内置三轴加速度计的智能鞋垫运用于足球运动训练的可行性

王 贝，赵德峰，赵海燕，侯 彬，陈贞祥，叶晶龙，王 晨，任 雪

近年来， 可穿戴式加速度计已被证明可成功识别身体活动状态并可能为目前最为成熟的技术[1]，主要原理在于加速度计可以通过测量人体三轴线性活动的加速度来得到身体活动状况， 并通过测量相对地心引力的定位来估测身体姿势。 虽然多个加速度计系统已被验证可高度精准地识别身体活动并可大体估算能量消耗， 但是佩戴多个加速度计对于使用者来说负担较重且过于繁杂， 市场上常见的识别身体运动的监测装置往往限定为单个的加速度计。佩带在身上的单个加速度计虽然没有多个加速度计系统精准， 但是方便携带且测量结果也在可接受范围内， 然而， 仍然有许多使用者感觉佩戴位置不舒适，因此存在有限的使用实用性。

大量研究发现识别身体运动的监测系统的有效性与佩戴部位紧密相关（如胸部、腹部、髋部、大腿和脚踝）， 某些部位的佩戴更适合于测量特定活动[2]。随着手腕佩戴式健身追踪器和智能手机的普及，手腕佩戴装置和智能手表近年来正日益流行， 使用者无须过多指导就可使用。然而，要研发一款可成功识别人体大多数日常活动的、 可佩戴在手腕上的监测装置仍存在很大挑战性， 因为手腕处通常是身体活动最频繁的部分，跟身体其他部位（如躯干）相比存在更多不规则活动。 近期有研究显示手腕部位携带的监测器对于身体活动的识别存在较大误差[2]。 另有研究显示监测器佩带在左手手腕比惯用的右手手腕更能有效识别身体活动， 并且也优于佩戴于手肘和胸部，但是要次于佩戴在脚踝、膝关节和腰部的识别效果[3]。Trost 等[2]和Ellis 等[4]研究发现髋部佩戴监控器的有效性略优于手腕处佩戴的模式。 另有研究显示在检测静态行为时， 佩带在髋部的监测器的有效性明显高于佩带在手腕处[5]。Manini 等[6]的研究显示佩带在脚踝处的监测器可达到95%的精确度，而手腕处佩戴的仪器精确度为84.7%。 另有研究显示监测器佩戴在大腿和脚踝部的有效性相近， 分别为82%和83%，远远高于佩带在胸部的有效性（67%）。综合以上研究结果，佩戴在腰部以下（如脚踝、大腿、髋部和腰部）的三轴加速度监测器有效性最高，其次是手腕处佩戴，而胸部佩戴有效性最低。

美国研发的Sensewear Armband（SWA）是一种结合了生理和机械测量的新一代便携式三轴加速度能量消耗测试仪。 研究报导SWA 比单纯的心率和加速度法能更精确地测量人体活动的能量消耗[7]。SWA 主要佩带于左手上臂外侧，通过三轴加速度感应器，并结合其他3 种感应器（皮肤温度、肤电反应和热传导），可全天检测佩戴者的能量消耗、运动时间和步数。 研究证明SWA 可以较可靠地测量普通人静止和低中强度运动中的能量消耗[8]。 笔者团队曾检测SWA 应用于职业足球运动员在跑步机以不同速度奔跑时能量消耗测量的有效性[9]。 结果显示SWA 在检测低于9 MET 和高于11 MET 能量代谢当量强度的运动时消耗的热量误差渐增， 但在测量9~11 MET 代谢当量区间或70%VO2max左右的运动强度时的热量消耗最为精确， 此强度正与女足比赛中的强度相一致。 但在室外场地上进行各指标监测的有效性目前尚无研究涉及，且在实际应用中，室外场地中的身体接触挤压有可能碰撞到手臂上佩戴的仪器，影响到运动员的动作发挥和仪器的正常运作。

近期国内市场首次出现了一款智能鞋垫， 据称可通过内置的三轴加速度感应装置精确测定身体运动状态并估算能量消耗。 然而目前并无国内外研究比较过置于脚底的三轴加速度计的有效性。 根据国外前期的研究结果， 脚踝和腰部佩戴监测器的有效性要高于其他部位，包括手腕和胸部[11]。因此内置于鞋垫的三轴加速度计可能会如同佩戴在相近的脚踝部位具有较高的有效性， 而鞋垫的设置更有利于运动员的接纳和长时间使用。 如果证实这种内置于鞋垫的三轴加速度计能有效监测身体运动并估测能量消耗， 鞋垫的方便实用性会更有利于运动员在日常训练实时监测活动情况和能量消耗。因此，本研究欲在这一领域进行科学验证， 使用鞋垫内的三轴加速度计与佩戴在身体其他不同部位 （髋部、 脚踝和手臂）的加速度计同时进行运动监控，检测内置于鞋垫的三轴加速度计提供的能量消耗和其他运动参数的准确性， 为以跑动为主的运动员提供一种方便长时间穿戴但不影响其活动， 且能较准确提供运动数据和能量消耗的监测设备。

1 研究对象和方法

1.1 研究对象

受试者全部来自上海职业女子足球队，20 名运动员分别进行室内运动测试和11 名进行室外球场测试，基本信息见表1。

表1 研究对象基本情况（±SD）Table1 Characteristics of study population (±SD)

表1 研究对象基本情况（±SD）Table1 Characteristics of study population (±SD)

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所有受试者的身高均由同一实验人员使用身高测量标尺统一进行2 次光脚测量，取平均数，空腹状态下使用Inbody720（Biospace Co. Ltd.，韩国）测量体重并计算身体质量指数（BMI），所有测量精确到0.1。

1.2 研究方法

将内置三轴加速度计的智能鞋垫同佩戴于其他身体不同位置的Actigraph GT3X+ （LLC，USA）（右髋和左右脚踝）和SWA（左手上臂）进行在不同运动状态下（走路、慢跑、快跑、登山跑、室外模拟足球比赛）感应身体运动多个指标变化的有效性比较。以便携式心肺功能测试仪（Cosmed K4b2，意大利）所测数据（IC）为参考标准，比较智能鞋垫在室内不同运动状态下测量的热量消耗率的准确性。SWA 作为目前文献中推荐较为精确的穿戴式能量消耗测试仪[7]，将使用其作为智能鞋垫测试场地训练能量消耗的标准对照。所使用SWA 的型号为MF-SW，软件版本为8.1。

空腹和无体育运动至少2 h 后， 受试运动员直立静止休息5 min，使用Polar 心率表（RS400，芬兰）测得最低心率记录为安静直立心率并全程监控受试者的心率。 随后，受试运动员分别依次在椭圆机上以9.6 km/h 的速度运动（Climbing）、在跑步机上以3.2 km/h 的速度快走 （Walking） 或以4 种不同速度跑步 （Running1-4，6.4 km/h，9.6 km/h，11.2 km/h，12.8 km/h）10 min。 每完成1 次10 min 的运动，运动员被要求充分放松休息直至心率恢复到安静直立心率±10 次/ 分钟范围内。运动时，受试者全程携带IC，测试每次不同运动强度的热量消耗率， 测试前氧气和二氧化碳分析仪以及气流涡轮均根据厂家说明书进行校准，详细过程见Crouter 等[10]。 同时在右髋处（GWaist）和 左 右 脚 踝 处（GAnkleL，GAnkleR）佩 戴GT3X+ 测量三维加速度 （VA） 和步数， 左臂佩戴SWA 测量步数、速度和热量消耗（CAL）。 受试者所穿运动鞋内放置智能鞋垫（PadR，PadL）测量VA、步数、速度和CAL，所测速度和CAL 由鞋垫配套软件自带的室内模式算法所得。

除了在跑步机上Running4 阶段以12.8 km/h 速度运动时，因每个受试者可持续时间长短不一，其他运动阶段均取中间稳定状态8 min 时间的数据进行统计比较。VA 的平方和开方得到向量的模（VM）用于不同设备间所测加速度的比较，即，其中ax、ay、az 为三轴加速度。

在室外球场训练中，选择至少20 min 连续对抗时间模拟比赛状态进行测试，由于运动环境限制，身体碰撞经常发生， 所测运动员仅在右髋处（GWaist）佩戴GT3X+ 测量VA 和步数， 左臂佩戴SWA 测量步数、 距离和CAL， 所穿运动鞋内放置智能鞋垫（PadR，PadL）测量VA、步数、距离和CAL。 PadR 和PadL 在室外环境采用室外模式利用GPS 计算活动距离和CAL。

1.3 统计方法

智能鞋垫所测VA、 步数和CAL 与GTX3+ 和IC 所测数据进行比较时，均使用每10 s 间歇收集的数据。 智能鞋垫所测步数、 速度、 距离和CAL 与SWA 所测数据进行比较时，均使用每个受试者不同状态连续运动时间内所得总数据。 所有数据采用SPSS25.0 进行分析。 连续变量符合正态分布的用±SD 表示；2 种以上不同仪器所测数据间的比较采用双因素重复测试方差分析 （two-factor repeated measures ANOVA）。 2 种仪器所测数据间的比较采用配对T 检验。 所有统计方法显著性水平均选取双侧0.001。

2 研究结果

2.1 室内测试结果

2.1.1 三维加速度测量比较结果

由于在水平步行或跑步运动中，垂直和前进2个加速度会呈现周期性变化，在收脚时，重心向上单只脚触地，垂直方向加速度是呈正向增加的趋势，之后继续向前，重心下移两脚触地，加速度相反；而水平加速度在收脚时减小， 在迈步时增加。 当在球场上时，运动员不时需要侧边快速移动，矢状轴加速度变化情况同于水平加速度。 由于不同部位佩戴的GT3X+ 和智能鞋垫内置的三轴加速度计的加速度方向较难达成一致， 同时3 个加速度计算所得的VM 是用于识别身体运动和预测摔倒状态的主要指标， 故本研究采用VM 进行不同三轴加速度测试仪器数据间的比较。

在室内椭圆机和跑步机测试中，使用GT3X+ 和智能鞋垫所测三维加速度间的相关性分析以VM 进行统计分析结果显示， 所有受试者2 种设备所得VM 数据间均呈显著高度相关（r=0.729~0.997）。 然而，在所有运动方式测试中，PadR 和PadL 的VM 显著高于GT3X+，同时GAnkleR 和GAnkleL 的VM 显著高于GWaist（表2）。 随着运动方式由登山转化为快走到速度渐增的跑步，PadR 和PadL 逐步增加，其增加程度明显高于髋部和脚踝处GT3X+ 的VM。 因此，PadR 和PadL 的VM 与GT3X+ 的差异性也随着运动方式的改变和速度的提高而逐步增大。

表2 使用GT3X+ 和智能鞋垫在室内不同运动阶段所测三维加速度计算所得VM（±SD）Table2 VM calculated from 3-axial acceleration measured by GT3X+ and Pads during different indoor exercise trials(±SD)

表2 使用GT3X+ 和智能鞋垫在室内不同运动阶段所测三维加速度计算所得VM（±SD）Table2 VM calculated from 3-axial acceleration measured by GT3X+ and Pads during different indoor exercise trials(±SD)

注：* 表示与PadR 和PadL 所测值间存在显著差异，P＜0.001；# 表示与GWaist 所测值间存在显著差异，P＜0.001。

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2.1.2 步数测量比较结果

在使用GT3X+ 和智能鞋垫所测步数的比较分析 中，Climbing 和Running2-4 阶 段，PadR+L、GWaist和GAnkleR+L 间高度相关并无显著性差异 （表3）。Running1 阶 段，PadR+L 和GWaist间无显著不同，但两者均与GAnkleR+L 差异大于10%并呈现显著性差异。 如果将Running1 阶段GAnkleR+L 所测的步数以30 步/10 秒的速度为界分别进行分析，当GAnkelR+L所测的步数≤30 步/10 秒时（Running1◆），PadR+L、GWaist 和GAnkleR+L 间无显著差异性； 但当GAnkelR+L 所测的步数＞30 步/10 秒时（Running1◆◆），与Walking 阶段结果相一致，PadR+L 和GWaist 间无显著不同， 但两者均与GAnkleR+L 差异＞10%并呈现显著性差异，GAnkleR+L 的值约为PadR+L 和GWaist 所测值的2 倍。 当将智能鞋垫与SWA 所测步数进行比较时，除了在Walking 阶段，两者所测步数差异大于10%并呈现显著性差异， 其他运动阶段均无显著差异。

表3 使用GT3X+、智能鞋垫和SWA 在室内不同运动阶段所测步数（±SD）Table3 Steps measured by GT3X+, Pads and SWA during different indoor exercise trials(±SD)

表3 使用GT3X+、智能鞋垫和SWA 在室内不同运动阶段所测步数（±SD）Table3 Steps measured by GT3X+, Pads and SWA during different indoor exercise trials(±SD)

注：* 表示与PadR 和PadLL 所测值间存在显著差异，P＜0.001；# 表示与GWaist 所测值间存在显著差异，P＜0.001；Running1◆为步数≤30 步/10 秒；Running1◆◆为步数＞30 步/10 秒。

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2.1.3 速度测量的比较结果

与椭圆机或跑步机自身设定的速度相比，SWA所测速度在Climbing、Walking 和Running1 阶段显著不同，而Running2-4 阶段无显著差异性；智能鞋垫所测速度除Running2 阶段差异性＜10%， 其他阶段均存在显著差异（表4）。

表4 使用智能鞋垫和SWA 在室内不同设定速度运动阶段所测速度（±SD）Table4 Speeds measured by Pads and SWA during different indoor exercise trials(±SD)

注：* 表示与设定速度间存在显著差异，P＜0.001。

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2.1.4 CAL 测量比较结果

CAL 测定使用IC 作为标准对照。分析结果显示PadR+L 所测CAL 与IC 高度相关（表5），但显著高估了Walking 阶段和低估了Climbing 以及4 个不同速度Running 阶段的CAL（P＜0.001）。 在Running1阶段，PadR+L 和IC 测量值间的差异＜10%。 SWA显著低估了Climbing 和Running3-4 阶段的总能量消耗值， 但是在Walking 和Running1-2 阶 段，SWA 与IC 所测总值间无显著不同， 差异均在10%以内。PadR+L 和SWA 两者进行比较，PadR+L 显著高估了Walking 阶段的总能量消耗值和低估了其他5 个阶段的总能量消耗值 （P＜0.001）。 在Running1 阶段，PadR+L 和SWA 测量值间的差异小于10%。

表5 使用PadR+L、IC 和SWA 在室内不同运动阶段所测CAL（±SD）Table5 CAL measured by Pads, IC and SWA during different indoor exercise trials (±SD)

表5 使用PadR+L、IC 和SWA 在室内不同运动阶段所测CAL（±SD）Table5 CAL measured by Pads, IC and SWA during different indoor exercise trials (±SD)

注：* 表示与IC 所测对应值间存在显著差异，P＜0.001；# 表示与SWA 所测对应值间存在显著差异，P＜0.001。

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2.2 室外球场训练结果

由于足球运动中身体碰撞较频繁， 脚踝处不便佩戴仪器， 因此只在右髋处佩戴了GT3X+（GWaist）。使用GWaist、PadR 和PadL 所测三维加速度计算所得的VM 数据间显著相关 （P＜0.001），但PadR 和PadL 显著高于GWaist（P＜0.001）。 这与室内运动测试结果相一致。 在使用GWaist、SWA 和PadR+L 所测步数中，三者间显著相关（P＜0.001），但PadR+L 所测每10 s 步数显著高于GWaist， 所测总步数显著高于SWA，而GWaist 和SWA 间无显著差异。 室外场地测试中，智能鞋垫采用室外GPS 模式，PadR+L 测得的运动总距离和热量总消耗与SWA 所测值间无显著性差异（P=0.972）。

3 分析与讨论

大量研究发现使用单加速度计识别身体运动的有效性与佩戴部位紧密相关。 Trost 等[2]研究发现髋部佩戴GT3X+ 的有效性略优于手腕处佩戴的模式，精确度分别为91%和88%。 Ellis 等[4]也发现髋部和手腕部佩戴GT3X+ 的数据精确度分别为92%和88%。Manini 等[6]的研究显示佩带在脚踝处的三轴加速度计Wocker 的精确度达到95%的， 而手腕处佩戴的Wocker 精确度为84.7%。 Manini 等[12]在测试Wocker识别儿童身体运动的精确度时发现，佩戴在脚踝处的精确度为92.4%，佩戴在手腕处为91%。 以上研究结果综合显示手腕处佩戴监测器的有效性低于脚踝和髋部，而脚踝略高于髋部，但这些研究都是测试加速度计识别静态或低强度运动状态下的身体运动[5,12-14]。本研究结果中， 随着跑步速度的显著增加，GAnkleR+L 的VM也显著增加，GWaist增加缓慢，而PadR+L 增加的幅度明显大于GAnkleR+L，推测在中高强度运动状态下（＞8 km/h），内置三轴加速度计的鞋垫可能比佩戴在其他部位的加速度计对于身体移动更加敏感。 但由于没有其他标准测量仪器数据作为参照， 不能确定智能鞋垫测量三轴加速度的敏感度和有效性高于还是低于GAnkleR+L， 因此还需进一步测定比较智能鞋垫和GT3X+ 识别不同身体运动的精确度和有效性。

研究发现腰间佩戴GT3X+ 测定受试者在跑步机上以不同速度（8~16 km/h）慢跑或快跑时的步数精确度很高，绝对错误百分比≤1%[5]。 Tudor-Locke 等[13]也报道胯部佩戴GT3X+ 可较准确测量0.84~11.28 km/h速度运动的步数。 而Feito 等[14]和Lee 等[15]发现在低速行走时GT3X+ 测量步数的准确率较低，当速度逐步增加时准确率也增加。 但目前尚未找到国内外对脚踝处佩戴GT3X+ 测量步数有效性进行评估的相关文献。 本研究发现Running2-4 阶段，PadR+L、GWaist 和GAnkleR+L 间高度相关并无显著性差异，这些是GT3X+ 佩戴在胯部时测量步数准确率较高的运动速度， 因此智能鞋垫在这些速度范围也能较准确地测量步数。而在Walking 和Running1 阶段，佩戴在胯部的GT3X+ 测量步数的有效性可能较低，本研究结果也显示在这2 个阶段当GAnkelR+L 所测的步数＞30 步/10 秒时，PadR+L 和GWaist 间无显著不同，但两者均与GAnkleR+L 差异＞10%，并呈现显著性差异，GAnkleR+L 约为PadR+L 或GWaist 所测值的两倍；而当GAnkelR+L 所测的步数≤30 步/10 秒时，PadR+L、GWaist 和GAnkleR+L 间 无 显 著 性 差异。原因可能在于当步数＞30 步/10 秒时，在同样速度下，受试者步数≤30 步/10 秒时的步伐，转胯幅度不明显，从而影响了GWaist 和GAnkles 测量步数的一致性。因此不同研究中对于GT3X+ 佩戴在胯部测量低速运动时步数有效性的评估结果不一样， 可能在于实验方法上的不一致， 包括自我选择的慢跑或走路速度与步伐大小。 但智能鞋垫测量步数的有效性跟GWaist 更接近，而不是GAnkleR+L，具体原因尚不清楚，需要进一步确认和解释。

有研究评估了SWA 测量步行运动时步数的有效性，Storm 等[16]和Lee 等[17]研究结果显示SWA 会显著低估步行时的步数，这与本研究结果一致。数据显示Walking 运动阶段，SWA 测量的步数显著低于PadR+L，而PadR+L 显著低于有效性比较高的GAnkleR+L，所以在这个运动状态下，测量步数的有效性从高到低的顺序为：GAnkleR+L＞GWaist/PadR+L＞SWA。 但目前国内外几乎没有关于评估SWA 在跑步阶段测量步数有效性的文献数据。研究数据显示，除了Walking 阶段，SWA 和PadR+L 在其他运动阶段测定的步数无显著差异， 间接显示SWA 在Running1 阶段测定的步数显著小于GAnkleR+L，但能较准确测量Running2-4 阶段的步数。

目前国内外尚无关于评估SWA 测量速度有效性的文献数据， 因此本研究结果首次验证了SWA可有效测量高强度跑步运动时（速度≥9.6 km/h）的速度，但不适用于慢速跑、步行和爬山运动时的速度测量。 而智能鞋垫只可有效测量中等强度时的速度（9.6 km/h）。在Climbing 阶段，PadR+L、SWA、GWaist和GAnkleR+L 所测的步数间均无显著性差异，显示这几种测定方式都适用于测定Climbing 的步数。

本研究关于SWA 测量CAL 准确性的结果跟之前的研究结果基本一致[9]。 在之前的研究中，笔者团队检测了SWA 应用于9 名职业女足运动员在跑步机上以不同强度奔跑时CAL 测量的有效性。结果显示每个受试者的SWA 和IC 的每分钟数据显著相关。 在70%VO2max（相对应的平均速度为9.31 km/h，代谢当量为10 MET） 强度运动时，SWA 和IC 的每分钟数据无显著性差异， 相当于本研究中的Running2。 而在79%VO2max和87%VO2max时（相对应的平均速度分别为11.76 km/ 和12.18 km/h，代谢当量分别为11.5 MET 和13 MET），SWA 显著低估了CAL，相当于本研究中Running3-4。 SWA 在10 MET 代谢当量附近监测CAL 最为准确，而此强度也是职业女足比赛时的常见强度。 因此，认为SWA 可有效应用于女足运动员在比赛中的CAL 测定。这也是本研究选择SWA 作为场地足球训练中能量代谢测量参照仪器的原因之一。 除此之外，Lee 等[7]比较了8 种市面上可售的能量消耗测试仪， 包括BodyMedia FIT armband、加速度计Actigraph、DirectLife、the Fitbit One、the Fitbit Zip、the Jawbone Up、Nike Fuel Band 和Basis B1 Band， 其 中 的BodyMedia FIT armband 是 与SWA 同系列热量消耗测试仪的基础型号。 研究显示使用这8 种测试仪测量多种不同类型运动中的CAL 时，包括久坐、不同速度行走、跑步机上慢跑和中到高强度的各种运动（上下阶梯、健身车、椭圆机、Wii 网球练习和篮球），BodyMedia FIT armband 的误差评定为9.3%，是8 种仪器中误差最小的。 而专业版SWA 的精确性比基础版更高， 因此更加具有可靠性。

跟之前研究不同的是， 本研究结果显示在Walking 和Running1 阶段SWA 与IC 所测值间无显著 不 同，Walking 阶 段 速 度 为3.2 km/h，Running1 阶段速度为6.4 km/h。 但之前研究结果显示在56%VO2max（相对应的平均速度为8.44 km/h，代谢当量为8.2 MET）时，SWA 显著高估了13.89%的CAL，并且与Fruin 等[18]的发现相一致。 他们曾提出SWA 在跑步机上测量快步行走（速度为4.8 km/h 和6.4 km/h）的CAL 时显著高估了13%~27%。 King 等[19]发现SWA不仅高估在跑步机上行走时（速度为3.2 km/h、4.8 km/h和6.4 km/h）的CAL，而且还会高估奔跑速度分别为8.0 km/h 和9.7 km/h 时的CAL。 不同的数据分析结果可能是由于实验所使用的SWA 内置的专业研究软件版本不同而造成的。 Fruin 和King 等的研究中SWA 所使用的软件版本为5.1 或更早，SWA 显著高估快步行走或跑步时的CAL。 而Drenowatz 等[20]使用6.1 版本的软件发现SWA 显著低估了代谢当量＞10 MET 时的CAL。 笔者团队之前的研究曾使用6.1 版本， 发现SWA 显著高估慢跑时的CAL 但低估快速跑时的CAL。 而本研究使用的是最新的8.1 版本， 结果显示在低强度运动阶段SWA 与IC所测值间无显著不同， 因此SWA 测量CAL 的有效区间进一步增加， 也进一步提高了使用SWA 测量足球训练比赛中的能量消耗的有效性和作为参考对照值的可靠性，

本研究使用PadR+L 测量CAL 所得的数据和IC 或者SWA 相比结果趋势一致，PadR+L 显著高估了Walking 阶段的能量消耗率和低估了其他5 个阶段的能量代谢率。 但在Running1 阶段，PadR+L 和IC或SWA 测量值间的差异小于10%。 说明此智能鞋垫可以有效用于测量较低速度（6.4 km/h）跑步时的CAL。

尚缺乏国内外对于评估Actigraph 和Armband在足球运动场上应用有效性的文献， 目前无法确定此智能鞋垫是否比Actigraph 或Armband 更能有效进行场外测试。 但考虑到在实际足球动作中脚部的动作变化频繁， 髋部和上肢的动作并非总是与脚部同步一致， 因此，PadR+L 所得的VM 和步数很有可能会显著高于GWaist 和SWA 所得相应数据， 本研究数据与此推测相符，但仍需进一步的研究验证。

场地测试中， 智能鞋垫采用室外GPS 模式，PadR+L 测得的运动总距离和热量总消耗与SWA 所测值间无显著性差异。 笔者团队的前期研究[9]和此次室内的运动测试均验证SWA 能有效测量足球训练比赛中的CAL，因此采用GPS 模式的智能鞋垫也可有效应用于足球场上的CAL 测试中。但国内外尚无文献证明SWA 可有效测定足球场上的运动总距离，本研究数据虽说明PadR+L 的数据和SWA 无显著差异，但是否准确有效仍需进一步研究验证。

4 结论

本研究尝试通过检测内置三轴加速度计的智能鞋垫对于感知运动员身体运动并提供能量消耗情况的准确性和有效性， 来探索该智能鞋垫在监测职业运动员运动状态的可能性。 室内运动测试结果显示在中高强度运动状态下（＞8 km/h），内置三轴加速度计的鞋垫可能比佩戴在其他部位的加速度计对于身体移动更加敏感。 智能鞋垫在登山或中高强度跑步状态下可较准确测量步数， 但在快走和慢跑时步数测量有效性较低。除此之外，智能鞋垫可较有效测量中等强度跑步（9.6 km/h）和慢跑（6.4 km/h）时的CAL。

在室外场地训练中， 智能鞋垫所得的VM 和步数虽显著高于GT3X+ 和SWA 所测数据， 但可能更能有效反映球场上的动作变化。 当智能鞋垫采用室外GPS 模式时，智能鞋垫可较准确测量CAL，但其测量的运动总距离还需进一步使用其他GPS 测量仪器进行有效性验证。

总的来说， 此款内置三轴加速度计的智能鞋垫便于穿戴和长时间监测， 提供的多种运动指标数据在一些特定运动状态中比较有效， 尤其适用于室外场地运动的监测， 易于被不同项目运动员接纳和使用。但不同运动项目有不同的运动模式和动作特点，此智能鞋垫是否适用于其他运动项目还需进一步专项测试来验证。