随着智能设备和传感技术的发展，可穿戴智能服装与设备是传感器技术在纺织服装领域应用的研究热点，将3D打印、薄膜压力传感器（Flexiforce Sensors）和General Packet Radio Service（GPRS）结合起来用于足底压力测量，主要是利用3D打印的快速成型、薄膜压力传感器（Flexiforce Sensors）的高灵敏度和超薄特性以及 GPRS 的Internet 网络的接入功能实现足底压力的远程监测。选用薄膜压力传感器（Flexiforce Sensors）为传感器件，柔性聚乳酸材料（PLA）作为传感器的基底承载体，利用CATIA和3D打印的快速成型技术，将柔性PLA材料按CATIA设计的模型进行堆积，最终形成完整的3D打印鞋垫，利用设计的系统对人体足压分布进行测量。本课题研究的主要内容可以分为以下几过程：
　　（1）建立CATIA设计的鞋垫模型，通过3D打印机的喷头对柔性聚乳酸材料进行加热，利用热胀冷缩原理将熔融状的柔性 PLA 材料按设计的模型进行层层堆叠，打印成所设计的模型，最终将传感器与该3D模型进行封装，形成鞋垫式足底压力监测系统。同时对系统进行标定，从理论上反映了该监测系统的准确性和可靠性。
　　（2）利用鞋垫式足底压力监测系统进行试验：通过改变接触介质、接触介质的厚度和角度，对30名测试者在改变接触介质情况下的足底压力分布进行测量，为了减少实验过程中由于个体自身因素造成的误差，每个测试个体测量三次。结果表明，对每个受试个体进行系列试验时，传感器的受力变化能在电脑界面上显示稳定的数据变化，且传感器的变化曲线的重合性较高，这表明传感器的重复性好；不同受试者进行一系列的重复且规律的动作，其标准差为0.052kPa，表明30名受试者的个体差异性对试验结果影响比较小，标准差越小，传感器的稳定性和可靠性越好。
　　（3）通过对该足底压力测量系统进行标定，拟合曲线的方程为y=10978x+0.5525，离差平方和R2=0.9793，拟合曲线为线性拟合，表明设计的足压测试系统对足底压力呈现线性相应，离差平方和约为1，表明采集的数据集中度比较好，即设计的足压系统能很好的应用于足压监测，且测量结果精确。对不同材质的鞋垫下的足底压力进行测量，实验表明足跟处压力最大，而站在经编间隔鞋垫上，足跟处压力有下降趋势，说明经编间隔织物对足跟压力有明显减缓作用，纯棉针织鞋垫对足跟压力有轻微减缓作用，但减缓作用不明显。同时对不同倾斜角度的足底压力进行测量，研究表明，随着倾斜角度的增加，被测者足跟的压力呈阶梯性上升，从倾斜角0°的10.37kPa逐渐增大到15°的16kPa。而前脚掌区域的压力明显降低，足弓处没有压力，说明足弓没有与地面接触。足跟区域的压力增加代表人体重心的后移，即随地面倾斜的增加，人体重心后移导致足跟处压力升高，而前脚掌的压力则伴随着重心后移而压力降低。在上楼的过程中，人体重心向前移动，前脚的压力相对较大，下楼过程中人的重量集中在脚跟上，因此脚跟压力显着增加。