当下，城市街头的夜跑队伍、健身房里的团课人群持续扩容，大众对运动表现的追求愈发明显——跑者钻研如何突破配速瓶颈，健身爱好者尝试解锁更难的动作模式，但因缺乏科学指导，盲目训练引发的肌肉拉伤、关节磨损等问题也层出不穷。
比如不少人跟风尝试“爆汗训练”，却因未关注心率、肌肉负荷等指标，反而积累运动损伤；甚至日常慢跑时，错误的摆臂幅度或步幅，都可能悄然加重膝关节负担，“想健身却伤了身”的矛盾，成为大众运动热潮中的突出痛点。
清晨的城市周边山野间，越来越多的人加入轻越野跑的行列。以上海2025易跑·森林越野半程马拉松为例，赛事设置了半程马拉松、7公里健康跑及不同距离的亲子跑组，各组别参赛人数均达2000人，总规模达8000人。
杭州一场25公里的越野赛事中，1800名参与者在茶田与竹林间完成累计1680米的爬升，尽管前3公里因路线较窄出现拥堵，用了近1小时通过，但沿途的自然环境仍吸引不少人停下拍照，完赛后的补给和周边服务也让参与者有较好体验。
这种将城市周边自然路径与运动结合的形式，不仅降低了传统越野跑的专业门槛，还带动了周边餐饮、运动装备等消费，成为当下流行的健身选择。轻越野跑的兴起也推动了相关运动科学研究的开展。
宁波大学的研究团队通过三维运动捕捉系统和测力台，分析了不同步宽和速度对下肢的影响，发现宽步宽可降低13 - 22%的膝关节外翻力矩，这一数据为减少运动损伤提供了量化依据。
国家体育总局的科技创新项目中，类似的三维运动捕捉技术被用于记录跑者在复杂地形中的步幅、关节角度等数据，研究显示专业装备能有效降低运动损伤风险，比如合适的跑鞋设计可减少半月板磨损。
针对越野跑中常见的陡坡路段，研究还给出了具体的训练建议：在坡度超过8%的路段，采用“15秒冲刺 + 90秒恢复”的模式，既能有效激活肌肉，又能减少关节负担。这些研究成果不仅为运动装备研发提供了支持，也为普通爱好者提供了科学的运动指导，帮助大家在享受山野乐趣的同时降低受伤风险。
在科研的世界里，对运动健康的探索也从未停歇，并正从多个维度为此提供洞见与工具。如果你也对运动科学、力学、健康科学等方面的科研感兴趣的话，就快来加入我们吧！
围绕你感兴趣的课题
让我们以严谨的科学态度、创新的思维方式
展开一段充满挑战与收获的科研之旅吧。
马术运动中骑手主动调控的动力学机理研究
在令人们着迷的众多体育运动中，马术因其参与主体“人与马”强烈的相互作用和配合默契的极致追求而极具吸引力。虽然，马术运动中马的表现很大程度上取决于训练阶段所培养的习惯和模式，但是赛场上来自各方面的环境刺激使得每一次现场表现都有着极强的独特性。
这意味着骑手必将依据其对现场复杂情形的判断，向马发出适应当时条件的强弱程度不同的指令信息，同时骑手将根据马的反应适时调整自身姿态，以利于人-马系统更高效、更出彩的完成比赛科目。
本课题将致力于研究马术运动中人-马系统运动的动力学行为，探究骑手主动调控对人-马系统动力学行为的影响规律，发掘骑手在马术运动中主动调控人-马系统动力学状态、与马共同出色完成运动科目的物理机制。
过程中，学生将在教授的指导下围绕马术运动中的骑手对人-马系统动力学行为的主动调控问题，学习到理论与应用力学、微分方程、线性代数等理论知识，用到理论分析、数学建模、数值计算等研究方法，预期能够产出理论/试验数据和研究论文等成果。
本课题将充分锻炼学生提出问题、分析问题、解决问题的科研能力，训练学生学术论文写作的规范与方法，最终学生将完成一篇具有独特研究视角的高质量论文。
人体姿态估计及其在高尔夫运动中的应用
目前，基于图像的人体姿态估计技术已经非常成熟，广泛应用于不同的服务场景里，比如体育赛事。姿态估计所在的人工智能和计算机视觉已经有了很大的发展，其计算机算法拥有成熟的数据集、模型、评价指标和应用。
这里，我们希望将姿态估计算法用于高尔夫运动中，通过提取教学视频里的人体姿态作为指导标准，并拍摄和提取高尔夫运动学员的练习姿态，从而学习高尔夫运动学员和指导教学视频里的人体姿态之间的差异，用以指导高尔夫运动学员的动作和姿态。
并且，人体姿态估计一直沿用关键点的欧氏距离作为度量单位，这不利于人体姿态差异的精准刻画，本研究提出运用两个关键点的模长和角度来度量人体姿态的差异。
本课题中，学生将充分熟悉python编程语言，学习pytorch基本知识;了解深度学习的理论和应用，学习并掌握计算机视觉里的人体姿态估计研究领域;学习人体姿态估计的算法基础，数据采集，评价指标和应用。
本课题的创新点主要体现在，能够基于人体姿态估计算法提取教学视频的人体姿态，改进人体姿态估计算法的评价指标，将人体姿态估计用于高尔夫运动教学。
自由式滑雪U型场地技巧的运动学分析及优化研究
本课题中，我们从学生对滑雪运动的动力学分析的研究兴趣出发，研究分析自由式滑雪U型场地技巧的运动学过程。U型场地技巧是自由式滑雪中的重要类型之一，运动员需在U型场地中通过控制自身速度和角度，完成腾空、旋转、抓板等高难度动作，其动作的难度、完成度、高度、多样性和创新性最终决定了运动员的竞技得分。
U型场地自由滑雪过程中，运动员的运动学轨迹是由入池速度、角度、雪地摩擦力、U型池尺寸、风阻以及运动员自身动作等多重因素共同决定的，运动员每完成一次腾空、旋转或抓板等动作后，需在U型池内快速调整路线及自身重心，以准备下次的技巧动作，因此需积累大量经验才能连续高水平完成多次多样性的高难度技巧动作。
运动员的运动学轨迹分析，可以准确反映运动员动作的问题，并给出相应的解决方案，优化运动员的入池速度、角度以及动作等，已成为现代滑雪运动中重要的科学辅助手段，有助于减少运动员的无效或低效甚至错误的训练，快速提高运动员的U型场地技巧。
本课题基于现实场景的自由滑雪U型场地技巧的运动学建模，并运用运动学系统的参数分析方法，优化U型场地技巧的运动员动作及轨迹，且能够帮助学生围绕自己感兴趣的滑雪话题展开探究。本课题将充分锻炼学生提出问题、分析问题、解决问题的科研能力，训练学生学术论文写作的规范与方法，最终学生将完成一篇具有独特研究视角的高质量论文。
体育运动表现分析研究
体育组织和赛事运营策略的评估分析在当今体育产业中具有重要意义。运动员的生理参数与比赛成绩存在怎样的关联？如何基于数据科学对运动员的动作进行科学识别和评估？如何科学预测运动员的表现和受伤风险？随着体育市场的不断发展和竞争的加剧，体育组织越来越需要借助数据分析和科技手段来优化运营策略、提高比赛质量、增强球队和运动员的表现，以及提升观众体验。
运用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，对体育组织和赛事运营中产生的大量数据进行分析和解释，可以帮助教练、运动员、管理人员和决策者做出更加明智的决策，优化训练计划，提高团队和个人表现，同时也有助于俱乐部管理、市场营销等方面的决策。
基于运动特征的功能义指研发
本课题针对手指缺失的情况，设计一款结构简单、成本低廉、具有抓握功能的功能义指，将帮助学生掌握多项前沿、硬核的生物医学工程和生物物理原理，该功能义指的设计对患者生活质量的提高具有积极作用以及极高的社会价值。
此外，该课题能够体现学生善于结合生物医学、机械工程等融合学科，解决康复医学热点问题的学术能力，以及关怀残障人士的同理心和社会责任感，该课题非常适合带领对生物力学感兴趣的学生进行科研探索，指导学生完成高水平的研究成果。
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