基于ADAMS.LifeMoD人体落地动作的动力学仿真与验证

李旭鸿，郝卫亚，肖晓飞，吴成亮

(1.浙江体育科学研究所，浙江 杭州 310004；2.国家体育总局 体育科学研究所，北京 100061)

·运动生物力学·

基于ADAMS.LifeMoD人体落地动作的动力学仿真与验证

李旭鸿1，郝卫亚2，肖晓飞2，吴成亮2

(1.浙江体育科学研究所，浙江 杭州 310004；2.国家体育总局 体育科学研究所，北京 100061)

摘要：基于人体运动仿真软件LifeMoD建立人体个性化的三维多刚体动力学模型，该模型包括19个环节和50个自由度。对受试者的落地过程进行动作捕捉、运动学解析、动力学仿真，并完成仿真结果与三维测力台的验证。结果表明该模型具有很好的可信度，可以用来研究人体落地冲击过程的动力学响应特性。

关键词：LifeMoD；地面反作用力；运动捕捉；仿真与验证

收稿日期：2014-07-09

作者简介：李旭鸿(1976-)，男，副研究员，博士，主要从事人体运动的生物力学仿真.

文章编号：1004-3624(2015)01-0114-03

中图分类号:G804.66

文献标识码：献标识码：A

Abstract:A three dimensional multi-body dynamic model of the subject-specific human was developed using the software ADAMS and LifeMoD, and this model include 19 segments and 50 degree of freedom. Jump landing of the subject was captured, kinematic parsed and dynamics simulation. The results was tested and proved to valid and feasible with 3D force-plate. It is shown that the simulation model has a good reliability, and it can be used to study the kinematics and dynamics of the human landing under impact loads.

基金项目：浙江省体育局备战2012奥运和2013全运会体育科研攻关课题项目

Simulation and Validation of Human Model in Landings

Based on ADAMS.LifeMoD

LI Xu-hong1, HAO Wei-ya2，XIAO Xiao-fei2,WU Chen-liang2

(1.Zhejiang Research Institute of Sport Science， Hangzhou 310004， China；

2.China Institute of Sport Science, Beijing 100061， China)

Key words:LifeMoD; ground reaction force; motion capture; simulation and validation

0前言

在众多的体育活动中，不管是与人们日常生活息息相关的周期性落地(如走、跑、跳)，还是竞技比赛场上的制动性落地(如体操)都面临着一定的冲击负荷。通常情况下，人体利用下肢关节屈曲过程中肌肉的主动收缩和骨骼的变形来吸收和衰减承受的冲击负荷，进而避免运动损伤[1]。其实人体在体育锻炼过程中每一次与地面接触都需要承受1~3倍自身体重的地面反作用力[2]，而在高速跑跳过程中，这一冲击力有时会高达自身体重的8倍以上。殊不知较大的冲击力和较高的负载率(loading rate)有时会超出人体肌肉骨骼系统承受的生理极限，进而增加了下肢损伤的发生率[3]。所以，过去几十年间体育科学和运动医学领域的人们一直认为跑跳过程中较高的冲击载荷可能是导致下肢损伤的主要原因之一[4-6]。然而，近期的研究发现虽然较大的被动冲击对人体的肌肉骨骼系统造成潜在的影响，但并不足以成为运动损伤的根本原因[7-8]。 因此现阶段，一些专家学者针对人体落地冲击方面的生物力学研究开始不仅仅局限于冲击力本身，而是进一步考虑冲击力的作用效果以及人体肌肉骨骼系统对此的综合反应[9]。但目前对人体肌骨系统在冲击过程中承受内在负荷的研究，通常都是建构在人体模型的基础之上。所以，首先要确定人体模型的合理性和有效性，方能进一步考虑获取的内在负荷是否真实、可信。或许将理论模型与实验研究整合在一起，能更好地理解和探索落地冲击引起人体下肢损伤的生物力学机制[10]。

本文通过人体运动仿真软件ADAMS. LifeMoD建立人体模型，利用红外高速捕捉系统和高速摄像完成不同高度落地动作的采集，随后计算机仿真获取落地过程的地面反作用力，且与三维测力台的数据进行比较和相似度研究，验证基于ADAMS. LifeMoD建立人体模型的有效性。

1研究方法

1.1运动捕捉

受试对象是1名体育院校学生(24岁，170cm，70kg)，如图1所示。利用高速红外运动捕捉系统(Motion Analysis)和2台高速摄像机(SONY)对其完成的落地跳实验进行同步采集，两者的采样频率均为200Hz，标定框架为PEAK，落地高度分别为40cm和80cm。受试者首先穿鞋进行准备活动，熟练后赤脚(barefoot)完成实验且无向上和向前的跳跃动作。2块三维测力台(Kistler)置于厚度为20cm的落地垫下面记录人体落地过程承受的地面反作用力，其采样频率为1 000Hz。人体关节点的选取如图2所示，通过解析获取人体运动学参数。

1.2建立模型

图1　受试者落地实验示意图

利用人体运动仿真软件LifeMoD，创建19个环节50个自由度的人体模型[11,12]，通过基于Python脚本语言的接口插件，把三维运动学数据导入人体模型中，并对初始状态进行平衡分析和空间姿态的匹配，最终完成模型的建立。

图2　人体关节点的选取示意图

1.3仿真流程与简易优化

从数据文件中读取初始位置、载荷和边界条件，设置仿真时间与步长，进行逆向动力学运算。随后模型在关节力矩的驱动下与地面产生交互作用，获得人体落地的动力学响应。仿真结束后，将仿真结果(GRF)与实验结果进行比较，且对两者的垂直方向上的GRF曲线开展相似度(复相关系数CMC)评价[13]。其中复相关系数(公式1)定义为：

(1)

式中是曲线的条数，是每条曲线中含有数据的个数，是第条曲线的第个数据，是条曲线的第个数据的平均值，是条曲线个数据的总体均值。最后，如果仿真结果不合理则需要调整相关参数，进行简易的优化最终得到最优的仿真效果[12]。

2结果与分析

首先，利用高速摄像机和高速红外运动捕捉系统对人体40cm高度的落地过程进行同步采集，分别展开仿真后得到垂直方向上的GRF(高速摄像机和motion系统)并与三维测力台上记录的数据(Kistler)进行比较和相似度描述，结果发现两者的仿真结果与实验测试之间的相似度CMC分别为0.906和0.964。同时，两者的GRF峰值与测力台最大差值为13.93N，到达GRF峰值的时间平均相差3ms(图3所示)。表明两种摄像系统采集到的运动学数据可以有效的应用到人体运动仿真研究中，且能较好地呈现出人体实际的落地动作。

其次，仅使用高速摄像机对人体40cm和80cm高度的落地过程进行运动捕捉，并对仿真获取垂直方向上的GRF与三维测力台上记录的数据进行比较与相似度描述。结果发现， 40cm和80cm高度上的仿真结果与测力台之间的相似度分别为0.935和0.967。在40cm 的高度上仿真的GRF峰值与测力台的数据非常接近，仅相差6.29N，到达峰值的时间比测力台提前6ms。而在80cm的高度上两者的GRF峰值相差144.87N，是实测GRF峰值的3.3%，到达峰值的时间却滞后2ms(图4所示)。

图3　两种采集系统运动学数据仿真与测力台上的力值

图4　三维人工解析数据仿真与测力台的力值

最后在运动学方面的验证上，课题组还利用Motion计算80cm高度落地过程中膝关节(以左侧为例)角度变化与其仿真结果进行对比，结果发现两者CMC值为0.98。同时，两者均在0.24s达到最小膝角，且屈曲角度相差8°左右[15]。

综上所述，无论利用红外高速运动捕捉系统还是高速摄像机都可以准确地解析出人体关节点的运动轨迹，并应用到人体运动仿真研究中，且在运动学和动力学上都高度相似。另外，从不同的落地高度上也能较好地反映人体运动过程，从而进一步表明建立的人体模型是合理、可信的。

3结论与建议

3.1利用高速摄像或高速红外运动捕捉系统采集到的运动学参数均可以较好地应用到人体运动仿真研究中，而基于LifeMoD建立19个环节的人体模型是可行和合理的。

3.2通过简易优化，结合外部环境与人体形成系统模型能较好地反映人体落地动作的实际运动，并对高水平运动员在实际训练或比赛中的GRF进行有效估算。

参考文献

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[12]李旭鸿，郝卫亚，于佳彬，等.基于LifeMoD对跳马过程中体操运动员-落地垫动力学关系的计算机仿真[J].体育科学，2013,33(3)：81-87.

[13]李旭鸿，等.基于LifeMoD对跳马运动员推手动作动力学的仿真研究[J].中国体育科技，2014,50(6):53-58.

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[15]于佳彬，郝卫亚，周兴龙.基于LifeMoD系统对纵跳落地动作仿真方法的研究[C].第十五届全国运动生物力学学术交流大会论文摘要汇编，2012:44.