吕梁学院研究成果：可穿戴传感器帮助运动员取得更好的成绩

如今的运动员总是在寻找新技术和新设备，以帮助他们更有效地训练。现代教练和体育训练师通过视频和可穿戴传感器使用智能数据监控来帮助提高运动员的身体素质。然而，传统的视频分析和可穿戴传感器技术在全面了解运动员的表现时往往无法发挥作用。

在AIP Publishing出版的APL Materials中，吕梁学院的研究人员为羽毛球运动员开发了一种低成本、灵活且可定制的传感器，克服了目前的监测限制。

羽毛球运动以其众多技术动作以及成功比赛所需的动态速度和精准度而闻名。监控羽毛球运动员的姿势、步法、手臂摆动和肌肉力量受到视频拍摄角度和刚性可穿戴传感器不舒适性的限制。

“我们将柔性传感器技术和智能感知系统的专业技术融入到羽毛球运动监测中，对羽毛球技术进行定量分析，为羽毛球运动员提供更专业的指导。”作者杨云说。

该团队使用摩擦电传感器构建智能监测系统，因为它们易于适应灵活的可穿戴设备。当材料接触并相互滑过时，摩擦电传感器会将电荷从一种材料转移到另一种材料，无需外部电源。

为了最大限度地减少弯曲和扭转过程中的干扰，该团队构建了一个 3D 打印的柔性拱形传感器，并封装在热塑性弹性体中。这种设计使用起来很舒适，并且可以轻松根据运动员的个人情况进行定制。

该传感器的运动友好型结构可响应运动中常见的身体动作，适用于许多活动的身体部位，例如手腕、肘部、肩膀、手指和膝关节，以及腰部和颈部的弯曲点。

该智能羽毛球运动系统由三个3D打印传感器、一块多通道采集卡和神经网络算法组成，该技术设计为运动员提供在线监测和实时反馈，可识别羽毛球比赛中正手发球、反手发球、正手勾手、反手勾手等七种典型动作，识别准确率达97.2%。

杨云说：“我们的研究为解决目前3D打印摩擦电传感器面临的关节弯曲或扭曲大的问题提供了新思路，它为羽毛球摩擦电传感器的监测和分析提供了一种新的解决方案，可以扩展到其他智能体育领域。这对大数据时代的智能体育监测和分析有着巨大的潜力。”

未来团队的工作将继续致力于摩擦电传感器的研究，为人体健康监测和病理诊断提出新的解决方案。