VR 技术在运动健身中的应用研究报告

张乘菲 戴敏

（1.南京体育学院运动训练学院 江苏 南京 210014；2.连云港市新浦中学 江苏 连云港 222000）

1、研究背景

我国高度重视人民健康，大力推进健康中国建设，《“十四五”国民健康规划》于2022 年4 月正式印发，文件中强调了科学有效的健身锻炼对促进群众健康水平的积极作用，提出开展全民健身运动。随着全民健身上升为国家战略，“体育促健康”已经成为越来越多人的共识。过去五年，我国全民健身工作取得积极进展，场地设施覆盖率不断提高。到2020 年底，根据国家相关数据显示，全国共有约371 万个体育场地，各类运动场地面积超过30 亿m2，人均体育场地面积2.20m2。我国“经常参加体育锻炼”的人数占比达37.2%，《国民体质测定标准》合格及以上人数占比为90.4%，两项数据均比2014 年监测统计数据有所提高，全民健身赛事活动精彩纷呈。

伴随着全民运动健身浪潮的持续火热，加之互联网发展推动运动健身数字化升级，国民运动健身生活更加智能化和多元化的趋势慢慢显现出来。

作为当下体育运动的主力军，中小学、大学学生群体在参加体育运动中也展现出多元化趋势，大多学生不会选择只专注于单独一项运动，而是更愿意尝试不同体育运动的乐趣，因此其人均运动类型数目较其他年龄人群偏多。同时，年轻人对新鲜事物的好奇心理，促使其敢于尝试攀岩、拳击等挑战性运动，不局限于跑步、跳绳、球类等常规类运动。另外，大多学生群体希望提升运动健身的娱乐性、趣味性、互动性，而不是单一枯燥的运动。

“没有时间、受外在因素影响、缺乏专业指导”，是年轻人运动中的三大痛点，而“科学、沉浸、趣味”是年轻人对于运动健身的核心诉求。近几年走红的运动方式正逐渐向着更沉浸、更有趣的方向进化，出现了直播跳操这种对空间要求低的陪伴型运动。然而新的运动形式爆火过后，形成运动习惯并坚持的人寥寥无几，依旧没有真正解决年轻人的运动痛点。

大多企事业单位白领人群受限于较为繁重的工作，在体育运动中花费的时间精力较少，该类群体往往追求高效利用碎片化时间进行运动，因此在运动健身中获得更佳的专业性指导、充足丰富的健身设备器材加以辅助，成为白领群体完成运动目标的主要需求。

国民运动健身需求逐渐多样化。此外，为应对新冠肺炎疫情和数字化浪潮的挑战，提倡居家健身、线上健身，国家体育总局群体司、中华全国体育总会群体部联合部分项目管理中心、全国性单项体育项目协会以及互联网平台开展了“全民健身线上运动会”，2022 年4 月28 日平台正式上线以来，已经开设了60 余项线上比赛，220 余万人报名参赛，实现了“疫情有反复，健身不间断”的目标。

需求多样性、疫情影响、数字浪潮冲击对运动健身提出了前所未有的挑战，而VR 技术应用于运动健身中能够很好地迎接挑战，满足需求。在体育运动中使用VR 技术，可以帮助运动者打破时间空间限制，将线上互动和感官模拟相结合，沉浸式、交互性体验虚拟世界。在实际操作中，VR 技术可以依托传感硬件等设备，通过设置转换，在设备中进行图像处理并形成仿真的活动场景，帮助使用者获得更加真实的交互体验。

我国高度重视VR 技术的研究应用，多次出台政策办法鼓励支持VR 技术发展，近年来相关工作取得了不错成绩，进一步推动了我国VR 技术的深化发展，为技术实现转化运用打下基础。

在VR 等新技术加持下，运动者可以在常规体育运动过程中有效增强新鲜感和兴趣，提升了运动的娱乐性和挑战性，便于实施精细化动作学习，亦能够突破场所、场地客观限制，便于运动开展。

2、研究方案

2.1、大范围多目标实时检测

为增加运动健身的娱乐性、互动性、趣味性，多人共同训练。现阶段的VR 技术产品使用，需要为使用者提供相对安全的独立房间，房间内不可以有任何障碍物，避免红外光传播受阻，因此一个房间通常只能满足一名使用者体验。基于此，满足多人同步交互、共同使用的技术极为重要，这也需要VR 技术满足同时对多个目标进行定位、信息数据共享，增强多人运动的体验感。

为实现大范围多目标实时检测拟通过硬件、软件两方面实现。在硬件方面，VR 相关设备需要借助LightHouse 技术实现定位，该技术一般由两类装置组成。一是红外发射装置。在房间内，该装置会向四周发射红外光线，通过快速扫描，并传回头盔、手柄上的红外接收器，接收器数量一般不少于3 个，一旦有红光扫描传回，接收器将第一时间作出响应。不同障碍物具有不同的红外光反射和接收时间，通过接收器内置算法可以有效计算出各类物品的位置、角度等，实现多个目标的同步定位。为增加定位准确性，依托于YOLO 基础算法，并根据折反射全景视觉系统的特殊性，充分发挥全景图像适度形变优势特点，构建适合人体视觉系统感官的全景成像参数模型。主要采用名为E-D-YO-LO(expand density YOLO)的全景多目标实时检测方法，结合视觉感官系统内捕捉投影点解，逐步修改网格数量，计算形成符合技术要求、“矮粗化”的待检目标。采用E-D-YOLO 在全标检测上，将具有更高的准确度，并保持可观检测精度与实时性。

2.2、体感模拟算法研究

目前，虚拟现实体验上的最大问题就是眩晕感。眩晕感是由于VR 运动模拟器使用的经典体感模拟控制算法存在相位延迟、虚假暗示的缺点导致虚实运动一致性不够，引发VR 晕动症的问题。研究表明，产生此类晕动症的原因主要是人体前庭感知的现实状态，与视觉感官接收到的视觉图像等存在偏差，影响了使用者在VR 运动中的判断，六自由度运动平台则可以有效解决此类问题。将VR 虚拟运动进行动作分解，可以得出三类基本动作，即旋转运动、平移运动，以及胀缩运动。体感模拟算法的先进性和有效性，直接影响了VR 使用者的体验感，为运动人员模拟出无限虚拟的运动场景。集合VR 运动模拟器使用场景、算法利弊、人体前庭感知系统特点等各项因素，拟采用一种改进体感模拟算法。改进体感模拟算法在经典模拟算法的基础上加入了前庭感知系统，对算法的输出误差进行反馈，采用模糊控制算法对输入加速度和角速度进行修正和预测，并且在一定范围内能够让使用者感受到虚拟现实中地形的起伏变化。为了进一步减少VR 眩晕感，体感模拟算法也最大程度上保持虚拟运动中前庭感知的一致性，从而更好地增加体验感受。

2.3、健身动作误差识别

通过位置传感器组件以无线方式采集用户当前运动数据，并将关键点位置信息，传递给智能设备，智能设备内置可控制图元，标准动作图元，纠错提示模块；将关键点位置信息转换为坐标值赋予可控制图元的触控点；纠错提示模块对时间轴上的可控制图元触控点与对应标准动作图元参照点坐标在一定阈值范围内做差异比较，然后以声音、图示或输出到力反馈设备的方式将这种差异表达出来。能实时标示出错误的关键动作点，有利于动作对象针对性的去纠正错误动作点。

图1 运动误差识别流程

此外，运用了“虚拟现实+机器学习”的思维，提供基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算系统和方法，在保证锻炼安全的情况下，在多感官刺激和反馈的环境中提供一种高效的锻炼方法，在帮助运动者锻炼的同时增加锻炼的趣味性。

3、创新点、技术关键

3.1、创新点

（1）体感模拟算法运用降低VR 眩晕感。体感模拟算法即在不同的VR 场景中，将虚拟运动通过六自由度VR 运动模拟器进行动态展现。该算法的具体效果也与运动模拟精度呈正相关。相较于过去基础的体感模拟算法，现代更多会考虑使用者的真实感受，通过接入人体前庭系统，增强体感误差反馈调整控制，可以极大程度减轻动态延迟和感知偏差，进一步增强运动的真实体验，提供稳定、沉浸式的视觉体验。改进后的体感模拟算法使得模拟更加精确真实，视觉接收和前庭感知保持了高度同步，极大程度降低了VR 运动产生的运动感。在MATLAB/Simulink 中对改进体感模拟算法进行建模仿真，仿真结果表明改进体感模拟算法降低了相位延迟和虚假暗示，提高了虚实运动的一致性；

（2）改进YOLO 算法提升多目标实时检测精度。通过改变算法网格结构的网格数量，并利用神经网络技术对网格进行训练提升效率，可以更好地提升待检目标的适应性和准确度。实验结果表明，改进YOLO 算法在全景目标检测上能够达到相对精确的数值和速率，使得检测速度接近31 次/s，实现高精度和实时性相统一。另外，在进行对比实验后，在不同的环境下，E-DYOLO 方法展现出更好的鲁棒性。

3.2、技术关键

（1）体感模拟算法的改良和优化。

如图2 中所示，改进的体感模拟算法以体感模拟算法为基本，加入了人体前庭系统模型的同时，将线加速度和线角速度直接导入其中作为参考信号，从而产生前庭体感偏差，这在一定程度上造成了运动者的视觉感官和真实状态冲突，从而造成VR 的晕眩感受。

图2 体感模拟算法优化流程

通过将扎德(L.A.Zadeh)提出的模糊集合(Fuzzy Set)概念加入到体感模拟控制模型中，同时优化设置模糊模型输入量数据类型，进一步优化VR 使用中的人体运动感受。一是将感知偏差加入输入量，可以有效降低偏差产生的晕动感；二是将线加速度和线角速度的微分加入输入量，有效降低相位延迟；三是输入新的线加速度和线角速度来改进模糊控制和比例环节，从而有效提升模型的应用范围和场景适应能力。

（2）YOLO 算法的改良和优化。

以往YOLO算法中，视觉图像按照纵横相同划分为S*S网格状，以这种划分方式进行全景视觉系统解算，将导致图像的长宽比例不协调，相当于将实际图像长度拉宽而导致出现“矮粗”的比例失调状态，这种非线性的变化极大影响了VR 技术的观感。对此，将YOLO 算法改良和优化则尤为重要，可以按照全景解算实际按照一定比例增加图像纵向的预测边框数量，例如将纵轴由S 增加到2S，由此减轻图像比例失调的情况。同时将网络结构设置为5个最大值池化层，设置包括20 个卷积层，末端增加特征层，充分达到图像在全景视觉系统中的检测目标。

4、作品科学性、先进性

将VR 技术融入运动中，让运动融合前沿科技，将使得运动健身变得更有趣、更科学，极大增加了人们的运动兴趣和热情。此外VR 技术融入运动中能够带来诸多好处：（1）减少运动伤害。在运动健身中由于相关措施掌握不到位或设施老旧、场地破损等潜在危险，极易造成运动伤害。通过在相对安全的场景下使用VR 技术，使用者可以任意切换喜爱的运动场景和模式，打破时间、设施及空间场景等限制因素，有效降低运动风险隐患。VR 技术通过对用户的运动数据采集，可以实时监测并指出用户运动中的错误动作，从而提高运动质量；（2）弥补物质条件不足的限制因素。运动健身中有必要的器材作为保障。通过VR 技术的有效应用，可以模拟非常多的体育器材真实功能，使运动者获得更为丰富的视觉感官效果，提高运动的趣味性与生动性；（3）VR 在运动健身的数据量化方面也有着明显的优势,通过设备连接记录运动中产生的心率、移动等数据，并刻画用户专属的运动轨迹，从而更加精准地得出用户在进行体育锻炼过程中消耗的卡路里。这些具有科学指导意义的数据，对于扩大整个运动健身行业市场规模将会起到非常重要的作用。此外，通过将用户产生的专属运动记录、动作姿态和健身目标等进行大数据比对，能够更加准确地为用户量身定制VR 运动项目等内容。

5、适用范围、应用前景

从2020 年几乎人手一个的健身环，到去年深受市场追捧的健身镜，再到今年掀起全民健身热潮的刘畊宏，更为便捷、有趣的运动健身方式，正在成为越来越多人的选择。以家庭健身为例，根据《2021 中国健身行业数据报告》显示，2021 年家庭健身市场规模达到404 亿元，相比2019 年大幅增长43.5%，预计到2024 年将超过800 亿元。然而，目前市场中流行的健身设备不论在场景营造、沉浸式体验，还是便携、交互层面都有着各自的局限，使人很难形成长久的跟练习惯。经历了漫长的摸索后，运动健身行业仍在等待着一个新的破局者的出现，而软硬件层面近年来都有着大幅改善的VR 技术成为破局者。当前市场VR 体育运动项目有很多应用场景，根据运动项目的不同分为多个类别，如球类运动、健身运动、运动体验等。在健身场馆及VR 运动体验中心等场景中，VR 运动中心应用较为普遍，通过对球类、健身、体验等多种形态的运动类别组合，为消费者提供一站式智慧运动健身解决方案。相较于传统运动形态，VR 运动更安全、科学，以VR 骑行为例，传统骑行受限于场地等因素，安全性难以保障，VR 骑行基于VR 技术与传统单车融合，可以真实模拟单车骑行体验，利用多维传感器来记录、计算骑行力度、姿势、速度、心率、消耗卡路里等数据，让骑行运动更科学。同时不同的主题场景随着骑行距离的变化产生变化，感受沉浸式运动视觉所带来的震撼体验。VR 技术和丰富的运动生态所能构建出的轻松、有趣的氛围体验，能够扭转运动枯燥和反人性的特点，吸引更多人放下思想包袱，从趣味体验入手，一步步形成长久的运动习惯。与此同时，大众在VR 运动场景中所培养的运动兴趣，也将进一步激发传统健身市场的消费需求，带动行业更快发展。

此外，在当前新的社会消费需求刺激下，“大体育、大健康”理念深入人心，从而使得体育运动领域产品呈现出更加多元化、数字化和智能化的发展，VR 技术可以将线上的体育运动平台、健身APP，和现实中的器材设施、运动用品等进行充分融合，打造支持室内与户外、休闲训练与竞技比赛等多类场景沉浸式体验，用技术手段推动构建全民健身新业态。

6、结论

VR 运动体感技术于大众层面带来的颠覆性，主要在于视听感官随动态位移所形成的持续沉浸感受，这一特性恰好满足了家庭健身场景中的真实需求，是与传统家庭健身设备功能的一种融合，并且较之后者，VR 自身的便捷性以及丰富的内容开发空间，也将在极大程度上改变运动健身枯燥的特性。通过科技手段把逆人性的健身运动变成游戏般更简单、容易入门和保持的方式，不仅能够让从前抗拒运动的用户随时动起来，养成健康的习惯；同时，更加数据化、量化后的运动和健身，在很大程度上也更具有科学指导意义，对扩大整个运动健身行业市场规模会起到非常重要的作用。

根据《体育强国建设纲要》，我国全面推进落实全民健身国家战略，重点增加体育锻炼人数和符合《国民体质测定标准》的人数比例，其中“经常参加体育锻炼”的人数占比超过45%，“城乡居民达标合格”的人数占比在92%以上。面向这一宏大目标，体育行业不得不在原有发展基础之上，寻求更为突破性的场景，促进全民参与体育运动。在此背景下，VR 技术未来丰富的运动生态所能构建出的轻松、有趣的氛围体验，无疑能够吸引更多人放下思想包袱，从趣味体验入手，一步步形成长久的运动习惯。与此同时，大众在VR 运动场景中所培养的运动兴趣，也将进一步激发传统健身市场的消费需求，带动行业更快发展。因此本项目有广阔的市场前景，并且本项目在大范围多目标实时检测、VR眩晕感降低、运动动作误差比对、识别等方面具有技术优势，该项目具有很好的发展前景。