这种精确到毫米级别的运动轨迹记录，为后续深入分析短跑运动的运动学特征提供了基础数据。
然后做多维度运动参数获取。
比如关节角度与角速度。
基于构建的骨骼模型，系统能够实时计算出各个关节在三维空间中的角度变化。
例如，在短跑过程中，髋关节、膝关节和踝关节的屈伸角度及其随时间的变化是衡量腿部运动效率的关键指标。
通过红外三维捕捉系统，可以精确获取这些参数，分析关节在不同阶段的运动模式，如在起跑阶段膝关节的快速伸展角度和角速度，为评估起跑技术提供量化依据。
比如线速度与加速度。
除了关节运动参数，系统还能计算出身体各部位质心的线速度和加速度。在短跑加速阶段，身体重心的加速度以及腿部、手臂等部位的线速度变化，直接反映了运动员的爆发力和速度提升能力。
再配合该系统关节力与扭矩的精确计算。
关节力和扭矩是影响短跑表现的重要动力学因素。红外三维捕捉系统生成的骨骼投影数据，结合人体解剖学和力学原理，为精确计算关节力和扭矩提供了可能。
利用逆动力学方法，通过已知的运动学参数，如关节角度、角速度、角加速度以及运动员的身体质量分布模型，可以计算出每个关节在运动过程中所承受的力和产生的扭矩。
以前是不可能计算的这么清楚。
现在有这个。
成了可能。
外加肌肉力量与功率的准确评估。
就像是通过分析小腿三头肌在踝关节处的力臂以及关节运动时的扭矩数据，可以计算出小腿三头肌在蹬伸过程中的功率输出，从而评估该肌肉群在短跑中的作用效率，为制定针对性的肌肉训练计划提供依据。
肌肉是产生运动的动力源，准确评估肌肉力量和功率对于理解短跑力学至关重要。红外三维捕捉系统虽然不能直接测量肌肉力量，但通过骨骼投影所反映的关节运动和受力情况，结合肌肉骨骼模型，可以间接估算出不同肌肉群在短跑过程中的发力大小和功率输出。
这样就能更加精准开启技术动作诊断。
没有最完美。
只有更完美。
你现在觉得完美，是因为你的眼光和认知，就到这里了。
在短跑运动中，起跑、加速跑、途中跑和冲刺跑等各个阶段都有其特定的技术动作要求。
红外三维捕捉系统生成的骨骼投影能够直观地展示运动员在每个阶段的动作细节，帮助教练和科研人员进行精准的技术动作诊断。
通过对比优秀运动员的标准动作模型和待分析运动员的骨骼投影数据，可以快速发现如起跑姿势不正确，如跑时身体重心过高或过低、腿部蹬地角度不合理、途中跑时摆臂与摆腿不协调，如摆臂幅度不足或频率不一致等技术问题，为后续的技术改进提供明确的方向。
到了现在。
你想要突破。