动作捕捉在运动科学领域有哪些运动数据分类

动作捕捉在运动科学领域有哪些运动数据分类

动作捕捉技术在运动科学领域的应用日益广泛，通过对人体运动数据的精确采集和分析，为体育训练、康复治疗等领域提供了有力支持。本文将介绍运动科学领域中的三种主要运动数据分类：肌电参数、运动学参数和动力学参数。

动作捕捉是记录的过程中移动的物体或人的。体育科学、康复、运动医学、运动训练、体育教育、机械工程、心理学、人机工效等相关学科研究成果在近年不断深化发展、推陈出新。而运动科学领域研究中，全面了解人体运动方式，获取精确的运动数据是十分重要的。

根据运动数据可以分为以下三类：运动学参数、动力学参数和肌电参数。下面就分别来介绍这三类的运动的数据吧！

1、肌电参数

肌电参数是肌肉收缩时的生物电参数。它可以用来了解人体运动肌肉负荷强度、神经功能状态。例如在使用表面肌电仪时，可以用来测量肌肉收缩时伴随的电信号，然后生成肌电图，这是在体表无创检测肌肉活动的重要方法。

2、运动学参数

（1）运动学参数主要包括位置、速度、加速度、角度、距离、姿态等数据。例如人体运动时关节屈伸、内收外展、旋内旋外，跑步运动中步长步速步频参数等。

（2）这些数据主要来源的动作通常都是运动速度比较快，能够在极短时间内有较大的位置变化，所以数据采集就需要兼顾高精度和高采样频率。

（3）红外光学动作捕捉技术能够高精度低延迟获取这些数据信息，如篮球投篮过程中肩肘腕关节的角度变化、击剑运动员的动作稳定性、或者是跳高跳远运动员在起跳过程中的身体姿态，这些较难获取到的运动学参数，都是可以使用红外光学动作捕捉技术进行获取的。

3、动力学参数

动力学参数主要研究的是运动时，力与力之间的相互作用，然后获取到运动力学的信号，例如测力台内部安装多个压阻式传感器，获取到了平台不同部位压力变化，就可以采集人行走、跑步时的动力学数据了。