盖世汽车讯 运动员们一直在寻找新技术和新设备来帮助他们更有效地训练。目前，教练和训练师们通过视频和可穿戴传感器使用智能数据监测来帮助运动员提高身体素质。然而，传统的视频分析和可穿戴传感器技术在生成运动员表现的全面图像时往往存在不足。

据外媒报道，吕梁学院（Lyuliang University）的研究人员为羽毛球运动员开发出低成本、灵活且可定制的传感器，克服了当前的监测限制。该研究成果已发表在期刊《APL Materials》上。

图片来源：吕梁学院

羽毛球运动以其众多的技术动作以及成功击球所需的动态速度和精度而闻名。对羽毛球运动员的姿势、步法、挥臂和肌肉力量的监测目前受到视频拍摄角度和刚性可穿戴传感器不舒适的限制。

该研究的作者Yun Yang表示：“我们将柔性传感器技术和智能感知系统的专业知识整合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。”

该研究团队使用摩擦电传感器来构建智能监测系统，因为这种传感器易于适应灵活的可穿戴设备。当材料接触并相互滑动时，摩擦电传感器可将电荷从一种材料转移到另一种材料，而无需外部电源。

为了尽量减少弯曲和扭曲过程中的干扰，该研究团队制作了包裹在热塑性弹性体中的3D打印柔性拱形传感器。这种设计在使用过程中非常舒适，而且可以根据运动员的个人情况轻松定制。

该传感器的运动友好型结构能对运动中常见的身体动作做出反应，适用于许多活动的身体部位，如手腕、肘部、肩部、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3个3D打印传感器、1个多通道采集卡和神经网络算法组成。这种技术设计可为运动员提供在线监测和实时反馈。它能识别羽毛球比赛中的七个典型动作，包括正手发球、反手发球、正手勾球和反手勾球，识别准确率高达97.2%。

Yang表示：“我们的研究为解决当前3D打印摩擦电传感器所面临的关节弯曲或扭曲幅度较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，并且可以扩展到其它智能运动领域。这对于大数据时代的智能运动监测和分析具有巨大的潜力。”

该研究团队未来的研究将继续专注于摩擦电传感器，为人类健康监测和病理诊断提出新的解决方案。