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法国开发可提高交通运输效率的穿戴式压力传感器
近期，法国研究机构CEA-Leti开发出可用于提供交通运输数据的新工具，包括一个可让通勤使用者佩戴的腕带型穿戴式应力监测器，以及与其搭配的智能手机APP发，可用于监测佩戴者所使用的交通运输方式，并评估使用者的决定对于环境的影响。
法国CEA-Leti研发的腕带型穿戴式应力监测器，有望协助提高交通运输效率。资料图
该APP可借助传感器监测数据，帮助用户了解其所择的交通运输方式对于环境的影响。资料图
法国CEA-Leti研发的腕带型穿戴式应力监测器，有望协助提高交通运输效率。资料图
新型应力传感器
据悉，这是全球首款从实验室与现实生活实验中获得验证的应力传感器。据悉，应力监测器结合了加速度传感器、电流皮肤响应和心率信息，以评估用户的压力程度。CEA-Leti的研究着重于信号处理(无需指定传感器硬件)，以及产生成新的指标，以便追踪在现实生活情况中的压力程度。
当人们在行进中，想要取得可靠的生物辨识信息极其困难。对此，CEA-Leti研究了现有穿戴式传感器在实际使用情况下的特征，以排除错误及不相关数据。研究人员还用著名的“特里尔社会压力测试”，以实验室采集的信号制作了参考数据库。根据这个数据库，机器学习算法可分类不同的压力程度。
配套APP的应用
CEA-Leti开发的配套APP——Mobility Observer，有助于让用户了解其所择的交通运输方式对于环境的影响。该APP通过使用智能型手机的加速度传感器、磁力计、陀螺仪，有时也加入GPS芯片，可决定使用者是否站稳了，或采用了什么交通工具，例如走路、骑脚踏车、驾驶汽车或电动车等。该App可透过振动或其他参数，辨识来自不同交通工具的特征，为机器学习算法产生14种输入功能，以确定用户所使用的交通运输方式。
该APP可借助传感器监测数据，帮助用户了解其所择的交通运输方式对于环境的影响。资料图
据了解，交通运输约占整个欧洲温室气体排放量的23%，研究人员希望透过该APP能因应永续发展面对的挑战。因此，该APP提供了使用者的日常交通运输方式选择(例如以骑自行车取代驾车），如何影响环境的量化信息。
比如，如果用户本来每天开车上班，然后改成每周有一天骑自行车上班，APP就可以每天或每个月定期通知用户对于减少温室气体排放量的贡献。
该系统与政府及交通机构的大数据合作
结合应力传感器和Mobility Observer APP，发挥了特殊的协同作用。因此，CEA-Leti还一直在与欧洲市政府和交通运输机构合作，将这套系统应用于收集以往在其基础设施下难以取得的资料。
比如，交通运输机构可以观察特定公车站所承受的应力，或公交车的内部安排如何影响一群人的压力，从而帮助改善市政府决定基础设施投资的方式。目前，他们正针对人们的交通运输习惯进行人工观察——在城市中的特定地点派人员计算有多少车辆、自行车或行人通过。当Mobility ObserverAPP以较大的规模部署时，就能实时产生用户习惯的信息。
数据的组合也可在日后使用，让交通运输公司提供更先进的服务。例如，开人人员建议该APP可根据使用者的压力程度，确定他是否快迟到了，并为他建议一个更靠近火车站的停车位。用户还能获取健康和健身信息，如骑自行车比开车可燃烧的卡路里多多少，或采用哪种交通运输方式比较不那么紧张等等。
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