現在又讓他找到了當年那種感覺。
到處都是未知。
到處都是不懂。
那也意味著到處都能吸引興趣。
看到袁郭強也不懂。
余位力只能看著，憑借自己的眼睛在屏幕上找一些消息來分析消化。
上面把9個人的紅外三維捕捉系統瞬間生成骨骼投影都放在了屏幕上。
定睛一看。
蘇神——前臂與地面形成58°銳角。
這種極限壓縮姿態使其肩關節力矩達到285n·，相當于在肩部放置30公斤配重片。
趙昊煥——采用非對稱肘關節角度，左110°/右105°。
通過0.7kg·的軀干旋轉慣量補償，抵消身高帶來的轉動慣量劣勢。
其右側斜方肌激活程度比左側高出12%，形成獨特的扭矩平衡系統。
周兵——肘關節125°的折中角度暴露力量型選手的特性，股外側肌激活程度達到98%極限值。
但脛骨前肌活動度較蘇神足足低了15%，這是踝關節剛性不足的代價。
以往都需要開會討論大量分析計算才能得出的一些數據，現在就這么明晃晃的放在屏幕上。
甚至。
還貼心的多了一個對比功。
你點一下還能看見運動員的對比圖。
可怕。
直觀到可怕。
為什么蘇神告訴他，這叫做破譯短跑力學的密碼之一？
就是因為這套系統，可以精準的運動軌跡重構。
在短跑運動中，運動員的運動軌跡是復雜的三維空間曲線，涉及身體各部位的協同運動。
紅外三維捕捉系統憑借多個紅外攝像頭從不同視角對粘貼在運動員身體關鍵部位的反光標記點進行追蹤，利用三角測量原理精確計算標記點的三維坐標。
通過這些坐標數據，系統能夠以極高的精度重構運動員在短跑過程中每一個時刻的骨骼位置，生成連續且細致的骨骼投影，完整呈現身體重心、關節點等關鍵位置的運動軌跡。
這種精確到毫米級別的運動軌跡記錄，為后續深入分析短跑運動的運動學特征提供了基礎數據。
然后做多維度運動參數獲取。
比如關節角度與角速度。
基于構建的骨骼模型，系統能夠實時計算出各個關節在三維空間中的角度變化。
例如，在短跑過程中，髖關節、膝關節和踝關節的屈伸角度及其隨時間的變化是衡量腿部運動效率的關鍵指標。
通過紅外三維捕捉系統，可以精確獲取這些參數，分析關節在不同階段的運動模式，如在起跑階段膝關節的快速伸展角度和角速度，為評估起跑技術提供量化依據。
比如線速度與加速度。
除了關節運動參數，系統還能計算出身體各部位質心的線速度和加速度。在短跑加速階段，身體重心的加速度以及腿部、手臂等部位的線速度變化，直接反映了運動員的爆發力和速度提升能力。
再配合該系統關節力與扭矩的精確計算。
關節力和扭矩是影響短跑表現的重要動力學因素。紅外三維捕捉系統生成的骨骼投影數據，結合人體解剖學和力學原理，為精確計算關節力和扭矩提供了可能。
利用逆動力學方法，通過已知的運動學參數，如關節角度、角速度、角加速度以及運動員的身體質量分布模型，可以計算出每個關節在運動過程中所承受的力和產生的扭矩。
以前是不可能計算的這么清楚。
現在有這個。
成了可能。
外加肌肉力量與功率的準確評估。
就像是通過分析小腿三頭肌在踝關節處的力臂以及關節運動時的扭矩數據，可以計算出小腿三頭肌在蹬伸過程中的功率輸出，從而評估該肌肉群在短跑中的作用效率，為制定針對性的肌肉訓練計劃提供依據。
肌肉是產生運動的動力源，準確評估肌肉力量和功率對于理解短跑力學至關重要。紅外三維捕捉系統雖然不能直接測量肌肉力量，但通過骨骼投影所反映的關節運動和受力情況，結合肌肉骨骼模型，可以間接估算出不同肌肉群在短跑過程中的發力大小和功率輸出。
這樣就能更加精準開啟技術動作診斷。
沒有最完美。
只有更完美。
你現在覺得完美，是因為你的眼光和認知，就到這里了。
在短跑運動中，起跑、加速跑、途中跑和沖刺跑等各個階段都有其特定的技術動作要求。
紅外三維捕捉系統生成的骨骼投影能夠直觀地展示運動員在每個階段的動作細節，幫助教練和科研人員進行精準的技術動作診斷。
通過對比優秀運動員的標準動作模型和待分析運動員的骨骼投影數據，可以快速發現如起跑姿勢不正確，如跑時身體重心過高或過低、腿部蹬地角度不合理、途中跑時擺臂與擺腿不協調，如擺臂幅度不足或頻率不一致等技術問題，為后續的技術改進提供明確的方向。
到了現在。
你想要突破。