2025年大学《智能体育工程》专业题库- 运动器材设计及创新技术研究

2025年大学《智能体育工程》专业题库——运动器材设计及创新技术研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在括号内）1.在设计智能运动服时，用于监测心率变异性（HRV）的生物传感器，其最佳布设位置通常考虑的是？A.服装最轻薄处B.皮肤与服装接触面压力最大处C.便于用户进行肢体活动且信号干扰最小处D.服装成本最低的区域2.下列哪种材料特性对于需要频繁弯曲或拉伸的智能运动器材（如智能袜子）来说是优先考虑的？A.高弹性模量B.良好的耐磨性C.高柔韧性D.优异的防水性3.用户需求分析在智能运动器材设计流程中的核心作用是？A.确定产品的最终技术规格B.为产品外观设计提供依据C.定义产品应解决的核心问题和用户价值D.预测产品的市场销售价格4.当智能运动器材需要实时处理传感器数据并做出快速响应时，通常优先考虑采用哪种类型的微控制器？A.具有极高浮点运算能力的通用处理器B.低功耗但处理速度较慢的微控制器C.具有实时操作系统（RTOS）支持、处理能力适中且具备足够外设接口的微控制器D.主要用于图形处理的专用处理器5.以下哪项技术通常不直接用于改善运动员运动姿态的实时反馈？A.运动捕捉（MotionCapture）B.肌电信号（EMG）分析C.基于智能手机内置传感器的姿态估计算法D.可穿戴惯性测量单元（IMU）数据融合算法6.在智能运动器材的设计中，人机工程学主要关注的是？A.产品的外观造型美感B.产品的制造成本和利润率C.产品与使用者在交互过程中的舒适度、效率和安全性D.产品的品牌和市场推广策略7.将新材料或新功能集成到现有运动器材中，属于哪种创新设计模式？A.替代式创新B.渐进式创新C.模块化创新D.颠覆式创新8.智能运动器材收集到的运动数据，若要用于预测运动损伤风险，其核心处理环节应侧重于？A.数据的存储和备份B.数据的视觉化展示C.特征提取与模式识别D.数据的跨国传输9.对于需要提供精准力量反馈的智能运动器材（如智能哑铃），其核心挑战在于？A.电池续航能力B.传感器小型化和隐蔽性C.大力矩、高精度、低延迟的力反馈机制设计与实现D.用户界面的友好性设计10.评估一款智能跑鞋的“智能”程度，以下哪个指标相对最为关键？A.鞋面材料的透气价格B.是否能实时监测步频并发出音频提示C.能量回收系统的效率D.鞋底材质的耐磨等级二、填空题（每题2分，共20分。请将答案填在横线上）1.智能运动器材设计流程中，通常在功能定义之后进行的关键环节是________。2.为了保证智能运动器材的数据传输的可靠性和实时性，常采用________协议。3.用于测量人体运动姿态角度的传感器，除了惯性测量单元（IMU），常见的还有________传感器。4.在进行智能运动器材的可用性测试时，主要关注用户能否________并高效地使用产品。5.“互联网+体育”背景下，智能运动器材的数据服务模式正从简单的数据记录向________和个性化指导转变。6.选材时，除了考虑力学性能，还应综合考虑材料的________、耐候性、环保性等因素。7.基于人工智能的智能运动器材，其核心在于利用算法实现________和自适应调整。8.模块化设计在智能运动器材中的应用，有利于产品的________、维护和功能扩展。9.为了确保智能运动器材的安全性，特别是涉及电气和生物电信号时，必须进行严格的________设计和测试。10.逆向工程是智能运动器材创新研究的重要方法之一，它有助于分析现有产品的________和改进空间。三、名词解释（每题3分，共15分）1.传感融合（SensorFusion）2.人机交互（Human-ComputerInteraction,HMI）3.运动生物力学分析（SportsBiomechanicsAnalysis）4.增强现实训练（AugmentedRealityTraining）5.可穿戴计算（WearableComputing）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述在进行智能运动器材用户需求分析时，需要考虑的主要方面。2.简述将传感器集成到运动器材时，需要解决的关键工程问题。3.简述智能运动器材设计中，结构设计与人机工程学之间的关系。4.简述采用设计思维方法进行智能运动器材创新设计的典型步骤。五、论述题（每题10分，共20分）1.论述人工智能技术（如机器学习、计算机视觉）在提升智能运动器材性能和价值方面的潜在应用方向及面临的挑战。2.结合具体实例，论述在智能运动器材设计中，如何平衡技术创新、成本控制与市场接受度之间的关系。六、设计研究题（10分）请简要阐述你设想的一款用于改善跑姿的智能运动裤的核心功能、关键技术和创新点。要求说明需要集成的关键传感器类型、数据处理逻辑的大致思路以及预期的用户体验改进。试卷答案一、选择题1.C2.C3.C4.C5.B6.C7.B8.C9.C10.C二、填空题1.概念设计/方案设计2.TCP/IP或低功耗广域网（如BLE,Zigbee）等具体协议也可3.跟踪球式/关节式4.轻松理解5.智能化分析/个性化训练方案6.加工性能7.智能决策8.可扩展性9.电磁兼容性（EMC）/电气安全10.技术原理/设计思路三、名词解释1.传感融合（SensorFusion）：指利用多种不同类型或位置的传感器的信息，通过特定的算法（如卡尔曼滤波、数据融合）进行组合处理，以获得比单一传感器更精确、更可靠、更全面的感知信息或决策依据的技术。2.人机交互（Human-ComputerInteraction,HMI）：研究人与计算机之间交互的原理、方法和设计，关注如何设计出高效、易用、舒适的人机界面和交互流程，使用户能够方便地与智能运动器材进行信息交换和任务完成。3.运动生物力学分析（SportsBiomechanicsAnalysis）：运用生物力学原理和方法，对运动员的运动动作进行定量或定性的分析和研究，以揭示运动技术的力学规律、评估动作效率、诊断技术缺陷、预防运动损伤或优化运动表现。4.增强现实训练（AugmentedRealityTraining）：将计算机生成的虚拟信息（如力线、轨迹、生物力学数据）实时叠加到运动员的实际运动环境或视野中，提供直观的反馈和指导，以辅助运动员改进技术动作的训练方法。5.可穿戴计算（WearableComputing）：指将计算机系统（包括计算设备、传感器、执行器、通信模块等）集成到便携式穿戴设备中，使其能够持续或非持续地附着在人体上，提供移动计算、身体状态监测、人与环境交互等功能的技术领域。四、简答题1.进行智能运动器材用户需求分析时，需要考虑的主要方面包括：目标用户群体特征（年龄、运动水平、运动项目等）、用户的运动目标与痛点（提升成绩、预防损伤、娱乐体验等）、具体的运动场景与环境条件（场地、天气、设备限制等）、用户对功能性能的期望（精度、实时性、续航等）、用户交互习惯与偏好（操作方式、信息反馈形式等）、用户的预算承受能力以及安全性与舒适性要求。2.将传感器集成到运动器材时，需要解决的关键工程问题包括：传感器的选型（根据监测物理量、精度要求、环境条件选择合适类型和精度）；传感器的安装位置与方式（确保有效接触或感知目标，不影响用户运动，固定牢靠）；信号传输的可靠性与抗干扰（选择合适的传输介质和协议，屏蔽电磁干扰）；供电方式的集成（电池容量、供电方式对器材重量、体积和舒适度的影响）；环境适应性（耐温、耐湿、耐磨损、防水防尘等）；以及传感器数据的标定与校准（确保测量数据的准确性）。3.智能运动器材设计中，结构设计与人机工程学之间是相辅相成、密不可分的关系。结构设计是产品的基础骨架，决定了器材的形态、材质和物理属性；而人机工程学则指导结构设计，确保器材的形态、尺寸、重量、操作方式等符合人体生理和心理特点，提供舒适、高效、安全的用户体验。良好的结构设计需要充分考虑人机工程学原理，如人体测量数据、力学传递、易用性、可达性等，使器材不仅功能实现，更易于被用户接受和使用；反过来，人机工程学的要求也会反过来影响结构设计的方案选择，两者共同决定最终产品的综合性能和用户满意度。4.采用设计思维方法进行智能运动器材创新设计的典型步骤通常包括：共情（Empathize）-深入了解目标用户的需求、痛点和体验；定义（Define）-基于共情阶段的结果，明确设计问题，形成设计挑战；构思（Ideate）-运用头脑风暴、草图绘制等方法，产生尽可能多的创意解决方案；原型（Prototype）-将有潜力的创意快速制作成低成本、可测试的原型；测试（Test）-将原型交给用户进行实际体验和评估，收集反馈；根据测试反馈，迭代优化原型，直至找到满足用户需求的最终解决方案。五、论述题1.人工智能技术在提升智能运动器材性能和价值方面的潜在应用方向及面临的挑战：*应用方向：*精准运动分析与个性化指导：通过机器学习分析大量运动数据（来自传感器、视频等），识别运动员的技术缺陷，提供精细化的动作建议和个性化训练计划，提升训练效率。*智能损伤预警：基于生理信号（心率变异性、肌电等）、运动负荷数据和生物力学分析，利用AI模型预测运动损伤风险，实现早期干预。*自适应运动反馈与训练：根据运动员的实时表现和状态，AI系统可以动态调整反馈强度、训练难度或提供实时指导，实现自适应训练。*运动表现增强模拟：利用计算机视觉和仿真技术，创建虚拟对手或环境，让运动员在安全可控条件下进行高强度模拟训练，提升竞技能力。*自动化数据管理与洞察挖掘：AI可以自动处理、整合来自多源的运动数据，并挖掘出深层次的训练效果、技术特点或市场趋势洞察。*面临的挑战：*数据质量与数量：需要大量高质量、标注准确的运动数据来训练可靠的AI模型，这在实际应用中难以获取。*算法模型的鲁棒性与可解释性：AI算法（尤其是深度学习）可能存在泛化能力不足、对特定个体或环境敏感、模型决策过程不透明（黑箱问题）等问题，影响信任度。*实时处理能力：智能运动器材需要在运动过程中实时收集数据并快速进行AI分析，这对边缘计算能力提出了很高要求。*用户隐私与数据安全：运动员的生理和运动数据高度敏感，如何保障数据安全和用户隐私是应用AI必须解决的关键问题。*成本与普及性：集成先进AI技术的智能运动器材成本可能较高，限制了其广泛普及。*伦理与过度依赖：如何避免过度依赖AI指导而削弱运动员自身的技术和判断能力，以及AI应用中的伦理问题也需要关注。2.结合具体实例，论述在智能运动器材设计中，如何平衡技术创新、成本控制与市场接受度之间的关系：*技术创新是核心竞争力，但需聚焦价值：技术创新应围绕解决用户的真实需求和痛点展开，而非单纯追求技术指标的堆砌。例如，智能跑鞋加入能量回收技术是技术创新，能提升用户体验，具有市场价值；但如果回收效率提升有限而成本急剧增加，或者用户感知不到明显效果，则技术创新并未带来相应的市场价值，难以被接受。应优先研发那些能带来显著性能提升或体验改善，且用户愿意为之付费的技术。*成本控制是市场普及的关键门槛：即使技术创新再好，如果成本过高，超出了目标用户的购买力范围，就无法实现大规模市场普及。例如，高端运动手表集成了众多传感器和复杂算法，技术含量高，但价格也昂贵。为了扩大市场，可以采用模块化设计，将核心功能与增值功能区分，推出不同价位的产品线；或者通过规模化生产、优化供应链管理来降低制造成本。在保证基本功能和用户体验的前提下，通过材料选择、结构设计等方面的优化，控制成本。*市场接受度是连接技术与商业的桥梁：市场接受度不仅取决于产品的性能和价格，还与产品的易用性、可靠性、外观设计、品牌形象以及用户的使用习惯和文化背景密切相关。技术创新需要以用户为中心进行设计，确保产品简单易用、稳定可靠。例如，智能运动服如果传感器安装复杂、数据读取不便、穿着不舒适，即使技术先进，用户也不会接受。同时，市场推广和用户教育也是提升接受度的关键环节。可以通过精准的市场定位，针对特定需求（如专业运动员或大众健身爱好者）推出差异化产品，平衡技术创新与成本，提高目标市场的接受度。*三者动态平衡，迭代优化：平衡技术创新、成本控制和市场接受度不是一成不变的，需要在产品开发的不同阶段进行动态评估和调整。初期可能更侧重技术创新验证，中期需重点控制成本，后期则需密切关注市场反馈，优化易用性和用户体验。通过快速原型制作、小范围用户测试等方式，及时获取反馈，迭代改进产品设计，找到三者之间的最佳平衡点，最终实现产品的商业成功。例如，某款智能运动器材初期采用较先进但成本较高的技术，通过市场测试发现用户对某项功能的需求度不高，后期在后续版本中简化该功能，采用成本更低的方案，同时加强核心功能的优化和用户体验，从而提升了市场竞争力。六、设计研究题（此题答案具有开放性，以下提供一个示例性思路，实际作答可提出不同但合理的方案）设想的一款用于改善跑姿的智能运动裤核心功能、关键技术和创新点：*核心功能：1.实时监测跑步姿态关键参数：如步频、步幅、左右腿差异、骨盆晃动幅度、膝盖弯曲角度等。2.实时姿态反馈：通过内置的震动马达或肌电反馈装置，在出现不良跑姿（如过度内旋、骨盆倾斜）时提供局部、可感知的震动提示。3.数据记录与分析：记录跑步过程中的姿态数据，通过配套APP进行可视化展示和趋势分析，帮助用户了解自身跑姿变化。*关键技术：1.传感器集成：在裤子关键部位（如大腿外侧、小腿、骨