本文介绍了一种新型自动跟踪折叠智能纺织品Capafoldable，结合传感电路和深度学习技术，解决可穿戴设备中的刚性连接问题。研究展示了通过传感器跟踪运动和生物信号的原型服装，评估其在制造业和运动姿态估计中的应用潜力，实验结果表明该技术在准确性和性能上具有优势。

本研究提出了一种新方法，通过在半弹性纺织品边界上安装传感器进行触摸感测，并结合机器学习模型，实现了对触摸点的准确预测。这一方法在可穿戴技术和智能纺织品领域具有潜在应用价值，值得进一步研究。

该文汇总多项智能纺织品与可穿戴传感研究，包括：半弹性纺织品边界传感器结合机器学习实现触摸感测，平均误差1.36毫米；可折叠电容感应智能纺织品Capafoldable；融合IMU与体电容传感识别工人行为，F1提升9.38%；智能膝套实现无摄像机3D姿态估计，平均误差7.21度；以及动态服装生成、触觉机械臂导航、应激检测和压力监测等。