综述：基于有限元分析的线性变差动变压器和音圈执行器的设计与优化：一种系统化方法，用于提升传感器响应和驱动力 Kumar Akhil Kukkadapu Hans Van Haevermaet Wim Beaumont Nick van Remortel

《Sensors》：Design and Optimisation of Linear Variable Differential Transformers and Voice Coil Actuators Using Finite Element Analysis: A Methodical Approach to Enhance Sensor Response and Actuation Force Kumar Akhil Kukkadapu, Hans Van Haevermaet, Wim Beaumont and Nick van Remortel

　　摘要 柔性电阻传感器在可穿戴设备和人体工程学应用中具有巨大潜力，因为它们可以轻松地在纺织品或柔性基底上制造，并能够实时监测人体运动和姿势，尤其是在健康监测系统中。本文以跨学科的方式概述了最近的发展，总结了材料、制造方法和人体工程学应用方面的进展。通过对主要数据库进行结构化文献搜索，仅纳入了专注于电阻传感的研究。所选研究从导电材料、制造技术（例如直接墨水书写（DIW）和基于纺织的方法）以及它们在可穿戴系统中的集成方面进行了分析。柔性电阻传感器被广泛用于医疗和工业环境中监测关节运动、姿势和生理信号。然而，仍存在一些挑战，包括灵敏度限制、信号稳定性问题、材料耐用性以及在实际条件下的可靠校准需求。本文重点介绍了当前的进展和存在的限制，并概述了未来朝向更稳健、更用户友好的可穿戴传感解决方案的研究方向。

1. 引言
肌肉骨骼疾病（MSDs）是一个重大的全球健康问题，影响着生活质量、生产力和医疗系统。流行病学研究表明，不同工作人群中MSDs的发病率很高，特别是那些长时间坐着和姿势不良的人。例如，在久坐的职业人群中，下背部（52%）、颈部（45%）和上背部（38%）的MSDs报告最为常见[1]。同样， professional drivers 面临全身振动、受限姿势和长时间工作等额外风险因素，导致MSDs的发病率高达86.8%[2]。这些发现强调了在职业和日常生活中客观、连续和实时监测人体姿势的紧迫性。
为了设计和开发用于人体工程学应用的柔性电阻传感器，了解它们旨在解决的健康问题是至关重要的。除了REBA（快速全身评估）[3]和RULA（快速上肢评估）[4]等姿势评估方法外，步态和运动分析也是理解人类健康和功能表现的重要工具。步态参数（如压力分布）提供了关于肌肉骨骼功能、康复进展和整体活动能力的宝贵见解，使步态分析成为预测未来健康结果的有希望的指标[5,6]。因此，将姿势和步态监测集成到可穿戴系统中可以帮助早期发现疲劳、受伤风险和生物力学异常，从而实现更有效的预防性和个性化医疗策略[5,6,7]。
在可穿戴电子设备领域，柔性电阻传感器经常用于测量由不同物理输入引起的电阻变化，如应变[8]、压力[9]、温度[10,11]或湿度[12]。由于它们可以拉伸、弯曲并适应各种形状，因此因其低调的集成和低成本而在健康和可穿戴应用中变得不可或缺。这些传感器在设计用于人体工程学监测的设备中起着关键作用。它们的灵活性使得可以无缝集成到织物中，实时测量关节（如手指关节、手腕和肘部）的运动和姿势。电阻柔性传感器既经济实惠，又易于嵌入织物或柔性基底中[8,9,14,15]。
这些传感器在需要连续实时监测的应用中尤为重要，例如在太空任务[16]、医疗保健[10,17]和驾驶员疲劳检测系统中[18]。例如，宇航员在任务期间需要实时生物化学监测来跟踪他们的身体状况，确保任何应变或异常姿势都能迅速得到纠正，以防止长期伤害或疲劳。配备柔性电阻传感器的可穿戴设备可以通过提供有关肌肉用力或不良姿势的反馈来帮助预防伤害和改善训练。与传统传感器相比，电阻柔性传感器在人体工程学中的应用具有显著的优势，因为它们更适应性强且精度更高。
本文回顾了用于实时健康和姿势监测的可穿戴设备的柔性电阻传感器的发展，并探讨了适合将这些传感器集成到织物和柔性基底中的材料和制造技术。

本文的其余部分组织如下。第2节介绍了与可穿戴传感相关的人体工程学基本概念。第3节描述了柔性电阻传感器的工作原理。第4节概述了本综述中使用的搜索策略和选择标准。第5节介绍了常用的基底和导电材料，而第6节讨论了制造技术。第7节回顾了柔性电阻传感器的人体工程学应用。最后，第8节总结了主要结论和未来研究方向。

2. 人体工程学基础
人体工程学，也称为人类因素工程[19]，是一门研究人类与其他系统元素之间交互作用的科学学科[19]。在汽车设计中，人体工程学侧重于优化驾驶员的姿势、控制可及性和视野范围，同时最小化车辆操作过程中的身体压力并提高安全性[20]。
有效的人体工程学分析需要反映身体在运动中的行为的测量数据，而不仅仅是依赖静态尺寸。人体测量参数（如肢体长度或关节角度以及手臂或胸部周长（即肢体或胸部在运动中的变化幅度）在动态活动（例如举手或弯腰）期间可能会发生显著变化[1]。这些动态变化与静态姿势不同，会影响人体工程学服装和可穿戴设备的贴合度、舒适性和性能。因此，考虑不同身体部位和运动类型的尺寸变化对于提高准确性和可用性至关重要，而仅依赖静态数据可能会导致实际应用中的不良贴合度和有限的功能性[21]。
传统的人体工程学评估方法，包括REBA（快速全身评估）[3]、RULA（快速上肢评估）[4]和OWAS（Ovako工作姿势分析系统）[22]，主要基于手动观察和专家判断。最近，基于图像的运动捕捉技术（如OpenPose[3]）已被用来识别身体部位，并根据测量的关节角度自动选择适当的评估方法[22]。这些方法提高了客观性并实现了连续的姿势监测。此外，机器学习技术可以直接从三维关节坐标预测人体工程学风险水平，从而实现姿势相关肌肉骨骼风险的自动分类[23]。然而，这些方法主要依赖于姿势识别，无法直接量化机械变形、应变分布或人体与外部表面之间的负载交互作用，这突显了需要可穿戴传感技术来进行全面的人体工程学监测。
一些人体工程学评估方法基于描述人在物理活动中的姿势和运动的生物力学参数。如图1所示，REBA方法通过评估主要身体部位（包括颈部、躯干、腿部、上臂、下臂和手腕）的位置来评估全身姿势风险[3]。根据每个部位与中立姿势的偏差（即通过比较观察到的关节角度）来分配分数，并根据负载、耦合质量、活动水平和活动频率等因素进行额外调整。这些值使用标准化查找表结合起来，得出代表整体肌肉骨骼风险水平的最终分数。根据REBA指南，分数1表示风险可忽略不计，2-3表示低风险，4-7表示中等风险，8-10表示高风险，11-15表示需要立即采取纠正措施的高风险[3]。
在现实世界环境中，尤其是在久坐的职业中，尽管有评估方法，仍然存在显著的人体工程学风险。因此，理解人体工程学和生物力学对于设计用于关节和姿势监测的柔性电阻传感器至关重要[24,25]，特别是对于那些长时间坐着和姿势不良的人群，如professional drivers[26]。人体工程学因素，包括可用性、舒适性和用户信任，强烈影响可穿戴设备的长期采用[19,21]，而个体特征（如年龄、活动水平和自我效能）也会影响用户感知和持续使用[27]。久坐的工作主要对颈部、肩膀、背部、手腕和膝盖造成压力，由于重复性运动和持续的姿势，增加了肌肉骨骼疾病的风险[26,28]。
在开发用于健康监测和可穿戴应用的集成式可穿戴设备（IWDs）[29]中，柔性电阻传感器可以实时测量关节运动和压力分布，提供关于姿势和运动的连续反馈，以提高舒适性、安全性和用户福利。这种监测还可以通过识别不良姿势或随时间变化的重复性应变模式来早期发现疲劳。通过持续捕捉关节角度、身体部位位置和运动模式，这些传感器支持对生物力学暴露的客观量化。因此，可以使用可测量数据来评估人体工程学风险水平，而不仅仅是依赖于定期应用的传统评估方法[19,20,21,30]。

3. 柔性电阻传感器基础
柔性电阻传感器的工作原理基于电阻变化，不仅可以检测机械变形（如拉伸、弯曲或压缩），还可以检测环境因素（如温度和湿度）。虽然它们的灵活性是有益的，但将电阻传感器集成到纺织品、柔性基底和可穿戴系统中还取决于传感器结构、材料兼容性和制造方法等因素。这些传感器提供了一种无缝监测身体运动、姿势和人体工程学条件的方式，在医疗、航空航天和汽车行业中应用广泛。
柔性电阻传感器的主要工作原理基于机械变形与电阻之间的关系[31]。当传感器受到拉伸、压缩或弯曲时，其长度和横截面积可能会发生变化，从而改变导电材料的电阻。这种电阻变化可以被测量并用来量化应变或运动的程度。描述这种关系的一般公式如下：
(1)
其中R是电阻（单位：欧姆），ρ是材料的电阻率（单位：欧姆-米），L是长度（单位：米），A是横截面积（单位：平方米）。
当传感器发生变形（如拉伸或压缩）时，其长度（L）和横截面积（A）都会发生变化。这些变化导致电阻的可测量变化。
在柔性电阻传感器中，这种效应被用来检测机械变形。随着传感器的变形，导电路径的几何形状发生变化，从而产生可测量的电阻变化。这种变化与施加的应变直接相关，使传感器能够将机械运动转换为电信号。
这类传感器的灵敏度通常通过量程系数来量化，定义如下：
(2)
其中K是量程系数，表示传感器对应变的敏感度（无量纲）。ΔR是由于变形引起的电阻变化（单位：欧姆）。R0是原始（基线）电阻（单位：欧姆）。ε是施加的机械应变（定义为长度的相对变化：无量纲，通常以百分比表示）。
理解这些关系对于设计具有所需性能特性的传感器至关重要，尤其是在需要精确检测机械变形的应用中。

4. 学术文章的搜索策略和选择标准
选择学术文章和会议论文的过程涉及对关键数据库（如PubMed、MDPI、ScienceDirect、Scopus和IEEE Xplore）的全面搜索。搜索策略基于相关关键词及其同义词的组合，这些关键词与柔性电阻传感器和人体工程学应用相关。使用“textile”、“fabric”、“wearable”、“resistive”、“flexible”、“sensor”、“sensitivity”和“ergonomics”等关键词的不同组合来检索相关研究。在适当的情况下应用布尔运算符（AND、OR）来细化搜索结果。搜索范围涵盖了过去二十年的出版物。然后进行了系统筛选，包括删除重复记录和根据预定义的纳入和排除标准评估相关性。
纳入研究的标准是全面的，主要集中在以下方面：(1) 关于结合了电阻元件的纺织品、织物或柔性基底的研究，特别是在传感器技术背景下，以及研究其灵敏度的研究；(2) 柔性电阻传感器的应用；(3) 用英语发表的论文；(4) 发表在同行评审期刊或会议上的论文。
排除标准包括：(1) 综述文章；(2) 与本综述主题无关的研究。按照上述策略（图2），系统地筛选了文献，获得了199条初始记录。应用纳入和排除标准后，共选择了113篇相关参考文献进行详细分析。此外，本系统综述基于PRISMA 2020指南，相应的检查表作为补充材料提供。图2。文献选择过程的流程图，总结了113篇参考文献的识别、排除和分类，其中包括与基于电阻传感器的人体工程学和可穿戴研究相关的书籍和研究文章。5. 材料选择材料对于确定柔性电阻传感器的性能及其是否适用于可穿戴应用起着重要作用。两个主要组件是提供基础结构的基底和能够生成和传输电信号的导电材料。基底和导电材料都需要具备灵活性，以适应所选制造工艺。此外，导电材料在保持弯曲和伸展能力的同时，还应提供良好的电性能，确保高灵敏度、可伸展性和耐用性，这些特性对于检测复杂的人体运动至关重要[32,33,34]。以下小节概述了 commonly used 的基底和导电材料，阐述了它们在人体工程学和健康相关可穿戴系统中的性能、优点和局限性。5.1. 基底用于电阻传感器的柔性基底包括聚合物材料和纺织材料。常见的聚合物基选项有聚氨酯（PU）[35,36]、热塑性聚氨酯（TPU）[37,38,39]、聚二甲基硅氧烷（PDMS）[40,41] 和聚乙烯醇（PVA）[42]，这些材料因其柔性和易于加工而被选中。纺织基底也被广泛使用，因为它们透气、舒适且适合可穿戴应用。例如商业织物[34,43]、棉氨纶混纺[43]和回收牛仔裤面料[10]，以及丝绸基纺织品[44]，它们为将传感器集成到服装中提供了低成本、可持续和生物相容的替代方案。表1中列出的基底具有不同的机械和功能特性，这些特性会影响传感器的性能。像PDMS和TPU这样的弹性材料具有良好的可伸展性和皮肤兼容性，使其适合用于可穿戴和贴肤传感器[37,45]。相比之下，PET具有机械稳定性但灵活性有限，通常用作混合系统中的支撑层[46]。纺织基底（如聚酯和棉氨纶混纺）可以直接集成到服装中，支持用于关节和姿势监测的刺绣或缝合传感器设计[34,43]。表1. 用于电阻传感器制造的柔性基底示例，以及其关键物理特性和典型应用。5.2. 导电材料导电材料种类繁多；用于柔性电阻传感器的墨水包括基于金属的材料（如银纳米颗粒（AgNPs）[49,50,51]、银纳米线（AgNWs）[52,53]、银（Ag）片[54,55]；导电聚合物（如PEDOT: PSS）[56]和聚吡咯（PPy）；以及基于碳的墨水（如碳纳米管（CNTs）[35,38,42,57]、炭黑（CB）[39]、多壁碳纳米管（MWCNTs）[12,37,39,40,58]、石墨烯[59]和还原氧化石墨烯（rGO）[44]。此外，还使用了聚苯胺（PANI）[60]、导电丝（不锈钢丝）、聚对苯二甲酸乙二醇酯（PBT）丝[21]以及涂层纤维或纱线（如纳米银涂层纤维[15,21]、铜线[10]和基于镓的合金[61]。表2展示了柔性电阻传感器中常用的导电材料，以及它们的导电性、可伸展性、灵敏度和典型应用。表2. 用于柔性电阻传感器的导电材料示例及其关键特性。这些材料在电性能和机械灵活性之间提供了不同的平衡。基于碳的材料（如碳纳米管（CNTs）[57]和石墨烯纳米片（GNPs）[46]、石墨烯编织织物（GWFs）[30]具有高导电性和灵敏度，非常适合用于可穿戴和贴肤传感器[35,46]。导电聚合物（如PEDOT:PSS）和PANI）具有良好的灵活性和生物相容性，适用于打印和接触皮肤的应用[56,60]。基于金属的材料（包括银纳米颗粒和铜线）具有优异的导电性，但通常可伸展性较差，适用于刚性或刺绣传感器结构[10,15]。压阻式材料通过将机械变形转换为可测量的电阻变化来工作。在大多数柔性传感器中，结构由分散在弹性基底内或沉积在弹性基底上的导电相组成（例如聚合物或弹性体）。当施加机械应变或压力时，导电网络会发生变形，导致接触电阻、导电填料之间的隧穿距离以及导电路径的配置发生变化。这些电阻变化与施加的刺激相关，并构成了应变或压力传感的基础[13,63,64,65]。6. 制造方法在各种制造方法中，基于纺织的技术（如刺绣[34]、编织[66,67]和缝合[68]）被广泛用于将导电材料集成到柔性基底中。这些方法特别适合可穿戴应用，因为它们舒适、透气且与服装制造兼容。同时，基于打印的技术也因其成本效益、灵活性和在制造柔性电阻传感器时的环保特性而受到关注[33]。打印传感器在批量生产、低成本以及在柔软基底上定制图案方面具有优势[32,69]。通过使用含有添加剂和表面活性剂的稳定纳米材料，打印可以精确控制材料属性和沉积参数，以实现高分辨率的导电结构和均匀的传感层[33]。诸如丝网印刷和喷墨印刷等技术可以在各种基底上制造多功能传感器。该领域的持续进步为高效电子设备制造带来了创新解决方案。以下部分将回顾纺织制造方法，以及丝网印刷、喷墨印刷和直接油墨书写（DIW）技术用于制造电阻传感器的方法。6.1. 纺织制造方法可以使用多种技术制造基于纺织的电阻传感器，如刺绣[10,34]、编织[66,67,70]、编织[70]、手工缝制[43]、缝合[62,68]。这些方法允许将导电纱线或线程直接集成到织物中，从而形成灵活且可穿戴的传感器系统。例如，刺绣和缝合已被用于开发用于监测运动[43,67,71]、呼吸[43,68]、心跳[43]和温度[10]的传感器。在一项研究中[34]，使用刺绣将镀银的聚酰胺线集成到弹性基底中以检测膝关节运动。图3显示了用于制造刺绣传感器的设置，其中导电线程被精确集成到纺织基底中，以创建灵活且可重复的传感结构。图3. 使用可编程刺绣机制造刺绣传感器[34]。如表3所总结的，刺绣和缝合特别适用于可穿戴电阻传感器，因为它们与传统的纺织制造兼容，并且能够将传感元件精确地定位在人体工程学相关位置。表3. 基于刺绣或缝合技术的用于监测人体运动的纺织集成电阻传感器的原始研究。除了表3中列出的制造方法外，导电纱线的结构设计和材料配置也在决定基于纺织的电阻传感器的性能方面起着重要作用。在基于纺织的电阻传感器中，导电纱线的结构配置会影响传感性能。例如，较高的编织密度可能会降低灵敏度，但可以提高机械顺应性和线性。此外，导电纱线的类型也会影响整体传感器行为。与电阻传感器相比，电容式纺织传感器通常显示较低的灵敏度[77]。在基于纺织的系统中，也可以通过浸涂工艺将导电或压阻层沉积到纱线上[78]，即将纱线浸入基于碳纳米管或石墨烯的分散液中，然后干燥或固化。这种方法可以直接在织物中形成灵活的、对变形敏感的导电路径。6.2. 丝网印刷丝网印刷是一种先进的制造技术，用于生产柔性电子产品。它涉及通过网状网版将导电墨水施加到基底上，压力迫使墨水穿过网孔形成所需的图案。这种方法成本效益高且可扩展，适用于大面积传感器应用，包括温度和应变传感器、湿度传感器[12,79]以及电化学设备[80]。如图4所示，展示了常用于柔性电子产品的丝网印刷过程的示意图[32]。该过程包括网状图案网版、刮刀、导电墨水和基底。在印刷过程中，刮刀沿预定方向移动并施加机械压力，迫使墨水穿过网孔的开放区域到达基底表面。网版的封闭区域阻挡了墨水，确保图案的精确转移。提升网版后，沉积的墨水留在基底上，形成设计的结构。图4. 丝网印刷方案：(a) 印刷过程的示意图；(b) 基底上的墨水转移和图案形成示意图[32]。6.3. 喷墨印刷喷墨印刷是一种基于精度的技术，用于将导电墨水或材料沉积到基底上以制造柔性电子产品。它包括两种主要系统：连续喷墨（CIJ）和按需滴落（DOD），其中CIJ使用电场连续喷射液滴，而DOD使用电压脉冲来控制液滴的释放。这种方法能够在柔性基底上高分辨率地打印导电材料（如银纳米颗粒或导电聚合物（例如PEDOT:PSS）[17]。图5展示了用于制造柔性电子传感器的喷墨印刷过程的示意图[17,81]。在连续喷墨系统中，墨水连续通过喷嘴流动，液滴被充电并偏转以在基底上形成所需的图案。在按需滴落系统中，只有当电信号激活压电元件或热执行器时才生成液滴。可控的微尺度液滴喷射实现了精确的材料沉积和基底上的精确图案形成。图5. 喷墨印刷方案[81]。表4展示了使用印刷技术（特别是丝网印刷和喷墨印刷）在柔性基底上制造电阻传感器的示例。数据显示了这些方法适用于可穿戴应用，其中材料灵活性、灵敏度和低成本制造至关重要。表4. 使用丝网印刷和喷墨印刷方法制造的电阻柔性传感器的示例。6.4. 直接油墨书写直接油墨书写（DIW）是一种新兴的增材制造技术，为传统的减材制造PCB方法提供了可持续和高效的替代方案。DIW涉及根据数字设计数据直接将导电墨水（如银或铜纳米颗粒配方）精确沉积到基底上[16,58,84]。由于其环保方法、快速原型制作能力和与复杂电子设计的兼容性，DIW受到了广泛关注。研究表明，通过DIW制造的PCB可以实现与传统方法相当的功能性能，同时显著减少生产时间和成本[16]。Voltera NOVA打印机[84]能够实现快速且低成本的生产，并精确控制传感器设计，允许实现紧凑的几何形状和平行图案，确保均匀的应变分布[84,85]。表5中列出的研究表明了如何应用直接油墨书写（DIW）及相关增材制造技术来制造柔性且功能性的传感系统。其中一个例子展示了DIW在航空航天应用中的嵌入式PCB中的应用，实现了精确且轻量的电路设计[16]。另一个例子展示了用于呼吸监测的压阻碳墨水的打印，实现了22.5的灵敏度[84]。此外，通过DIW生产的分形图案应变传感器显示出高灵敏度和机械可伸展性，适用于软体机器人[86]。这些例子证实了DIW在开发用于可穿戴、生物力学、环境和航空航天应用的伸缩性和定制传感器方面的多功能性。表5. 按传感机制、应用领域、灵敏度和所用材料及制造方法分类的DIW基传感器系统示例。在研究[87]中，使用碳纳米管的直接油墨书写（DIW）制造了一种灵敏度约为100的柔性应变传感器，显示出良好的可穿戴运动监测潜力。另一项研究[88]使用基于剥离的方法和导电墨水实现了更高的灵敏度（约200），这对生物医学应用很有前景。这些例子强调了先进制造技术（如DIW）如何提高电阻传感器的灵敏度，并强调了进一步开发和研究用于人体工程学和可穿戴应用的电阻传感技术的重要性。本节讨论的所有制造方法的总结和比较见表6。该表概述了每种技术在分辨率、适用于可穿戴传感器、可扩展性、成本和工艺复杂性方面的优势与局限性。表6. 主要制造方法在分辨率、适用于可穿戴应用、可扩展性、成本和工艺复杂性方面的比较。7. 人体工程学应用柔性电阻传感器在人体工程学中的优势包括其简单的制造过程，非常适合可穿戴应用[89]，以及它们通过简单的印刷过程易于集成到纺织品中，为智能医疗系统、物联网（IoT）和人机界面的实际应用铺平了道路。这些传感器为监测呼吸、手臂运动和其他重要信号提供了多功能解决方案，无论是在干燥还是潮湿环境中[29]。这些传感器在活动识别[90]、捕捉典型的人体交互力[91]以及传感器创新方面的重要性，强调了它们在人机交互和环境智能[91]以及医疗监测[66]中的适用性。与柔性电阻传感器相关的关键人体工程学方面包括实时姿势和体重监测[24]，以及监测人体运动[39]，例如关节弯曲[25]。尽管许多引用的研究起源于可穿戴传感或柔性电子设备研究，但它们的传感原理和集成策略与人体工程学监测应用直接相关。表7展示了应用柔性电阻应变和压力传感器进行姿势分析、运动监测和人体工程学风险评估的代表性研究。据报道，电阻应变传感器常用于监测脊柱或腰椎的运动，从而实现对坐姿或躯干弯曲的分类[92,93,94]。相比之下，电阻压力传感器通常集成到手套或鞋垫等可穿戴接口中，以评估职业活动期间的外部负荷和力量分布[95,96]。表7. 应用柔性电阻应变和压力传感器进行姿势、运动和人体工程学风险评估的代表性原始研究。

7.1 单传感器应用
在人体工程学监测中，单个电阻传感器常用于检测局部身体运动或生理信号。基于织物的电阻应变传感器通过将导电纱线或涂层纤维融入纺织结构来工作。当织物因身体运动而弯曲、伸展或压缩时，导电元件的电阻会发生变化。这些电阻变化被记录并解释以识别运动或姿势[21,43,67,68,71]。对于实际的可穿戴应用，这种传感配置通常直接集成到纺织系统中，提供舒适且长期的人体工程学监测。

表8展示了用于可穿戴传感的基于织物的电阻传感器的代表性示例，强调了它们的灵活性和适合人体工程学监测的特点。一种包含铜基纤维的针织传感器的灵敏度非常高（373–1560），适合捕捉运动和生理信号[67]。另一种方法是将导电纳米纤维纱线手工缝制到棉织物中，显示出对肘部弯曲和呼吸的稳定响应[43]。这些示例突显了适用于纺织品的制造技术在治疗人体工程学应用中的重要性。

7.2 阵列传感器应用
与单个传感元件相比，电阻传感器阵列由多个传感单元组成，这些单元以结构化的布局排列，例如小簇或更大的网格图案，从而能够在多个位置同时进行测量。根据设计的不同，阵列可能仅包含放置在关键身体点上的少数传感器，或者在表面上分布许多元件。这种配置允许在整个身体或表面上空间检测应变或压力分布，这对于姿势分析、压力映射和人体工程学风险评估特别有用。

表9中列出的数组传感器在可穿戴和智能环境应用中表现出很强的适应性。一种传感器通过使用掺杂GO的纳米纤维纱线和静电纺丝技术达到了大约68的灵敏度因子，形成了适合生理监测的可拉伸、类似纺织物的结构[97]。另一种设计通过刺绣和硅胶涂层实现了压力映射，提高了灵敏度，并便于集成到纺织基底中[47]。这些示例突显了基于阵列的电阻传感器在人体工程学应用中进行空间压力映射和姿势监测的强大潜力。

表10总结了可穿戴传感研究中报告的代表性压阻传感器，包括与人体工程学监测相关的单个传感元件和基于阵列的配置。列出的示例突出了不同的传感配置、目标人类运动或生理传感应用以及关键性能指标，如灵敏度。尽管这些传感器采用了多种材料组成和制造策略，但比较强调它们适用于以人为中心的传感应用。

8. 讨论
除了本文中提到的示例外，还需要注意的是，尽管柔性电阻传感器具有优势，并且在制造方法和性能方面取得了显著进展，但在实验室传感器与长期实际应用之间仍存在关键差距。在可穿戴和人体工程学的背景下，性能不仅受到材料和制造方法的影响，还受到故障模式的影响，如电阻漂移、校准不稳定、基底或墨水粘附、传感器的佩戴策略以及长期耐用性限制。例如，在循环负载下，电阻漂移可能导致信号不稳定和校准可靠性降低。此外，导电层与柔性基底之间的不良粘附可能导致开裂或分层，逐渐降低性能。虽然基于纺织品的集成提高了舒适度，但它可能会引入应变传递的变化，从而降低测量精度。

基于这些考虑，可以强调以下关键限制和权衡：
- 灵敏度和稳定性：高灵敏度材料（例如，碳纳米管（CNTs）、石墨烯）在循环负载下往往表现出更高的噪声、滞后和漂移。
- 柔韧性和耐用性：可拉伸基底（例如，热塑性聚氨酯（TPU）、聚二甲基硅氧烷（PDMS）提高了舒适度，但可能会遭受疲劳和长期退化。
- 纺织品集成和精度：基于织物的传感器引入了不均匀的应变传递，影响了精度和重复性。
- 制造和控制：可扩展的方法（例如，刺绣、直接写入（DIW）降低了成本，但限制了对微观结构和重复性的控制。

将人体工程学见解整合到电阻柔性传感器的设计中至关重要，不仅适用于关节监测，也适用于更广泛的姿势和职业健康应用。久坐工作（如专业驾驶员[26]）以及工业领域的重复性任务（如航空航天组装[24]）中不良的人体工程学会导致肌肉骨骼疾病（MSDs）的高风险。下背部疼痛已经影响了全球高达23%的人口[105]，大约53%的车辆装配工人报告有MSDs症状，其中颈部、肩膀和下背部是最受影响的区域[106]。在这种情况下，柔性电阻传感器提供了实时监测和反馈的机会，提供了比基于摄像头的传统系统更经济且保护隐私的替代方案。这种人体工程学集成强调了这些传感器在解决不同环境中的健康和安全问题方面的潜力。

尽管具有潜力，但柔性电阻传感器仍面临一些技术和实际挑战。从材料角度来看，平衡机械灵活性、电灵敏度、可拉伸性和长期耐用性仍然困难[101]。反复的应变经常导致电阻漂移，从而引起信号不稳定和精度降低。墨水配方也起着关键作用，因为粘度、表面张力和基底兼容性直接影响导电性和打印质量。这些问题对于直接墨水书写（DIW）及相关打印技术尤其重要，这些技术需要精确的墨水控制以避免不均匀沉积或开裂。此外，环境条件，包括出汗、温度变化和复杂的身体运动，会降低可穿戴设置中的测量稳定性。在可穿戴监测系统中，通常需要无线通信来进行实时数据传输。然而，虽然在提高用户舒适度的同时，这也引入了高功耗、信号丢失和传输延迟等相关挑战。此外，长期使用还需要仔细考虑生物相容性和用户舒适度，特别是对于皮肤接触的应用[44]。最后，实时人体工程学应用需要准确的校准，但实现稳定和标准化的校准方法仍然是一个主要挑战。

9. 未来研究方向
未来的研究方向突出了几种有前景的策略，以克服本文中讨论的局限性。材料创新，包括纳米复合材料、导电聚合物和可持续墨水，可以提高导电性和耐用性。制造方法如DIW和3D打印可以创建按需的个性化传感器，例如专为运动员膝盖设计的传感器网络，以防止受伤并提高性能[66]。系统级改进包括使用电极阵列和无线数据传输，以提高实时应用的准确性和可用性[101]。人体工程学整合需要将这些进展与精确的姿势建模相结合[107]，从而加强校准并支持涉及重复运动和持续姿势的职业中的预防性干预。此外，人工智能技术，如深度学习神经网络（DNNs），可以改善姿势识别并有助于车辆设计优化[28]。确保长期可用性还需要关注人体工程学适用性、无缝的纺织品集成、保护隐私的无线解决方案以及用户对可穿戴设备的接受度[27]。

另一个有前景的未来研究方向是将人工智能（AI）与柔性电阻传感系统集成。最近的研究探讨了将柔性应变传感器与机器学习算法结合，以实现人类运动模式的自动分类和姿势识别，突显了智能可穿戴传感系统的潜力[108,109,110,111]。这样的AI辅助系统可以改进传感器信号的解释，实现自动姿势评估、活动识别和个性化人体工程学反馈。应对这些挑战需要人体工程学、电子学、材料科学和人工智能之间的跨学科合作。这样的努力将促进开发适应性、精确和可扩展的人体工程学解决方案，适用于医疗保健、航空航天和汽车行业。通过提升技术性能和人体工程学可用性，电阻柔性传感器被视为预防肌肉骨骼疾病和改善人类舒适性和安全性的变革性技术。这一视角也为结论提供了自然过渡，强调了这些传感器在人体工程学应用中的长期潜力。

近年来，柔性应变传感器快速发展，利用先进的打印技术，特别是直接墨水书写（DIW），为可穿戴应用提供了高性能的运动追踪设备。材料创新，包括含有石墨烯、碳纳米管（CNTs）和金属墨水的纳米复合材料，显著提高了灵敏度（灵敏度因子从大约7提高到超过400），同时保持了可拉伸性（通常为10–50%或更多）和在数百到数千次循环中的耐用性。在手部、手臂、腿部和脊柱等身体区域的演示表明，这些传感器能够监测从微妙的手部手势到完全膝盖弯曲的各种运动。在人体工程学中，这些设备越来越多地用于姿势矫正、工作场所的重复运动分析以及实时运动性能反馈，提供了有关关节角度和应变的宝贵见解。它们在医疗保健领域也显示出潜力，特别是在康复方面，因为印刷传感器可以比传统笨重仪器更舒适地跟踪患者的运动范围。这篇综述强调了柔性电阻传感器在人体工程学应用中的潜力，尤其是在为医疗保健、航空航天和汽车工业设计的可穿戴系统中。

通过结合碳纳米管、银纳米颗粒和导电聚合物等导电材料以及DIW、喷墨打印和刺绣等制造技术，这些传感器表现出出色的适应性和灵敏度。它们集成到纺织品中，可以实现实时监测姿势、关节运动和生理活动，解决了肌肉骨骼疾病和不良姿势等关键人体工程学问题。然而，仍然存在挑战，包括响应变异性、有限的长期耐用性和缺乏标准化的校准协议。应对这些限制应该是未来研究的重点。未来，可扩展、环保的制造方法的发展以及无线数据传输的进步将提高可用性和可靠性。人体工程学、人工智能、材料科学和电子学之间的跨学科合作对于构建精确和适应性系统至关重要。此外，还需要进行长期可用性研究和标准化的性能指标，以确保在不同应用中的一致可靠性。随着这些进步，柔性电阻传感器有望成为人体工程学中的核心技术，有助于预防肌肉骨骼疾病、提高人类舒适性和安全性。

补充材料
以下支持信息可以在以下链接下载：https://www.mdpi.com/article/10.3390/s26082563/s1
- 表S1：PRISMA 2020检查表；表S2：PRISMA 2020检查表（续）；表S3：PRISMA 2020摘要检查表。