随着可穿戴技术的不断发展，越来越多可穿戴设备走进我们的生活。然而，大部分可穿戴设备仍存在着一定局限，如价格昂贵、使用不便和测量不准等。近日，麻省理工学院的研究人员使用新的制造工艺，生产出可贴身使用的智能纺织物——3DKnITS，可以准确识别用户的运动方式和姿势。

电子织物的传感器通常有以下三种：电容式、压电式和压阻式。电容式传感器易受到环境影响，且必须要接地层；压电式传感器只能检测冲击，不能检测持续压力。研究人员最终选择了压阻式传感器，这种传感器对电磁噪声有很强的抵抗力，且成本较低。

3DKnITS由4种材料混合制造而成。首先，研究人员使用数字针织机将导电尼龙、聚酯/氨纶和热塑性塑料纱线编织在一起，中间加入压阻尼龙和氨纶。这样，两层织物上的导电尼龙和中间的压阻尼龙组成压力传感器。在挤压织物的同时，对应位置的电阻就会发生变化。

随后，研发团队制作了一个无线电路，通过扫描织物上的行与列，测量每个点的电阻。这些数据传输到计算机中，显示为压力云图。研究人员将压力云图和用户的姿势与运动进行匹配，通过机器学习训练，开发了智能识别系统。

在测试中，该系统能够以99.6%的准确率对用户在智能垫上的运动进行分类，如走路、跑步和俯卧撑等，识别七种瑜伽姿势的准确率高达98.7%。

他们还使用圆形针织机制作了一款智能纺织鞋，在整个3D纺织品上分布有96个压力感应点。当穿着者踢足球时，可以准确测量施加在脚不同部位的压力。

该技术的应用前景非常广泛，尤其是在医疗保健和康复领域。例如假肢制作，利用智能纺织衬里，测量假肢施加在每一个感应点的压力，使假肢技师可以轻松查看设备的贴合度。

此外，它还可用于生产智能鞋，监测受伤后重新学习走路的人的步态，或用于生产智能袜，监测糖尿病患者足部压力以防止形成溃疡。

目前，研发团队在对电路和机器学习模型方面进行优化，期待不久的将来，该技术可以成熟的应用于康复领域。

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了解更多：https://news.mit.edu/2022/smart-textiles-sense-movement-0707

参考文献：Wicaksono I, Haddad D D, Paradiso J. Tapis Magique: Machine-knitted Electronic Textile Carpet for Interactive Choreomusical Performance and Immersive Environments[C]//Creativity and Cognition. 2022: 262-274.

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