智能鞋墊的研發及在跑步中應用研究

王夢囡，陳 宇，陳康桂

（廣東第二師范學院 體育學院，廣東 廣州 510303）

近年來，隨著計算機技術、人工智能、通信技術及傳感器技術的迅速發展，人們逐步把先進的云計算監測技術應用到跑步中，較為普遍的如智能運動手環、智能運動手表等，但監測功能泛而不專，精確度也存在問題，在普通的跑步運動中能夠實現一定的監測功能，并不能全面、科學地監測與分析跑步訓練中的各種數據；在專業的跑步訓練、跑步教學、步態分析中相關技術的研究與應用也被逐步重視，更科學、更準確的監測方法及技術逐步被應用。

1 研究的背景及意義

跑步對于普通大眾來說，只是潛意識里面認為跑步有利于鍛煉身體，如果沒有科學的訓練計劃、正確的跑步姿勢和知識，沒有運動損傷預防的意識，反而會帶來負面的效果。在科學運動、快樂運動的口號帶動下，國內外體育類院校、運動研究機構、非盈利運動組織團體等注重運用科學技術手段來監測與分析人體跑步的各項物理與生理數據，以便進一步了解人體跑步中的狀態與存在的問題，各種常見的智能運動手表、智能運動手環、智能運動跑鞋等科技類產品被應用到跑步的數據監測與分析中來，但都存在一個通病就是數據的采集不夠全面和數據的精準度不夠。

關于智能鞋墊的研究，隨著計算機技術與傳感技術的發展，最早由國外的研究機構與企業進行研究與應用；在國內，近年來新材料的突破和慣性導航技術軍轉民的應用，科研院校和科研機構、科技企業也逐步投入研究。但基本上都是基于六軸傳感器的步態分析或者基于壓力傳感技術的步態分析層面研究，采集的數據不夠全面；本文著重采用壓感技術與六軸傳感器技術組合的方案進行研究與應用，解決了數據采集不全面和精度低的問題。基于柔性壓力傳感器與六軸傳感器的智能鞋墊研究不僅能應用于糾正跑步姿態、制定科學有效的訓練計劃、預防運動損傷上，對拓展應用到步態分析、糖尿病足的診斷、兒童學步時的指導等領域也都有一定的推動作用。

2 國內外研究現狀及存在問題

國外高等院校、科研機構及科技企業對這一領域的研究起步比較早，并且取得了一定的研究成果，在運動訓練、教學仿真、虛擬現實和臨床醫學等方面也得到了應用；國外企業比較早地在市場上推出了相關應用產品，例如步態分析儀、步態分析平臺、步態糾正儀器等。在國內，慣性傳感技術的普及、新材料研究的突破等，全民跑步浪潮興起，跑姿分析、運動損傷分析等越來越受到重視，一大批創新型科技企業參與此領域的研究。

無論國外研究還是國內科研機構，都著重研究此項技術在步態分析上的應用，偏向醫療健康以及臨床應用；而在運動訓練上尤其是跑步領域的應用都偏少。

2.1 國外研究現狀

麻省理工學院Stacy J.Morris Bamberg等人利用慣性傳感器、壓力傳感器、彎曲傳感器以及電場強度傳感器設計了一套無線可穿戴式步態分析系統；除了實驗室研究外，國外一些公司也研制出在市場應用的足底測壓步態分析系統，如美國的Tekscan F-scan、德國的Novel Peder-X、美國的RUNVI等，其系統功能各有優缺點，性能也不盡相同。美國RUNVI智能鞋墊采用了柔性壓力傳感器與慣性傳感器（陀螺儀+加速度）組合的方案，配置了先進的CORE技術，在鞋墊上內置壓力傳感器與慣性傳感器模塊，實現對跑步數據的采集并處理與分析，通過藍牙連接應用程序實現無線傳輸，實現了跑步中各項運動數據的監測、分析，自主研發的深度學習算法根據用戶的運動數據制定跑步運動計劃并能夠提出運動損傷預防的建議等。

2.2 國內研究現狀

國內在該領域的研究相對較晚，除了實驗室研究外，國內在該領域展開投入與推動的大部分都是創新型科技類創業公司；中科院電子所YUNDONG XUAN等人提出的一種基于無線傳感器網絡的步態周期識別方法，在鞋底內置陀螺儀傳感器與加速度傳感器進行測量；中科院智能機械研究所利用壓力傳感器設計出一款用于步態觸覺特征分析的系統。除科研單位實驗室外，關于這一領域的應用研究國內企業比國外企業更加開放與活躍，深圳市創感科技有限公司在智能鞋墊的研究、研發與推廣應用上作出了一定的成果，創感科技在鞋墊夾層內置慣性傳感器，通過藍牙無線傳輸技術實現數據的傳輸分析等，2016年發布了步姿專家智能鞋墊；安徽華米科技與李寧研究實驗室聯合研發智能跑鞋，在鞋底內置慣性傳感器，并于2015年發布2款智能跑鞋。

2.3 智能鞋墊在跑步應用中存在的問題

在國內外的研究中，采用壓力傳感器與慣性傳感器組合方案的不多，大部分都是采用慣性傳感器方案或者壓力傳感器方案，采集的數據不全面，精度也不夠；上文提到的創感科技、華米科技等都是采用慣性傳感方案，若要達到市場使用的目的，須開發其他壓力傳感器等配合使用，但是這樣的開發成本昂貴，只適合科研機構、臨床研究、教學仿真等使用，不適合普通人群使用。

在國內的技術研究領域，在鞋墊中內置柔性壓力傳感器以及慣性傳感器，能夠更加全面采集數據，通過融合算法提高數據精確度；但在鞋墊的材料上要求很高，在實際重復使用過程中需保證內置到鞋墊內的柔性壓力傳感器性能不受影響等。

本文是在以上問題的基礎上提出了基于柔性壓力傳感器與六軸傳感器的智能鞋墊研究與在跑步中的應用。

3 技術方案實現的基本原理

基于柔性壓力傳感器與六軸傳感器的智能鞋墊是在鞋墊夾層內置柔性壓力傳感器以及六軸傳感器（加速度傳感器+陀螺儀傳感器）；在運動過程中，腳底壓力作用到鞋墊上，柔性壓力傳感器檢測到腳底的壓力分布與壓力變化數據、六軸傳感器檢測到的運動速度以及落地狀態（角度）等數據，通過信號處理轉換模塊后（由選通電路、放大電路、A/D轉換電路等組成）數據傳送到微處理器MCU，微處理器MCU處理分析所接收的數據，緩存后通過無線藍牙傳輸到上位機軟件或者移動端應用APP進行顯示。

柔性壓力傳感器分布在腳底前部及腳后跟底部，用來檢測壓力數據的分布及數據的變化，柔性材料通過一定的加工工藝內置到鞋墊的夾層；加速度傳感器與陀螺儀傳感器集成到電路板上，結合人體工學通過結構設計內置到鞋墊足弓位置，以達到體驗舒適度最佳。

4 智能鞋墊的功能實現及在跑步中的應用

基于此技術研究的智能鞋墊是在傳統的鞋墊基礎上增加了一些新的功能，傳統的鞋墊一般分為功能鞋墊與普通鞋墊；功能鞋墊是根據人體工學及生物運動力學的原理從物理層面采用特殊材料設計研制的用于輔助矯正功能，普通鞋墊就是我們正常市場銷售的鞋墊。而智能鞋墊是在通過計算機信息技術、傳感器技術、傳輸技術等一系列先進技術集成的能夠科學采集、定量分析跑步、行走過程中各項生理參數并為實現運動改善、制定訓練計劃、步態分析、運動損傷預防、疲勞警醒等提供科學的數據支撐；結合強大的自主學習算法以及云計算平臺，其能夠根據使用者的歷史數據進行深度學習并提供更加科學的訓練計劃等。

4.1 觸地時間、騰空時間統計與觸地騰空比分析

觸地時間指跑步時每一步腳掌落在地面上的時間（單位：ms）；騰空時間指跑步時腳掌同時在空中的時間（單位：ms）；觸地騰空比值指觸地時間除以騰空時間。智能鞋墊能夠自動識別到跑步時狀態，即每一步是觸地或者騰空；并統計觸地時間與騰空時間，系統通過跑步訓練過程的觸地騰空比分析運動人員的狀態以及制定訓練計劃等。

當觸地騰空比＞1，代表觸地時間高于騰空時間；當觸地騰空比=1，代表觸地時間等于騰空時間；當觸地騰空比＜1，代表觸地時間低于騰空時間；觸地騰空比越小，表示跑步過程中騰空落地轉換的時間越短，跑姿輕巧流暢，跑步效率越高。

4.2 步頻監測統計、膝關節運動負荷監測分析在運動損傷預防上的應用

步頻，即腳步的頻率，競走或跑步時兩腿在單位時間內交替的次數。是決定走、跑速度的重要因素之一。通常用“步/s”表示。競走步頻可達3.5～3.7步/s；短跑步頻可達4.6～5.1步/s。

在跑步中，步頻越高會將人體重量分擔到更多的步伐中，使得每一步變得更加輕巧，腿部負擔變小，運動損傷發生的幾率越低；通過智能鞋墊監測并統計平均步頻分析，并制定相對應的訓練計劃與訓練方案來提高跑步的平均步頻以達到預防運動損傷或者把運動過程中的損傷降到最低的目的。

世界上短跑冠軍的步頻一般在4.3～4.8步/s；博爾特的步頻為4.3步/s（258步/min），蘇炳添的步頻4.8步/s（288步/min）；而馬拉松運動中，步頻一般在200步/min左右，馬拉松冠軍基普喬格步頻為185步/min，高橋尚子步頻為215步/min。

由此可見，不管是短跑冠軍還是馬拉松冠軍，他們的步幅和步頻都高于普通人很多，這就是差別所在，短短的幾毫米距離可能就成為了比賽成敗的關鍵。通過智能鞋墊實時監測統計并分析步頻的變化，根據教練的專業知識與經驗來制定科學提高步頻的訓練計劃以達到提高跑步成績的目的，更加科學的訓練能有效降低跑步中的運動損傷。

4.3 步態分析在跌倒危險性、身體平衡測試及風險評估中的作用

智能鞋墊內置壓力傳感器能夠監測到跑步過程中腳底壓力的大小以及變化并還原出腳底受力分布圖譜，同時進行步態分析反映出當前跑步受力狀態以及糾正方案。

在跑步訓練中因個體差異，身體的平衡性也不盡相同；平衡性指的是平衡力與平衡性，在跑步中身體重心是前傾的，當身體的重心超過可支撐的范圍，身體的調節機制就能夠通過快速邁出支撐腳來調節重心來保持平衡；左右腳不斷地交替輪換支撐動作連續性，在這個過程中，身體必須保持平衡或者必須在平衡的范圍內，否則，一方面會影響到跑步訓練的效率與成績，另一方面會造成身體失衡帶來跌倒的危險，造成運動損傷。

步態分析能夠反饋出兩腳受力分布，直觀地告知跑步者或者教練科學的壓力數據；教練通過專業知識及教訓經驗給予科學的指導建議。同時，自主深度學習算法能夠根據訓練數據分析不斷更新更加科學的、更加智能的訓練計劃與方案。

5 結束語

基于柔性壓力傳感器與六軸傳感器的智能鞋墊研究及在跑步中的應用，通過先進的科學技術以及深度學習算法采集跑步時各項運動參數并進行分析，為跑步人員、跑步訓練指導者和教練提供科學的參考依據，進而全面了解跑步運動員的狀態以便制定科學的訓練計劃與方案；在提高跑步運動的成績與效率、運動損傷預防、步態分析等方面進行研究與應用。這個領域的研究成果在體驗訓練中有廣泛的應用前景，特別是在跑步訓練中，可作為跑步訓練教練的輔助教學工具，更加科學地為教練制定各項培訓計劃與方案提供有力的數據支撐。

隨著國內大量創新型科技企業投入此領域的研究與研發，柔性壓力傳感器與六軸傳感器的發展更加快速，相關技術在體育運動上的應用更加普及，有著廣泛的市場前景與應用前景。但也存在需要解決的問題，例如柔性材料韌性及使用壽命問題、傳感器的精度問題和數據采集全面問題等。

運動損傷預防、步態分析與人工智能自主深度學習是體育運動領域研究與應用的方向；先進技術與設備的輔助，能夠給體育運動員、教練員以及研究人員提供更加科學的參考依據。