2月11日晚，北京冬奧會男子鋼架雪車比賽結束爭奪，中國選手閆文港以四輪4分01秒77的總成績，獲得一枚寶貴的銅牌，向世界展現(xiàn)了“中國速度”，創(chuàng)造了中國選手在這一項目的歷史最好成績。在“中國速度”的背后有著我校土木學院科研團隊的助力。土木與水利工程學院“智能雪車雪橇賽道與競技訓練關鍵技術研究”重點專項項目研究成果應用在冬奧會項目中，研究生韓文彬、詹健江，邱建偉，葉麗思，陳浪、李博宇、劉暢同學參與其中。通過搭建賽道數(shù)字孿生系統(tǒng)，形成了“雪車雪橇穿戴式數(shù)字儀表盤”、“鋼架雪車訓練及比賽滑行軌跡數(shù)據(jù)分析報告”、“雪車雪橇可視化軌跡糾偏系統(tǒng)”等多項輔助訓練的技術成果，實現(xiàn)雪車、雪橇運動的智能精確感知和數(shù)據(jù)融合，讓比賽在安全性和觀賞性之間達到完美平衡。

雪車雪橇運動在國內的普及度并不高，所使用的軟件是團隊大部分的成員沒有接觸過的，要實現(xiàn)技術突破，必須從零開始學習。“解決方法就是嘗試，一點點查閱資料、一次次反復推敲、一遍遍推倒重來。”團隊成員邱建偉同學說，他是從本科階段就開始接觸科技冬奧這一項目的，為了熟悉運動員的訓練過程，他與韓文彬、詹健江同學去到訓練場，現(xiàn)場觀摩運動員訓練。對實際工程問題的研究是需要大量數(shù)據(jù)支撐的，在‘數(shù)字孿生訓練系統(tǒng)’開發(fā)研究中，如何準確測量雪車雪橇在滑行過程中的速度成為了一個難題。團隊成員韓文彬博士提及常用的測速方法由于場館條件限制等各種因素無法實現(xiàn)，他與團隊老師不斷勘察，每天討論到深夜，最終在所有團隊成員的努力下找到了適合雪車雪橇項目的測速方法。

“最初我們手上只有各個國家鋼架雪車選手在延慶賽道的滑行視頻，我們需要從訓練視頻中挖掘出有用的信息，經(jīng)過多次討論加上頭腦風暴，最終確定了技術路線”，團隊研究生陳浪表示利用計算機視覺算法將視頻中運動員的滑行軌跡提取出來，然后結合運動員的成績，將滑行軌跡在不同維度下可視化，最后對可視化結果進行分析，得到一些有用的結論。團隊成員劉暢同學在對各位選手的滑行軌跡進行分析時，可以清晰地看到各位選手的滑行特點、滑行習慣等，并通過力學分析得到不同選手的最優(yōu)滑行軌跡，深深地感受到了創(chuàng)新和科技的力量。

該項目打破了國外相關公司的技術壟斷，在北京冬奧會中為運動員的科學訓練提供了有力的參考數(shù)據(jù)。進入冬奧會時間以來，團隊成員一直關注著賽事發(fā)展，尤其是昨晚，團隊成員紛紛守在直播前，觀看中國選手閆文港和殷正的比賽。我院學生一直以來都秉持科技創(chuàng)新的方向目標，努力攻克“卡脖子”的關鍵技術，用實際行動服務國家重大需求，把論文寫在祖國大地上。