IMU结合传感器鞋助力下肢步态分析

通常，实验室步态分析依赖光学运动捕捉系统和固定测力板，成本高且受空间限制，难以推广至日常应用。而近期，一支研究团队开发了一套可穿戴的步态分析系统，该系统由带移动力板的传感器鞋与集成IMU（惯性测量单元）的运动传感器组成，能同步测量地面反作用力（GRF）、力矩及身体姿态。

该团队通过神经网络模型，利用传感器鞋获取的GRF和力矩数据，实现对踝关节、膝关节、髋关节角度的估计；并且还改进了扩展卡尔曼滤波算法，结合GRF与力矩数据减少姿态测量误差。实验结果显示，该系统与传统参考系统的测量结果一致性较好，关节角度估计的相关系数较高。户外草地、人行道场景的测试进一步证实了系统的可行性，能在非实验室环境下稳定工作。

这套系统突破了传统方法的局限，为日常步态评估提供了便捷方案，有望推动可穿戴运动分析技术在实际场景中的应用，助力下肢运动状态的日常监测。

参考资料：Guangyi Li, Tao Liu, Jingang Yi 等. The Lower Limbs Kinematics Analysis by Wearable Sensor Shoes [J]. IEEE Sensors Journal, 2016.注：本文仅摘录核心观点用于科普分享，完整研究可通过DOI:10.1109/JSEN.2016.2515101 查阅。

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