La tecnología de captura de movimiento sin marcadores podría ayudar al entrenamiento de atletas esqueléticos
Atleta que salta a un trineo en una pista de entrenamiento de arranque en la Universidad de Bath. Crédito: Universidad de Bath
Investigadores de la Universidad de Bath han estado trabajando con atletas de esqueleto de GB para desarrollar un nuevo tipo de tecnología de captura de movimiento que pueda rastrear con precisión el rendimiento del atleta durante la fase de inicio rápido del rendimiento.
Skeleton es un deporte de invierno en el que los atletas aceleran rápidamente sobre hielo mientras empujan un trineo antes de lanzarse hacia él y navegar por las esquinas de la pista a velocidades de hasta 90 mph. Las mejoras de fracciones de segundo realizadas en la salida pueden marcar la diferencia en la línea de meta. Por lo tanto, es útil tanto para los atletas como para su equipo de entrenadores poder monitorear el rendimiento de los atletas durante esta fase de inicio y cómo responden al entrenamiento.
Métodos estándar de captura de movimiento óptico, usando múltiples marcadores reflectantes en el atleta y el trineo para medir su movimiento en el espacio 3-D, requieren mucho tiempo de configuración y pueden interferir con el desempeño natural del atleta.
Para superar esto, los investigadores de CAMERA, la Universidad de Bath motion research center, han desarrollado un sistema sin marcadores no invasivo que utiliza visión por computadora y métodos de aprendizaje profundo para medir la velocidad y estimar poses mediante la identificación de puntos de referencia corporales a partir de datos de imágenes regulares.
El método se utilizó en el impulso de la Universidad. instalación de entrenamiento en pista, una pendiente de concreto con rieles metálicos rectos, que permite a los atletas entrenar fuera de temporada usando un trineo de práctica con ruedas.
Los datos de velocidad y pose del sistema sin marcadores se comparan bien con los del movimiento tradicional c sistemas de captura usando marcadores. Crédito: Universidad de Bath.
Los investigadores utilizaron una configuración de nueve cámaras a lo largo de ambos lados de la pista de empuje para el sistema sin marcadores y compararon las mediciones con las obtenidas con el sistema de cámara convencional basado en marcadores de 15 cámaras.
Probaron el sistema en 12 atletas durante 33 pruebas de empuje y encontraron que había una muy buena concordancia en los datos de ambos sistemas (las velocidades medidas del trineo y de los atletas estaban dentro de 0.015 y 0.029 m/s, respectivamente), validando la uso del método sin marcadores como una alternativa no invasiva y precisa al sistema tradicional basado en marcadores.
Dr. Laurie Needham, investigadora posdoctoral de CAMERA, dijo: «Nuestro último sistema de visión por computadora nos permite salir del laboratorio y llevar la biomecánica a la naturaleza. La naturaleza no invasiva de este enfoque no solo significa que podemos capturar impulsos comenzar la información sin interferir con la sesión de entrenamiento del atleta, pero podemos hacerlo de manera que se ajuste a la necesidad actual de distanciamiento social».
Dr. Steffi Colyer, del Departamento de Salud de la Universidad, dijo: «Las tecnologías convencionales (basadas en marcadores), que usamos todos los días en nuestra investigación de laboratorio, no son viables en muchos entornos de competición y entrenamiento deportivo de élite, por lo que el futuro de la biomecánica deportiva está en la búsqueda de soluciones sin marcadores precisas y discretas. Nuestro sistema puede proporcionar información sobre el rendimiento inicial de los atletas británicos de skeleton que antes era inaccesible para ellos y sus entrenadores».
«Nos gustaría agradecer a British Bobsleigh and Skeleton Association por su tiempo y apoyo a este proyecto. Esperamos que nuestro sistema pueda ser utilizado por los atletas en el futuro para monitorear y mejorar su rendimiento en la pista».
Danny Holdcroft, Jefe de Innovación y Aplicación La investigación en la Asociación Británica de Bobsleigh y Skeleton, dijo: «Nuestra relación continua con la Universidad de Bath es algo que tenemos en alta estima y valoramos mucho, ya que vemos para apoyar a nuestro atleta e aspiraciones de ganar medallas de oro olímpicas en 2022 y 2026. El proyecto CAMERA es una pieza emocionante de nuestro rompecabezas más grande y, sin duda, nos ayudará a explorar más allá de nuestros límites actuales de rendimiento».
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Digitalice a su perro en un juego de computadora Proporcionado por la Universidad de Bath 07-markerless-motion-capture-technology-skeleton.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.