高精度计算机平衡平台通过集成的高灵敏度压力传感器阵列来评估功能性鞋履，这些传感器嵌入在稳定性记录表面中。该系统捕获压力中心 (COP) 的位移，以计算摇摆速度指数 (SVI)，将细微的体重转移转化为关于姿势控制的客观、量化反馈。
核心见解：这项技术将主观的平衡感转化为硬数据。通过量化鞋履与感觉再加权机制的相互作用，它为确定鞋履设计是否真正增强了稳定性，还是仅仅改变了穿着者对其的感知，提供了科学基准。
测量机制
集成压力传感器
评估的基础是高灵敏度压力传感器阵列。与测量总重量的标准秤不同，这些传感器能够检测足部压力分布的微小波动。
跟踪压力中心 (COP)
该系统专注于压力中心 (COP) 的位移。这是压力场总和作用在身体上的点，产生一个力。当穿着者站立或移动时，平台会记录 COP 的轨迹和速度，这构成了稳定性分析的原始数据。
分析摇摆速度指数 (SVI)
定义 SVI
摇摆速度指数 (SVI) 是从传感器数据中得出的关键指标。它量化地分析了一个人在试图保持静止时摇摆的速度和距离。较低的 SVI 通常表明姿势稳定性更佳，鞋履支撑更有效。
测试感觉再加权
这些平台的一项关键能力是评估在各种感觉组合下的稳定性。用户在不同表面上进行测试，例如固定（硬）地面与泡沫支撑表面。
这个过程评估感觉再加权机制——大脑如何优先处理来自眼睛、内耳和脚的输入以维持平衡。当站立变得不稳定时，平台会测量特定鞋履如何帮助或阻碍这一机制。
量化稳定性指标
方向稳定性
除了通用的 SVI，该系统还将稳定性分解为方向分量，以提供鞋履性能的完整图景：
前后稳定性指数 (APSI)
这测量前后方向的摇摆。它对于评估鞋履在制动或加速运动中如何支撑穿着者至关重要。
内外侧稳定性指数 (MLSI)
这测量侧向摇摆。这里的高分数表明脚踝支撑不佳，这是为提高灵活性或在不平坦地形设计的鞋履需要考虑的关键因素。
总体稳定性指数 (OSI)
系统将所有数据汇总为总体稳定性指数。这会将抽象的平衡感转化为一个单一的、可比较的物理度量，从而允许对不同的鞋履原型进行直接的 A/B 测试。
理解权衡
静态与动态极限
虽然这些平台在测量姿势稳定性（站立或转移体重时的平衡）方面表现出色，但它们不能完全复制高速运动。它们测量的是稳定性的控制，而不是由单独的柔韧性测试仪测量的爆发力产生。
“实验室”环境
数据提供了高精度，但是在受控环境中收集的。现实世界的变量——如泥泞、坡度或穿越障碍物——会引入平坦或泡沫平台可能无法完全模拟的复杂性。
为您的目标做出正确选择
在解释平衡平台数据时，请将指标与您的具体设计目标相结合：
- 如果您的主要重点是预防伤害：优先考虑内外侧稳定性指数 (MLSI)，以确保鞋履最大限度地减少危险的脚踝扭伤。
- 如果您的主要重点是本体感觉反馈：分析泡沫表面上的摇摆速度指数 (SVI)，以了解鞋履在不稳定的地面上帮助穿着者反应的程度。
- 如果您的主要重点是整体姿势：查看总体稳定性指数 (OSI)，以获得关于鞋履如何影响穿着者重心的基线比较。
真正的稳定性不仅仅在于刚性；它在于脚与地面之间力的精确管理。
总结表：
| 特征/指标 | 描述 | 对鞋履设计的益处 |
|---|---|---|
| 集成压力传感器 | 检测力分布的微小波动 | 客观、精确的稳定性数据基础 |
| 压力中心 (COP) | 跟踪足部受力点的动态变化 | 详细平衡和摇摆分析的原始数据 |
| 摇摆速度指数 (SVI) | 量化身体摇摆的速度和距离 | 较低的 SVI 表明姿势稳定性更佳，支撑更有效 |
| 感觉再加权 | 评估各种感觉输入（例如，硬地面与泡沫表面）下的稳定性 | 评估鞋履如何帮助大脑在不稳定的地面上维持平衡 |
| 前后稳定性指数 (APSI) | 测量前后摇摆 | 支撑制动和加速运动的关键 |
| 内外侧稳定性指数 (MLSI) | 测量侧向摇摆 | 脚踝支撑、灵活性和预防伤害的必需品 |
| 总体稳定性指数 (OSI) | 将所有稳定性数据汇总为单一分数 | 为 A/B 测试不同的鞋履原型提供可比较的基线 |
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参考文献
- Oluwole O. Awosika, Brett Kissela. Insufficiencies in sensory systems reweighting is associated with walking impairment severity in chronic stroke: an observational cohort study. DOI: 10.3389/fneur.2023.1244657
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
