可穿戴智能鞋垫可以跟踪你的行走、跑步和站立方式

该系统由22个小型压力传感器构成，并由鞋面上的小型太阳能电池供电，依据行走方式提供实时健康跟踪，这一生物力学过程独特如同指纹。

这些复杂的个人健康数据随后可以通过蓝牙传输到智能手机上以进行快速和详细的分析，俄亥俄州立大学材料科学与工程系的助理教授、该研究的共同作者李静华表示。

李说：“我们的身体携带着大量有用的信息，甚至我们自身都未察觉。”他表示：“这些状态随时间而变化，因此我们的目标是利用电子技术提取和解码这些信号，以鼓励更好的自我健康监测。”

据估计，至少有7%的美国人有行走困难，这些活动包括步行、跑步或爬楼梯。尽管近年来制造可穿戴鞋垫压力系统的努力越来越受到欢迎，但许多早期的原型产品都面临低能量限制和不稳定性能的问题。

为了克服其前身所遇到的挑战，李和该研究的首席作者、俄亥俄州立大学材料科学与工程系的博士生王琦，努力确保他们的可穿戴设备耐用，具有高精度数据采集和分析能力，并提供持续可靠的电力，李说。

她表示：“我们的设备在高分辨率、空间传感、自我供电能力及其与机器学习算法结合的能力方面具有创新性。”她表示：“因此，我们觉得这项研究可以基于该领域的开创性成功向更远处发展。”

该研究最近发表在《科学进展》杂志上。

该团队的系统还通过使用人工智能而变得独特。利用一种先进的机器学习模型，该可穿戴设备能够识别八种不同的运动状态，包括静态动作如坐和站立，以及更动态的动作如跑步和深蹲。

此外，由于鞋垫所用材料柔韧而安全，该设备类似于智能手表，低风险且适合持续使用。例如，太阳能电池将阳光转换成能量后，这种电力储存在不会伤害用户或影响日常活动的微型锂电池中。

由于传感器从脚趾到脚跟的分布，研究人员可以看到在行走与跑步等活动中足部不同部位的压力差异。

在行走过程中，压力是从脚跟到脚趾顺序施加的，而在跑步过程中，几乎所有传感器同时承受压力。此外，在行走中，压力施加时间占总时间的大约一半，而在跑步中，仅占大约四分之一。

在医疗保健中，智能鞋垫可以支持步态分析，以检测与足部压力相关的状况（如糖尿病足溃疡）、肌肉骨骼疾病（如足底筋膜炎）及神经疾病（如帕金森病）有关的早期异常。

该新系统还利用机器学习来学习和分类不同类型的运动。这为个性化健康管理提供了机会，包括实时姿势矫正、伤害预防和康复监测。研究人员表示，定制的健身训练也可能是未来的一个应用方向。

根据研究，这些智能鞋垫在经历180,000次压缩和解压后，未显示出明显的性能退化，表明其长期耐用性。

李表示：“接口灵活且相当薄，因此即使在反复变形过程中，它也能保持功能。”他表示：“软件和硬件的结合意味着它的限制性不那么大。”

研究人员预计，这项技术在未来三到五年内很可能会商业化。下一步的工作将着重于改善系统的手势识别能力，李表示，这可能会通过在更多样化人群中的进一步测试来获得帮助。

李说道：“我们在个体中有许多变异，因此在不同人群中展示和训练这些优秀能力是我们需要进一步关注的事情。”

其他共同作者包括来自中国兰州大学的官辉、王晨、雷培铭、盛洪伟、毕华胜、胡金昆、郭晨晖、毛毅川、苑骄、邵敏娇、金志文和蓝伟。