最近，一个来自秘鲁天主教大学的研究小组利用了IMU和EMG传感器技术，对截肢者和非截肢者的行走方式进行区分和分类研究，其目标在于优化智能假肢的功能表现，从而提升穿戴者的生活质量及活动能力。
该实验采用了全面的数据集分布策略，对所有类型的受试者进行了详尽的评估。研究发现，IMU采集的数据在其中发挥了重要作用，尤其当其与肌电信号进行有效融合时，能够精准地捕捉到受试者在平地行走、上下坡道以及上下楼梯等不同场景下的动态步态变化。
研究结果显示，无论是在非截肢人群还是截肢人群中，这种融合方法均显著提升了步态识别的准确率、精确度等指标，凸显了IMU数据融合在提升智能假肢适应性及功能性方面的巨大潜力，对于推动假肢技术向更智能化、个性化的方向发展具有重要实用价值。