惯性姿态跟踪系统

无线中断仍精准

该姿态跟踪系统采用双预测四元数卡尔曼滤波，在无线通信中断时仍能保持高精度下肢姿态估计，适用于移动康复场景。

Wenchen, Liu · 李铭燃 · Fuyu, Liu · 徐元

Mobile Networks and Applications 2023

技术优势

中断仍精准

双预测四元数卡尔曼滤波在IMU数据因无线通信中断时，利用估计的角速度和四元数进行PI补偿，实测证明可有效提升下肢姿态跟踪精度。

无需连续数据

通过预测滤波补偿缺失的角速度和四元数，系统在无线通信中断期间仍能保持姿态估计，降低了对实时数据流的依赖。

应用场景

• 康复训练：患者在移动康复中即使无线中断也能持续获得准确的姿态反馈，提升训练效果。
• 外骨骼控制：外骨骼在下肢运动过程中遇到无线干扰时，仍能保持姿态估计的连续性，避免控制失效。
• 人体运动分析：研究人员在数据采集过程中即使遇到通信中断，也能减少数据缺失对运动分析的影响。