SmarCyPad：基于低成本导电织物传感器的智能座垫用于骑行健身追踪

骑行是提高整体健康水平的有效方式，包括心血管健康、耐力、下肢力量和体脂百分比。为提高健身表现，实时骑行健身追踪不仅能让骑行者更好地控制能量输出，还能帮助提升训练强度并使用户坚持健身进度。然而，现有自行车传感器（如安装在车轮毂或曲柄臂上的传感器）仅限于测量骑行踏频和速度。虽然最近一些依赖穿戴式传感器或摄像头的研究可以提供更细粒度的信息（如骑行姿势和膝关节角度），但它们要么需要不便的设置，要么引发严重的隐私问题。为克服这些限制，我们提出SmarCyPad——一种创新的智能座垫，可以连续且不引人注目地追踪五个骑行特定指标，包括踏频、单腿稳定性、腿部力量平衡、骑行姿势和骑行者的膝关节角度。具体来说，我们将导电织物传感器嵌入座垫，以感知骑行者臀部肌肉对自行车座垫施加的压力。我们开发了一系列信号处理算法，从感知到的压力信号估算踏频周期，并进一步推导骑行踏频、单腿稳定性和腿部力量平衡。此外，我们利用深度学习模型来检测骑行者的骑行姿势，并通过线性回归重建骑行者的膝关节角度。我们利用现成材料从零开始制造传感器和系统原型，总成本低于50美元。涉及15名参与者的广泛实验表明，SmarCyPad可以准确估算骑行踏频，平均误差为1.13 rpm，量化每条腿的骑行稳定性，检测骑行不平衡，区分五种骑行姿势，准确率达96.60%，并持续追踪膝关节角度，平均误差低至9.58度。