自供电织物可以在机器学习的帮助下实时帮助纠正姿势

姿势是健康的重要组成部分。长时间的不良姿势，例如无精打采或向一侧倾斜，会导致疼痛和不适。它还被证明会增加患心血管疾病、视力问题、中风和肌肉骨骼疾病的风险。需要解决方案来帮助人们调整姿势以预防这些问题并改善学生和久坐不动的人的健康。当前的监控解决方案存在限制，阻碍了它们的广泛采用。为了解决这个问题，研究人员开发了一种舒适耐用的自供电织物，可以与传感器配对以帮助实时纠正姿势。

这种自供电织物是使用摩擦纳米发电机(TENG) 开发的，它使用运动来收集为姿势监测传感器供电所需的能量。传感器收集的数据由集成的机器学习算法处理，该算法可以提供即时反馈，在佩戴者需要调整姿势时提醒他们。

该技术在 5 月 24 日发表在Nano Research上的论文中有所描述。

“人们在日常生活中经常以各种不良姿势坐着，导致疼痛和不适，”论文作者、中国科学院北京纳米能源与纳米系统研究所副研究员董凯说。“如果人们能够通过穿着由智能纺织品制成的特定类型的服装来观察他们的实时坐姿，这种‘坐姿疾病’就可以得到缓解。通过我们开发的自供电坐姿监测背心，用户可以观察他们的坐姿在他们的屏幕上进行更改并进行必要的调整。”

这种特殊织物是通过将尼龙纤维与导电纤维编织在一起而制成的。随着织物的穿着者移动，纤维被拉伸和压缩。两根纤维之间的连续运动和接触产生电流，这种现象称为接触带电。

面料易拉伸、耐用、耐洗、透气，可长时间穿着舒适。这使其成为长期姿势监测的理想选择。据论文作者、美国佐治亚理工学院材料科学与工程学院海塔尔学院院长王钟林介绍，耐用性和舒适性等因素对于人们如何使用智能纺织品很重要。

“灵活性、可拉伸性和弯曲能力都会影响可穿戴传感器的舒适度，”王说。“但这些因素也会影响织物的工作效果。织物由于其针织结构而表现出良好的拉伸性，这也增加了其输出并产生更高的电压。”

除了面料的舒适性，另一个重要方面是姿势监测的可靠性。传感器直接缝合到织物中，沿着颈椎、胸椎和腰椎的位置。这些姿势有助于收集最常见的懒散姿势的数据，例如驼背姿势。传感器收集的数据随后由机器学习算法进行解释，该算法处理有关佩戴者坐姿的信息，对他们的坐姿进行分类，并在出现提示时监控他们如何纠正姿势。该系统能够在96.6% 的时间内准确识别佩戴者的姿势。

凭借这种可穿戴性和精确度的结合，研究人员希望这款自供电监控背心能够帮助学生和久坐工作的人避免疼痛、不适和长期健康问题。“我们相信基于 TENG 的自供电监测背心为长期、无创监测提供了可靠的医疗保健解决方案，”董说。“这也拓宽了基于摩擦电的可穿戴电子产品的应用。”