基于压阻传感器的智能鞋垫及运动采集分析

李浩林，王震，陈树康，陈文锐，李政乐，杨沛聪

（佛山科学技术学院，广东 佛山 528231）

引言

步态分析是对人类运动特征的研究，是对人体行走时的一些时间特征、空间特征和运动学特征进行测量、分析与识别的一种方法[1]。通过步态分析，可以识别步态阶段，确定人体步态事件的运动学和动力学参数，并定量评估肌肉骨骼功能。因此，步态分析已被应用于运动、康复和健康诊断。例如，在某些类型的运动训练中，将该方法应用于识别运动员成绩中的缺陷，从而提高运动员的成绩[2-3]。在骨科和康复中，步态分析用于检测患者治愈进展。

而目前标准的步态分析技术，如基于摄像机的运动捕捉系统测力板，价格昂贵，只适合于实验室中的应用而缺乏便捷性，因此本项目的理念是设计一款便捷、低成本的步态分析智能鞋垫。

1 项目简介

本项目通过精确采集柔性压电传感器信号变化，对采集到的信号作进一步的分析，从而得到步数、步频、卡路里消耗、走路姿势、膝盖负荷指数等运动以及各种行走姿势的数据，并以此为依据向用户提供个性化定制的姿势优化方案和运动方案。除此之外，本项目通过定量步态分析寻找病理、损伤以及其他步态特征，用于临床应用，达到纠正不健康步态或者预防疾病的目的，同时也能用于检测分析年轻人、老人和一些病理患者的步态，从而提高用户的使用体验，改善用户生活质量。

2 项目设计思路

2.1 制备压阻式柔性压力传感器

压阻式柔性压力传感器由传感层和柔性交叉电极（柔性印刷电路板FPCB）组成，FPCB 由光刻工艺制造，购自深圳市弘瑞恒线路板有限公司。传感层由热塑性聚氨酯（TPU）、炭黑（CB）、NaCl 颗粒和二甲基甲酰胺（DMF）配置而成。

具体制作实验步骤如下：（1）将TPU 和CB 放在干燥箱中干燥24 小时；（2）将CB 加入DMF 溶液中在超声仪下分散30 分钟；（3）在CB/DMF 溶液中分别加入TPU 和NaCl 颗粒，在加入NaCl 颗粒前先使将它研磨一段时间，将其颗粒尺寸降低到100μm 以下，随后将混合溶液放在搅拌机上搅拌30 分钟；（4）将搅拌后的泥浆转移到以柔性交叉电极为基底的3D 模具中，随后放入真空干燥箱中以80℃固化4 小时；（5）将组件浸入水中2 小时，为确保NaCl 颗粒完全去除，将模具取出，再将组件浸入水中12 小时，每2 小时换水一次，最后在80℃下干燥小时。

2.2 采集电路设计

采集电路基于STM32F405RGT6 芯片设计，包含电源模块、蓝牙模块、采集模块和核心处理模块。电源模块包括锂电池充放电管理单元，将3.7V 的电源转换成电路所需的3.3V、5V 和-5V 电源；采集模块包括信号选通电路和信号放大电路；核心处理模块包括单片机最小系统，RTC 时钟，以及SD 卡电路。MCU 提供12 位的ADC，收集到的数据存放在SD 卡中，通过蓝牙传输数据。最终做成27×47mm 的四层板采集板。原理图及PCB 图如图1 所示，采集电路实现框图如图2 所示。

2.3 上位机软件开发

如图3 所示，足底压力监测软件选用Python 语言基于PyQt5 界面库设计，PyQt5 提供Designer 图形开发工具，配合Visual Studio Code 软件编写“信号与槽”逻辑代码。上位机软件最基本要能够实现与下位机连接通讯。此监测软件能够兼容蓝牙连接和WIFI两种模式连接，在WIFI模式下，使用TCP/UDP 传输控制协议并通过socket 接口建立服务器，WIFI 模块通过AT 指令连接到服务器传输数据，在蓝牙模式下，使用蓝牙透传的连接方式，再通过串口转接socket 的方式连接到服务器，实现了两种无线通讯方式的连接。软件还应包含对数据的预处理功能，即滤波处理，将数据以波形图的方式显示的功能，以及对数据进行简单的步态分析功能。

2.4 项目总体实现框架

项目总体实现框架如图4 所示。

3 研究设计成果

本项目设计的智能鞋垫可以通过足底的压阻式柔性传感器对我们在日常运动时在足底产生压力进行实时地采集，经过采集电路将采集到的信号发送到上位机中，从而进行步态分析，可以清楚直观了解到我们的步数、步频以及走路的姿势，再结合系统的算法进行分析，则可以观测到我们的各种运动参数以及生理数据。

4 结语

如今，智能可穿戴设备市场规模不断扩大，智能鞋垫市场尚处在初级阶段，对于智能鞋垫的研究可以弥补市场的需求空白，于未来智能鞋垫将会拥有巨大的消费市场。而该款智能鞋垫实现了便捷、实时、高效率的步态分析功能，可以监测到人们各种运动参数，在运动、医学的康复诊断等方面都有一定的实用价值，对可穿戴智能设备的发展具有较大影响，具有良好的市场前景。