内容摘要
随着医疗保健领域对病人监测和康复训练的需求不断增加，用于活动监测和跟踪的可穿戴式传感器相关技术成为了研究热点。本文回顾了用于活动监测和运动控制的可穿戴式传感器研究现状，主要包括机电、生物电和生物力学传感器技术及应用，并概述了现有的商业可穿戴产品以及相关运动分析的计算方法，最后讨论了该领域面临的挑战与困难。
图文导读
（一）可穿戴传感器按信号源可分为机电传感器、生物电传感器和生物力学传感器3类，如图1所示。机电传感器将人体运动转换为运动学和动力学参数，生物电传感器用于检测神经细胞的电动势，生物力学传感器则用于检测肌肉和骨骼系统的变化或变形。
图1 用于活动监测和追踪的可穿戴传感器分类
检测肢体运动并收集运动学和动力学信息的传感器包括加速度计、编码器（角度、角速度、线性加速度、角加速度、倾斜角）、惯性测量单元（IMU）以及脚部开关和压力鞋垫等。检测中枢神经系统（CNS）活动的传感器包括以皮质脑电图、皮质神经记录、外周神经记录及肌电图（EMG）为代表的侵入式传感器，和以表面肌电图（sEMG）与表面脑电图（EEG）为代表的非侵入式传感器。sEMGs用于步态检测的原理如图2所示。
图2 sEMGs用于步态检测检测
生物力学活动（如肌肉收缩）的传感器包括力敏电阻（无创）、电容传感器和磁测量（有创）。磁原子测量法用于运动意向检测的原理如图3所示。
图3 磁原子测量法用于运动意向检测
（二）除了广泛应用于日常生活中的陀螺仪、加速度计和磁力计，可穿戴传感器在医疗康复和病人护理方面也发挥着重要作用。如运动传感器和姿势检测设备可以监测有平衡问题、患有帕金森疾病或者正在进行康复训练的患者的活动，可穿戴传感器还能记录患者的心电图和皮肤电活动，为治疗提供更加精确和全面的身理信息。除了应用于医疗保健行业，研究者还设计了基于智能鞋的可穿戴系统、特定的仪器操作手套、可穿戴的弯腰辅助装置等应用于工作场所，以改善工作条件，减少与工作有关的伤害。
（三）最常见的商业传感器是腕戴式三轴加速度计，如FitbitFlex健康追踪器、Jawbone UP智能腕带、Nike FuelBand智能手环、小米智能手环和华为智能手表等。此外，心率信号也常与腕带式传感器测量的惯性信号融合，以提供代谢相关信息，如Movesense医疗公司开发了一种轻型医疗心电图和运动传感器，用于在家庭和临床环境中跟踪人类健康。Noraxon可以在一个统一的软件平台内连续收集各种数据。TracPatch不仅能采集伤口部位的温度，还可以收集病人在护理期间的运动范围、行走和运动数据。BioX传感器结合了IMU和FSR，能准确且方便地检测肢体运动、肌肉力量和手势。
图4 商业可穿戴设备
（四）运动分析计算方法
在测量数据的基础上，通过各种分析技术可以实现步态相位检测和人体步态特征识别。最简单的步态检测方法是通过设定不同的阈值来提取步态特征，如时频域分析算法和峰值启发式算法。隐马尔可夫模型、卷积神经网络、长短时记忆神经网络等机器学习方法则被广泛用于对离线和实时数据中的步态阶段进行分类，并取得了较高的准确率。
综上，可穿戴传感器在医院、家庭、户外自然环境等场景下的应用具有巨大潜力，论文系统性的分析了可穿戴传感器在活动监测和运动控制方面的技术与应用，但目前要实现高度集成和多模态的传感测量仍面临诸多挑战，数据驱动的活动建模和运动重建将是实现可穿戴设备智能控制的重要途径。
【作者信息】
Xiaoming Wang1,2，Hongliu Yu2，Søren Kold3，Ole Rahbek3, Shaoping Bai1,*
1 Department of Materials and Production, Aalborg University, Aalborg 9220, Denmark
2 Rehabilitation Engineering and Technology Institute, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
3 Department of Orthopedic Surgery, Aalborg University Hospital, Aalborg 9220, Denmark
* Author to whom correspondence should be addressed: shb@mp.aau.dk
【DOI】
https://doi.org/10.1016/j.birob.2023.100089
【全文链接】
期刊信息
Biomimetic Intelligence and Robotics (BIRob, e-ISSN 2667-3797, p-ISSN 2097-0242, CN 37-1527/TP)聚焦仿生智能与机器人领域，主要发表高质量原创理论和应用研究成果，入选2019年“中国科技期刊卓越行动计划”高起点新刊类项目（第一批），期刊已被DOAJ和Scopus数据库收录。
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