兰迪不是这样的人。
他对于这个方面还是求知欲很强。
能在这里学到自己之前几十年都不见得能学到的东西。
他也感觉自己从学校毕业之后，再也没有这么快乐的汲取知识过。
现在又让他找到了当年那种感觉。
到处都是未知。
到处都是不懂。
那也意味着到处都能吸引兴趣。
看到袁郭强也不懂。
余位力只能看着，凭借自己的眼睛在屏幕上找一些消息来分析消化。
上面把9个人的红外三维捕捉系统瞬间生成骨骼投影都放在了屏幕上。
定睛一看。
苏神——前臂与地面形成58°锐角。
这种极限压缩姿态使其肩关节力矩达到285N·m，相当于在肩部放置30公斤配重片。
赵昊焕——采用非对称肘关节角度，左110°/右105°。
通过0.7kg·m的躯干旋转惯量补偿，抵消身高带来的转动惯量劣势。
其右侧斜方肌激活程度比左侧高出12%，形成独特的扭矩平衡系统。
周兵——肘关节125°的折中角度暴露力量型选手的特性，股外侧肌激活程度达到98%极限值。
但胫骨前肌活动度较苏神足足低了15%，这是踝关节刚性不足的代价。
以往都需要开会讨论大量分析计算才能得出的一些数据，现在就这么明晃晃的放在屏幕上。
甚至。
还贴心的多了一个对比功。
你点一下还能看见运动员的对比图。
可怕。
直观到可怕。
为什么苏神告诉他，这叫做破译短跑力学的密码之一？
就是因为这套系统，可以精准的运动轨迹重构。
在短跑运动中，运动员的运动轨迹是复杂的三维空间曲线，涉及身体各部位的协同运动。
红外三维捕捉系统凭借多个红外摄像头从不同视角对粘贴在运动员身体关键部位的反光标记点进行追踪，利用三角测量原理精确计算标记点的三维坐标。
通过这些坐标数据，系统能够以极高的精度重构运动员在短跑过程中每一个时刻的骨骼位置，生成连续且细致的骨骼投影，完整呈现身体重心、关节点等关键位置的运动轨迹。
这种精确到毫米级别的运动轨迹记录，为后续深入分析短跑运动的运动学特征提供了基础数据。
然后做多维度运动参数获取。
比如关节角度与角速度。
基于构建的骨骼模型，系统能够实时计算出各个关节在三维空间中的角度变化。
例如，在短跑过程中，髋关节、膝关节和踝关节的屈伸角度及其随时间的变化是衡量腿部运动效率的关键指标。
通过红外三维捕捉系统，可以精确获取这些参数，分析关节在不同阶段的运动模式，如在起跑阶段膝关节的快速伸展角度和角速度，为评估起跑技术提供量化依据。
比如线速度与加速度。
除了关节运动参数，系统还能计算出身体各部位质心的线速度和加速度。在短跑加速阶段，身体重心的加速度以及腿部、手臂等部位的线速度变化，直接反映了运动员的爆发力和速度提升能力。
再配合该系统关节力与扭矩的精确计算。
关节力和扭矩是影响短跑表现的重要动力学因素。红外三维捕捉系统生成的骨骼投影数据，结合人体解剖学和力学原理，为精确计算关节力和扭矩提-->>