利用MEMS微机电系统检测、捕捉、分析运动，已成为消费电子和移动设备司空见惯的功能。同样的，MEMS传感器技术也可以使许多潜在的医疗诊断和仪器应用受益。某些情况下，医疗运动捕捉的复杂性不亚于高端军用系统。如精密导航通常与陆地、航空和海运交通工具应用相关，但它也开始越来越多地出现在医疗应用中，精密手术仪器和机器人就需要使用导航。

MEMS芯片结构检测加速度和旋转，并借助于信号处理将其转换为电信号。资料图

MEMS是基于芯片的加速度传感器和陀螺仪，当今各种各样的设备中都可以找到它的身影。此类惯性传感器能够检测和测量运动，功耗极低，尺寸极小，几乎对任何涉及到运动的应用都有价值，甚至对那些要求不运动的应用也是有价值的。

许多医疗应用，如CPR精确测定位置和重复率，或者扫描设备相对于患者身体的精确定位等，都可以获益于相对基本但仍很精确的运动信息。这种情况下，一种类型的传感器可能就足够，特别是如果存在其它传感器输入，或者运动和使用情形至少存在固定/已知的边界。

惯性传感器精确捕捉各种复杂运动，促使实现广泛的医疗应用。资料图

即便是有限范围的运动或较简单的运动动态，也必须详细了解并控制各传感器的漂移系数。传感器内部最好具备嵌入式补偿机制，并能通过入式滤波针对应用进行调整。复杂运动需要进行精密传感器和嵌入式传感器处理虽然简单的运动检测，例如一个轴上的线性运动，对某些应用很有价值，如检测老年人是否跌倒，但多数应用都涉及到多个轴上的多种类型运动。捕捉这种复杂的多维运动状态不仅能带来新的好处，而能在最不利的情况下保持精度。

许多情况下，为了精确测定对象所经历的运动，必须将多种类型，例如线性和旋转的传感器结合起来。例如，加速度传感器对地球的重力敏感，可以用来确定倾角。当一个MEMS加速度传感器在一个±1g重力场中旋转时（±90°），它能够将该运动转换为角度表示。然而，加速度传感器无法区分静态加速度（重力）与动态加速度。这种情况下，加速度传感器可以与陀螺仪结合，两个器件的后处理可以根据已知的运动动态模型分辨线性加速度与倾斜。随着系统的动态程度（运动的轴数、类型和运动自由度）增加，传感器融合过程显然会变得更加复杂。