北京冬奥会如火如荼进行之中。今天上午，花样滑冰男子单人项目将迎来金牌角逐，因为中国选手金博洋以及日本选手羽生结弦的参与，这场比赛备受关注。
羽生结弦（左）与金博洋（右）合影
羽生结弦在在花样滑冰领域中具有超高的人气。他是亚洲第一位奥运花滑冠军，更是一位“学霸”。2020年，早稻田大学发表了羽生结弦的毕业论文《花样滑冰中动作捕捉技术的应用及展望》，论文面世后获得了上万次下载，吸引了全球各地粉丝们的关注。
值得一提的是，羽生结弦选择使用诺亦腾 Perception Neuron 2 (PN 2) 惯性动作捕捉系统作为这项研究的重要基础工具。来自中国的诺亦腾，凭借领先的动作捕捉技术为世界顶级运动选手提供助力，我们与有荣焉！
在羽生结弦即将挑战奥运金牌之际，我们不妨来回顾这篇论文，快速看懂研究思路，看懂这篇论文究竟是如何用到动作捕捉技术的。
羽生结弦早稻田大学毕业论文
剑指何处？
如果总结羽生结弦论文想要讨论的主题，只有一个，那就是“公平”。
2020年，日本花样滑冰锦标赛在长野举办，首日比赛中羽生结弦一个精彩的3A跳后联合旋转被裁判误判为0分，引发激烈讨论。事实上，像这样的误判在花样滑冰的历史上并不鲜见。
羽生结弦于北京冬奥会男子花滑短节目赛中
和许多竞技体育运动一样，目前花滑赛事仍然由裁判人工打分。但花滑动作难度越来越高，裁判至少要考虑超过200项因素，作出300项决定。同时国际滑联的标准也在不断修订，裁判不仅需要牢记，更要在比赛中及时作出判断。这无疑带来了更大的压力。
因此，羽生结弦这篇论文研究的方向是希望借助诺亦腾动作捕捉技术，探求更好的花样滑冰评判方式：有没有可能不依靠经验判断？有没有可能通过可靠的数据，以绝对公正的评判标准来进行判断？
为何选择诺亦腾？
计算机辅助评判并不是新技术。但针对花样滑冰，它的难点在于如何将运动员复杂的动作数字化，产生大量数据“喂”给计算机。
考虑冰场的覆盖以及冰面反射等干扰因素，现有的光学动作捕捉技术首先被羽生结弦排除，而基于视觉的捕捉方案也难以应对多种多样的专业花滑动作。最终羽生结弦选择了诺亦腾PN 2作为这项试验的工具。
诺亦腾PN 2动作捕捉系统。该产品目前已停售，由升级版产品PN 3系列替代
PN 2是诺亦腾于2015年推出的入门级全身有线惯性动作捕捉系统。无需外部相机，运动员全身最多穿戴31枚惯性传感器，每枚传感器尺寸约为1平方厘米，重量仅为1g。它们可以精确记录穿戴者运动过程中的加速度、角速度等参数，最终通过算法还原为人体动作。
在实验进行之前，羽生结弦预想了信号传输、传感器安装稳固度、数据超量程以及低温高湿引发故障等一系列可能影响结果的问题。但最终PN 2凭借稳定的表现，令羽生结弦十分满意。
他在论文中写道：“测试数据取得了最高精度，从数据获知，传感器对于冰刀方向、角度、转向等方面的追踪能力很高，因此数据可信度极高。”正因为有着高精准度的数据作为支撑，这项研究才能够顺利进行。
公平，还是公平
羽生结弦选择了后外结环跳（Loop）、后内点冰跳（Flip）以及阿克塞尔跳（Axel）三种跳法，分别进行了一周到三周半不等的多次跳跃。之所以选择这三种跳法，是因为他们的起跳机制各不相同，非常具有代表性。
羽生结弦的后内点冰跳动作
PN 2 精准记录下羽生结弦的动捕数据，并通过Axis Neuron动捕软件形成动态3D模型，供回放分析。PN系列的基础功能——接触点判断，让羽生结弦眼前一亮：这不就是科学评判花样滑冰跳跃情况的标准依据么？
接触点来自于算法。诺亦腾自研的支持人体约束与环境约束的多传感器融合动捕算法，可以在3D模型的双脚设置出十个模拟接触点，精确地计算出脚部的接触/受力情况，让使用者在不通过肉眼观察的情况下，也能看出究竟是哪只脚触“地”，而哪只脚正在空中。
Axis Neuron软件中3D模型脚部的接触点
羽生结弦在论文中举出了一系列的例子。譬如在比赛中，某些选手为了完成高难度动作，故意“偷周”（Pre）。其离开冰面非常晚，先转体，再腾空。但因为角度问题，裁判员辨识不出，而且国际滑联的规则中也缺乏评判离冰状态的标准。出现了很多利用这项“技巧”的运动员。
再比如后内点冰跳（Flip跳）和勾手跳（Lutz跳）这两个非常相似的跳法，它们的重要区别在于使用内刃还是外刃起跳。在比赛中，很多运动员会混淆这两个跳法，即所谓“错刃”。但是在具体比赛中，由于视距和视角等问题，裁判可能会误判。
通过PN 2，可以判断接触点位于脚外侧（外刃）或脚内侧（内刃）
羽生结弦认为，利用PN 2获得的动捕数据完整覆盖从运动员滑行到起跳这一阶段，有非常良好的精度。如果这些数据能够让裁判获得，观看动捕数据中的接触点状态，就能对跳跃种类的判定、腾空前的情况等人眼无法辨别的要素进行准确评判。
“该动作捕捉系统对于花样滑冰极为有用。”在论文中羽生结弦这样总结道。他希望国际滑联能够强力推行这一技术，收集各国运动员的数据，并且根据海量数据集形成一套人工智能的评判系统，不仅实现对于步法、旋转等技术的准确判定，更帮助运动员更好地训练，帮助教练员远程指导。
羽生结弦在索契冬奥会赛场上
“我一直是一个很注重‘意象’的人，状态好的时候，我可以在做跳跃动作的时候，脑中浮现出跳跃瞬间姿态的3D影像，然后我就知道‘啊，这里有点儿不对，得稍微调整一下’。”
在羽生结弦的自传《苍炎》中，他这样描述在冰场上跳跃瞬间的感受。巧的是，这与动捕技术在花滑运动中应用如此相似———捕捉运动员的瞬间姿态，让他们根据运动状态做出及时有效的技术调整；让客观的数据说话，让赛场更加公平。
“竞赛公平”是这届冬奥会期间激烈讨论的话题之一，我们也看到随着科技的进步，竞技体育赛事正在向着越来越公正公平的方向前进。这不仅是羽生结弦的心愿，同时也是无数运动员们的心声。
2月10日全天冬奥赛事已经打响。诺亦腾祝愿所有拼搏奋斗在赛场上的奥运健儿都能取得最好的成绩！
*本文撰写参考早稻田大学《人間科学研究》发表纪要论文《無線・慣性センサー式モーションキャプチャシステムのフィギュアスケートでの利活用に関するフィージビリティスタディ》以及微博用户yuzu_angel的中文翻译，特别感谢ta对于本文的支持。您可以发送关键词”柚子君“到诺亦腾微信公众号获取全文下载地址。
