ANYBODYRUN_一套用於跑步生物力學的網路應用程式






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目前有相當多的新科技以及相關的廠商,在跑步運動上投入研究。




但是如果要讓一個特定的人體模型按照特定的方式進行跑步運動,需要輸入下列參數,以滿足生物力學模型的需求。



根據現有的研究資料,可以輸入下列參數以進行人體跑步模擬。




統計參數

由於人們的跑法可能相同,也可能不相同。因此跑步的參數必須根據統計結果進行修正,需要大量的數據與跑步的參數。



數據

1. 來自於動作捕捉的大量數據

2. 截至目前為止,總共取得了285組合適的結果。




關節角度:相似的部分與不同的部分



以傅立葉級數 (Fourier series) 描述跑步運動學

  • Convergent, infinite series approximation

  • Useful for approximation of periodic functions



大數據資料

285個受測者,每個受測者跑步時有 104個自由度 (DOF)



分析結果顯示參數為相關


根據前述研究,建立了新的模型參數

上方藍色部分為舊的方式,必須根據特定的資料 + 特定的模型,取得特定的結果。

下方灰色部分為新的方式。利用統計資料(大數據)建立基礎模型,再加入少量參數以取得特定的結果。



基礎的跑者模型

1. 完全虛擬

2. 非常詳細

3. 根據模擬數據,確認下列資料為正確的

  • 跑步效率 (Running economy

  • 地面反作用力 (Ground reaction forces)

  • 身體組織負荷 (Tissue loads)

  • 前瞻性/預測性:

如果讓虛擬跑者以不同的方式進行跑步,可以立刻看到負載及跑步效率的變化。



資料程式化



設定為前掌著地



受測者在一般跑步與前掌著地跑步的差異值




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