稀疏、特征不足，易引发位姿偏移和测绘失真，传统依赖闭环检测...

日本的一支科研团队开展了一项基于惯性测量单元（IMU）螺旋轴分析的步态研究，旨在探索膝骨关节（KOA）患者与一般人群的膝关节运动差异，为KOA的早期检测提供敏感标志物。研究招募了10名KO...

平衡能力评估是部分疾病患者日常照护中的重要内容，但传统方法（如伯格平衡量表）需完成多个动作评分，流程繁琐，难以高效开展。近期，科研团队探索用步态特征量化评估这类患者的平衡能力——通过电子步道采集步长、...

马术训练中，骑手姿态偏差和马匹运动异常难以直观量化，传统训练依赖教练经验判断，效率有限。近日，某马术科技公司推出基于IMU的马术训练监测系统，为训练和业余骑乘提供数据化支撑。该系统包含骑手...

光学运动捕捉系统（OMC）虽为步态分析金标准，但存在成本高、依赖实验室环境、需视线无遮挡等局限，难以满足日常临床场景需求。基于惯性测量单元（IMU）的步态分析方案便携性强，但传统方法常需复...

光学运动捕捉系统（OMC）虽为步态分析金标准，但存在成本高、依赖实验室环境、需视线无遮挡等局限，难以满足日常临床场景需求。基于惯性测量单元（IMU）的步态分析方案便携性强，但传统方法常需复...

仓储机器人在密集货架环境中易因位置漂移导致碰撞，传统导航方案对环境依赖度高。近日，某物流科技企业推出搭载多传感器融合IMU的仓储机器人，提升复杂仓储场景的运动灵活性和位置精度。机器人的底盘...

脑机接口赋能智能驾驶：意念交互提升驾驶安全性与便捷性传统智能驾驶依赖语音、触控等操作方式，在复杂路况下易分散注意力，紧急场景中响应速度不足，难以兼顾便捷性与安全性。脑机接口技术通过直接捕捉大脑...

脑电信号的精细应用，正成为人机智能融合的**突破口。这项技术通过设备捕捉大脑活动产生的电生理信号，结合机器学习算法完成特征提取与意图识别，能精细解读人类的思维指令、情绪状态与认知水平，让大...

脑电信号解读新突破：实现睡眠状态下的精细唤醒睡眠中断或不当唤醒常导致日间疲劳、注意力不集中，而传统闹钟无差别唤醒，易打断深度睡眠，影响睡眠质量。如何基于大脑状态实现精细唤醒，成为脑电技术的...