這項工作發表在2020年1月的《IEEE Transactions關於神經系統和康復工程的交易》上，通過提供一種新方法來精確測量運動障礙或肌肉骨骼損傷患者在其生活環境中的步行功能，可以使臨床研究人員受益。通過幫助運動員改善跑步技術，該技術還可以為運動員帶來重大進步。
史蒂文斯可穿戴機器人系統實驗室的首席作者兼主任達米亞諾·扎諾託(Damiano Zanotto)說：“從實際的角度來看，這是無價的。”“我們現在能夠在現實環境中實時準確地分析一個人的步態。”
邁出第一步似乎很簡單，但是在現實環境中獲取有關人的步態的可靠信息仍然是研究人員面臨的主要挑戰。黃金標準的步態分析技術(例如基於攝像頭的運動捕捉系統和測力板)價格昂貴，並且只能在實驗室內部使用，因此對於人們在現實世界中的行走方式幾乎一無所知。諸如智能鞋，吊艙和鞋墊之類的新興可穿戴技術可以克服這一限制，但是現有產品無法提供準確的步態數據。
Zanotto和他的團隊在他們的工作中表明，他們的智能鞋墊可以提供有關穿著者步幅的長度，速度和力量的實時數據，其準確性要比現有的腳踩式技術更高，並且成本僅為傳統技術的一小部分。實驗室設備。(Zanotto和他的團隊正在尋求與SportSole相關的兩項專利，並且幾家公司和專業體育特許經營權正在密切關注該團隊的工作。)
該團隊的SportSole技術使用加速度計和陀螺儀來監控自己在太空中的運動和方向，並使用一系列力傳感器來檢測足底壓力，使其每秒可以捕獲500個讀數，這比智能計步器和其他可穿戴步態提高了約五倍。分析工具。
然而，真正的魔力發生在鞋子外面。可穿戴式運動傳感器本身具有噪聲。為了克服這一挑戰，Zanotto每秒將這500次測量減速至幾個關鍵特徵，然後將結果輸入AI算法中，該算法能夠快速提取精確到幾個百分點的步態參數。
與其他AI步態分析工具相比，這是一個很大的改進，後者需要大量計算，並且需要記錄數據以便以後進行分析。史蒂文斯系統效率更高，可將其烘焙到能夠進行實時步態分析的微控制器中。
無論佩戴者是走路還是跑步，它都可以工作，並且可以生成準確的結果，而無需為單個用戶進行校準或定製。初步測試表明，SportSole甚至適用於3歲以下的兒童和前庭疾病的老年人，其步態模式與健康成年人的步態非常不同。
這種一致的精度令人印象深刻，因為大多數步態研究人員都使用價格在1,000美元或以上的高端傳感器來減少錯誤。相比之下，Zanotto和他的團隊使用價格約為100美元的現成傳感器，依靠AI來提取可靠數據。Zanotto說：“我們正在以更低的成本獲得相同或更好的結果，而在擴展該技術方面，這是很大的事情。”
不過，目前為止，該團隊專注於對SportSole進行臨床測試。一個不顯眼，可穿戴的步態監測器可以幫助研究人員為運動障礙患者優化治療方法，允許對弱勢人群進行遠程監測，或者對可能影響步態和平衡的新療法的安全性和有效性提供重要見解。
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