用IMU监测力量训练中的杠铃速度，帮助科学界和体育界评估杠杆运动学

大家好，惯师科技致力于分享IMU前沿科研资讯，今天和大家分享一篇验证IMU（惯性测量单元）自动获取卧推过程中杠铃速度的有效性和可靠性的论文。

为验证基于IMU设备自动获取卧推运动过程中的杠铃速度和关键性能指标的方法是否有效可靠，意大利Lorenzo Rum科研团队召集了7名残奥会举重运动员（1名女性，6名男性），让他们在热身后进行4次最大限度的卧推运动，同时使用高分辨率的高速摄像机（Hero 9，GoPro）和IMU（MTw，Xsens）记录运动员卧推过程中杠铃的运动轨迹。

图1 实验装置图片 白圈（左一）为反射标记位置 白圈（左二）为IMU位置

摄像机被固定在三脚架上，垂直于杠铃纵轴，记录横向放置在杠铃端盖上的反射标记的运动轨迹。IMU装置被固定在杠铃上，与反射标记位于同一侧，靠近手握，但不干扰运动员的手部运动。

从两个测量系统中获得杠铃速度曲线的方法如下：

· 摄像机数据处理：通过视频记录获得的标记物的垂直位移被二阶巴特沃斯滤波器低通滤波，截止频率为20 Hz，然后计算一阶导数以获得杠铃速度。

· IMU数据处理：在校准和去除重力加速度后，计算出三轴线性加速度的准则。然后用二阶巴特沃斯滤波器对获得的信号进行低通滤波，截止频率为10Hz，并进行数值积分以获得杠铃速度。

2 卧推的杠铃垂直速度和典型事件

卧推动作的特定事件的时间是通过先前验证的算法从IMU和视频数据中自动识别的。简而言之，这个定制的算法根据信号变化的峰值、斜率或阈值的识别来自动检测事件，检测到了六个事件（如图2所示）。

摄像机的数据被作为此次实验的参考数据，对通过IMU得到的数据与摄像机数据进行统计分析对比来检测IMU记录杠铃速度的有效性和可靠性。离散速度参数的数据正态分布和同质性假设分别用Kolmogorov-Smirnoff和Brown-Forsythe来验证。对于所有的离散速度参数，IMU的测量系统和视频的测量系统之间的一致性通过Bland-Altman测试进行评估。

结果表明，IMU数据与基于视频的参考数据有良好的一致性和非常大的相似性，IMU和高速相机之间的均值差异为0.00 ± 0.04 m·s −1。实验结果表明，IMU数据具有良好的可靠性。

随着科技进一步发展，IMU不断得到优化，数据的误差会无限趋近于零，能够相当精准地捕捉记录运动轨迹，提供更快更全面更准确的数据，帮助专业运动员和健身爱好者制定更合理高效的训练方案，有效减少运动损伤，改善体育表现。

论文原文:https://www.mdpi.com/1424-8220/22/2

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