基于unity3D的传统武术虚拟仿真教学系统设计

彭 川

武汉体育学院体育科技学院，湖北 武汉 430079

全球新冠肺炎疫情肆虐的当下，线上教学逐渐成为了高校课程教学中的重要一环。在体育运动中，尤其是像传统武术这类对动作准确性有极高要求的项目，传统的视频教学已经难以满足线上教学与课后教学的需求。目前已有不少高校在体育项目的教学过程中结合了虚拟仿真技术，例如，杭州师范大学在高尔夫教学中使用虚拟仿真技术模拟挥杆的过程，既不需要占用场地，又能让学员更好的掌握挥杆技巧；北京体育大学利用虚拟仿真技术，在足球项目的教学中通过让受训运动员以第一视角置身于比赛战术场景中进行选择战术决策和行动；沈阳体育学院和哈尔滨体育学院将虚拟仿真技术运用在了冰雪运动上，在环境、场地受限的情况下，实现了全季节冰雪运动课程的教学。

1 虚拟仿真教学系统对比传统教学

1.1 教学方法

在以往的传统武术教学过程中，教师教授学员动作时一般采用现场指导与视频演示结合的教学方式，线下课堂教学时由教师现场演示并指导学员，课后复习或线上教学时学员只能通过观看演示视频来学习。传统武术套路中的动作多样且复杂，学员在学习或复习新动作时，如果想全面了解动作的特点必须全方位多角度观察动作，然而目前的教学视频仅仅有正面一个视点或正面加背面两个视点，给初学者的学习带来极大困难。在课后练习和线上教学的过程中一旦学员养成了错误的动作习惯，教师需要在线下教学中花费大量的时间来纠正他们。

图1 不同视角下的动作（演示用模型，非规范动作）

本系统利用动作捕捉技术将武术动作导入到Unity3D引擎中制作成虚拟仿真运动场景提供给用户观看。用户使用屏幕或VR眼镜观看整个运动过程，在观看的过程中用户可以随时暂停场景中的运动，拖动鼠标或手机屏幕调整观看视角，学习复杂的动作时便可以利用该功能对各肢体的动作进行细致、反复的观察学习，达到更好的学习效果。

1.2 教学人员

目前传统武术推广的现状：大师数量少，精力有限，只能培养专业武术人才和武术运动员。武术运动员忙于训练比赛，几乎没有时间进行教学，另外，想要参与教学还要有相应的学历，而专业武术人才可以从事武术推广，但人群基数小，远不能满足社会的需要。[1]以往一位传统武术教师在课堂上需要完成教授新动作、复习旧动作、纠正错误等工作，一堂课能承担的人数十分有限，如果学生通过虚拟仿真教学系统能提前预习新动作复习旧动作，将减轻教师在课堂上的压力，在一定程度上弥补武术专业人员数量不足的问题。

1.3 教学反馈

反馈教学法为全国著名特级教师、华夏教育研究院院长刘显国研究反馈教学艺术的成果。反馈教学法就是把人们对教学过程的思考，从传统模式“考什么，教什么”“教什么，学什么”“怎么教，怎么学”，转而逆向设计教学过程为学生“怎么学，学什么”，教师决定“怎么教，教什么”。目前的传统武术教学中教学反馈基本依靠课堂上教师的直接观察和学生的提问，教师在教学过程中精力有限，对每个学生的情况掌握程度必定参差不齐，不利于教师对后续的教学过程进行合理的规划。本系统采用视频反馈教学法进行教学反馈，学生使用手机的录制功能录制自己的练习动作，通过系统功能上传后便能实现师生评价、自我评价、学生互评。此种方式不受时间空间的制约，使得教师能更加全面的观察学生在课堂中学习的情况，获得的反馈信息也更直观更准确，有利于教师及时有效的调整后续的教学内容。经过实验研究发现与传统教学法相比，视频反馈教学法更有助于提高学生的武术技能成绩。[2]

1.4 学习体验

当今武术教学中传统的讲解、示范不利于学生兴趣动机的激发，进而达不到预期的教学效果，运用虚拟仿真技术将教师所要传授的教学重点进行建模模块、3D模拟创造出虚拟环境，学生可以清晰地观察到武术动作的动作轨迹和力学特征，创造出一种新情景模式，给学生带来沉浸式教学，激发学生的学习动机。[3]

2 技术实现

系统前端使用Unity3D引擎开发，在实现虚拟仿真效果的同时也具有良好的跨平台支持和互动性。动作捕捉采用

2.1 Unity3D 引擎

Unity3D也称Unity，是由Unity Technologies 公司开发的一个让用户轻松创建诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型互动内容的多平台的综合型开发工具。时至今日，市场上出现了众多种类的虚拟仿真产品，开发引擎种类繁多，而Unity3D开发引擎以其强大的跨平台特性与绚丽的3D渲染效果而闻名于世，现在很多商业游戏、虚拟仿真产品都采用Unity3D引擎来开发。Unity3D内置NVIDIA的PhysX物理引擎，物理引擎是模拟牛顿力学模型的计算机程序，其中使用了质量、速度、摩擦力和空气阻力等变量，开发中可以用高效、逼真、生动的方式复原和模拟真实世界中的物理效果，例如，碰撞检测、弹簧效果、布料效果、重力效果等，进而达到虚拟仿真的效果。

2.2 动作捕捉

动作捕捉是在运动物体的关键部位设置跟踪器，由系统捕捉跟踪器位置，再经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据。目前市场上的产品主要使用光学动作捕捉和惯性动作捕捉。光学动作捕捉原理是基于光从演员身上标记点的反射到多个不同位置的摄像机，通过不同位置的成像信息测算出标记点的空间运动。而惯性动作捕捉则是通过感知演员身上陀螺仪的旋转信息推算出演员的肢体运动。光学动作捕捉发展时间比较久，广泛应用于电影行业，已经达到了非常高的精度。而惯性动作捕捉发展还处在比较早期的阶段，目前主要的劣势是推算误差会被积累，捕捉一定时间后容易出现动作姿态偏斜，而它的优势是比光学动作捕捉系统便宜，对捕捉场地要求低。本系统设计中采用的是光学动作捕捉设备HTC VIVE Tracker，使用11个采集器和一副手套绑定在演员身上，通过SteamVR可以直接将捕捉到的运动导入Unity3D虚拟仿真场景中再现演员的动作。

3 管理端功能设计

后端数据部署在服务器上，管理员可以通过网页登陆进行管理。管理端主要包含以下3个功能。（1）用户管理：为了方便统一管理，管理员可以批量添加、修改、删除学生和教师。（2）动作添加：经过专业团队对专业运动员进行动作捕捉后，将动作数据生成虚拟仿真场景下的动作演示，再将动作演示文件上传到后端服务器。上传完毕后学生端与教师端即可观看该动作演示。（3）数据分析：随着学生用户的增多，对各动作的观看频率、各动作的观看时长、学生复习同一个动作的时间间隔等数据加以分析，进而实现对不同动作的学习难度，教学效果等数据的量化。后期教学人员根据量化的数据进一步展开实践研究最终达成对传统武术教学的改进。

4 学生端功能设计

学生端为手机APP形式，学生根据后端安排的账号直接登录即可使用APP。学生端主要包含以下4个功能。（1）动作学习：学生可以使用屏幕或VR眼镜观看虚拟仿真场景中的运动过程，在观看的过程中学生可以滑动屏幕和点击功能按键调整视角对整个动作进行更加细致的观察。（2）班级交流：输入由老师提供的班级号即可加入班级查看老师发布的信息和任务或和老师同学交流。（3）视频提交：在该功能中，学生需要根据教师在系统中发布的作业任务录制自己的练习视频提交到后端服务器，提交成功后由老师评审，学生再依据评审结果对自己的动作进行改进练习。通过以上流程，在教学过程中就达成一次有效的教学反馈。（4）小游戏任务：在运动技能的熟练过程中练习必须的过程，但是高校武术教学中传统的“讲解——示范——练习”模式重复而枯燥，不利于激发学生的学习兴趣。系统中利用小游戏的功能使用任务驱动法进行辅助教学。“任务驱动教学法”是教师根据教学任务和学生实际把教学任务分解成一个个小目标，学生在任务的驱动下，通过问题解决式的自主学习方式来完成任务，达到教学目标的一种创新教学方法。小游戏中每天会生成一定量的任务，任务需要取学生练习已经完成学习某个动作，通过手机陀螺仪检测来判断学生是否有执行练习，完成练习后学生的虚拟角色会获得一定经验。学生之间可以通过小游戏发起“切磋”，小游戏会根据学生的作业平均成绩和经验值随机生成一段虚拟角色的战斗画面，以此鼓励学生相互交流提升学习兴趣。

5 教师端功能设计

教师端为电脑应用形式，考虑到各高校都已经使用了某款在线教学工具，所以，本系统并没有添加在线教学功能。教师端主要包含以下5个功能。（1）动作学习：和学生端的动作学习功能一致，教师也可以随时查看动作文件对学生进行动作讲解。如果要进行线上教学只需要开启软件使用学校注册的在线教学工具分享屏幕即可。（2）班级管理：教师根据自己所教授的课程情况开设班级，每个班级都会由后台生成一个唯一的班级号。教师想发布信息或作业都需要选择班级来进行。（3）任务发布：任务发布功能用于提供给教师发布作业任务或自主练习任务。对应班级的学生都会收到发布的任务信息。（4）作业评审：教师收到学生上传的作业录像后应通过此功能对学生进行语音点评，语音点评会和作业视频一起反馈给上传的学生。（5）赛场模拟：该功能需要配备VR眼睛和耳机来使用，软件会模拟赛场的视觉环境和声音环境，还原高度现实的赛场试听效果，让学生实际体验进入赛场的心理变化，再通过教师的指导逐步学会控制这种心理变化。由于穿戴VR设备的时候使用者自身无法观察周边情况有一定危险性，必须有教师在场看护，所以并没有在学生端开放这一功能。

6 结语

本教学系统包含了虚拟仿真动作演示、任务发布、视频作业、数据统计等功能，相比传统的教学视频可以更直观、细致的将武术动作展示给观看者，更系统更全面地将学生的问题反馈给教师。该系统既可以作为线下课程的课后辅导工具，让学生能更直观更准确地复习武术动作，同时又可以作为线上课程的教学工具，保障线上课程的教学效果。系统后续开发可以针对专业运动员个性化训练进行设计，专业运动员训练时利用动作捕捉设备将数据导入电脑，在虚拟仿真场景中和规范动作进行对比分析，精确指出运动员的动作有哪些地方没有达标，从而制定个性化训练方案，采集的数据也能为其他研究提供基础。