在最高水平的體育比賽中，往往是最小的細節將獲勝者和亞軍區分開來。運動員和他們的團隊花了數百甚至數千小時準備比賽：研究改變飲食、作息和表現的最佳方式，希望能夠比對手更有優勢。生物黑客技術的進步意味著運動員將有機會獲得提高成績的全新工具。

在幫助Kobayashi獲得2022年冬奧會金牌的案例中，Hokusho大學的Keizo Yamamoto教授在訓練中使用了動作捕捉技術。這一技術優先的訓練方式最終被證明是成功的，Kobayashi在男子個人普通跳臺滑雪決賽中獲得金牌。

在本文中Keizo Yamamoto教授向我們講述了他如何將動作捕捉作為研究過程的一部分，為什么選擇Xsens，以及該技術在不久的將來如何用于其他運動。

Keizo Yamamoto教授精通分析運動員的動作。他不僅在大學體育學院專攻運動學，還與日本奧林匹克委員會的運動員密切合作。

“從2008年開始，我一直在日本札幌的國家訓練中心（NTC）幫助運動員，并擔任跳臺滑雪訓練中心的科學顧問。除了體能訓練，國家訓練中心還為運動員提供廣泛的支持，包括成績評估、營養指導，以及醫生提供的醫療和心理支持。我負責表現評估，這涉及從生物力學角度評估姿勢和動作?！?/p>

隨著2022年冬季奧運會的臨近，山本教授和他的團隊正在尋求捕捉運動員優異表現的方法，并使用這些數據來提高整個團隊的表現。2019年，他們第一次決定使用動作捕捉技術，Ryō yū?Kobayashi是理想的研究候選人。在2018/19 FIS跳臺滑雪世界杯上，Ryō yū?Kobayashi總共獲得了六個獎杯，包括最高獎項。Ryō yū?Kobayashi是2022年冬奧會的熱門種子選手之一，因此Keizo Yamamoto教授熱衷于分析他的表現，并幫助他突破瓶頸進入下一個水平。

“Ryō yū?Kobayashi獲得了2018/19賽季的世界杯總冠軍。我們請他幫助我們以分析世界頂級運動員的表現，因為我們認為這對教練和其他運動員來說是一個有用的資源。他愉快地同意了。”Keizo Yamamoto教授說道。

跳臺滑雪是一項獨特的運動，因為運動員每年只能在有限的幾天內練習飛行，這是由于該項目與特定的天氣條件有關。有了動作捕捉數據，運動員和教練就可以完整地一遍又一遍的觀察跳躍的技巧與時機，不必再擔心天氣情況。

Keizo Yamamoto教授需要足夠強大的動作捕捉技術來捕捉運動員運動的復雜性，同時又足夠輕便，不會干擾他們的表現。為此，他們找到了Xsens。

運動研究——使用正確的動捕技術避免觀察者效應

出色的表現通常歸功于運動員保持積極心態的能力，在這種擁有積極心態的狀態下他們往往會感覺自己能控制自己的表現。在ESPN的系列紀錄片《The Last Dance》中，《Rare Air》的作者Mark Vancil討論了Michael Jordan的精神:“他在比賽中從來不會分心……他的天賦不是他能跳得高，跑得快，或者投籃。而是他能夠足夠集中。這就是它與其他運動員所不同的地方。”同樣，在此次研究中最重要的是Ryō yū?Kobayashi能夠保持注意力，而不會因他穿著的動捕套裝而分心，正是Xsens的可穿戴性以及數據的準確性讓Keizo Yamamoto教授最終選擇了Xsens。小林記錄的跳躍將成為國家訓練中心衡量其他滑雪運動員的標準；因此Ryō yū?Kobayashi能在自然狀態下進行跳躍演示是至關重要的。

“在跳臺滑雪中動作的精確度通常以毫秒計算”Keizo Yamamoto解釋說：“即使是姿勢上最輕微的變化，也會極大地影響氣流和空氣動力。我們研究的目的是提高運動員的成績。我們需要一個能夠高精度測量運動員姿態的系統。我們選擇Xsens是因為它的準確性以及整個系統的整體重量和尺寸?！?/p>

最高級別的運動裝備采用先進的技術設計：從技術材料到重量克數，這些差異因素不僅會增加訓練預算，還會影響對于運動員表現的微觀測量。因此，動捕裝備不能影響運動員的動作?！拔覀兌嗄陙硪恢痹趯ふ乙环N基于芯片的慣性測量單元（IMU）傳感器類型的mocap系統，因為滑雪運動員需要穿戴專門的運動服，所以傳統上用于電影的笨重的基于標記的mocap對運動員來說并不合適”。

滑雪運動員必須穿緊身套裝，過去，如果運動員穿的套裝沒有達到“緊身”標準，就會被取消資格”。MVN?Link套裝與Ryō yū?Kobayashi在比賽中穿的滑雪服非常相似，這意味著不會有任何額外的重量需要研究人員考慮，也不會改變Ryō yū?Kobayashi的跳躍方式?！拔覀兛紤]了各種制造商，然后選擇了Xsens MVN，因為它可以精確地測量運動員和滑雪板的姿勢。運動員必須戴上這個裝置，然后進行跳躍我們需要一個重量盡可能輕、體積盡可能小的系統。Xsens滿足了所有這些要求?！?/p>

研究成果

通過使用Xsens套裝，團隊能夠連續記錄Ryō yū?Kobayashi的動作。由此，將其動作轉換成數據，然后轉換成3D效果圖，通過世界上最快的超級計算機Fugaku進行分析。

有了記錄下來的數據，Keizo Yamamoto教授和他的團隊便開始分析跳躍動作中的關鍵點。

“在對隨時間變化的跳高運動員姿勢進行空氣動力學分析后，我們確定了頂級運動員身上常見的空氣動力學特征。通過闡明一系列跳躍動作中的流體特征，有可能客觀地探索運動員表現的關鍵方面。因為有兩名運動員參與了這個項目，所以我們能夠分析不同形式的跳躍所產生的差異?！?/p>

動作捕捉數據使團隊能夠查看詳細的空氣運動，然后能夠更好地指出讓Ryō yū Kobayashi與眾不同的獨特運動模式?！拔覀凅@訝地發現，在Ryō yū?Kobayashi完成跳躍后其升阻比迅速增加”，Keizo Yamamoto教授說道?！吧璞仁翘_滑雪飛行性能的一個指標。它對于盡早形成空氣動力學上有利的飛行姿態很重要?！?/p>

起飛后升阻比迅速增加意味著Ryō yū?Kobayashi能夠減少這種壓力的影響，因此比其他運動員更有優勢。

在經過反復充分研究后Keizo Yamamoto教授將他們得出的研究結果展示給Kobayashi和其他運動員。

滑雪及其他運動的未來

跳臺滑雪是一項獨特的運動?？諝鈩恿W運動是這項運動的核心，所以對于運動員來說，想象他們在空中需要采取什么行動是一項挑戰。然而，在動作捕捉的幫助下，這更容易理解，正如Keizo Yamamoto教授解釋的那樣:“跳臺滑雪是一項飛行運動。因此，為了評估運動員的表現，有必要分析其氣動特性。通過可視化不可見的氣流和空氣動力，可以更容易地向運動員解釋數據。我相信這將有利于運動員和教練之間的交流，提高訓練質量?！?/p>

Yamamoto教授推測在不久的將來慣性動捕技術可能會有進一步的應用?！拔艺J為mocap的研究肯定是有效的。這對運動員來說壓力較小，并且允許在攝像機不能記錄的地方記錄運動。至于流體分析，這項技術將在流體力占主導地位的運動中有大有用途，比如游泳等運動。”

動作捕捉技術為教練和運動員開辟了一種新的思維方式。不僅僅是思考他們應該如何改善訓練計劃，他們可以使用MVN?Analyze等技術來研究運動員為什么以這種方式移動。正如Xsens Movella的高級公關部經理Remco Sikkema所說，“運動員的動作可能非常個性化，很難根據一名運動員的數據進行歸納。也就是說，作為一名運動員，了解自己的能力和限制是很有價值的。運動捕捉在體育運動中的應用逐年增加，因為運動員和教練希望更好地了解他們的運動方式?！?/p>