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華中科技大學5項科技成果助力北京冬奧會

時間:2022-02-11 15:58:34來源:whbt瀏覽: 分享:

今年的冬奧會上,國家的黑科技贏得了全世界的目光,科技的發展是國家強盛的基礎,當然也離不開科研人員辛苦的付出,華中科技大學5項科技成果助力冬奧會,你都了解嗎?

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2022北京冬奧會激戰正酣,中國健兒摘金奪銀,全國人民高度關注,現代體育競技離不開高科技的助力,在本屆冬奧會中更是如此,華中科技大學的科技力量,就閃耀在其中

研制的智能冰刀磨床和滑雪板磨床

長期以來,我國的冰雪運動裝備制造產業與發達國家相比相對滯后,只有少數廠家能生產簡易的磨刀架和磨刀機。這些設備的技術含量低、自動化程度不高,冰刀和雪板的研磨質量難以滿足要求,因此,開發具有自主知識產權的智能冰雪器材加工成套裝備勢在必行。

華中科技大學國家數控系統工程技術研究中心聯合武漢華中數控股份有限公司等單位通過項目攻關,研制出智能化的冰刀磨床和滑雪板磨床,滿足了短道速滑/速滑冰刀、越野/冬季兩項雪板和跳臺滑雪滑雪板等各種冰雪器材制造和修磨要求,解決了國內冰雪器材加工企業靠手工設備操作,勞動強度大、精度低、效率不高的難題和瓶頸。讓原來“跟著感覺走”的粗放式加工和磨削,變成了全程自動化、數字化、智能化的精磨細削。

設備可以根據運動員的動作、著力點等運動特征,為冰雪運動員量身定做最合適的輪廓曲線,實現了冰刀和雪板磨削精度從毫米級到微米級的跨越,為北京冬奧會中國運動員取得佳績貢獻一份科技的力量。

數字孿生訓練系統

智能雪車雪橇賽道數字儀表盤

雪車雪橇是冬奧會中速度最快的項目,被譽為冬奧會“雪上F1”,比賽十分激烈。速度過快,運動員將有“飛”出賽道的人身危險;滑得太慢,競技性和觀賞性又會受損。如何助力教練員、運動員滑得更快、更安全?

華中科技大學牽頭的國家重點研發計劃“科技冬奧”重點專項“智能雪車雪橇賽道與競技訓練關鍵技術研究”項目,通過搭建賽道數字孿生系統,實現雪車、雪橇運動的智能精確感知和數據融合,讓比賽在安全性和觀賞性之間達到完美平衡。

項目團隊與國家隊圍繞數字化訓練的關鍵技術與配套方法展開了深入溝通,探討以數字化、智能化技術,挖掘基于數字賽道的滑行規律與制勝因素的研究實施路徑,形成了“雪車雪橇穿戴式數字儀表盤”、“鋼架雪車訓練及比賽滑行軌跡數據分析報告”、“雪車雪橇可視化軌跡糾偏系統”等多項輔助訓練的技術成果。打破了國外相關公司的技術壟斷,為運動員的科學訓練提供了有力的參考數據。將雪車雪橇運動高速滑行過程的智能精確感知和數據融合,對比理論軌跡與實際滑行軌跡,實現基于數字賽道的可視化糾偏訓練。

復雜空間虛擬交互導引技術

京張高鐵智慧服務-北京八達嶺長城站中的AR視覺導航程序界面

在冬奧會籌辦的科技服務方面,為更好地服務北京作為“雙奧之城”的歷史性擔當,華中科技大學工程管理研究所項目團隊在“科技冬奧”重點專項“京張高鐵智能化服務關鍵技術與示范”項目支持下,針對地下封閉空間定位及路徑規劃較為困難的問題,基于AR的便攜式移動集成及動態圖像疊加方法以及多層空間環境自適應的動態虛擬交互導引技術,通過抓取車站數字模型,結合現場設施狀態變化、動態客流分布和立體路徑連接,實現了建于山體之內的北京八達嶺長城站中的AR視覺導航。

在方便冬奧會期間旅客出行的同時,提升了高鐵服務的科技感和趣味性,充分展現百年京張的科技變遷。

復雜山地條件下泛場景建模技術

復雜山地條件下場地空間重構

針對奧運標準雪上競賽場館設計建造經驗空白的現狀,華中科技大學項目團隊在“科技冬奧”重點專項“復雜山地條件下冬奧雪上場館設計建造運維關鍵技術”項目支持下,面向雪車雪橇中心、高山滑雪中心和高山滑雪跳臺所在地區研發快速山地場景重構技術,在常規場景重建算法基礎上,針對大規模復雜場景,建立慣導信息與視覺信息相融合的高效捆集調整優化算法,有效緩解和避免誤差積累問題,提高建模的整體性能和精度。為奧組委提出的“賽區場館一張圖”的使用需求提供了三維數字模型的支持。

無源保暖雪上科技護臉技術

在冬奧測試實驗室測試

為了彌補越野滑雪護臉裝備的技術空白,在極端寒冷的環境下為運動員實現高效的運動防護,華中科技大學武漢光電國家研究中心項目團隊承擔無源保暖雪上科技護臉項目,致力于為冬奧會賽事提供科技保障服務。

在沒有任何可參照的國外相關技術的情況下,團隊所研發的雪上科技護臉充分體現了技術的“從0到1”的原始創新性,能夠在嚴寒環境中為著裝輕便的越野滑雪運動員提供“暖”而“快”的保障服務,通過局部微環境的有效熱調控,降低運動員在賽前熱身或比賽過程中面部、呼吸道損傷以及低溫的不適感,盡可能減小極端環境對水平發揮所造成的影響。

目前總共已有八批護臉裝備提供給國家越野滑雪隊使用,為寒冷環境下運動過程中的面部、呼吸道、頸部等提供必要的無源保暖防護,可輔助運動員更好地完成訓練與比賽任務。

來源:華中科技大學官微

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