在不同速度下长时间跑台记录的双足行走多模态数据

为什么研究行走与跑步很重要

你走出的每一步都反映了肌肉、关节与足下地面的复杂协作。理解这种协作可帮助科学家设计更好的运动装备、更安全的康复方案，以及更智能的可穿戴设备。本文介绍了一个丰富的开放数据集，记录了受试者在跑台上穿戴传感器进行行走、徒步与跑跑的过程，为研究人员提供了关于身体如何运动以及力如何随时间作用于身体的详细长期视角。

跑台实验室如何搭建

为了捕捉既自然又受控的运动，研究团队邀请了18名健康成人进入高科技步态实验室。参与者穿着贴身运动服、他们自己的中性跑鞋，并在双带跑台上戴着安全吊带。每只鞋内置的特殊压力传感插片测量足底不同部位对地面的受力情况。小型运动传感器贴在每只鞋和下背部，同时在身体关键部位粘贴了43个反光标记，以便红外摄像阵列能够跟踪三维全身运动。

受试者实际做了什么

每位受试者完成了三段跑台实验，总时长约40分钟。跑台速度经过精心控制，覆盖舒适步行、类似徒步的快走，以及两档较快的跑步速度。各实验段在主动运动与短暂休息之间交替，始于热身，终于放松冷却。大多数参与者也在最高测试速度下跑步。这样的组合产生了长时间的连续记录并包含多次速度变化，更接近实验室外人们的实际运动方式，而非简单的短直线行走。

多种传感器，共享时间轴

在这些实验中，多个系统同时记录数据。跑台内置的力板测量每只脚对地面的推拉力。运动捕捉摄像机追踪标记位置，以重建腿部、髋部、手臂和骨盆的关节角。可穿戴传感器以很高的采样率记录加速度与角速度，压力鞋垫记录足底负载如何在脚底分布变化。研究者手动对齐了每次记录的起始时间，并提供事件列表，例如每只脚接触与离地的精确时刻，便于用户微调不同设备之间的时序。

数据如何清理与打包

原始运动捕捉记录常包含短时缺失、标记错误标注或小的时间问题。研究团队采用了一系列标准化处理步骤来重建缺失标记位置、检查标注质量，并将所有数据转换为广泛使用的文件格式。他们报告称几乎所有试验的标记信息均为完整或接近完整，平均超过99%的标记被正确跟踪。为便于复用，数据按参与者分组存档，并记录了确切的处理流程和自定义计算脚本，全部公开共享。

该资源可用于哪些研究

最终数据集遵循现代开放科学规范，意味着它易于查找、访问、与其他数据组合并复用。研究人员可以探索从步行到跑步时关节角度与地面力的变化，测试仅用可穿戴传感器估算力的算法，或研究人们在较长运动过程中的适应方式。其他人可以在无需重复整个实验的情况下构建或验证关于跑步功率输出的计算模型。通过不仅发布测量数据还发布用于处理数据的工具，作者为未来的运动科学、康复和可穿戴技术研究提供了坚实基础。

引用: Krumm, D., Koska, D., Wakode, J. et al. Multimodal data on bipedal locomotion during prolonged treadmill recordings at varying speeds. Sci Data 13, 761 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07445-3

关键词: 步态分析, 跑台跑步, 可穿戴传感器, 足底压力, 生物力学数据集