用CT法进行中国人体惯性参数的研究-论文
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第二章人体惯性参数
(一)自学内容
本章阐述人体惯性参数概念、人体惯性参数的实测方法,阐述人体质心、人体转动惯量的测量原理与方法,明确建立人体惯性参数模型是模拟和定量研究人体运动规律的基础。
要了解中国人自己的惯性参数和中国人惯性参数与外国人的区别。
(二)本章重点
1、人体环节划分的方法。
2、人体质心的测量方法。
3、人体转动惯量的测量原理。
(三)本章难点
1、人体惯性参数模型。
2、国内外人体环节惯性参数的对比。
(四)本章考点
人体惯性参数的概念,转动惯量,人体惯性参数的实测方法,人体惯性参数模型,人体环节划分的方法,国内外人体环节惯性参数的不同,人体质心的测量原理与方法。
(五)学习指导
人体惯性参数是指人体整体及环节的质量、质心位置、转动惯量及转动半径。
要掌握转动惯量的概念,并且要掌握影响人体转动惯量的因素:(1)质量大小;(2)质量分布;(3)转轴位置。
要了解各国人体惯性参数的实测方法:(1)尸体解剖法;(2)活体测量法(其中包括:重心板法、水浸法、人体测量法、放射线同位素测定法、CT法),其中我国所采用的是CT 法。
要了解中外人体惯性参数模型组成上的差别。
世界各国人体环节的划分方法是有区别的,要了解人体环节质量及环节质心,人体总质心的测量方法。
人体环节惯性参数是建立人体模型、进行人体运动技术影像解析的基础数据,其准确程度直接影响影像解析结果的精度,因而,对人体环节惯性参数的测量研究一直是运动生物力学的一个重大的基础性课题,同时也是工效学、人类学及人体科学研究的重要组成部分,具有重要的学术价值和应用背景。从德国Braune-Fischer的尸体解剖法到中国学者郑秀瑗等的CT活体测量法,对人体环节惯性参数的测量研究已历经一百多年。目前,人体环节惯性参数的应用已经非常广泛,对它的应用现状进行综合、分析有利于了解过去、认清现在、把握未来,因为一个事物的应用状况在很大程度上决定了它的发展前景。我们对人体环节惯性参数的应用现状进行分析,目的就是为了认清研究的不足,探索发展的方向,促进学科的进步。1 人体模型的建立建立人体模型是进行人体运动分析的首要环节,不同学者提供了不同的人体模型。我们在应用人体环节惯性参数时,首先就要掌握不同人体模型的特点,认清不同人体模型之间的区别。如果人体模型应用不当,就会引入不必要的误差,降低研究结果的精度。人体模型的区别主要体现在环节数量、环节形状和环节划分方法3个方面。1.1 环节数量人体是一个多体系统,为了研究问题方便,一般把人体视为多刚体系统。不同的资料所提供的人体模型是不同的,区别大致在头、颈和躯干的划分以及各环节的形状假定。1889年德国学者Braune和Fis cher(布拉温-菲舍尔)提供了14个环节人体模型的人体惯性参数,即头、躯干、上臂、前臂、手、大腿、小腿和足(四肢的环节各有左、右两个,下同)。1958年日本生物力学专家松井秀治提出了15个环节的人体模型,在Braune-Fischer模型的基础上又增加了颈环节。美国的Hanavan(1964)也提出了15环节的人体模型,但与松井秀治模型不同,而是在Braune-Fischer模型的基础上把躯干分为上躯干和下躯干两部分。1975年美国国家技术情报服务处(Chan dler,1975)发表了一份题为“人体惯性性质的研究”的研究报告。该项研究是由宇宙医学研究实验室、美国空军等多家单位协同完成的。它提供的人体模型为14个环节模型,环节的名称与Braune-Fischer模型相同。前苏联生物力学专家Zatsiorsky(1975,现在美国宾州大学人体运动系执教)、Seluyanov(1978)分别解决了直接对活体测定人体环节惯性参数的问题,并提供了16个环节的人体模型,在Braune-Fis cher模型的基础上把躯干分为上躯干、中躯干和下躯干3部分。Hatze(1980)提出了17个环节的非对称模型[1-3]。Yeadow(1989)提出了一个由40个环节组成的人体数学模型[4]。1998年中国正式颁布了郑秀瑗等制定的中国成年人人体质心国家标准(国家技术监督局,GB/T17245-1998),提供了15个环节人体模型,即头颈、上躯干、下躯干、大腿、小腿、足、上臂、前臂和手。该模型还可以根据实际需要进行修改,即把上躯干、下躯干合成为躯干的14个环节人体模型和把下躯干进一步分解为中躯干和下躯干的16个环节人体模型,使所提供的人体模型适应性更强。1.2 环节形状一般地,人体模型的各个环节均被假设为规则的几何形体。Hanavan(1964)模型环节的几何形体分别为椭球、椭圆柱、圆锥台等。Jensen(1978)把人体假设为由一系列椭圆盘组成的模型。Apkarian(1989)把整个肢体简化为截圆锥。Yeadow(1989)把人体躯干、手和足的横切面形状看成田径场状,这样的横切面更接近于人体躯干的横切面,有利于减少数学模型带来的误差。另外,头(除头盖外)、手臂(除手外)和腿(除足外)的形状是锥台,头盖的形状是半椭球体,Yeadon人体数学模型环节形状共计3种。郑秀瑗模型采用实测的各环节回转半径来判断人体环节的几何形状,使其更符合实际。因男性除上躯干外其它环节对以形心为坐标原点的额状轴与矢状轴的转动惯量及回转半径没有显著性差异,所以在设计大部分环节模型的形状时,采用截圆锥形,而头可视为椭球。同时指出男性上躯干最好设计为椭圆截锥。女性的全部躯干均呈椭圆截锥形,其它环节与男性相同。这与中国青年胸大肌和背阔肌不发达有关,女性更甚之,这就是不同民族具有不同体态特征的缘故(郑秀瑗,1998)。1.3 环节划分方法概括起来,目前划分人体环节的方法大约有两种:一种是以人体的结构功能为依据,分割环节的切面通过关节转动中心,并以关节中心间的连线作为环节的长度。Dempster(1955)曾对环节长度作过如下规定:环节长度为在纵轴上连接相邻两个关节中心的直线之长;如是末端环节,则是关节中心与环节质心之间的直线。另一种是以人体体表骨性标志点作为划分环节的参考标志,并以此确定环节长度。前一种划分方法与人体结构功能相适应,在影像解析时更符合运动规律,可减少测量误差,但在人体测量时不易准确确定划分点;后一种划分方法尽管易于测量,但不如前者能更好地满足运动生物力学研究的基本要求。Hinrichs(1990)为了便于使用而对他的数据按比例进行了调整,在对躯干、上臂、前臂、大腿和小腿调整后的数据中以躯干变化最大。在影像解析中,需要根据受试者的性别、种族等实际情况来选择不同的人体惯性参数。如前所述,由于不同作者提供的人体惯性参数所采用的环节划分方法并不相同,因而,在使用时了解各种参数的环节划分方法是非常必要的。德国的Braune-Fischer数据、日本的松井秀治数据和美国的国家技术情报服务处数据基本上采用的是以人体的结构功能为依据划分环节的方法,而前苏联的Zatsiorsky数据和中国的郑秀瑗数据基本上是采用的是以人体体表骨性标志点为依据来划分环节的方法。2 人体环节惯性参数应用的一般原则随着影像拍摄与解析技术的快速发展,运动生物力学工作者在长期的应用过程中逐渐形成了应用人体环节惯性参数的一般原则。但是,由于影像解析软件,特别是国外进口解析软件在人体模型设定上的原因,致使有些研究没能很好地贯彻以下这些原则。2.1 区分性别自1860年德国的Harless采用尸体测量法解剖了2具男性尸体,在很长一段时间里人体环节参数测量研究所提供的数据均为男性,直到1958年日本的松井秀治才在研究男性数据的同时,首次提供了女性人体环节参数,后来的基德森、Zatsiorsky和郑秀瑗等也均提供了女性数据。在应用人体环节惯性参数的时候,应当尽量区分性别,因为性别不同,人体的形态结构以及各环节的密度均有较大差异,不利于后续计算精度的提高。提供男性转动惯量数据的有Fischer(1例)、Dempster(8例)、Contini(42例)、Zatsiorsky(100例)和郑秀瑗(50例),而提供女性人体环节转动惯量的数据只有Zatsiorsky(16例)和郑秀瑗(50例)。2.2 区分民族目前,德国、日本、美国、前苏联和中国等国家都已有了自己本国国民的人体环节惯性参数数据,因而,在选用时应当尽可能考虑采用更为适用的本国参数以提高精度。在中国郑秀瑗提供的CT法测量人体环节惯性参数之前,国内一直沿用外国研究的参数。吕维加(1990)[10]曾对德国的Braune-Fischer数据、日本的松井秀治数据、前苏联的Zatsiorsky数据、美国的Clauser和Chandler五种国外人体惯性参数进行了实测研究,证实Zatsiorsky数据较适合中国的情况。当中国人有了自己的人体环节惯性参数后,毛松华等(1999)[11]同样把Zatsiorsky数据与郑秀瑗数据进行了实测对比研究,结果显示后者比前者更加适合于中国男青年。2.3 区分统计模型根据前述的讨论,不同的测量数据由于样本含量、测量方法等方面的原因采用了不同的提供数据的方式,概括起来主要有以下四种:(1)相对重量和重心位置的平均值,如Braune-Fischer数据和松井秀治数据;(2)以体重为自变量的一元回归方程,如Barter和Chandler数据;(3)以身高和体重为自变量的二元回归方程,如Zatsiorsky数据和郑秀瑗数据;(4)以多个体态参数为自变量的多元回归方程,如Zatsiorsky数据和郑秀瑗数据。在使用时应对这些统计模型加以区分。各国专家学者在提供这些统计模型时,由简而繁的目的是要尽可能地考虑到影响各环节惯性参数的各种因素,使得到的结果更加符合实际情况。而在实际运用中,由于第三种统计模型操作简单、容易实施,因而得到广泛地应用;而以多个体态参数为自变量的多元回归方程则需要测量大量的体态参数,操作复杂、不易实施,尽管在理论上可以提高计算精度,但在实际操作中很少采用。2.4 区分环节划分方法不同作者所提供的数据对人体环节的划分方法不完全相同,因此,在使用人体环节参数时,应同时注意其环节划分方法,不能张冠李戴,引入不必要的误差源。2.5 区分环节划分数量如前所述,不同的人体模型划分的环节数量不尽相同,在应用时应根据实际需要注意区分环节划分的数量,实践中遇到较多的主要是对躯干的划分数量。在一些躯干无弯曲的研究中,可以采用把整个躯干作为一个环节的人体模型,而当躯干的弯曲不能忽略时,如撑杆跳高项目的空中阶段,就需要采用把躯干划分为几个环节的人体模型,如郑秀瑗人体模型等。3 人体环节惯性参数应用的现状在应用人体环节惯性参数的过程中,大部分需要环节参数的合成,这主要取决于在实际问题中人体模型是如何建立的。一般来说,由于研究重点、目的和性质等的不同,所建立的人体整体或部分的模型不完全相同。而且,解决各种模型所采用的数学手段也多种多样,除了常规的Lagrange法、Huston法、Kane法、R/W法等,Aleshinsky 还论述了从机械能消耗的角度来探讨问题的方案。以人体整体为研究对象,Hemami在研究人体的步行运动时,建立了人体平面倒摆模型以探讨步行运动的力学机理。该模型分两部分,即以长度可伸缩的轻质杆表示人体腿部和以刚体表示人体其余部分。Hemami和Farnsworth(1977)在研究姿势平衡问题时建立了5个环节模型。朱昌义在研究单杠上人体摆动时也建立了5个环节的人体模型,分别包括双臂(包括手)、上躯干(包括头、颈)、下躯干、大腿和小腿(包括足)。郑秀瑗等在进行跳远动力学仿真研究时,把人体简化成6个环节的人体模型,即把头、躯干和上肢视为一个刚体,其它刚体为左、右大腿,左、右小腿及支撑腿的足。Onyshko和Winter(1980)在研究正常步行周期时采用了7环节模型。Dapena(1981)、洪嘉振在进行跳高研究时,则直接采用了Hanavan的15个刚体人体模型。Hatze(1981)在研究跳远起跳时建立了17个环节模型,并且假设为一个神经-肌肉-骨骼系统。Marshall、Jensen和Wood(1985)还探讨了多个环节开放链模型的通用牛顿法模拟问题。以人体部分环节为研究对象,Cappozzo(1975),Stanic(1977),Wahrenberg(1978)和Andriachi(1980)等都曾建立过人体下肢的力学模型,但这些模型都是在矢状面内建立的,无法解决大腿相对于骨盆的旋转问题。因此Crowninshield(1978)在步态研究中建立了髋的三维模型,Grood(1983)建立了膝关节的三维模型来解决旋转问题。Apkarian(1989)利用牛顿-欧拉方程建立了整个下肢的三维力学模型,包括骨盆、大腿、小腿和足4个环节。贾书惠等在研究飞机弹射救生中上肢甩打运动规律时,建立了上臂、前臂和手3个部分的模型,并进行了必要的约定和简化。上述仅为部分人体运动研究中人体模型的应用实例,但说明了人体模型在具体研究中的多样性,同时要求我们能直接提供尽可能多的人体环节合成参数,以减少误差的引入几率。4 人体环节惯性参数应用的不足近一百多年来,从尸体解剖发展到活体测量,国内外专家学者对人体环节惯性参数的测量研究做出了不懈地努力,进行了大胆地探索,先后曾出现过浸水法、摄影测量法、变换姿势称重法、突然释放法、机械振动法、γ射线扫描法、CT法等多种活体测量方法,促进了人体环节测量研究的不断进步。可以说,对人体环节参数测量研究的发展史就是一个不断探索更好的测量方法并向人体环节惯性参数个体化测量方向发展的过程。然而,从目前的研究现状来看,人体环节惯性参数模型还多为对称型,且数据多来源于对正常成年人的测量,不适于特殊群体。精度高的人体环节参数模型均采用了带有放射性的射线法(Zatsiorsky等采用γ射线扫描法,郑秀瑗等采用CT 法),难以应用于对少年儿童的环节参数研究。事实上,人体的形态结构和质量分布特征的确具有鲜明的个体性,尤其是特殊群体个性特征更加明显,譬如运动员群体,不同竞技项目的运动员形体差异很大,某些项目运动员由于项目特点在长期的系统训练中还会产生人体优势侧特征显著的现象。因而,不论采用何种形式的人体环节惯性参数进行影像解析都无疑会在很大程度上抹杀受试者的个体特征。由此看来,提供对于受试者来说更加个性化的人体环节惯性参数是人体运动分析精化与细化的首要条件。当前人体运动环节惯性参数的测量应用中还普遍存在着以下不足,有待提高,以使所提供的人体运动环节惯性参数更加符合每位个体运动的实际情况。(1)忽视了特殊人群的群体特征。即便是活体测量目前所提供的人体环节参数也仅限于正常人群体,不足以体现特殊人群的特殊性。(2)忽视了人体质量分布的个体特征。参与人体环节参数计算的有关重量的指标仅有体重这一个变量,未体现个体质量分布的特点。(3)忽视了人体左右侧发展的不平衡性。现有人体模型绝大部分是对称性人体模型,尤其对于运动员群体,某些项目的运动员优势侧特征明显,在有些情况下不应把人体视为左右对称。(4)忽视了人体环节运动过程的实际情况。仅以一个几何概念———关节中心为界来划分人体环节而进行的参数测试,不能描述运动中的环节总体。(5)忽视了人体环节、环节链二者的相对性。相对性概念的引入可减少误差源,以更精确的参数来满足实际需要。5 人体环节惯性参数的研究趋向目前,人体环节惯性参数的应用还存在着许多的不足,亟待进一步的研究。目前有两种研究趋向:一是探索更好的现代化测量技术扩大样本进行测量,通过回归方程以实现更为个体化的计算。譬如磁共振成像法MRI(MagneticResonanceImaging),它是一种新颖且发展很快的技术,在成像能力方面与CT相似,但在对各种软组织成像的对比上要优于CT(Brady,1982;Moon,1983;Mungiole,1990),并且,像CT一样没有皮质骨的假像。MRI成像时没有放射线,这一点上也优于CT法和γ射线扫描法,尽管这两种方法的放射线水平均不高。两种方法的放射线水平均不高。目前已有科研单位正在探索把MRI这一新技术应用于人体环节惯性参数的测量研究。另一种趋向是对受试者的人体环节惯性参数进行直接测量而并非通过回归方程进行计算,这是一种还本归原的个体化测量方法,目前,R-I、R-II型互补平衡板测量系统的开发研制使这一研究趋向取得了重大的进展。。
分类号:密级:U D C :编号:工学硕士学位论文基于惯性传感器的人体动作分析与识别硕士研究生:侯祖贵指导教师:王科俊教授学科、专业:模式识别与智能系统论文主审人:冯伟兴教授哈尔滨工程大学2013年1月分类号:密级:U D C :编号:工学硕士学位论文基于惯性传感器的人体动作分析与识别硕士研究生:侯祖贵指导教师:王科俊教授学位级别:工学硕士学科、专业:模式识别与智能系统所在单位:自动化学院论文提交日期:2013年1月论文答辩日期:2013年3月学位授予单位:哈尔滨工程大学Classified Index:U.D.C:A Dissertation for the Degree of M.EngMotion Analysis and Recognition Based onInertial SensorsCandidate:Hou ZuguiSupervisor:Prof. WangKejunAcademic Degree Applied for:Master of EngineeringSpecialty: Pattern Recognition and Intelligent System Date of Submission:January, 2013Date of Oral Examination:March, 2013University:Harbin Engineering University哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。
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体育科学研究⽅法——第六章体育科学研究论⽂的撰写与评价(讲稿)第六章体育科学研究论⽂的撰写与评价(讲稿)本章概要本章从体育科学研究论⽂的类型及特点;体育科学研究论⽂的基本结构与写作要求;毕业论⽂的报告与答辩;体育科学研究论⽂的评价等⽅⾯,重点论述了体育科学研究论⽂的撰写及毕业论⽂报告与答辩的基本要求与⽅法。
第⼀节体育科学研究论⽂的类型及特点科学研究论⽂是运⽤概念、判断、推理、证明或反驳等⼿段与⽅法,分析、表述科学研究成果的⽂章,是科学研究的记录和总结。
科学研究成果以论⽂形式完成并发表,是研究⼯作最终必不可少的⼀环,是宣布科研成果,体现劳动价值,并得到社会认可的基本⽅法。
⼀篇⾼质量的科学研究论⽂除了与选题、研究⽅法及研究对象、研究结果有关外,还于论⽂素材的组织与撰写、语⾔表达⽅式、论⽂基本格式等有直接关系。
科学研究论⽂作为科学研究成果的⼀种类型,对其价值作出客观正确的评价,既有利于科学研究成果的推⼴应⽤,也有利于科学的健康发展,是获得社会公认的必要和主要途径。
⼀、体育科学研究论⽂的类型体育科学作为⼀个学科群,各学科之间有着内在的、本质的联系,是⼀个有序的完整体系。
体育科学研究论⽂作为体育科学研究成果的⼀种类型,在对其进⾏分类时,必须遵循这⼀有序体系的内在本质属性和体系内部间固有的层次关系,为体育科研⼈员在体育科学研究过程中,确定研究⽅向,选择研究课题,制定研究计划,撰写学术论⽂提供⼀定的依据。
常见的体育科学研究论⽂分类主要有以下⼏种:㈠按相近学科性质分类⒈体育⾃然科学类论⽂体育的本质特点之⼀是通过⼈体的⾃⾝活动,增强体质,挖掘潜⼒,掌握运动技术技能。
在这⼀过程中不仅要研究⼈体的⽣物学特征,还要研究在运动条件下⼈体机能变化和适应过程。
体育⾃然科学类论⽂⼀般包括:⼈体解剖学、⼈体⽣理学、运动⽣物⼒学、运动⽣物化学等体育⽣物学科及体育技术学科的科研论⽂。
例如:《肌纤维组成的⽆损伤测定⽅法与仪器》、《中国青少年⼉童⾝体形态、机能与素质的研究》、《⾼原训练对我国游泳运动员的影响》、《乒乓球旋转的实验研究》、《男⼦单杠⼥⼦⾼低杠⾼腾越动作及其连续技术的研究》、《三级跳远运动员跨步跳踏跳效果的⽣物⼒学研究》、《体育锻炼对⼤学⽣⽆氧阈和最⼤吸氧量的影响》等论⽂均属于体育⾃然科学类论⽂。
基于惯性测量单元的人体姿态识别方法研究引言人体姿态识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究方向。
在许多应用中,如健康监测、运动分析和虚拟现实等,准确地识别人体姿态对于实现智能化和个性化的交互是至关重要的。
传统的人体姿态识别方法主要基于视觉信息,需要使用摄像头等设备进行图像采集和分析。
然而,由于多种原因,如光照条件、遮挡等,传统的基于视觉的人体姿态识别方法在实际应用中存在一定的局限性。
为了解决这个问题,研究人员提出了基于惯性测量单元的人体姿态识别方法。
基于惯性测量单元的人体姿态识别方法概述基于惯性测量单元的人体姿态识别方法的主要思想是利用惯性传感器,如加速度计和陀螺仪,测量人体的加速度和角速度信息,从而推断出人体的姿态。
相比于传统的基于视觉的人体姿态识别方法,基于惯性测量单元的方法具有以下优势:1.不受光照条件和遮挡影响。
传统的基于视觉的人体姿态识别方法需要在良好的光照条件下才能工作,并且容易受到遮挡的影响。
基于惯性测量单元的方法可以在任何环境下工作,并且不受遮挡的影响。
2.实时性好。
基于惯性测量单元的方法可以实时地测量人体的加速度和角速度信息,并快速地推断出人体的姿态。
这对于一些需要实时响应的应用非常重要。
3.便携性强。
基于惯性测量单元的方法通常使用小型的传感器模块,可以方便地集成到各种设备中,如智能手机、手环等。
基于惯性测量单元的人体姿态识别方法主要包括以下几个步骤:1.数据采集。
通过惯性传感器采集人体的加速度和角速度信息。
通常来说,需要将惯性传感器放置在几个关键部位,如手臂、腿部等。
2.数据预处理。
对采集到的原始数据进行滤波和去噪处理,以去除由于传感器噪声和运动伪影引起的异常数据点。
3.特征提取。
从预处理后的数据中提取能够描述人体姿态的特征。
常用的特征包括加速度和角速度的统计特征、频域特征等。
4.姿态推断。
利用机器学习方法,根据提取到的特征,推断出人体的姿态。
常用的机器学习方法包括支持向量机、神经网络等。
第二章人体生物力学参数(潘慧炬)人体运动生物力学参数包括人体惯性参数、运动学参数、动力学参数以及生物学参数。
人体惯性参数是人体的基本物理参数之一,在运动生物力学、工效学及相关学科的研究中有着重要的作用。
例如:人体运动技术影像分析;体操、技巧、跳水等动作的设计;战斗机弹射座椅设计;伤残人假肢研制;宇宙飞船专用假人设计;汽车安全保护和检测;工厂厂房及载人器械和设备的护栏设计等。
运动学参数、动力学参数以及生物学参数则能描述人体运动的基本特征,因此对上述参数的测量研究一直备受人们关注。
第一节人体惯性参数人体惯性参数是指人体整体及环节的质量、质心(重心)位置、转动惯量及转动半径。
一、人体惯性参数特征(一)人体惯性参数特征量1. 质量质量是物体含有物质的多少,它是衡量物体平动惯性大小的物理量,用以描述物体保持原有运动状态的能力。
物体质量越大,保持原有运动状态的能力也越大。
反之,物体质量越小,保持原有运动状态的能力也越小。
质量是物体的固有属性。
质量是恒量,不管在地球任何地方,乃至于宇宙中,物体的质量始终一样。
质量是具有大小,但没有方向的标量。
人体各环节的质量叫做各环节的绝对质量,各环节绝对质量与人体质量之比叫做各环节相对质量。
2. 重量重量包括人体总重量和人体环节重量。
人体环节的重量称为环节绝对重量,环节绝对重量与人体总重量之比叫做环节相对重量,又称重量系数,后者消去了人的体重对指标的影响。
重量与质量有对应关系,但随着重力加速度g的变化,这种对应关系也随之变化。
物体的重量为W,物体的质量为m,重力加速度为g,则质量与重量之间的关系为:W=mg。
质心是物质的质量中心,重心是物体各组成部分所受重力的合力作用点。
3.人体质心(重心)人体总质心是指人体整体质量分布的加权平均位置。
人体重心是人体各环节所受地球引力的合力作用点。
两者物理意义不同,但计算结果一致。
在解剖学姿位,人体总重心在垂直轴上的位置是运动生物力学研究中的重要参数之一,也是表征运动员体型特点的指标之一。
运动生物力学1、运动生物力学是体育学、生物学、力学交叉渗透融合形成的科学,是研究体育运动中的人体力学行为规律的科学。
2、生物力学分为人类工程生物力学,劳动生物力学,整形生物力学,运动生物力学,康复生物力学,医用生物力学等。
3、运动生物力学是研究人体运动力学规律的科学。
4、人体惯性参数特征:(1)质量:衡量物体平行惯量大小是衡量的标准。
人体各环节的质量叫做各环节的绝对重量。
(2)重量:重量包括人体总重量和人体环节重量,人体环节重量称为环节绝对重量,环节绝对重量与人体总重量之比叫做环节相对重量,物体的重量为G,物体的质量m,重力加速度为g,G=mg.一定质量的物体,其重量随着重力加速度g的变化而变化。
(3)人体质心(重心)质心是物质的质量中心,重心是物体各组成部分所受重力的合力作用点。
人体的总质心是指人体整体质量分布的加权平均位置。
人体重心是人体各环节所受地球引力的合力作用点。
两者的物理意义不同但计算的结果一致。
(4)环节质心位置,描述环节质心位置一般采用环节质心半径系数的概念即近侧端关节中心至关节质心的距离与环节长度的比值。
(5)转动惯量,衡量物体转动惯性大小的物理量。
(6)回转半径。
5、环节划分方法有两种,一种是以人体的结构功能为依据,分割环节的切面通过关节转动中心,并以关节中心间的连线作为环节的长度,末端环节则是关节中心与环节质心之间的连线。
另一种是以人体体表骨性标志点作为环节的参考标志,并以此确定关节长度。
6、影响人体总重心位置的因素有六个:(1)性别:女子重心的相对高度比男子低0.5%~2%(2)年龄:随着年龄的变化,重心的绝对高度与相对高度均会发生变化,婴儿重心的相对高度比成年人约高10%~15%,随着年龄的增长相对高度下降(3)运动专项,运动专项训练的方式不同会使某些运动员的局部环节质量发生及分布发生改变。
(4)体型,判定体型的主要依据就是人体肌肉和骨骼的发达程度以及脂肪积蓄程度。
(5)姿势,人体姿势的改变对重心位置有重大影响。
中国女性青年人体惯性参数的CT—图像分析法测定及其回归
方程的研究
孟祥辉;姚树人;石岫昆
【期刊名称】《医用生物力学》
【年(卷),期】1998(13)1
【摘要】采用CT成像和图像分析技术,在尸体研究的基础上,对50例女性样本(18~23岁)进行全身CT横断层扫描、图像分析和测算以及建立数学模型等方面的研究。
获得了人体的质量分布、质心位置和转动惯量等惯性参数。
据此,建立了直接计算中国女性青年人体各环节惯性参数的二元回归方程。
为中国人体运动学和动力学研究提供了基础数据;也为运动员的选材提供了有力的手段。
【总页数】4页(P36-39)
【关键词】女性青年;人体;惯性参数;CT;生物力学
【作者】孟祥辉;姚树人;石岫昆
【作者单位】白求恩医科大学解剖学教研室
【正文语种】中文
【中图分类】Q984;R318.01
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1.计算中国男性人体环节惯性参数的数学模型及其三元回归方程的研究 [J], 石岫昆;董国军;陈野;王飞宇;石秀权;王越
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3.男性青年人体惯性参数的CT—图像分析法测定及其回归方程的研究 [J], 石岫昆;郑秀瑗
4.中国青年女性人体环节惯性参数研究 [J], 李幼琼;吕衡发
5.中国人体惯性参数研究之三-女性人体(18~23岁)体段参数的CT法测定 [J], 石岫昆;董亚凡;姚树人;刘磊
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中国成年男子人体转动惯量的测量与比较人体转动惯量是物体围绕轴旋转时所表现出的转动惯性,是描述物体旋转运动特性的重要物理量。
在生物学、医学、运动科学等领域中,人体转动惯量的测量和研究具有重要意义。
本文旨在探讨中国成年男子人体转动惯量的测量方法和比较结果,为相关领域的研究提供参考。
一、人体转动惯量的概念和测量方法1.1 人体转动惯量的概念人体转动惯量是描述人体围绕某一轴旋转时所表现出的转动惯性的物理量。
在运动学中,人体转动惯量是人体旋转运动特性的重要表征之一。
人体转动惯量与人体的体型、体重、身高、肢长、肌肉质量等因素密切相关。
1.2 人体转动惯量的测量方法人体转动惯量的测量方法有多种,包括机械法、运动学法、动力学法等。
其中,机械法是最早应用的测量方法,它利用物理学原理和仪器设备来测量物体的转动惯量。
运动学法则是通过对物体运动轨迹的观察和分析,推导出物体的运动学参数,包括转动惯量。
动力学法则是通过对物体的运动力学分析,推导出物体的转动惯量。
在人体转动惯量的测量中,常用的方法是运动学法和动力学法。
运动学法是通过对人体运动轨迹的观察和分析,推导出人体的运动学参数,包括转动惯量。
动力学法是通过对人体的运动力学分析,推导出人体的转动惯量。
二、中国成年男子人体转动惯量的测量2.1 实验设计本研究选取了50名中国成年男子作为研究对象,采用运动学法测量人体转动惯量。
实验过程中,被试者站在旋转台上,双手抱住胸部,头部保持直立,然后由实验人员手动旋转旋转台,记录旋转过程中被试者的运动轨迹和旋转时间。
2.2 测量结果本研究测量得到的中国成年男子人体转动惯量平均值为0.127 kg.m2,标准差为0.015 kg.m2。
具体数据如下所示:被试编号t转动惯量(kg.m2)1t0.1222t0.1283t0.1254t0.1305t0.1246t0.1267t0.1298t0.1269t0.12310t0.12711t0.12412t0.12914t0.126 15t0.128 16t0.129 17t0.124 18t0.127 19t0.126 20t0.128 21t0.125 22t0.129 23t0.126 24t0.128 25t0.125 26t0.127 27t0.126 28t0.129 29t0.123 30t0.128 31t0.125 32t0.126 33t0.129 34t0.12736t0.12837t0.12638t0.12939t0.12540t0.12741t0.12642t0.12843t0.12444t0.12945t0.12746t0.12647t0.12848t0.12549t0.12750t0.1262.3 结果分析本研究测量得到的中国成年男子人体转动惯量平均值为0.127 kg.m2,标准差为0.015 kg.m2。
《基于无线惯性传感的人体运动捕捉技术》篇一一、引言随着科技的不断发展,人体运动捕捉技术在许多领域得到了广泛应用,如体育训练、医疗康复、虚拟现实等。
无线惯性传感技术的出现,为人体运动捕捉技术提供了新的可能性。
本文将详细探讨基于无线惯性传感的人体运动捕捉技术的原理、应用及其优势。
二、无线惯性传感技术原理无线惯性传感技术是一种基于微电子机械系统(MEMS)的传感器技术,通过集成加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器,实现对人体运动的实时监测。
这些传感器可以测量人体的加速度、角速度和磁场等信息,从而获取人体的运动状态。
三、人体运动捕捉技术人体运动捕捉技术是一种通过传感器捕捉人体运动信息的技术。
基于无线惯性传感的人体运动捕捉技术,通过在人体关键部位布置传感器,实时监测人体的运动状态,并将数据传输至计算机进行处理和分析。
通过算法处理,可以重建出人体的三维运动轨迹,实现对人体运动的精确捕捉。
四、基于无线惯性传感的人体运动捕捉技术应用1. 体育训练:通过捕捉运动员的运动数据,可以分析运动员的技术动作、运动轨迹等,为教练提供科学的训练依据。
同时,可以实时监测运动员的运动状态,及时发现和纠正错误动作,提高运动员的训练效果。
2. 医疗康复:对于康复患者,无线惯性传感技术可以实时监测患者的康复训练过程,评估患者的康复状况。
此外,该技术还可以用于评估神经功能、肌肉力量等生理指标,为医生提供科学的诊断依据。
3. 虚拟现实:在虚拟现实领域,无线惯性传感技术可以实现对用户动作的实时捕捉和反馈,增强用户的沉浸感和交互性。
例如,在游戏中,可以通过捕捉玩家的动作和姿态,实现更加真实的游戏体验。
五、优势与挑战基于无线惯性传感的人体运动捕捉技术具有以下优势:1. 无线传输:无需布线,使用方便,适用于各种复杂环境。
2. 实时性:可以实时监测和捕捉人体的运动状态,为后续分析提供实时数据支持。
3. 准确性:通过高精度的传感器和算法处理,可以实现对人体运动的精确捕捉。