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冬奥|三维重现、智能管理……科技创新为冬奥健儿赋能助力

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再过不到一年的时间 ， 北京冬奥会盛典的大幕就将拉开 。 在紧锣密鼓的备战时刻 ， 运动员在洁白的冰雪上划过一道道弧线 ， 为迎接属于自己的“高光时刻”作着预演 。 而在他们背后有这样一群人 ， 在崇礼雪场、在实验室、在计算机旁忙碌着 ， 努力用“黑科技”分析解读弧线背后的信息 。
滑冰滑雪的动作如何更精准？如何在非雪季进行雪上训练？……为备战冬奥 ， 几年来 ， 由北京理工大学等高校共同实施的国家重点研发计划“国家科学化训练基地建设关键技术研究与示范”等“科技冬奥”项目稳步推进 ， 一项项“黑科技”已经或即将运用于我国冬季运动项目的训练中 ， 它们将为冬奥运动员的训练和比赛赋能和助力 。
捕捉到运动员一颦一笑的高精镜头
“针对设备在冰场环境下的适用情况 ， 刚刚在首都体育学院进行了测试 ， 按道理我们现在应该在东北为运动员做些服务 ， 但因为疫情原因计划受到一些影响 。 ”北京理工大学光电学院仪器研究所副教授刘明告诉采访人员 。
让刘明心心念念的设备 ， 并不算庞然大物 ， 是两台将冰上运动员的运动轨迹、过程加以捕捉、采集的装备 。 “云台变焦运动轨迹采集与动作捕捉分析设备是有变焦功能的 ， 加入了智能跟踪算法 ， 可以从运动员起跑开始跟随其全部运动过程 ， 运动员在画面中大小相对稳定 ， 就能形成对其比较精细的特写 。 一方面可以便于提取其运动轨迹 ， 同时也可以对其身体部位进行动作捕捉 。 冰场全景图像采集与运动轨迹分析系统则可对整个赛场进行全景拍摄 ， 它有很高的单帧分辨率 ， 能达到2500万像素和每秒160帧的帧频 ， 可记录大场景下高速运动运动员的轨迹 。 虽然精度低些 ， 但能同时测量多人 。 ”刘明表示 。
两台装备的强强组合 ， 究竟能帮上运动员什么忙？刘明表示 ， 采集运动员跟踪特写和轨迹 ， 可以帮助运动员优化技术动作 ， 更加科学、有效地进行训练 。 “例如系统可以分析运动员头部位置 ， 分析过弯道时头部距离冰面的高度 ， 帮助运动员在训练中更科学地调整身体姿态和平衡 。 ”刘明说 。
那么 ， 完成跟踪记录 ， 为何不用高速摄像机代劳？刘明的答案很简单 ， 自己的设备就是要让运动员、教练员觉得好用 。 他告诉采访人员 ， 现有市场上常见的设备都可以满足多角度拍摄和三维测算需求 ， 但视野相对固定 ， 记录范围相对有限 ， 若要记录较大范围场地 ， 则需设置覆盖不同区域的多组相机 ， 系统复杂、造价很高 ， 通常固定安装在冰场内无法移动 。
刘明表示 ， 为突破这些局限 ， 仅是镜头从开始研发到目前产品已经经历了7个版本 。 “将云台变焦技术运用于机器视觉中 ， 首先要解决的问题就是精度问题 ， 云台有个角精度 ， 变焦镜头有个焦距变化的精度 ， 所以必须随时知道焦距和放大率的实时数据 。 而市面上的镜头无法做到 ， 所以从转台到变焦系统只能自己做 ， 虽然工作量很大 ， 但设备的精度就有保障了 。 此外就是算法 ， 作为光学跟踪系统 ， 对于目标物的干扰、遮挡比较敏感 ， 一旦出现运动员相互遮挡、目标物短暂丢失的情况 ， 传统算法就会乱套 ， 所以学生下了很大功夫去完善 ， 目前已经实现了有短暂遮挡继续跟踪的功能 ， 还在不断改进 。 ”刘明说 。
“定位到厘米”的三维重现
如果说刘明团队是在冰上的小场捕捉运动员的一颦一笑 ， 那么张海洋团队则是在雪地的大场捕捉滑行时速可达上百迈运动员的几厘米偏差 。
高山滑雪运动员过旗门时雪板和旗门的相对位置如何？雪车雪橇入弯道的角度如何？这些指标在冰雪运动中都尤为重要 ， 既和选手的技术纯熟度有关 ， 也是选手在整个赛程平稳发挥的关键因素 。 然而 ， 这些运动场地往往高山起伏 ， 赛道蜿蜒盘旋 ， 有的长达几十公里 ， 如果不借助设备 ， 教练员甚至都看不到运动员在哪里 。 北理工光电学院副教授张海洋告诉采访人员 ， 过去教练员纯粹靠经验判断 ， 而现在他的团队则可以为教练员提供精确到厘米级的数据 。
“我们运用无人机、车载激光雷达扫描奥运雪场 ， 然后从雪场的三维数据里提取其赛道参数提供给教练 ， 例如转弯半径、坡度等雪道参数 ， 通过点云数据的反演和场景重建后 ， 提供给模拟训练装备的设计开发使用 。 从今年年初开始 ， 应训练队的要求 ， 我们还在研发在三维地形上实时显示运动员的运动信息 ， 便于教练员观测运动员滑行速度、转弯速度等 。 ”张海洋介绍 。
对于这个由5位老师、10位学生组成的团队而言 ， 冒着严寒测雪场的经历令所有人难忘 。 “1月初 ， 崇礼雪场的温度是零下35摄氏度 ， 无人机很难达到要求 ， 只能由团队师生抱着激光雷达冒着低温严寒去测量 。 但是由于场地起伏、植被遮挡等原因 ， 激光雷达测量的一个步进只有百米 ， 于是我们团队男生搬着设备、女生记录数据 ， 充分利用运动员训练休息的间隙 ， 一条雪道一条雪道进行测量 ， 整整在低温下测了一天 。 到第二天我们的三维场景就做出来了 ， 交给训练队使用 。 ”团队一位成员说 。
“冬奥实地赛场赛道落差大 ， 运动员滑全程危险性、技术要求很高 ， 需要克服很大心理压力 ， 所以一天只能滑几次 ， 体力消耗很大 ， 借助仿真系统可以帮助其提高训练效率、建立心理预期 。 ”张海洋表示 ， 项目意义还在于为运动员搭建室内模拟场景 ， 团队扫描完每一个场景后 ， VR团队都会紧张地投入到模拟场景的制作中 。 “目前越野滑雪、冬季两项等项目的三维场景都在紧张的制作中 ， 等非雪季提供给运动员使用 。 因为三维场景的精度很高 ， 在厘米级 ， 所以仿真性也会很好 ， 我们的滑雪模拟器不仅可以实现左右滑 ， 还有前后滑 ， 甚至全坡道的模拟 ， 和高精度三维地形完美结合 。 ”
【冬奥|三维重现、智能管理……科技创新为冬奥健儿赋能助力】“精确到肌肉”的智能管理
“在速度滑冰运动中 ， 主要是靠脚蹬冰来获取动量 。 通过统计男女运动员起跑时身体左右两侧的各个夹角特征的平均值 ， 可知相比于男运动员而言 ， 女运动员膝盖之间的夹角偏大 ， 屈膝的幅度较小 ， 可以适当尝试一下压低身体重心 ， 右侧手臂夹角偏大 ， 应该适当回收 ， 提高身体稳定性 。 ”长春师范大学速滑队的运动员接到了这样一份智能化运动管理建议 。
跳台滑雪用何种姿势起跳最好？速度滑冰如何控制身体与冰面角度？据悉 ， 北理工宇航学院针对高山滑雪、越野滑雪、跳台滑雪、速度滑冰等4类冬季运动项目 ， 基于三维动作捕捉技术、空气动力学、柔性传感器技术、非接触式生命体征检测技术 ， 研发了动作姿态采集与空气动力学实验分析系统、生理参数监测与运动生物力学分析训练系统 ， 建立人体骨骼肌肉、呼吸循环等生物力学模型 ， 进而对运动员在不同运动项目中的各个专项训练中的数据进行整理、分析、汇总 ， 为特定运动员提供个体化、智能化训练方案 。
将智能管理“精确到肌肉”的还有上海体育学院的刘宇教授团队 ， 据报道 ， 团队通过采集跳台滑雪运动员的数据信息 ， 结合可穿戴设备等新技术进行神经启动、肌肉控制等方法研究 ， 建立数字化高速影像、冠军选手模型、运动员心理分析、运动损伤防护等 ， 为雪上技巧类项目提供理论和数据支撑 ， 助力选手实现成绩突破 。
为无微不至地服务于运动员 ， 一些高校还在运动员的穿戴上下了功夫 。 据媒体报道 ， 北京服装学院刘莉教授团队用减阻面料设计了最新款速滑竞速服 ， 采用新型的柱状阵列式抗冲击结构和新型吸能缓震材料、防切割面料为高山滑雪、短道速滑选手设计了训练防护服、比赛用服 。 前不久 ， 天津工业大学领衔的国家重点研发计划“科技冬奥”积极保暖服装研发项目组向备战2022年北京冬奥会的运动员捐赠了可穿戴自加热耐低温服装用品 ， 在零下40℃的环境下 ， 加热面罩内部温度仍可达10℃左右 ， 持续发热1至3小时 。
“团队队员很不容易 ， 但运动员比我们更辛苦 。 我们非常荣幸能为他们提供技术支持 。 冬奥渐渐临近 ， 希望每位运动员都能快乐训练 ， 多出成绩 ， 为国争光！”张海洋说 。

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