人体运动监测对于大健康及人工智能产业具有重要意义，基于针织材料的高性能柔性传感器有望提供卓越的穿戴舒适性、三维曲面贴合性、高灵敏性及使用稳定性，对实时运动监测具有重要的理论意义和使用价值。针织织物结构由于大应变和可拉伸回复性这一特殊现象使其具有可作为人体运动传感的独特优势，该类材料的曲面变形性质可以描述人体运动造成关节及肌肉部分的皮肤拉伸、压缩、弯曲和扭曲等复杂变形，在贴身穿着与制备应变传感器领域具有极好的应用前景。然而，纺织柔性传感器尚未能满足人体运动传感的性能要求，在感应响应、迟滞性、长期循环稳定性等方面欠缺研究，且尚未涉及磨损、洗涤、汗渍等物理影响下对传感性能的影响。尽管近年来，国内外许多学者也对纺织柔性传感器进行了相关研究，制备方式主要在纺织基体上采用碳系等导电物质复合等，但其制备过程复杂、成本较高，且针对人体运动监测与识别方面缺乏一定研究，也没有寻找到适用于纺织传感器的人体运动识别算法。

针对上述问题，江南大学针织技术教育部工程研究中心科研人员以弹性导电针织物为研究对象，制备集柔性传感器为一体的服装，实现人体步态运动监测。研究表明，该柔性传感器在人体运动时具有良好的灵敏度及稳定性，进一步研究其传感滞后性及重复性，根据传感器信号及人体步态特征，将步态运动划分为六个阶段，并结合电阻信号特征，运用峰谷判断，时间轴对比等算法进行步态识别。