深圳大学：研制出“自供能高分辨率智能鞋垫系统”传感器用于足底压力监测
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【深圳大学：研制出“自供能高分辨率智能鞋垫系统”传感器用于足底压力监测】
日常生活的快节奏和高压力导致了人们各种健康问题，需要进一步发展医疗保健监测技术。在过去的十年中，足部疾病（如糖尿病和中风相关的足部疾病、扁平足、高足弓和其他步态康复问题）已经变得越来越普遍。足部压力监测在这些疾病的早期诊断和预测中起着关键作用。通过测量足底压力变化和分析足底压力分布，可以区分步态模式以进行健康评估和管理。
在现有的足底压力监测技术中，设备的能源供给仍然是一个挑战。基于摩擦起电和静电感应原理的摩擦纳米发电机（TENGs）能够收集自然界中的多种机械能并将其转化为电能或电信号，可应用于自供电传感器。但对于目前已开发的基于TENG鞋垫设备，其传感分辨率和容错能力仍有待提高。深圳大学黄龙彪团队基于TENG技术提出了一种自供能高分辨率智能鞋垫系统，可实现足底压力的精准映射，用于步态识别和体育运动监测。相关结果发表在中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊BMEMat上。
据悉，研究团队设计制备了一种基于TENG的高分辨自供电智能鞋垫系统用于监测足底压力分布。该智能鞋垫系统主要由三个部分组成：基于TENG的压力传感器阵列的鞋垫、带有44个信号采集通道的DAQ电路模块和存储模块。通过结合FPC和PCB技术，获得了具有44像素传感阵列的集成智能鞋垫，实现了高空间分辨率。鉴于TENG技术的工作原理，传感器可以在施加机械力时产生电信号，输出电压与施加的压力成正比，传感器灵敏度达到0.234 kPa-1，具有快速响应能力（12.7 ms）和良好耐久性。
通过传感系统采集到的电信号可以准确映射足底压力，因此智能鞋垫系统能够进行静态和动态压力监测，以区分人体步态（正常站立、内八和外八等）和运动状态（投掷和跳跃等）。这项工作表明可穿戴智能鞋垫在步态识别、体能训练和疾病预测方面具有重要的应用潜力，为未来智慧医疗和大数据体育提供了可能。
来源：传感器专家网