2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫(kù)——人體運(yùn)動(dòng)機(jī)能分析與建?？荚嚂r(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述人體運(yùn)動(dòng)學(xué)分析的基本內(nèi)容和主要參數(shù)。請(qǐng)舉例說明運(yùn)動(dòng)學(xué)分析在田徑項(xiàng)目（如跑步）技術(shù)評(píng)估中的應(yīng)用。二、地面反作用力（GRF）在人體運(yùn)動(dòng)中扮演著重要角色。請(qǐng)解釋GRF的組成及其在跳躍和奔跑運(yùn)動(dòng)中的變化規(guī)律。分析GRF的峰值和方向?qū)\(yùn)動(dòng)表現(xiàn)和損傷風(fēng)險(xiǎn)的影響。三、比較慣性測(cè)量單元（IMU）和標(biāo)記點(diǎn)攝影系統(tǒng)在人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集方面的優(yōu)缺點(diǎn)。在測(cè)量跑步姿態(tài)時(shí)，如果條件限制只能選擇其中一種技術(shù)，你會(huì)選擇哪一種？并說明理由。四、簡(jiǎn)述信號(hào)濾波在人體運(yùn)動(dòng)信號(hào)處理中的目的和常用方法。以肌肉活動(dòng)電信號(hào)（EMG）為例，說明進(jìn)行濾波處理的必要性，并列舉至少三種可能采用的濾波方法。五、什么是人體運(yùn)動(dòng)模型？簡(jiǎn)述簡(jiǎn)化人體模型和多體動(dòng)力學(xué)模型的區(qū)別。說明在模擬籃球投籃動(dòng)作時(shí)，選擇哪種模型可能更合適，并解釋原因。六、特征提取是運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟。請(qǐng)列舉在進(jìn)行跑步經(jīng)濟(jì)性評(píng)估時(shí)，可以從步態(tài)參數(shù)中提取哪些特征？并簡(jiǎn)要說明每個(gè)特征所反映的生理或生物力學(xué)意義。七、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在廣泛應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)分析和技術(shù)診斷。請(qǐng)描述如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來識(shí)別游泳運(yùn)動(dòng)員的劃水技術(shù)是否存在問題，并說明需要哪些數(shù)據(jù)和特征。八、可穿戴設(shè)備在智能體育領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。請(qǐng)?jiān)O(shè)想一種用于網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員的智能訓(xùn)練可穿戴設(shè)備，說明其可能包含的傳感器類型、需要采集的數(shù)據(jù)以及這些數(shù)據(jù)如何幫助運(yùn)動(dòng)員提升發(fā)球技術(shù)。九、大數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)轶w育訓(xùn)練和競(jìng)賽提供更深層次的洞察。試述在大型馬拉松賽事中，如何利用運(yùn)動(dòng)員的生理數(shù)據(jù)（心率、步頻等）和環(huán)境數(shù)據(jù)（溫度、濕度等）進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，以優(yōu)化運(yùn)動(dòng)員的參賽策略或提升賽事組織水平。十、作為一名智能體育工程專業(yè)的學(xué)生，你認(rèn)為在人體運(yùn)動(dòng)機(jī)能分析與建模領(lǐng)域未來發(fā)展趨勢(shì)是什么？請(qǐng)結(jié)合技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和體育實(shí)際需求，談?wù)勀愕目捶?。試卷答案一、人體運(yùn)動(dòng)學(xué)分析研究人體或人體環(huán)節(jié)在運(yùn)動(dòng)過程中幾何參數(shù)的變化規(guī)律，主要內(nèi)容包括位移、速度、加速度分析以及關(guān)節(jié)角度、角速度、角加速度分析等。主要參數(shù)有：位移（位置）、速度（角速度）、加速度（角加速度）、關(guān)節(jié)角度、關(guān)節(jié)角速度、關(guān)節(jié)角加速度等。在田徑項(xiàng)目跑步技術(shù)評(píng)估中，運(yùn)動(dòng)學(xué)分析可用于評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的步態(tài)周期、擺臂角度和速度、蹬地角度等。例如，通過分析擺臂的幅度和速度，可以評(píng)估其推進(jìn)效果；通過分析蹬地的角度和力量傳遞，可以評(píng)估其跑步的效率和力量輸出。這些參數(shù)的量化分析有助于教練發(fā)現(xiàn)技術(shù)缺陷，指導(dǎo)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練，從而提高跑步成績(jī)。二、地面反作用力（GRF）是地面對(duì)人體運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的反作用力。它主要由重力、支撐面反作用力以及運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)力組成。在跳躍運(yùn)動(dòng)中，GRF在起跳階段表現(xiàn)為向上的巨大峰值，隨后在空中接近零，在落地階段則表現(xiàn)為向下的峰值。在奔跑運(yùn)動(dòng)中，GRF在每個(gè)支撐相都會(huì)出現(xiàn)一個(gè)峰值，其大小和方向隨步態(tài)周期變化。GRF的峰值大小直接影響跳躍的高度和奔跑的速度。更大的峰值通常意味著更強(qiáng)的爆發(fā)力。GRF的方向則關(guān)系到關(guān)節(jié)的受力狀態(tài)，不當(dāng)?shù)腉RF方向可能導(dǎo)致關(guān)節(jié)過度負(fù)荷，增加損傷風(fēng)險(xiǎn)。例如，落地時(shí)GRF方向過于垂直可能增加膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)的沖擊力，而合理的緩沖技術(shù)可以調(diào)整GRF方向，減小沖擊，降低損傷風(fēng)險(xiǎn)。三、IMU（慣性測(cè)量單元）通過內(nèi)置的加速度計(jì)、陀螺儀等傳感器測(cè)量物體的角速度和加速度，無需外部參照，便攜性好，適用于野外和復(fù)雜環(huán)境下的運(yùn)動(dòng)捕捉。其優(yōu)點(diǎn)是設(shè)備小型化、功耗低、抗干擾能力強(qiáng)。缺點(diǎn)是易受重力影響，需要進(jìn)行復(fù)雜的算法補(bǔ)償，且長(zhǎng)時(shí)間使用存在累積誤差，數(shù)據(jù)同步和多軸解算相對(duì)復(fù)雜。標(biāo)記點(diǎn)攝影系統(tǒng)（如使用光學(xué)標(biāo)記或慣性標(biāo)記）通過相機(jī)捕捉標(biāo)記點(diǎn)的位置，利用運(yùn)動(dòng)學(xué)算法計(jì)算人體姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)。其優(yōu)點(diǎn)是精度高，尤其在外部參照系確定的情況下，數(shù)據(jù)質(zhì)量穩(wěn)定，易于理解和分析。缺點(diǎn)是設(shè)置復(fù)雜，需要標(biāo)記點(diǎn)、相機(jī)和反光板，受環(huán)境光和遮擋影響大，成本較高，不便于移動(dòng)和野外應(yīng)用。若條件限制只能選擇一種技術(shù)測(cè)量跑步姿態(tài)，我會(huì)選擇IMU。理由是跑步運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景多變，常需要在戶外或非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中進(jìn)行，IMU的便攜性和環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)，能夠滿足大多數(shù)跑步場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)采集需求。四、信號(hào)濾波在人體運(yùn)動(dòng)信號(hào)處理中的目的是去除信號(hào)中不需要的干擾成分（噪聲），保留有用的生理或生物力學(xué)信息，提高信號(hào)的質(zhì)量和后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。常用方法包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等。以肌肉活動(dòng)電信號(hào)（EMG）為例，其信號(hào)包含了肌肉收縮的豐富信息，但也混雜著高頻率的噪聲（如電源干擾、肌肉噪聲）和低頻率的運(yùn)動(dòng)偽影（如心電干擾、呼吸運(yùn)動(dòng)）。進(jìn)行濾波處理的必要性在于，這些噪聲和偽影會(huì)掩蓋或扭曲真實(shí)的EMG特征（如動(dòng)作電位時(shí)間、積分肌電幅值），影響肌肉活動(dòng)模式、力量輸出和疲勞狀態(tài)的判斷。濾波處理有助于提取清晰、穩(wěn)定的EMG信號(hào)，為后續(xù)的特征提取和生物力學(xué)分析提供可靠依據(jù)。常用的濾波方法有：低通濾波（去除高頻噪聲）、高通濾波（去除運(yùn)動(dòng)偽影和基線漂移）、帶通濾波（選擇特定頻率范圍內(nèi)的肌肉活動(dòng)信號(hào)）和帶阻濾波（消除特定頻率的干擾，如50/60Hz電源干擾）。五、人體運(yùn)動(dòng)模型是利用數(shù)學(xué)方法對(duì)人體結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)進(jìn)行簡(jiǎn)化和模擬的表示。簡(jiǎn)化人體模型通常只包含幾個(gè)關(guān)鍵關(guān)節(jié)和代表身體環(huán)節(jié)的質(zhì)量點(diǎn)，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，計(jì)算量小，適用于初步分析或特定運(yùn)動(dòng)模式的研究。多體動(dòng)力學(xué)模型則包含更詳細(xì)的人體骨骼和肌肉結(jié)構(gòu)，考慮更多約束和作用力，能夠更精確地模擬復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)行為。在模擬籃球投籃動(dòng)作時(shí)，選擇多體動(dòng)力學(xué)模型可能更合適。原因在于投籃動(dòng)作涉及身體多個(gè)環(huán)節(jié)（下肢、軀干、上肢）的協(xié)調(diào)發(fā)力，特別是手臂、手腕和手指的精細(xì)控制，以及重力和空氣阻力等外部因素的影響。多體動(dòng)力學(xué)模型能夠更詳細(xì)地模擬這些環(huán)節(jié)的相互作用、關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)、力量傳遞以及外部力的作用，從而更精確地模擬投籃過程中的生物力學(xué)過程，分析出手點(diǎn)、力量、角度等因素對(duì)投籃成功率的影響。六、在進(jìn)行跑步經(jīng)濟(jì)性評(píng)估時(shí)，可以從步態(tài)參數(shù)中提取的特征包括但不限于：步頻（步數(shù)/分鐘）、步長(zhǎng)（米/步）、步態(tài)周期（秒/步）、支撐相時(shí)間百分比、擺動(dòng)相時(shí)間百分比、垂直地面反作用力（VGRF）峰值和平均值、關(guān)節(jié)角度（如膝關(guān)節(jié)屈伸角度、踝關(guān)節(jié)跖屈/背伸角度）及其變化率、步態(tài)對(duì)稱性指數(shù)等。這些特征反映了跑步時(shí)的能量消耗和效率。例如，較高的步頻和較短的步長(zhǎng)可能與較高的跑步經(jīng)濟(jì)性相關(guān)；VGRF峰值和平均值反映了著地和支撐階段的沖擊和力量輸出；關(guān)節(jié)角度及其變化率反映了肌肉活動(dòng)的模式和協(xié)調(diào)性；步態(tài)對(duì)稱性則關(guān)系到跑步的穩(wěn)定性和效率。通過分析這些特征，可以評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的跑步經(jīng)濟(jì)性，并為其提供改進(jìn)建議。七、利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別游泳運(yùn)動(dòng)員的劃水技術(shù)是否存在問題，可以按照以下步驟進(jìn)行：1.數(shù)據(jù)采集：使用慣性傳感器（IMU）佩戴在運(yùn)動(dòng)員的手臂、軀干等關(guān)鍵部位，或使用水下相機(jī)進(jìn)行標(biāo)記點(diǎn)捕捉，采集劃水過程中的三維位置、速度、加速度數(shù)據(jù)。2.特征提?。簭牟杉臄?shù)據(jù)中提取能夠反映劃水技術(shù)的特征，例如：劃水軌跡的曲率、劃水速度曲線（最大速度、加速度變化）、劃水深度、劃水角度、劃水力量（通過力傳感器或GRF估算）、劃水對(duì)稱性等。3.數(shù)據(jù)標(biāo)注：收集一批專家評(píng)估過的、具有良好劃水技術(shù)和存在明顯問題的劃水技術(shù)數(shù)據(jù)，由專家對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，區(qū)分不同技術(shù)水平的樣本。4.模型選擇與訓(xùn)練：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練。5.模型評(píng)估與應(yīng)用：使用測(cè)試數(shù)據(jù)集評(píng)估模型的性能（如準(zhǔn)確率、召回率），將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新運(yùn)動(dòng)員的劃水?dāng)?shù)據(jù)，輸出其劃水技術(shù)的評(píng)估結(jié)果（如是否存在問題、問題類型等）。需要的數(shù)據(jù)和特征主要包括：劃水過程中的三維運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)（位置、速度、角度）、動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)（力量、加速度）、以及反映技術(shù)質(zhì)量的特征指標(biāo)。八、設(shè)想一種用于網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員的智能訓(xùn)練可穿戴設(shè)備，可能包含以下傳感器和數(shù)據(jù)采集功能：*傳感器類型：高精度IMU（測(cè)量手臂、手腕、軀干運(yùn)動(dòng)）、力傳感器（集成在球拍中或手腕帶，測(cè)量揮拍力量和拍面角度）、心率傳感器（監(jiān)測(cè)訓(xùn)練強(qiáng)度和疲勞狀態(tài)）、GPS模塊（可選，用于記錄場(chǎng)上位置和移動(dòng)速度）。*需要采集的數(shù)據(jù)：手臂和手腕的三維運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)（角度、速度、加速度）、揮拍力量曲線、拍面角度變化、心率變化曲線、訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)、移動(dòng)距離（若使用GPS）。這些數(shù)據(jù)可以幫助運(yùn)動(dòng)員提升發(fā)球技術(shù)：通過分析揮拍力量、拍面角度和出手速度等數(shù)據(jù)，運(yùn)動(dòng)員可以了解發(fā)球的爆發(fā)力、控制力和穩(wěn)定性；通過對(duì)比不同發(fā)球類型的數(shù)據(jù)，找出優(yōu)劣勢(shì)；通過心率變化判斷訓(xùn)練強(qiáng)度，優(yōu)化訓(xùn)練計(jì)劃；教練可以通過后臺(tái)分析這些數(shù)據(jù)，為運(yùn)動(dòng)員提供針對(duì)性的反饋和指導(dǎo)，例如調(diào)整揮拍軌跡、增加爆發(fā)力訓(xùn)練等。九、在大型馬拉松賽事中，利用運(yùn)動(dòng)員的生理數(shù)據(jù)（心率、步頻等）和環(huán)境數(shù)據(jù)（溫度、濕度等）進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，可以優(yōu)化運(yùn)動(dòng)員的參賽策略或提升賽事組織水平：1.運(yùn)動(dòng)員個(gè)體化策略優(yōu)化：通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析每位運(yùn)動(dòng)員的生理數(shù)據(jù)（如心率區(qū)間、步頻變化），結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)（如高溫、高濕度），可以實(shí)時(shí)評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的疲勞狀態(tài)和能量消耗。分析結(jié)果可用于調(diào)整配速建議、提供補(bǔ)給策略（水分、能量）、預(yù)測(cè)完賽時(shí)間，甚至及早發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)（如過度疲勞、熱衰竭），以便及時(shí)進(jìn)行醫(yī)療干預(yù)。2.賽事組織與安全提升：通過分析大量運(yùn)動(dòng)員的環(huán)境數(shù)據(jù)（溫度、濕度、氣流）和生理數(shù)據(jù)（心率、配速），可以識(shí)別出賽道上可能出現(xiàn)的熱點(diǎn)區(qū)域或極端環(huán)境區(qū)域。賽事組織者可以根據(jù)分析結(jié)果，在關(guān)鍵補(bǔ)給站提供更強(qiáng)的醫(yī)療保障、增加噴霧降溫設(shè)施、調(diào)整賽道指引，或發(fā)布環(huán)境預(yù)警，提升賽事整體安全水平。3.群體行為模式分析：對(duì)所有運(yùn)動(dòng)員的環(huán)境適應(yīng)性和生理反應(yīng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)不同運(yùn)動(dòng)員群體（如不同性別、年齡、經(jīng)驗(yàn)水平）在相同環(huán)境條件下的典型生理響應(yīng)模式。這些分析結(jié)果可以為未來的賽事組織、運(yùn)動(dòng)員選拔和訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)支持，例如制定更科學(xué)的賽前準(zhǔn)備方案或環(huán)境適應(yīng)訓(xùn)練計(jì)劃。十、在人體運(yùn)動(dòng)機(jī)能分析與建模領(lǐng)域未來發(fā)展趨勢(shì)包括：*更高精度和更低延遲的傳感器技術(shù)：發(fā)展更小、更輕、更精確、更低功耗的傳感器（如柔性傳感器、微型IMU），以及更可靠的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，實(shí)現(xiàn)近乎實(shí)時(shí)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集。*人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的深度融合：利用AI/ML進(jìn)行更復(fù)雜、更智能的運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別、技術(shù)評(píng)估、疲勞監(jiān)測(cè)、損傷預(yù)測(cè)和個(gè)性化訓(xùn)練指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到洞察的自動(dòng)化轉(zhuǎn)化。*多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：整合來自不同傳感器（IMU、標(biāo)記點(diǎn)、EMG、生物電、生理信號(hào)、環(huán)境傳感器等）的數(shù)據(jù)，以及視頻、圖像等多模態(tài)信息，構(gòu)建更全面、更準(zhǔn)確的人體運(yùn)動(dòng)模型和分析系統(tǒng)。*可穿戴設(shè)備與智能系統(tǒng)的普及：開發(fā)更舒適、更智能的可穿戴設(shè)備，并將其與云平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分析、智能反饋系統(tǒng)相結(jié)合，為運(yùn)動(dòng)員和