伍 勰 ，曲 毅 ，劉思平 ，李 漩 ，唐偉棣 ，曹峰銳 ，劉 宇 *

2022年北京冬奧會的腳步日益臨近。2021年1月19日，習(xí)近平總書記來到北京冬奧會、冬殘奧會張家口賽區(qū)的國家跳臺滑雪中心，期間，國家跳臺滑雪隊(duì)的科研教練團(tuán)隊(duì)向總書記匯報了科技攻關(guān)情況，團(tuán)隊(duì)積極開展自主創(chuàng)新，幫助運(yùn)動員提高訓(xùn)練水平，助力中國跳臺滑雪隊(duì)備戰(zhàn)北京冬奧會。習(xí)近平總書記指出，同我們國家的強(qiáng)國之路一樣，中國冰雪運(yùn)動也必須走科技創(chuàng)新之路，一方面要堅持自主創(chuàng)新，一方面要善于吸收國際上的先進(jìn)技術(shù)和訓(xùn)練方法。

跳臺滑雪運(yùn)動由于其運(yùn)動形式、所用裝備以及運(yùn)動環(huán)境的特殊性，對其進(jìn)行科學(xué)化的測量和觀察具有很大的挑戰(zhàn)性。跳臺所在的室外往往伴隨有季風(fēng)、低溫和高濕等干擾因素，對測量儀器的硬件適應(yīng)性和可靠性要求較高。同時跳臺滑雪的運(yùn)動速度極高，過程時間短，對設(shè)備的采樣速度等關(guān)鍵指標(biāo)也提出了較高的要求。另外，運(yùn)動參數(shù)采集時需要非侵入性的設(shè)備以減少對運(yùn)動員自身的干擾，以免影響運(yùn)動員的發(fā)揮。

為滿足上述跳臺滑雪技術(shù)分析的要求，本研究團(tuán)隊(duì)在科技部國家重點(diǎn)研發(fā)計劃“科技冬奧”重點(diǎn)專項(xiàng)的支持下，融合數(shù)字視頻識別的人工智能技術(shù)、基于超寬帶（ultra wide band，UWB）的精準(zhǔn)定位技術(shù)和加速度傳感技術(shù)等多項(xiàng)高科技手段，開發(fā)了一套跳臺滑雪動作技術(shù)分析與反饋生物力學(xué)系統(tǒng)，成功實(shí)現(xiàn)了對跳臺滑雪整個過程中重要數(shù)據(jù)的采集、分析與快速反饋，并在實(shí)踐中得到了較好的應(yīng)用，受到了教練員和運(yùn)動員的肯定。

1 基本原理與技術(shù)路線

跳臺滑雪過程可分為4個階段：助滑、起跳、飛行和著陸（劉樹明 等，2003）。通過文獻(xiàn)分析（Janura et al.，2010；Schwameder，2008；Virmavirta，2000；Vodicar et al.，2010），并遵循生物力學(xué)原理，可基本確定跳臺滑雪不同動作階段的成績要素（圖1A）。

圖1 跳臺滑雪的成績要素（A）與飛行距離的影響因素（B）Figure 1.Biomechanical Elements（A）of Ski Jumping and the Influencing Factors of Fly Distance（B）

在助滑階段，運(yùn)動員的主要任務(wù)是姿態(tài)控制，控制身體重心，并保持一個合理的低風(fēng)阻流線型姿態(tài)，獲得俯沖速度并為起跳做好準(zhǔn)備。起跳是整個技術(shù)動作的關(guān)鍵，起跳動作的好壞決定著運(yùn)動員的成績（李成植等，2000）。由于助滑速度快（出臺時速度可達(dá)90 km/h左右，基本呈水平方向），起跳階段的主要任務(wù)則是獲得盡可能大的垂直速度，其中蹬伸的加速度（爆發(fā)力）體現(xiàn)了專項(xiàng)體能，而起跳時機(jī)則體現(xiàn)了專項(xiàng)技術(shù)，總體上的要求就是增大垂直速度的同時盡可能地減小水平速度的損失。在飛行階段，為了減少前進(jìn)的空氣阻力和增加升力，運(yùn)動員在充分伸展肢體的同時需要保證合理的身體和雪板姿態(tài)角（胡齊等，2018），獲得最佳的空氣動力學(xué)表現(xiàn)，從而達(dá)到最大飛行距離。在著陸階段，運(yùn)動員必須保證著陸的穩(wěn)定性和安全性。在跳臺滑雪的成績評判中，運(yùn)動員的總得分是距離分加上飛行姿勢分、出發(fā)門值分和風(fēng)力補(bǔ)償分。由于不同跳臺的助滑道弧度及起跳端的仰起角存在差異，加上不同賽事所處的氣候和雪情條件不同，跳臺滑雪沒有世界紀(jì)錄，只有最好成績，但影響成績的最重要因素還是起跳時的動作技術(shù)與空中姿態(tài)（張桂珍等，2003）。若將飛行距離作為一個定量目標(biāo)，可將飛行距離分為真空飛行距離和空氣動力學(xué)距離（圖1B）。真空飛行距離是指忽略空氣作用時，僅由起跳的初始條件所決定的飛行距離，是可計算的。而空氣動力學(xué)距離是指起跳后由空氣對人體作用（升力與阻力）而形成的飛行距離，由于空氣動力學(xué)的復(fù)雜性，這個距離不能直接計算，但可以通過將真實(shí)測量的飛行距離減去真空飛行距離得到（趙爽等，2017），結(jié)果的正負(fù)值取決于運(yùn)動員在空中的姿態(tài)控制能力，在風(fēng)速、風(fēng)向穩(wěn)定的情況下，正值越大表明空中技術(shù)越好。對跳臺滑雪動作結(jié)構(gòu)與成績影響因素進(jìn)行深入分析，有助于在訓(xùn)練中發(fā)現(xiàn)運(yùn)動員技術(shù)動作中的瑕疵，確定其在技術(shù)或體能上的訓(xùn)練改進(jìn)方向，這也是科技助力訓(xùn)練的核心目標(biāo)。

針對跳臺滑雪的動作技術(shù)特點(diǎn)，本研究的智能分析與反饋系統(tǒng)的研發(fā)技術(shù)路線如圖2所示。采集運(yùn)動員單次跳臺滑雪中各類生物力學(xué)參數(shù)的時間序列，并記錄環(huán)境參數(shù)、出發(fā)杠位值和距離成績，形成一份完整的運(yùn)動員數(shù)據(jù)記錄，通過持續(xù)測試與錄入，逐步構(gòu)建多隊(duì)員、多人次的跳臺滑雪生物力學(xué)數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，定期對運(yùn)動員的技術(shù)動作進(jìn)行橫向與縱向的綜合對比，包括與國外優(yōu)秀運(yùn)動員數(shù)據(jù)的對比，尋找不同訓(xùn)練周期運(yùn)動員存在的問題，給予教練員關(guān)鍵指標(biāo)的反饋和訓(xùn)練建議。

圖2 智能分析與反饋系統(tǒng)研發(fā)技術(shù)路線圖Figure 2.R&D Technical Route of Intelligent Analysis and Feedback System

2 系統(tǒng)模塊與功能

本系統(tǒng)的主要特點(diǎn)是指向性研發(fā)。首先，系統(tǒng)的模塊設(shè)計是針對跳臺滑雪項(xiàng)目特點(diǎn)展開的，其輸出的生物力學(xué)指標(biāo)也具有專項(xiàng)性特征，基本涵蓋了跳臺滑雪運(yùn)動中最重要的技術(shù)指標(biāo)。其二，本系統(tǒng)是項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)聯(lián)合多家科研單位與科創(chuàng)公司，從系統(tǒng)構(gòu)思到研發(fā)一步一步完善形成，具有明確的國內(nèi)自主研發(fā)的特征，在研發(fā)過程中突破了大范圍標(biāo)定的問題，包括起跳區(qū)域跟蹤范圍的擴(kuò)大和全程定位中的遮擋問題。

本系統(tǒng)研發(fā)的功能性模塊包括采集和分析反饋兩大模塊。采集模塊主要涉及軟硬件構(gòu)架、同步通信和數(shù)據(jù)整合，包括起跳區(qū)采集模塊和全程運(yùn)動跟蹤模塊。分析反饋模塊的任務(wù)是建立數(shù)據(jù)庫，綜合數(shù)據(jù)分析并實(shí)現(xiàn)調(diào)取、對比、報告輸出等功能。為保證描述的完整性，以下以采集模塊的構(gòu)架為基礎(chǔ)，并結(jié)合相應(yīng)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，分為起跳區(qū)工作模塊與全程工作模塊兩部分進(jìn)行闡述。

2.1 起跳區(qū)工作模塊

起跳（take-off）被認(rèn)為是整個跳臺滑雪最重要的階段，因?yàn)樗鼪Q定了后續(xù)飛行的初始條件（李成植等，2000；龍春生，1992；樸成龍 等，2004；Virmavirta et al.，2009；Vodicar et al.，2010）。跳臺滑雪的起跳區(qū)是指滑道末端約6 m的直道區(qū)域（長度和角度依跳臺設(shè)計而定），運(yùn)動員的起跳動作在此區(qū)域內(nèi)完成。在起跳過程中，運(yùn)動員通過髖、膝關(guān)節(jié)的快速蹬伸來獲取適宜的身體空翻角速度和身體重心垂直速度。較大的空翻角速度將使運(yùn)動員在起跳離臺后盡可能快地確定空中飛行姿勢，最大限度減少身體在速度方向與空氣接觸的正面投影面積和時間，有效減小空氣阻力，為空中飛行創(chuàng)造良好的空氣動力條件（Arndt et al.，1995；Janura et al.，2011；Virmavirta et al.，2009）。另外，起跳階段運(yùn)動員身體重心垂直速度越大，離臺后空中飛行軌跡的高度就越高（Vodicar et al.，2010）。因此，運(yùn)動員在起跳階段保持合理的身體姿態(tài)條件下，身體重心的垂直速度越大對跳躍飛行距離越有利。為捕捉起跳動作并進(jìn)行快速反饋分析，本系統(tǒng)的視頻圖像識別、人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的人工智能底層計算技術(shù)，采用了由北京體育大學(xué)、中國田徑協(xié)會和大連銳動公司合作開發(fā)的、基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的計算機(jī)視覺人體跟蹤與姿態(tài)估計技術(shù)，利用4臺高速相機(jī)（120 Hz），在起跳區(qū)進(jìn)行同步視頻拍攝（圖3），并通過AI技術(shù)快速識別運(yùn)動員姿態(tài)，形成三維空間運(yùn)動學(xué)特征指標(biāo)的計算與輸出，輸出指標(biāo)綜合了相關(guān)文獻(xiàn)的研究成果，包括運(yùn)動員起跳和離臺時的身體重心速度、髖關(guān)節(jié)角度、膝關(guān)節(jié)角度、軀干與水平軸夾角、肩膝關(guān)節(jié)連線與水平軸夾角，以及起跳階段的髖膝關(guān)節(jié)伸展角速度、軀干與水平軸夾角角速度、肩膝關(guān)節(jié)連線與水平軸夾角角速度等（Arndt et al.，1995；Virmavirta et al.，2009），并配合顯示三維特征圖面及其指標(biāo)值（圖4）。同時，在起跳區(qū)正側(cè)面架設(shè)獨(dú)立高速相機(jī)（100 Hz）捕捉起跳的側(cè)面視角圖像，并利用Dartfish軟件進(jìn)行圖像疊加視頻反饋（圖5）。

圖3 四相機(jī)同步捕捉起跳動作的視角方案Figure 3.Perspective Scheme for Four Cameras to Capture Take-off Movements Simultaneously

圖4 起跳過程及離臺特征畫面相關(guān)參數(shù)結(jié)果顯示Figure 4.The Parameter Results during Take-off and Off-Station Phases

圖5 運(yùn)動員出臺前后的動作姿態(tài)圖像疊加顯示Figure 5.Superimposed Display of the Posture Images of the Athletes before and after the Launch

2.2 全程工作模塊

除了起跳，助滑和飛行技術(shù)與成績也高度相關(guān)。有研究發(fā)現(xiàn)，與跳臺滑雪距離成績最顯著相關(guān)的是助滑速度（Virmavirta et al.，2009），研究者認(rèn)為，優(yōu)秀的跳臺運(yùn)動員能有效減小滑雪板和助滑道之間的摩擦力，以及在助滑過程中保持更好的空氣動力學(xué)表現(xiàn)。而在飛行階段，運(yùn)動員必須保持成功起跳所取得的優(yōu)勢，V型飛行方式中雪板姿態(tài)角與身體姿態(tài)都是重要的技術(shù)指標(biāo)（胡齊等，2020a，2020b；劉樹明，2002）。在不同的競技水平上，影響運(yùn)動成績的因素可能有所差別，但更多更詳細(xì)的過程數(shù)據(jù)收集對于尋找個體運(yùn)動員自身的技術(shù)缺陷仍是不可或缺的。

在跳臺滑雪運(yùn)動分析的文獻(xiàn)中，鮮見對運(yùn)動員全程速度與姿態(tài)的跟蹤捕捉研究，這可能主要受限于測試的硬件設(shè)備，在安裝、采集、通訊等方面都具有技術(shù)難點(diǎn)。為解決這一問題，研發(fā)團(tuán)隊(duì)采用基于UWB的精準(zhǔn)定位技術(shù)，這種技術(shù)是一種新興的無線傳輸技術(shù)，具有精確三維動態(tài)定位的能力（Jan et al.，2021）。將UWB與加速度傳感器整合為可穿戴元件（采樣頻率50 Hz），固定于運(yùn)動員頭盔之上，通過基站與傳感器之間的數(shù)據(jù)交換，并結(jié)合特定跳臺的幾何學(xué)特征，獲取運(yùn)動員在助滑階段和飛行階段任一時刻的位置、速度與加速度。這樣，與出臺位置附近的運(yùn)動學(xué)視頻捕捉相結(jié)合，就能完成對整個跳臺滑雪過程的重要參數(shù)的捕捉。在研發(fā)期間，所解決的重要技術(shù)問題包括：基站配置形成覆蓋整個賽場的定位區(qū)域、對運(yùn)動員進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)時采集和處理、對賽道的高度和坡道精準(zhǔn)繪制等，實(shí)現(xiàn)了全程動作的數(shù)據(jù)化呈現(xiàn)?；竟ぷ髟砼c結(jié)果數(shù)據(jù)顯示見圖6。其中數(shù)據(jù)曲線分別為運(yùn)動員的全程速度與加速度時間序列，起跳點(diǎn)的速度值與通過視頻分析得到的速度結(jié)果基本吻合，表明其精度可靠。在離臺前運(yùn)動員加速度在100 ms內(nèi)達(dá)到峰值（3 g左右），表明起跳蹬伸動作的最大反作用力約為3 BW，與著陸時的最大反作用力基本相同。當(dāng)然，由于傳感器位于頭盔頂端，數(shù)值與人體重心加速度會有所差別，后續(xù)可通過實(shí)驗(yàn)室條件下的模擬起跳與著地進(jìn)行修正。

圖6 基于UWB和加速度傳感器的穿戴設(shè)備工作場景與數(shù)據(jù)顯示Figure 6.Wearable Device Work Scene and Data Display Based on UWB and Acceleration Sensor

3 實(shí)際應(yīng)用與建議

當(dāng)前，應(yīng)用本系統(tǒng)助力國家跳臺滑雪隊(duì)技術(shù)訓(xùn)練可基本做到快速反饋并當(dāng)日提供技術(shù)分析報告。技術(shù)分析報告包括全隊(duì)運(yùn)動員關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)匯總與個體運(yùn)動員詳細(xì)數(shù)據(jù)報告。技術(shù)指標(biāo)匯總上述兩大系統(tǒng)模塊的分析結(jié)果，包括飛行距離、蹬伸開始至出臺距離、蹬伸開始至出臺時間、出臺時膝關(guān)節(jié)角度、出臺時刻重心水平/垂直速度、出臺時刻速度方向角、出臺時刻軀干與水平面夾角、出臺時刻攻角、起跳階段最大加速度、著陸時速度以及沖擊加速度等。這些技術(shù)細(xì)節(jié)的定量化是傳統(tǒng)錄像觀察無法達(dá)到的。

通過對近兩個月的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析發(fā)現(xiàn)，我國運(yùn)動員尚存在蹬伸距離短、出臺垂直速度不足、起跳不充分等普遍性問題。這表明我國運(yùn)動員的起跳爆發(fā)力有待提高，蹬伸時機(jī)的把握也需要更多的磨練，運(yùn)動員在技術(shù)和體能上均具有很大的改善空間。我們建議，針對起跳階段的專項(xiàng)力量訓(xùn)練應(yīng)以中等負(fù)荷的快速力量練習(xí)為主，起跳爆發(fā)力練習(xí)時外加負(fù)荷應(yīng)控制在0.5～0.8 BW，比如可采用負(fù)重蹲跳練習(xí)，并監(jiān)控起跳時間與起跳速度，使之滿足動作需求。

4 結(jié)語與展望

雖然本研發(fā)系統(tǒng)已初步具有智能捕捉與分析的功能，但仍有一些可改進(jìn)的地方。國家跳臺滑雪教練團(tuán)隊(duì)建議將可穿戴傳感器放在軀干身體重心附近，以求獲取更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。此外，將來還計劃將姿態(tài)傳感器放在雪板上，這樣可以研究全程身體和雪板的互動關(guān)系。在起跳階段的運(yùn)動捕捉中，在條件允許的情況下將考慮在助滑道下方起跳區(qū)域鋪設(shè)三維測力傳感器構(gòu)成的測力臺裝置，以獲取更準(zhǔn)確的動力學(xué)數(shù)據(jù)，包括力矢量及壓心位置。

軟件分析方面，下一階段的工作重點(diǎn)是完善可視化反饋功能以及數(shù)據(jù)預(yù)測模型的建立?？焖俚目梢暬答亴τ诮叹殕T與運(yùn)動員十分重要，雖然本系統(tǒng)已經(jīng)能做到指標(biāo)結(jié)果的快速反饋，并當(dāng)日提供報告，但最終的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)真正的實(shí)時反饋，將重要的指標(biāo)及相關(guān)視頻、動畫展示等以最短的時間現(xiàn)場反饋給教練員與運(yùn)動員。數(shù)據(jù)預(yù)測模型是指在完善的數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立距離成績的預(yù)測模型，深入揭示跳臺滑雪的生物力學(xué)機(jī)制，這對于運(yùn)動訓(xùn)練的理論與實(shí)踐均具有指導(dǎo)意義。