当今的运动员总是在寻找新技术和设备来帮助他们更有效地训练。现代教练和运动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增强运动调节能力。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表现的任务中往往表现不佳。

吕梁大学研究人员为羽毛球运动员开发了一种低成本、灵活、可定制的传感器，克服了目前监控限制。该作品发表于APL材料。

羽毛球以其许多技术动作以及成功比赛所需的动态速度和精确度而闻名。监控姿势、步法、手臂摆动等肌肉力量羽毛球运动员的表现受限于视频拍摄角度以及僵硬的不适感可穿戴传感器。

“我们将柔性传感器技术和智能感知系统的专业知识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控系统，因为它们很容易适应灵活的可穿戴设备。当材料相互接触并滑过时，摩擦电传感器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，封装在热塑性弹性体中。这种设计在使用过程中非常舒适，并且可以轻松地针对个别运动员进行定制。

该传感器采用适合运动的结构，可响应运动中常见的身体运动，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。

智能羽毛球运动系统由三个3D打印传感器、多通道采集卡和神经网络算法组成。这种技术设计为运动员提供在线监测和实时反馈。识别羽毛球比赛中正手发球、反手发球、正手勾球、反手勾球等7种典型动作，识别准确率达97.2%。

“我们的研究为解决当前 3D 打印摩擦电传感器面临的大关节弯曲或扭曲问题提供了新思路，”杨说。“它为羽毛球运动中摩擦电传感器的监测和分析提供了一种新的解决方案，并且可以扩展到其他智能运动领域。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。”

该团队未来的工作将继续关注摩擦电传感器，为人类健康监测和病理诊断提出新的解决方案。