О возможностях применения машинного обучения для анализа биомеханики в горнолыжном спорте

В этой статье речь пойдет о возможностях применения машинного обучения для анализа биомеханики в горнолыжном спорте. 



Изначально гипотеза об указанных возможностях свелась к следующему набору требований:

  • способность классифицировать технические элементы;
  • способность по определенной метрике сравнивать указанные элементы; находить нетривиальные особенности прохождения трассы, позволяющие минимизировать время;
  • способность строить прогнозы (например, на вторую попытку).


Для начальной проверки этой гипотезы мы решили обучить искусственную нейронную сеть (далее ИНС) для распознавания простейших фаз траектории движения спортсмена-горнолыжника.

Этапы работ определили так:

1. Сбор данных. 
2. Подготовка данных для обучения. 
3. Тренировка сети по распознаванию целых поворотов. 
4. Тренировка сети по распознаванию фаз поворотов. 
5. Разработка сервиса для пользователей по работе с получившейся системой. 

Сбор данных. Motion Capture


Какие данные собирать? Как их получить?

Показателей, которые характеризуют активность спортсмена во время спуска и которые можно измерить, достаточно много, начиная от профиля давления стопы на горнолыжный ботинок (именно с этих незаметных движений и начинается всё управление движением), и заканчивая направлением взгляда (чем на более далекие от спортсмена ворота он смотрит, тем выше шанс построения оптимальной траектории). Для начала, мы решили остановиться исключительно на захвате движений (Motion Capture – MoCap), то есть получить скелетную модель движения сегментов тела, так как данный подход наиболее широко описывает физику процесса.

Захват движений производили с помощью решения (MVN Biomech) компании Xsens, которое представляет из себя нейлоновый комбинезон с устанавливаемыми инерционными датчиками (IMU). По своим характеристикам костюм отдаленно напоминает стандартную спортивную экипировку — «спусковой костюм», что позволяет спортсмену, с некоторыми ограничениями, просто одеть его под обычную экипировку. 

В процессе эксплуатации нам пришлось адаптировать исходное решение под аутентичную горнолыжную экипировку. Сделано это было в первую очередь для повышения точности записи данных (отдельные датчики плохо крепились), а во вторую для ускорения процесса подготовки к катанию. В результате спортсмен ни при надевании формы, ни при езде практически не почувствует разницы между записью биомеханики и обычной тренировкой.

Читать статью полностью: https://m.habrahabr.ru/post/334696/

По всем вопросам по данному проекту можно связаться с его авторами: 

Pavel.besedin@smartms.org

Vladimir.lebedinskiy@smartms.org

 


Перейти к другим записям

КОНТАКТЫ

ООО «ИнноСпорт и Право»

119270, г. МОСКВА, Лужнецкая наб., д.2/4, стр. 16, офис 1

+7-495-639-91-84

+7-985-762-60-54

sale@innosport.ru

ПАРТНЁРЫ