运动类智能可穿戴产品在近年来已成为市场的一个热点。运动手环，运动手表等智能硬件层出不穷。然而，大部分运动类可穿戴产品功能雷同，且仅能提供“粗粒度”的运动信息（如跑步速度，运动频率，消耗能量（卡路里）等）。这些信息并不精准，因此无法满足较为专业的运动捕捉，监测，反馈，及运动伤害防护等需求。为提供即时的，更具深度的运动相关数据，和进行科学的运动分析，我们基于前期大量的运动生物力学研究，开发了一款基于多模态感知技术的，用于人体下肢的智能可穿戴系统。此系统使用了低成本、低功耗的九轴惯性传感器和薄膜压力传感器，通过传感器融合和蓝牙通讯等技术，实现了高精度的人体多点运动数据同步采集。我们通过人体下肢的运动生物力学模型和优化算法，实现了对行走和跑步运动中的一些关键运动学指标的即时反馈和运动姿态的捕捉，从而对人体下肢运动生物力学进行实时的，全面的步态分析。此系统在运动健康和医疗康复领域有着广阔的应用场景。 基于多模态感知技术的智能可穿戴系统示意图 智能硬件模型及交互界面