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华中科技大学5项科技成果助力北京冬奥会

时间:2022-02-11 15:58:34来源:whbt浏览: 分享:

今年的冬奥会上,国家的黑科技赢得了全世界的目光,科技的发展是国家强盛的基础,当然也离不开科研人员辛苦的付出,华中科技大学5项科技成果助力冬奥会,你都了解吗?

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2022北京冬奥会激战正酣,中国健儿摘金夺银,全国人民高度关注,现代体育竞技离不开高科技的助力,在本届冬奥会中更是如此,华中科技大学的科技力量,就闪耀在其中

研制的智能冰刀磨床和滑雪板磨床

长期以来,我国的冰雪运动装备制造产业与发达国家相比相对滞后,只有少数厂家能生产简易的磨刀架和磨刀机。这些设备的技术含量低、自动化程度不高,冰刀和雪板的研磨质量难以满足要求,因此,开发具有自主知识产权的智能冰雪器材加工成套装备势在必行。

华中科技大学国家数控系统工程技术研究中心联合武汉华中数控股份有限公司等单位通过项目攻关,研制出智能化的冰刀磨床和滑雪板磨床,满足了短道速滑/速滑冰刀、越野/冬季两项雪板和跳台滑雪滑雪板等各种冰雪器材制造和修磨要求,解决了国内冰雪器材加工企业靠手工设备操作,劳动强度大、精度低、效率不高的难题和瓶颈。让原来“跟着感觉走”的粗放式加工和磨削,变成了全程自动化、数字化、智能化的精磨细削。

设备可以根据运动员的动作、着力点等运动特征,为冰雪运动员量身定做最合适的轮廓曲线,实现了冰刀和雪板磨削精度从毫米级到微米级的跨越,为北京冬奥会中国运动员取得佳绩贡献一份科技的力量。

数字孪生训练系统

智能雪车雪橇赛道数字仪表盘

雪车雪橇是冬奥会中速度最快的项目,被誉为冬奥会“雪上F1”,比赛十分激烈。速度过快,运动员将有“飞”出赛道的人身危险;滑得太慢,竞技性和观赏性又会受损。如何助力教练员、运动员滑得更快、更安全?

华中科技大学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,通过搭建赛道数字孪生系统,实现雪车、雪橇运动的智能精确感知和数据融合,让比赛在安全性和观赏性之间达到完美平衡。

项目团队与国家队围绕数字化训练的关键技术与配套方法展开了深入沟通,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。打破了国外相关公司的技术垄断,为运动员的科学训练提供了有力的参考数据。将雪车雪橇运动高速滑行过程的智能精确感知和数据融合,对比理论轨迹与实际滑行轨迹,实现基于数字赛道的可视化纠偏训练。

复杂空间虚拟交互导引技术

京张高铁智慧服务-北京八达岭长城站中的AR视觉导航程序界面

在冬奥会筹办的科技服务方面,为更好地服务北京作为“双奥之城”的历史性担当,华中科技大学工程管理研究所项目团队在“科技冬奥”重点专项“京张高铁智能化服务关键技术与示范”项目支持下,针对地下封闭空间定位及路径规划较为困难的问题,基于AR的便携式移动集成及动态图像叠加方法以及多层空间环境自适应的动态虚拟交互导引技术,通过抓取车站数字模型,结合现场设施状态变化、动态客流分布和立体路径连接,实现了建于山体之内的北京八达岭长城站中的AR视觉导航。

在方便冬奥会期间旅客出行的同时,提升了高铁服务的科技感和趣味性,充分展现百年京张的科技变迁。

复杂山地条件下泛场景建模技术

复杂山地条件下场地空间重构

针对奥运标准雪上竞赛场馆设计建造经验空白的现状,华中科技大学项目团队在“科技冬奥”重点专项“复杂山地条件下冬奥雪上场馆设计建造运维关键技术”项目支持下,面向雪车雪橇中心、高山滑雪中心和高山滑雪跳台所在地区研发快速山地场景重构技术,在常规场景重建算法基础上,针对大规模复杂场景,建立惯导信息与视觉信息相融合的高效捆集调整优化算法,有效缓解和避免误差积累问题,提高建模的整体性能和精度。为奥组委提出的“赛区场馆一张图”的使用需求提供了三维数字模型的支持。

无源保暖雪上科技护脸技术

在冬奥测试实验室测试

为了弥补越野滑雪护脸装备的技术空白,在极端寒冷的环境下为运动员实现高效的运动防护,华中科技大学武汉光电国家研究中心项目团队承担无源保暖雪上科技护脸项目,致力于为冬奥会赛事提供科技保障服务。

在没有任何可参照的国外相关技术的情况下,团队所研发的雪上科技护脸充分体现了技术的“从0到1”的原始创新性,能够在严寒环境中为着装轻便的越野滑雪运动员提供“暖”而“快”的保障服务,通过局部微环境的有效热调控,降低运动员在赛前热身或比赛过程中面部、呼吸道损伤以及低温的不适感,尽可能减小极端环境对水平发挥所造成的影响。

目前总共已有八批护脸装备提供给国家越野滑雪队使用,为寒冷环境下运动过程中的面部、呼吸道、颈部等提供必要的无源保暖防护,可辅助运动员更好地完成训练与比赛任务。

来源:华中科技大学官微

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