一、引言

隨著可穿戴設(shè)備向?qū)I(yè)化、醫(yī)療化方向演進(jìn)，智能運(yùn)動(dòng)鞋墊憑借其非侵入式監(jiān)測能力，成為步態(tài)分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文將圍繞柔性壓力傳感器陣列的硬件設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集與步態(tài)分析算法展開，結(jié)合實(shí)際代碼實(shí)現(xiàn)，探討從傳感器信號(hào)到步態(tài)特征提取的全流程技術(shù)方案。

二、壓力傳感器陣列設(shè)計(jì)

1. 硬件架構(gòu)

以墨現(xiàn)科技柔性壓力傳感器方案為例，典型鞋墊系統(tǒng)包含：

96通道壓力傳感器陣列：采用電容式壓力傳感器，分辨率達(dá)0.1N/cm2

微控制器（MCU）：STM32F4系列，支持SPI/I2C多通道數(shù)據(jù)采集

無線通信模塊：藍(lán)牙5.0，支持200Hz數(shù)據(jù)傳輸

電源管理：鋰聚合物電池+太陽能充電板，續(xù)航72小時(shí)

2. 傳感器布局

傳感器采用32×3網(wǎng)格覆蓋足底關(guān)鍵區(qū)域：

前掌區(qū)：16×3陣列，監(jiān)測腳趾蹬地力

足弓區(qū)：8×3陣列，評(píng)估足弓支撐穩(wěn)定性

后跟區(qū)：8×3陣列，捕捉?jīng)_擊力分布

三、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

1. 傳感器信號(hào)采集

以下為基于STM32的SPI數(shù)據(jù)采集代碼示例：

c

#include "stm32f4xx_hal.h"

#define SENSOR_COUNT 96

uint16_t pressure_data[SENSOR_COUNT];

void read_pressure_sensors() {

   HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_12, GPIO_PIN_SET);  // CS拉低

   for (int i = 0; i < SENSOR_COUNT; i++) {

       uint8_t cmd = 0x10 | (i & 0x0F);  // 通道選擇命令

       HAL_SPI_Transmit(&hspi1, &cmd, 1, HAL_MAX_DELAY);

       HAL_SPI_Receive(&hspi1, (uint8_t*)&pressure_data[i], 2, HAL_MAX_DELAY);

   }

   HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_12, GPIO_PIN_RESET);  // CS拉高

}

2. 數(shù)據(jù)濾波

采用中值濾波+卡爾曼濾波組合方案：

python

import numpy as np

from scipy.signal import medfilt

def kalman_filter(data, Q=1e-5, R=5e-2):

   x_est = 0

   p_est = 1

   filtered_data = []

   for z in data:

       # 預(yù)測

       x_pred = x_est

       p_pred = p_est + Q

       # 更新

       K = p_pred / (p_pred + R)

       x_est = x_pred + K * (z - x_pred)

       p_est = (1 - K) * p_pred

       filtered_data.append(x_est)

   return np.array(filtered_data)

# 示例數(shù)據(jù)

raw_data = np.random.normal(50, 10, 1000)  # 模擬壓力數(shù)據(jù)

filtered_data = kalman_filter(medfilt(raw_data, kernel_size=3))

四、步態(tài)分析算法

1. 特征提取

關(guān)鍵特征包括：

時(shí)空參數(shù)：步頻（Hz）、步長（cm）、支撐相比例

壓力參數(shù)：最大壓力點(diǎn)（前掌/足弓/后跟）、壓力中心軌跡（COP）

動(dòng)態(tài)參數(shù)：沖擊力峰值（N）、足弓塌陷程度

2. 步態(tài)周期檢測

基于壓力中心軌跡（COP）的周期檢測算法：

python

from scipy.signal import find_peaks

def detect_gait_cycles(cop_data, fs=100):

   # 計(jì)算COP速度

   cop_velocity = np.gradient(cop_data) * fs

   # 檢測速度峰值

   peaks, _ = find_peaks(np.abs(cop_velocity), height=5, distance=int(0.5*fs))

   gait_cycles = []

   for i in range(1, len(peaks)):

       gait_cycles.append((peaks[i-1], peaks[i]))

   return gait_cycles

# 示例COP數(shù)據(jù)

cop_data = np.sin(np.linspace(0, 20*np.pi, 2000)) + 0.1*np.random.randn(2000)

cycles = detect_gait_cycles(cop_data)

五、系統(tǒng)集成與驗(yàn)證

1. 硬件集成

采用柔性PCB技術(shù)，將傳感器陣列、MCU、無線模塊集成于0.5mm厚度鞋墊中，通過3D打印鞋楦實(shí)現(xiàn)人體工學(xué)適配。

2. 臨床驗(yàn)證

與光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)（VICON）對(duì)比測試：

步長誤差：<1.2cm（n=50）

步頻誤差：<0.05Hz（n=50）

COP軌跡相關(guān)系數(shù)：0.92（n=30）

六、未來展望

隨著MEMS傳感器技術(shù)突破，未來智能鞋墊將實(shí)現(xiàn)：

多模態(tài)融合：集成IMU、肌電傳感器，構(gòu)建完整下肢生物力學(xué)模型

AI驅(qū)動(dòng)分析：通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)跨用戶步態(tài)模式識(shí)別

閉環(huán)干預(yù)：結(jié)合足底振動(dòng)反饋，實(shí)時(shí)矯正異常步態(tài)

七、結(jié)論

智能運(yùn)動(dòng)鞋墊的開發(fā)需要突破硬件微型化、信號(hào)高保真?zhèn)鬏?、算法?shí)時(shí)性三大技術(shù)瓶頸。通過柔性傳感器陣列與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的深度融合，可穿戴設(shè)備有望成為運(yùn)動(dòng)康復(fù)、糖尿病足管理等場景的核心工具。