Movella：Xsens MVN Analyze帮助青少年职业网球运动员提升比赛成绩，降低受伤风险

Movella：Xsens MVN Analyze帮助青少年职业网球运动员提升比赛成绩，降低受伤风险

Xsens MVN是世界领先的惯性运动捕捉系统，随着惯性动捕技术的不断推进，Xsens MVN 也在不断推出一些全新的功能，例如远程身体运动记录(rOBR)、物体跟踪、3D位置辅助功能等等。如今，MVN Analyze的用户已经开始利用这些新功能来创造令人兴奋的成果。今天我们要提到的Alex Moorhead博士便是MVN Analyze的忠实用户之一，Alex Moorhead博士就职于米兰理工大学，是一名研究科学家，他利用MVN Analyze的rOBR功能对青少年网球运动员进行了专业的体育分析，以帮助其提升运动成绩。

Moorhead博士在美国奥林匹克训练中心工作期间完成了科罗拉多大学的硕士学位，此后他便投入到职业运动中生物力学因素是否会影响比赛成绩的广泛研究中，并完成了对包括游泳、摔跤、田径、现代五项等运动员的1000多项测试和分析，他最近的研究重点通过运动数据分析帮助罗马职业青少年网球运动员进一步提升运动成绩。在本文中Moorhead博士，为我们介绍了他对于这些青少年职业网球运动员的研究结果，并与我们分享了他如何使用Xsens MVN Analyze揭示提高成绩和帮助运动员预防受伤的详细见解。

使用Xsens MVN Analyze进行精确分析

在米兰大学完成综合生物医学研究的博士学位后，Moorhead博士开始了在意大利米兰理工大学中的工作，在那里他接触到了Xsens。随着Moorhead博士的工作成果越来越广为人知，他被邀请参加对意大利最优秀的青少年网球运动员团队的运动学分析研究——以帮助这些青年运动员在科学的指导下提高运动成绩和专业技术。Moorhead博士了解用于研究生物力学的各种研究工具，他认为这是利用Xsens MVN Analyze进行研究的大好机会。因为Xsens惯性运动捕捉套装完全没有使用空间限制，即使在球场上也能精确捕捉运动员的身体运动数据。

Moorhead博士解释说:“在我与Movella Xsens公司联系订购这套服装之前，我就知道它将是这项工作的合适工具。”。“我喜欢Xsens套装的一点是，它将传感器固定在适当的位置，它能够提供准确干净的动作捕捉数据，而不需要频繁的重新校准，而且，它允许运动员不受限制地移动。同时MVN Analyze软件也非常适合数据的后期处理，”他补充到。

通过使用Xsens惯性动捕套装，Moorhead博士能够在真实的网球场环境中从网球运动员那里获得干净的数据，并记录准确、可重复的结果。重要的技术，如发球、接发球等，现在将可以在真实的场景中进行分析。

“从动作和灵活性测试到实际发球，一切数据都能够在球场上被记录下来。我们试图找到发球速度、准确性和肩部活动范围之间的相关性，包括手臂和臀部屈肌完全伸展时的外部和内部活动。90%以上的网球赛点是由发球或接发球决定的。所以如果你能得到最有力和最准确的发球，就能获得巨大的优势，”他解释道。

远程身体动作记录(rOBR)

rOBR是MVN新加入的几项新功能之一，rOBR功能允许用户使用佩戴的body packs来跟踪和记录全身运动数据，无需被束缚在工作站或笔记本电脑上。这使得同时分析多名运动员成为可能，rOBR技术的应用同样也意味着来自body packs的数据可以传输到计算机进行分析。这使得Moorhead博士的研究更快、更有效。

“rOBR功能很棒。我们可以实时观看这些数据，因为它是实时收集的，并能够在运动员做出关键动作时对该时间点数据进行暂停和剪切。在收集运动员数据方面我们最终过渡到只使用rOBR，因为它非常高效。这使得校准更快，更容易与运动员之间产生互动，当你有12名运动员完成多个动作时，这是非常好的。Moorhead博士解释说:“将数据记录在body packs中并在之后下载为我们节省了大量宝贵的时间。”

Moorhead博士使用Xsens MVN Analyze来处理他的数据，一夜之间处理了多达100个文件，所有这些都是在将数据输入MATLAB软件进行分析之前进行的。

“rOBR可能是我未来使用MVN软件的主要方式。它是如此的准确，以至于我在评估时不需要检查动作是否正常。你可以在更大程度上与运动员互动，你不需要一直监控电脑，”Moorhead博士说到。

预防肩部损伤提高发球技术

通过研究运动中的生物力学，Moorhead博士意识到发球动作利用了许多在下蹲（下蹲时球拍完全伸过头顶）时被激活的肌肉，同时也给了运动员活动范围的洞察力。通过研究穿着Xsens套装的运动员做出的下蹲状发球动作，Moorhead博士可以评估该运动员的灵活性和力量。运动链中的不当动作或薄弱环节会导致表现不佳或肩部受伤，这是职业网球中最常见的受伤因素之一。

发球开始于双脚用力蹬地，动能通过腹部肌肉，传到肩膀、再到肘部，最后传到手。他说:“有些运动员没有有效或完整的运动链，他们可能会尝试用肩膀做大部分运动。“比方说，运动员的臀部和脚踝在深蹲时没有灵活性。能量在这些关节处丢失，无法传递。然后就会要求受试者用他们的胸肌和肩膀产生所有的力量，这有可能导致运动损伤的发生。”他继续说道。

Xsens传感器的精度和耐用性使其成为对于专业网球运动员进行运动分析的完美解决方案，在研究中，Xsens的惯性传感器提供了非常稳定的动作数据。

“如果你将一个表现良好的发球与一个不太准确或不太有力的不同移动模式的发球动作进行比较，你可以看到运动员在使用错误发球动作时将面临更多的伤害。这可以通过加强肩袖，打开臀部，或加强后链向上爆发并最终落在球上来进行缓解。通过使用Xsens数据查看基本动作，你可以一次一个关节地拼凑出更大的动作，”Moorhead博士解释道。

Moorhead博士能够利用Xsens的运动跟踪以及与Xsens每秒240个样本相匹配的高速视频对每一名运动员进行分析。这意味着他可以在摄像机上展示运动员如何移动，然后用准确的数据对其进行转播。

“运动员不是科学家，所以如果能通过视频的形式为其展示具体需要改进的动作，这将会对他们有很大帮助。在这里，你可以看到一个运动员进行深蹲发球的例子。通过观察每次重复的最大活动范围，很明显，运动员右下肢的灵活性下降了。这可能是由于受伤或缺乏训练，因此该运动员应加强右大臂和右肩的训练以提升发球表现。”

Moorhead博士说:“当我们与运动员讨论研究结果时，Xsens的虚拟形象也非常有助于提供视觉帮助。”他补充说:“虽然运动员可以观看视频，但近距离观看他们准确运动的虚拟模型，可以旋转、停止和回放，确实有助于运动员感知每个运动过程中发生的事情，并了解他们可以改进的地方。”

创建数据库模板

到目前为止，Moorhead博士已经分析了一些初级运动员在本赛季的第一部分，跟踪了大量的生物力学数据。虽然这些数据提供了对运动员表现的深入了解，并对技术和表现进行了重大调整，但对整个网球赛季的长期分析将有助于衡量表现并创建数据库以供参考。

“这只是一个开始，我们想建立一个规范的数据库。例如，每项运动都可以有一个年龄范围和表现水平，数据允许我们预测某人是否会受伤或状态下降。我们希望使用这些数据帮助运动员避免受伤，但反过来说，如果运动员受伤了，我们也可以利用这些数据帮助他们更快地恢复。”Moorhead博士解释说。

“因为这些运动数据是通过运动员真实采集到的，因此我们可以利用这些数据帮助运动员提升运动成绩比避免运动损伤。”

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