Xsens为拳击康复训练带来运动数据支持

随着Saxion大学应用科技系将Xsens运动捕捉与压力传感器数据相结合,量化并可视化康复过程与支持更好的恢复训练决策,让拳击运动员受伤恢复训练变得越来越可预测。

挑战:

拳击康复很难用传统的手动方法进行跟踪,并且常用工具不能以特定于运动的方式捕捉拳和踢技的表现。

解决方案:

Saxion团队使用Xsens Link suit和pad上的压力传感器,记录结构化会话期间的全身运动和击打输出,以生成客观的恢复指标,如左右对称。

关键要点:

专为真实训练环境打造:惯性运动捕捉不需要工作室,这使得每周的康复测量切实可行。

运动加输出:Xsens提供全身动作捕捉,而压力传感器则负责量化冲击所造成的影响,将技术与结果联系起来。

清除进度信号:对称性和可重复的尽力出拳分析等指标有助于理疗师跟踪随时间推移的伤病改善情况,并指导康复训练的决策。

拳击是一项危险运动。虽然看起来令人兴奋,但投掷上钩拳、刺拳和回旋踢很容易导致运动员受伤。为了更好地理解和改善这一高要求领域的康复训练流程,Saxion大学应用科技系的研究人员正在探索监测康复治疗的新方法。

缩小拳击康复研究的误差

"关于拳击康复的研究并不多,尤其是关于康复监测技术的使用,"研究员兼人体运动科学家 Katrien Fischer 说。 "传统的分析方法是相当手动的,这使得它们很难量化和分析,因为这些挑战并不是针对特定运动的。"

在传统评估中通常使用地面反作用力板对运动员进行评估,这在跑步、足球或跳远等运动中非常有效。然而,这些工具在应用于拳打脚踢至关重要的格斗运动中时却显得不足。这一差距凸显了针对拳击独特要求的更专业方法的需求。

"拳击技术训练和拳击康复对于该运动很重要,"研究员兼物理治疗师 Remco Kuipers 补充道。 "通常情况下,我们并没有做太多事情。拳手们往往会克服痛苦,专注于为下一场比赛做好准备。"这种有限的康复使得格斗运动中的恢复测量变得困难------Saxion团队希望改变这一情况。

通过惯性动作捕捉进行全身运动学分析

为了应对这一挑战,研究人员使用了 Xsens 动作捕捉技术。 "我们知道 Xsens 是正确的选择,因为我们过去曾使用过该系统,"Katrien 解释道。 "我们选择 Link 套装是因为它的延迟低并且能够捕捉到每一个细微差别。现在,我们每周都会使用它为运动员进行评估。"

Xsens Link 套装是一个全身动捕系统,带有内置传感器,可跟踪关节旋转、角度和速度。与基于相机的设置不同,它不需要专用的工作室空间,因此可以在任何地方轻松使用。对于训练日程繁忙的运动员来说,这种便利性使康复课程变得更容易、更省时。

惯性运动捕捉还允许在灵活的地点进行康复训练,而不需要专门的实验室。研究人员和物理治疗师可以将技术直接带给运动员,从而实现高效、高质量的现场分析。

"我们开发了一个详细的、结构化的动作捕捉流程,以保持数据收集的一致性,"Remco说。"它包括与专业教练一起进行影子拳击和护垫热身。然后我们测量了八次拳击训练,每次训练之间休息一分钟。我们要求受试者以最大的幅度击打护垫,然后采取五次刺拳、交叉拳、勾拳和上勾拳进行分析。"

从主观反馈到客观康复决策

通过将运动捕捉数据与压力传感器测量相结合,研究人员可以对运动员表现产生可量化的见解。他们正在探索的一种方法是肢体对称指数(LSI),它将一只手臂或拳击的表现与另一只手臂或拳击的表现进行比较。该方法使用嵌入在垫上的压力传感器测量数据,提供了一种精确的方法来测量特定动作中的力量和协调性。

这种客观数据将改变格斗运动的康复流程。物理治疗师可以将恢复计划建立在可衡量的进展的基础上,而无需主要依赖于主观感受,从而为运动员带来更好的结果。

"在这个项目中使用 Xsens 将为Saxion和整个物理治疗行业带来新的发现,"Remco 总结道。

相关推荐
代码搬运媛6 小时前
Jest 测试框架详解与实现指南
前端
counterxing7 小时前
我把 Codex 里的 Skills 做成了一个 MCP,还支持分享
前端·agent·ai编程
wangqiaowq7 小时前
windows下nginx的安装
linux·服务器·前端
之歆8 小时前
DAY_12JavaScript DOM 完全指南(二):实战与性能篇
开发语言·前端·javascript·ecmascript
发现一只大呆瓜8 小时前
Vite凭什么这么快?3分钟带你彻底搞懂 Vite 热更新的幕后黑手
前端·面试·vite
Maimai108088 小时前
React如何用 @microsoft/fetch-event-source 落地 SSE:比原生 EventSource 更灵活的实时推送方案
前端·javascript·react.js·microsoft·前端框架·reactjs·webassembly
kyriewen10 小时前
产品经理把PRD写成“天书”,我用AI半小时重写了一遍,他当场愣住
前端·ai编程·cursor
humcomm10 小时前
元框架的工作原理详解
前端·前端框架
canonical_entropy11 小时前
Attractor Before Harness: AI 大规模开发的方法论
前端·aigc·ai编程
zhangxingchao11 小时前
多 Agent 架构到底怎么选?从 Claude Agent Teams、Cognition/Devin 到工程落地原则
前端·人工智能·后端