华中科技大学被点名表扬！
2月25日，国务院新闻办公室
在北京举行新闻发布会
请科学技术部有关负责人
介绍科技创新有关进展情况
并答记者问
这场发布会上
华中科技大学
是唯一被点名表扬的高校！
在回答冬奥会科研攻关
有关提问时
科学技术部部长王志刚介绍说
“华中科技大学参与了
智能雪橇赛道技术等研发
并且这个项目取得了铜牌
这在我们国家历史上也是第一次”
闫文港夺得男子钢架雪车铜牌。图源新华社
2月11日晚
北京冬奥会
男子钢架雪车比赛结束争夺
中国选手闫文港
以四轮4分01秒77的总成绩
获得一枚宝贵的铜牌
向世界展现了“中国速度”
创造了中国选手在这一项目的
历史最好成绩
而在“中国速度”的背后
有华中科技大学科研团队的助力
跟小编一起来看——
“黑科技”智能纠偏实现快又稳
雪车雪橇比赛中，运动员在赛道上高速滑行，最高时速超过130公里，近乎贴地飞行。如何助力运动员更好地掌握运动规律、突破自身极限？这是华中大牵头的国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项——“智能雪车雪橇赛道与竞技训练关键技术研究”项目核心攻克难点。
“由于视线和运动速度的原因，运动员在滑行过程中很难全面了解自身的滑行状态，需要‘第三只眼’来进行辅助。”项目成员、土木与水利工程学院陈维亚老师说。
闫文港在比赛中。图源新华社
项目团队与国家体育总局冬运中心及雪车雪橇国家队围绕数字化训练的关键技术与配套方法展开了沟通，探讨以数字化、智能化技术，挖掘基于数字赛道的滑行规律与制胜因素的研究实施路径，形成了“雪车雪橇穿戴式数字仪表盘”、“钢架雪车训练及比赛滑行轨迹数据分析报告”、“雪车雪橇可视化轨迹纠偏系统”等多项辅助训练的技术成果。
“钢架雪车训练及比赛滑行轨迹数据分析报告”给钢架雪车运动员提供了诸多数据支持，该报告通过对训练视频的分析，帮助运动员寻找最佳入弯和出弯策略，优化滑行轨迹。
钢架雪车滑行轨迹大数据分析
训练过程中，运动员通过小型的穿戴式装备实时精准记录其整场表现。训练结束后，他们就可以通过“雪车雪橇穿戴式数字仪表盘”对此前的训练表现进行回看。“运动员能看到通过各个弯道时的速度、离心加速度和翻转角等各类数据，他们就可以分析哪个地方需要改进。”陈维亚介绍。
智能雪车雪橇赛道数字仪表盘系统
陈维亚介绍项目成果
攻坚克难实现自主研发
在雪车雪橇辅助训练系统的技术攻关中，最困难的就是对滑行速度的测量。雪车雪橇作为极限竞技运动，对滑行速度的记录有着很高的精度要求，不同选手最终的成绩差距往往不到十分之一秒。然而，在半室内环境下，很多可以用于滑雪或自行车等竞速项目的测速传感器都无法使用。
这类可穿戴式的数字训练仪表盘，包含对实时速度、离心加速度和翻转角等关键指标的滑行过程量化跟踪技术，一直被国外公司垄断。
借助项目团队在数字建造相关研究中积累的系列传感器技术和数据集成分析算法，来自我校和东北大学的联合团队通过现场攻关，研发了一套小型穿戴式传感器去收集运动员的滑行数据，再通过算法进行分析处理，实现滑行全过程参数的感、传、用，帮助中国队更好地训练。
遇到难题，团队迎难而上，来到训练场地攻坚克难，现场观摩运动员训练，去解决一个个难题。“运动员早上6点开始训练，我们也6点赶到现场。闫文港和其他队员能在奥运舞台取得突破，我们由衷替他们感到高兴。”博士生韩文彬回忆。
学科交叉带动人才培养新模式
该项目当前的研究成果，离不开项目组织的多学科交叉和产学研融合这两个特点。
项目团队由华中科技大学牵头，联合了中国建筑设计研究院李兴钢总建筑师团队、东北大学邓庆绪教授物联网团队和北京体育大学、上海体育学院等高校的体育运动学团队，李兴钢总建筑师为项目负责人，丁烈云院士为指导专家。通过多学科交叉实现优势互补，突破技术瓶颈。项目团队在北京冬奥会备战领导小组秘书处李伟成副秘书长的具体指导下，通过对现场需求的准确把握，使理论和技术得以快速服务“前线”。
在研究过程中，来自华中科技大学微信公众号土木与水利工程学院的本科生和研究生同学与冬运中心、雪车雪橇国家队的教练及运动员在延庆进行了深入互动。“对力学和运动学结合的仿真，很多资料需要自己动手查找。”本科生严舒予谈到。解决问题的过程往往伴随着收获——“最难忘的事情是第一次学习了用python写滤波函数来平滑数据，期间对比了许多算法，不断调整参数，最终才得出了满意的平滑曲线。”研究生李博宇说。
研究雪车雪橇智能赛道与数字化训练涉及了数字建造、人工智能、物联网和运动学等多个学科领域，通过参与科技冬奥，解决实际问题，突破了学生们原有的知识边界，使动手能力与科学素养同时得到了提升。
华中科技大学学生韩文彬等
在国家雪车雪橇中心
科技助力冬奥
共赴冰雪之约
为逐梦前行的HUSTer
点赞！
（来源：华中科技大学微信公众号）
【编辑：郑晓晓】
更多精彩内容，请在各大应用市场下载“大武汉”客户端。
举报/反馈