近年来，随着传感器技术、计算仿真与人工智能的飞速发展，运动生物力学已从实验室走向训练场与康复中心，成为实现个性化运动处方、优化技术动作与预防损伤的核心驱动力。传统的运动分析依赖于昂贵的光学动作捕捉系统，局限于实验室环境，难以捕捉真实场景下的运动特征[1]。如今，以惯性测量单元（IMU）、压力鞋垫为代表的可穿戴传感器，结合 musculoskeletal modeling（肌肉骨骼建模）工具，正推动实时、在线的生物力学分析走向实用化。
案例一：可穿戴传感器+实时建模系统验证
在瑞典皇家理工学院（KTH）的一项硕士研究中，研究者开发了一套集成8个IMU与压力鞋垫的可穿戴系统，结合基于OpenSimRT的实时肌肉骨骼模型（Gait2392），对静态、动态及步行任务中的髋、膝、踝关节角度与力矩进行实时估计。与实验室Vicon系统对比结果显示，关节角度与踝关节力矩具有良好一致性（RMSE较小），而髋、膝关节力矩误差相对较大[1]。该系统展示了在实验室外进行实时生物力学分析的潜力，为个性化训练与康复监控提供了技术基础。
在瑞典皇家理工学院（KTH）的一项硕士研究中，研究者开发了一套集成8个IMU与压力鞋垫的可穿戴系统，结合基于OpenSimRT的实时肌肉骨骼模型（Gait2392），对静态、动态及步行任务中的髋、膝、踝关节角度与力矩进行实时估计。与实验室Vicon系统对比结果显示，关节角度与踝关节力矩具有良好一致性（RMSE较小），而髋、膝关节力矩误差相对较大[1]。该系统展示了在实验室外进行实时生物力学分析的潜力，为个性化训练与康复监控提供了技术基础。
精细动作分析与训练优化
生物力学仿真不仅用于评估，更能深入揭示特定动作的关节负载机制，为训练安全与效果提供依据。
案例二：哥本哈根内收肌练习（CAE）的三维关节负载分析
一项发表于《Journal of Biomechanics》的研究利用逆动力学方法，量化了CAE在不同支撑位置（膝、小腿中点、踝）下的三维髋、膝关节净力矩（NJM）。研究发现，支撑点越远，髋内收力矩越大（踝支撑：1.54 ±0.23 Nm·kg⁻¹，膝支撑：0.93 ±0.16 Nm·kg⁻¹）[2]。此外，髋关节矢状面力矩（伸展/屈曲）与大腿旋转角度高度相关（r = 0.97–0.98）。该分析为教练与康复师精确调整该练习以针对性强化特定内收肌群（如大收肌 vs 长收肌、短收肌）提供了量化依据。
一项发表于《Journal of Biomechanics》的研究利用逆动力学方法，量化了CAE在不同支撑位置（膝、小腿中点、踝）下的三维髋、膝关节净力矩（NJM）。研究发现，支撑点越远，髋内收力矩越大（踝支撑：1.54 ±0.23 Nm·kg⁻¹，膝支撑：0.93 ±0.16 Nm·kg⁻¹）[2]。此外，髋关节矢状面力矩（伸展/屈曲）与大腿旋转角度高度相关（r = 0.97–0.98）。该分析为教练与康复师精确调整该练习以针对性强化特定内收肌群（如大收肌 vs 长收肌、短收肌）提供了量化依据。
案例三：握距对肩推生物力学的影响
一项针对抗阻训练男性的研究利用统计参数映射（SPM）分析了不同握距（窄、中、宽）对肩推运动学与动力学的影响。窄握距增加了肩、肘关节活动范围，并产生更多向内侧的杠铃水平力；宽握距则产生更多外侧水平力，并降低了肘关节净力矩[4]。这些发现表明，握距可有效调节关节负载分布，可用于个体化调整——例如，为减轻肘关节负荷可选择宽握距，为增加关节活动范围则选择窄握距。
一项针对抗阻训练男性的研究利用统计参数映射（SPM）分析了不同握距（窄、中、宽）对肩推运动学与动力学的影响。窄握距增加了肩、肘关节活动范围，并产生更多向内侧的杠铃水平力；宽握距则产生更多外侧水平力，并降低了肘关节净力矩[4]。这些发现表明，握距可有效调节关节负载分布，可用于个体化调整——例如，为减轻肘关节负荷可选择宽握距，为增加关节活动范围则选择窄握距。
仿真建模软件工具生态
实现上述精细化分析，离不开成熟的生物力学仿真建模软件平台。这些平台允许研究者或工程师基于个体解剖数据建立数字化模型，模拟肌肉、骨骼与关节在运动中的受力与运动状态。
在科研与工程领域，OpenSim 作为开源肌肉骨骼建模与仿真平台被广泛使用，其支持逆运动学、逆动力学、静态优化等分析流程[1]。商业软件方面，AnyBody Modeling System 、BOB等提供了强大的多体动力学仿真与肌肉力预测功能，常用于产品设计、工效学与运动分析，在特定领域（如汽车碰撞生物力学）也有所应用。选择软件时需综合考虑模型精度、计算效率、可定制性及与传感器数据的兼容性。
未来趋势：个性化、智能化与全天候监控
未来，运动生物力学仿真将与人工智能、柔性电子、基因力学组学深度融合[3]。
- 个性化建模：基于个体的医学影像（CT/MRI）构建“数字孪生”模型，模拟不同训练或康复方案下的组织应力分布，实现真正的个性化干预[3]。
- 智能实时反馈：集成高密度压力鞋垫、柔性电子皮肤与AR眼镜，实现运动风险的实时感知与即时纠正[3]。
- 多模态数据融合：结合力学、生理（心率、血氧）与生化数据，构建更全面的损伤预测与表现优化模型。
综上，运动生物力学仿真建模已不再是纯粹的学术工具，它正通过可穿戴化、实时化与个性化，深刻变革体育训练与运动康复的实践模式，助力运动员与大众更科学、更安全地追求运动表现与健康。
参考文献
- Sigurðardóttir, B. H. (2025). Real-Time Biomechanical Analysis of Human Movement with Wearable Sensors and Musculoskeletal Modelling. KTH Degree Project in Medical Engineering.
- Dahlin, T. E., Dmytriieva, D., Rutherford, E., & Chiu, L. Z. F. (2026). Three-dimensional hip and knee loading during the Copenhagen adductor exercise. Journal of Biomechanics, 195, 113116.
- Zhang, H. (2025). Biomechanical Analysis in Sports Injury Prevention and Rehabilitation: Current Status and Future Trends. Journal of Human Movement Science, 6(1), 40-48.
- Gundersen, A. H., Krosshaug, T., Mausehund, L., van den Tillaar, R., & Larsen, S. (2025). The impact of grip width on kinetics and kinematics in the shoulder press among resistance-trained men. Sports Biomechanics. DOI: 10.1080/14763141.2025.2590028.