配备薄膜力敏电阻（FSR）的智能鞋垫主要收集数据以生成足底压力分布图并跟踪压力中心（Yc）的移动路径。这些传感器专门集成在前脚掌和脚跟区域，利用压阻效应将脚部机械压力转化为可量化的电信号。
通过监测压力中心的具体轨迹，这些系统提供了关于个体如何调整其重心以维持平衡的关键见解，尤其是在摩擦力不同的表面上。
收集的核心数据
足底压力分布图
配备 FSR 的鞋垫的主要输出是脚部压力分布的映射。
通过将传感器策略性地放置在前脚掌和脚跟区域，系统可以捕获步态周期站立阶段的负重情况。
压力中心（Yc）路径
除了静态负重外，传感器还计算压力中心的动态移动，特别称为Yc 坐标。
该变量揭示了从脚跟着地到脚尖离地的过程中，力中心所经过的精确路径。
跟踪 Yc 路径对于分析稳定性至关重要，因为它突出了一个人为保持直立所做的微调。
作用机制
压阻效应
FSR 技术依赖于压阻效应来工作。
当机械压力施加到薄膜电阻器上时，其电阻会随力的大小成比例变化。
这种物理变化会立即转化为电信号，作为步态分析的原始数据。
平衡和摩擦响应
收集的数据不仅仅是关于冲击力；它还关乎与环境的相互作用。
该系统能够专门检测重心如何响应外部因素而移动。
这使得能够分析在不同摩擦力水平的表面（例如，湿滑与粗糙地形）上行走时所使用的平衡策略。
理解权衡
离散传感器放置
数据来自特定区域（前脚掌和脚跟），而不是覆盖整个脚部的连续、高密度的像素网格。
虽然对于计算整体平衡和主要压力点很有效，但这种设置可能会遗漏中脚或足弓区域的局部压力异常。
间接平衡评估
鞋垫通过测量压力来推断重心的行为。
虽然对于分析表面相互作用非常准确，但这些数据代表了平衡机制的结果，而不是直接测量躯干或头部身体的摇摆。
利用 FSR 数据进行生物力学分析
为了最大化智能鞋垫的效用，您必须将数据输出与您的具体分析需求相匹配。
- 如果您的主要关注点是稳定性分析：优先考虑压力中心（Yc）路径数据，以观察受试者如何调整其重心以补偿低摩擦表面。
- 如果您的主要关注点是冲击监测：关注由脚跟和前脚掌传感器生成的足底压力分布图，以识别步态周期中的高负荷区域。
理解这些特定的数据点可以将原始电压信号转化为对人类稳定性和步态动力学的清晰认识。
摘要表：
| 数据点 | 传感器技术 | 主要功能 | 生物力学见解 |
|---|---|---|---|
| 足底压力图 | 薄膜 FSR | 捕获负重分布 | 识别高负荷区域（前脚掌/脚跟） |
| CoP 路径 (Yc) | 压阻效应 | 跟踪压力移动 | 分析平衡和重心移动 |
| 步态动力学 | 信号转换 | 监测脚跟到脚尖的滚动 | 评估表面摩擦响应 |
| 稳定性指标 | 电信号 | 量化微调 | 评估姿势和跌倒风险 |
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参考文献
- Shuo Xu, Anahita Emami. Slip Risk Prediction Using Intelligent Insoles and a Slip Simulator. DOI: 10.3390/electronics12214393
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
