本文是我们与IEEE Xplore合作推出的IEEE Journal Watch独家系列文章之一。
多个研究团队一直在探索被动监测人体运动的方法，相关技术可应用于康复医疗或改善人机交互体验。然而，现有系统普遍存在功耗高或干扰人体自然运动等问题，难以在实验室以外的真实环境中稳定运行。
近期，印度一支研究团队测试了一套运动传感系统。该系统可直接附着于衣物表面，功耗极低，识别准确率高达99%以上。此外，系统采用的长条形柔性传感器能够承受超过12000次拉伸至原始长度三倍的循环测试，表明其具备长期使用的耐久性。
印度杜尔加布尔CSIR中央机械工程研究所首席科学家阿曼·阿罗拉参与了这项研究。他表示，团队致力于开发一套可与日常服装融为一体的系统，从而更便于在自然环境中使用。"我们由此提出了一个问题：能否利用服装本身的形变作为传感机制？"他解释道。
为实现这一目标，研究团队设计了高度可拉伸的压阻式传感器，这些传感器能随身体形变并将形变转化为电信号。六个传感器覆盖在衣物外侧，分别布置于使用者的髋部、膝部和踝部，同时由运行在微控制器上的机器学习算法对所有关节的同步运动状态进行综合评估。
"该模型分析六个同步传感器信号的短时间窗口数据，而非依赖单个传感器或单一关节的信息。"阿罗拉介绍道。
在研究中，12名参与者佩戴该系统分别完成了平地行走、坡面行走以及上下楼梯等动作测试。研究结果于8月3日发表于《IEEE传感器期刊》，结果显示：经过针对个人的训练后，模型对参与者动作的分类准确率达到99.83%；而对于从未佩戴过该系统的新用户，准确率也达到了89%。阿罗拉强调，保持对新用户的识别准确率尤为关键，因为每个人的体型、运动模式以及穿戴习惯各不相同，这些差异都会影响传感器在身体上的位置分布。
六个传感器的总功耗仅为0.318毫瓦。"这对传感层而言是极低的功耗需求，一块小型电池即可轻松供电。"阿罗拉说。
他指出，尽管目前该系统仍处于原型阶段，仅能对动作进行分类，但未来可能拥有更广泛的应用场景。例如，备战赛事的运动员或接受康复治疗的患者，可以借助该传感系统持续追踪自身的运动进展。
阿罗拉还补充道，此类系统同样适用于人机协作场景，使机器人系统能够实时适应使用者的运动状态。"如果一套可穿戴系统能够持续理解人的运动方式，它就有可能主动响应使用者，而不仅仅遵循预设的控制策略。"他表示，"我们认为这是开发更具个性化、更具情境感知能力的辅助与康复技术的重要方向。"
在此基础上，阿罗拉表示团队计划进一步开发更具个性化的运动感知平台，以实现对个体运动状态的更细粒度分析。他表示，本研究的初步结果令人鼓舞，但个体差异对传感器信号的影响仍是有待解决的问题。
"下一步，我们希望探索提升系统对个体差异鲁棒性的方法，并在更大规模、更多样化的用户群体中，以及更自然的运动条件下对系统进行验证。"他说。
Q&A
Q1：这套可穿戴运动传感系统的功耗有多低？
A：该系统六个传感器的总功耗仅为0.318毫瓦，属于极低功耗水平，一块小型电池即可满足供电需求，非常适合日常穿戴使用场景。
Q2：这套运动传感系统的识别准确率如何？
A：经过针对个人的训练后，系统对动作的分类准确率高达99.83%。即便对从未使用过该系统的新用户，准确率也能达到89%。测试涵盖平地行走、坡面行走及上下楼梯等多种运动场景，共有12名参与者参与了实验。
Q3：这套运动传感系统未来有哪些应用方向？
A：未来该系统可应用于运动员训练追踪、康复患者运动监测，以及人机协作场景。研究人员尤其看好其在辅助与康复技术领域的潜力，系统可实时感知用户运动状态，让机器人或辅助设备主动响应用户，而非仅执行预设指令。