融合协议提出了一种将扩展现实（XR）技术结合肌电图（EMG）、氧气消耗量（VO₂）、动作捕捉和心率数据，用于板球击球分析的框架。该协议展示了XR环境如何在击球过程中捕捉协调性生理反应，为多模态评估提供了系统化的方法，并支持未来在训练与运动表现评估方面的研究。
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摘要
摘要
扩展现实（XR）技术为体育训练提供了沉浸式环境，但其在技能发展和表现分析方面的有效性需要进行细致且系统的评估。本方案提出了一种用于板球击球训练的集成化XR训练方法，将沉浸式模拟与生理学和生物力学测量相结合。该方案详细说明了在基于XR的击球过程中采集和分析肌肉活动、代谢反应及动作捕捉数据的流程，以表征其生理与生物力学响应。目标是在受控的虚拟场景中评估击球表现（包括强力击球），同时通过表面肌电图（EMG）测量肌肉激活程度，通过呼吸气体分析（VO₂）、心率（HR）评估代谢需求，并通过动作捕捉获取运动学输出。单名击球员（n = 1）佩戴VR头显和惯性传感器，面对虚拟投球手，同时在主要上肢肌肉群贴附EMG电极，并穿戴便携式代谢系统以实现逐呼吸分析。本方案详述了XR系统的设置、传感器校准以及标准化击球试验的执行过程，并展示了时间同步的代表性结果。EMG信号显示在击球动作执行期间肌肉激活达到峰值，而VO₂和HR的波动表明存在中等程度的有氧反应。通过动作捕捉数据记录了关节运动学参数，包括肘部伸展和躯干旋转。这些结果证明了利用 基于XR的训练来捕捉身体与生理反应的可行性，为提升运动表现和分析反应特征提供了新颖的框架。文中还讨论了关键实施步骤、相较于传统训练方法的优势、潜在的技术问题及将XR整合到板球训练项目中的注意事项。这种沉浸式技术与运动科学测量手段的融合，为在XR环境中客观评估和深入探究击球表现指标提供了可行框架，并可推广至其他运动项目中。
引言
本方法的总体目标是将扩展现实（XR）（包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR））1整合到板球击球训练与数据分析中。扩展现实技术使运动员能够在沉浸式、可控的比赛中情境模拟环境中进行训练。在板球运动中，击球成功不仅需要技术能力，还需要在压力下快速决策以及具备心理韧性2。传统的训练方式（例如训练网练习）无法完全复现高压比赛情境，也无法持续采集详细的性能数据。XR 技术通过构建可调节难度的真实感虚拟击球环境，并实现对运动员生物力学和生理反应的全面实时数据采集，弥补了这些不足。该技术的理论基础源于生态动力学和代表性学习设计，强调训练应尽可能接近实际比赛条件，以有效促进技能迁移3,4。通过面对虚拟投球手和比赛场景，击球手可以体验多样化的投球方式和压力刺激，从而以类似于真实比赛的方式调动其感知-动作耦合机制5,6。
这种基于扩展现实（XR）的方法相较于其他技术具有多项优势。与传统的基于视频的训练不同，完全沉浸式的虚拟现实（VR）可提供360°的视觉输入和交互体验，有助于提升知觉认知能力，例如预判能力和情境意识7<....
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方案
由于本研究的性质，无需从任何机构或板球理事会获得伦理审批。参与者在知情同意后自愿参加本研究。
1. 仪器设备的设置与校准
- XR 系统安装
- 在开阔的室内区域设置虚拟现实击球模拟器。
- 根据制造商指南，在击球区域周围安装 VR 追踪基站。
- 确保击球区域（约 3 m × 3 m）内无障碍物。
- 虚拟环境配置
- 在高性能计算机上加载板球击球模拟软件（如 iB Cricket 或类似软件）。
- 选择一个击球场景（例如，面对右臂快速投球手——具体取决于所使用的比赛或模拟程序）。
- 确保虚拟投球手的出手点和高度符合实际（成年投球手约为 2.2–2.5 m）。
- VR 头显校准：让参与者佩戴 VR 头显（Meta Quest 或类似设备）。向参与者提供一根真实的板球球拍或触觉反馈球拍（按步骤 1.4 进行仪器化），并确保其在虚拟现实中的位置正确显示。
注意：某些系统允许使用控制器追踪或自定义模型在虚拟环境中显示球拍（需验证对齐情况，以便参与者能准确判断球拍在虚拟空间中的位置）。
- 球拍传感器安装：如有条件，将运动追踪传感器安装在板球球拍上。例如，在球拍正面或近端固定一个小型惯性测量单....
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结果
为了展示该基于XR（扩展现实）方案的分析潜力，生成了一系列示例可视化结果，用以说明从采集数据中可获得的各类时间对齐输出，包括肌肉激活曲线（均方根肌电信号）、同步的生理反应（VO₂ 和 HR）、多传感器时间线、挥杆轨迹的二维与三维运动学可视化图（图1），以及来自测力台的地面反作用力图。尽管此处展示的图表基于模拟数据或预实验数据，但它们反映了该方案所能实现的输出类型，并突显了其在整合性运动表现分析方面的潜力（图2）。
在扩展现实（XR）环境中对一名右手持棒击球员执行上述方案后，获得了表征该击球员表现的综合数据集。
击球手在强力击球过程中的上半身肌肉激活模式（EMG）如图3所示。原始EMG信号已按所述方法处理为激活包络。值得注意的是，在高弹道击球的击球瞬间，前臂（屈肌群）的EMG峰值振幅达到约0.8 mV。这显著高于基线噪声水平（静息时约0.03 mV），.......
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讨论
本方法学讨论评估了该方案的有效性、关键步骤、故障排除，以及基于扩展现实（XR）的训练与传统方法的比较。上述结果表明，XR击球训练方案能够成功获取训练表现和生理指标数据。本文重点阐述了支撑这些结果的方法学关键要素，并讨论了该XR方法的潜在改进方向、局限性，以及相较于传统训练方法的重要意义。
该方案中的一个关键步骤是所有系统的同步与校准。虚拟现实（VR）事件与传感器数据之间若出现不同步，可能导致错误的解释（例如，将肌电图尖峰错误归因于某次挥杆动作）。确保同步触发信号（步骤 1.7）正确执行（例如，使用在多个设备上均可捕获的清晰视听提示）至关重要。另一个关键环节是传感器的安装与放置。在大多数情况下，牢固地安放肌电图电极（步骤 2.2）并固定导线/发射器，可显著减少运动伪迹。如果在挥杆过程中电极脱落或运动标记物飞出（在剧烈动作中可能发生），必须暂停实验并进行修复；否则，该传感器的数据将受到影响。此外，必须强调进行充分的热身（步骤 2.1）。鉴于强力击球动作具有爆发性，若未充分准备即进行最大幅度的挥杆，可能增加肌肉拉伤的风险。.......
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披露
作者声明无利益冲突。
致谢
作者谨此致谢麻省理工学院沉浸式实验室提供的技术支持。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| VR 头戴设备（Meta Quest 2） | 元 | 899-00182-02 | 用于XR击球模拟的独立式VR头戴设备 |
| VR Cricket 软件（iB Cricket） | ProYuga Advanced Technologies | N/A | 沉浸式蟋蟀模拟软件 |
| 无线肌电图系统（Trigno） | Delsys | Trigno Avanti | 肌肉激活测量；采样率约1200 Hz |
| 表面肌电图电极 | Delsys | DE-2.1 | 用于肌电图信号采集的一次性电极 |
| 惯性测量单元（IMU） | Xsens / Noraxon | MTw Awinda | 三轴加速度计 &和陀螺仪；约240 Hz |
| 运动捕捉系统 | OptiTrack | OptiTrack Prime | 三维运动学追踪系统 |
| 反射标记 | OptiTrack | N/A | 基于标记的解剖学标志点追踪 |
| 测力台 | AMTI / Bertec | OR6-7 | 地面反作用力测量（Fx，Fy，Fz） |
| 便携式代谢分析仪 | COSMED | K5 | 逐次呼吸氧气消耗量测量系统 |
| 呼吸面罩 | COSMED | 7400系列面罩 | 气体交换分析用面罩 |
| 校准气体钢瓶（16% O₂，5% CO₂） | Airgas / BOC | N/A | 用于校准代谢分析仪 |
| 心率监测器（胸带） | 极性 | H10 | 无线心率监测 |
| Jupyter Notebook 软件 | Project Jupyter | v7.2 | 数据处理与分析环境 |
| Python | Python 软件基金会 | v3.12.0 | 用于分析的编程语言 |
| Pandas 库 | PyData | v2.2.2 | 数据结构化与处理 |
| NumPy 库 | NumPy | v1.25.1 | 数值计算 |
| Matplotlib 库 | Matplotlib | v3.9.0 | 数据可视化 |
参考文献
- Le Noury, P., Polman, R., Maloney, M., Gorman, A. A narrative review of the current state of extended reality technology and how it can be utilised in sport. Sports Med. 52 (7), 1473-1489 (2022).
- Noorbhai, H.
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