智能鞋垫:时时呵护 步步“精”心

  来源:科技日报2025-05-09
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核心提示:科技日报讯 (记者颉满斌 通讯员余若怡)记者5月7日从兰州大学获悉,该校物理科学与技术学院教授兰伟、靳志文以及美国俄亥俄州立大学教授李婧华组成的联合团队,成功研制出

科技日报讯 (记者颉满斌 通讯员余若怡)记者5月7日从兰州大学获悉,该校物理科学与技术学院教授兰伟、靳志文以及美国俄亥俄州立大学教授李婧华组成的联合团队,成功研制出一种高集成度、自供能、无线智能鞋垫,可实现足底压力实时监测与多运动状态精准识别。相关研究成果日前发表在国际期刊《科学进展》上。

“走路、跑步这些日常动作看似简单,实则蕴含着身体状态的重要信息。步态可以反映人体的运动状态、健康水平及潜在患病风险。”兰伟说,比如,老年人走路时步态不稳,可能是身体出问题的信号。年轻人运动后长期步态异常,或许暗示着运动损伤。而步态监测不仅能用于心力衰竭、帕金森、脑卒中等疾病的早期筛查与评估,还能用于运动姿态纠正、跌倒预警。

足底压力监测是步态监测的重要组成部分,为步态监测提供了数据支撑。“足底压力监测专注于采集足底与支撑面接触时产生的压力数据,这些数据直观反映了足部在运动过程中的受力分布、压力变化规律,是判断步态正常与否的重要依据。”兰伟说。

为实现足底压力监测以及步态实时可视化分析,联合团队研发出一种智能鞋垫。该鞋垫内部集成了22路压力传感器,如同在足底构建了一张细密的感知网络,能够精准捕捉足底每处细微的压力变化。当人们踩着这款鞋垫行走、运动时,传感器采集到的压力数据会被实时传输到智能手机端,通过专门的应用程序,将复杂的压力数据转化为直观的动态可视化图像。无论是足底压力的分布区域,还是压力值随时间的变化曲线,都能一目了然地呈现在用户眼前。

在运动状态识别方面,研究团队运用支持向量机的机器学习模型,为智能鞋垫打造了“智慧大脑”。该模型通过大量的运动数据训练,能够精准识别坐、站、走、跑、跳、蹲等8种常见运动状态。当用户踩着智能鞋垫运动时,鞋垫中的压力传感器采集到的实时数据会传输给模型,模型可快速对数据进行分析处理,判断出用户当前的运动状态。

兰伟介绍,未来老年人出门散步,只需穿上这双智能鞋垫,子女就能通过手机实时查看老人的步态数据。一旦监测到步态异常或老人有跌倒风险,鞋垫会立即发出警报,为老人的出行安全保驾护航。对于热爱健身的年轻人,智能鞋垫可以精准识别其跑步、跳跃等运动状态,分析足底压力分布,帮助他们纠正错误的运动姿态,避免因运动不当造成损伤。在儿童成长过程中,家长可以借助智能鞋垫监测孩子的步态情况,及时发现潜在的足部问题。

为解决智能鞋垫的续航难题,研究团队开发了柔性钙钛矿太阳能电池。这种电池就像一层轻薄的“能量膜”,可以贴附在鞋面外侧。它具备高效的光电转换能力,在普通光照条件下,可快速将太阳能转化为电能,再通过智能电路将电能存储在鞋垫内置的锂电池中。如此一来,智能鞋垫无需频繁充电,即可实现长时间自供能运行,彻底摆脱对外部电源的依赖。

(编辑:月儿)


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