Jota Sport车队使用Xsens动捕技术科学训练机械师，提高车队成绩

Jota Sport车队使用Xsens动捕技术科学训练机械师，提高车队成绩

Jota Sport是一支英国跑车赛车队。由Sam Hignett和John Stack创建。通过使用Xsens动作捕捉技术Jota Sport为他们的进站维修人员制定了科学的训练计划，有效的减少了赛车维修中所消耗的时间，这也帮助团队登上了勒芒24小时耐力赛的总领奖台。

利用体育数据科学、Xsens动作捕捉和虚拟化身等新技术提高工作人员的表现

Jota Sport车队是英国Jota集团旗下的赛车队，成立于2000年，起初名为“Jota车队”，创始人是材料工程专业的大学生Sam Hignett和赛车手John Stack。该车队在勒芒24小时耐力赛上8次登上领奖台，他们参加的超新系列赛事包括勒芒24小时耐力赛、国际汽联世界耐力锦标赛、宝珀耐力赛系列赛、Spa 24小时耐力赛和洲际GT挑战赛等。

Jota Sport的机械师教练卡Cassandra McColl，向我们介绍了他们是如何借助Xsens动作捕捉技术来加速维修团队整体进程。在维修站分秒必争的情况下，McColl的角色是推动Jota Sport在接下来的系列赛中领先于竞争对手的关键。

机组人员通常被称作机械师，但同样重要的是，他们也是运动员。在进站的几秒钟内，他们的工作可能会需要很高的身体素质，他们如何在车内移动以及他们的速度和机动性，这些都成为了决定比赛输赢的关键因素。在大学工作期间，McColl曾使用动作捕捉技术来辅助运动员提升他们的表现，维修站工作人员经常会遭受慢性肘部和膝部损伤等伤病，这影响了他们的表现和信心，现在McColl也使用相同的方法来改进机械师们的规范动作以提升他们的表现并降低因不正确动作引发的伤病。

虽然McColl熟悉动作捕捉技术，但维修站工作人员需要能够直观地使用这项技术。时间不仅仅在比赛中至关重要；在紧张的培训中，时间安排也至关重要，在如此短的维修过程中提高训练表现非常困难。

“穿着Xsens动捕套装对维修员没有任何影响，因为套装只包含附着在身上的传感器，不会限制运动。”工作人员很乐意使用这项技术。“我们可以在Xsens中回放记录下来的动作，并了解他们应该如何运动。McColl解释说，工作人员对他们的身体动作有了更深的了解，这要归功于使用Xsen的技术才能够创造出的“实时动作视频”。

新兴技术经常占据赛车运动的中心舞台，McColl通过运动捕捉数据分析将车队带上了领奖台。“通过Xsens软件，我们可以进行步态分析，以了解维修人员的身体状况和他们现有的身体特征。我还进行了需求分析，检查基本动作，如基本的深蹲或胸部按压。我们在团队成员身上安装了传感器，从中获得的数据有助于理解他们的运动，我们在执行特定运动任务时会考虑到这些数据。”使用Xsens软件进行分析意味着收集的数据将是客观的，每个动作都会被捕捉到，相关数据也会被记录下来。”

“准确性是我们在赛车运动中所有一切的关键，”McColl说到，“这就是为什么Xsens的高清后期处理如此重要。我们能通过界面看到极精确的运动数据。Xsens的实时引擎实时记录数据，并在Xsens的MVN软件中将该数据转换成拥有AAA质量的数据。"

通过使用Xsens的动捕技术McColl可以看到，一些对有助于提高效率的运动，以及训练中的一些容易使维修站工作人员受伤或出现问题的运动。令人惊讶的是，很少有人花时间一遍又一遍地完善一个特定的动作，比如‘我的脚位错了，这拖慢了我的速度’。这项技术能够促使维修人员专注于改善自己的动作。”McColl说到。

“分析维修站工作人员运动的第二个挑战是团队中角色的易变性，每个赛季维修人员都会从一个角色切换到另一个角色。例如，装卸车轮的维修人员也会充当加油员，这是一项需要不同动作技能的任务:“我们有些装卸车轮的维修人员会超过6英尺高，而有些人员只有5英尺6英寸”。我们团队中的成员拥有非常不同的体型。我们必须根据每个队员的具体体型调整技术。”McColl改变了团队的训练方案，以提高每个成员的，之后表现。

McColl的团队已经使用动作数据和新技术对他们的训练进行了有效改进。经过日复一日的训练，他们相信在接下来的比赛中他们将更具优势。“根据我们获得的数据，我们今年将更进一步。我们会将维修时间压缩进15秒之内。通过使用Xsens的动作捕捉技术，我们节省了宝贵的进站维修时间。”