Инновации в спорте: электронный тренер поможет нарастить мускулатуру правильно

Спину прямо, где локти! Как личный тренер по тяжелой атлетике, новая система слежения за тренировкой может контролировать упражнения, убедившись в правильности их выполнения, сведя риск получения травмы к минимуму.

Устройства, которые закрепляются на теле или располагаемые вокруг, давно используются в спортивной деятельности, но их принцип действия в основном основан на акселерометрических датчиках. Они могут определить продолжительность тренировки, характер, расстояние, но не обеспечивают обратной связи с техникой и результативностью занятия.

Эдуардо Веллозо из университета Ланкастера, Великобритания, изобрел систему, которая использует камеру глубокого зондирования от игрового сенсора Microsoft Kinect для фиксации движений тяжелоатлета в трех измерениях. Программа тренировки закладывается в компьютер, а движения спортсмена отображаются в реальном времени на ЖК-панели и сопоставляются с программой. Зеленый или красный сигналы дают знать спортсмену, находится ли его спина и локти в правильном положении, а также показывают правильный диапазон движения и скорость каждого поднятия.

В тестах, начинающие тяжелоатлеты допустили на 23 процентов меньше ошибок при боковом поднятии гантелей, и почти на 80 процентов меньше ошибок во время упражнений для бицепса, чем они сделали без посторонней помощи. Веллозо предоставил полученные результаты на Augmented Human conference в Штутгарте, Германия.

Несмотря на то, что прототип системы необходимо протестировать для отслеживания компонентов каждого движения, Веллозо расширил её возможности для мониторинга и обеспечения обратной связи для любой физической активности, без необходимости явных инструкций или программирования.

«Мы создали систему, которая „наблюдает“ за пользователем, как он выполняет упражнения и извлекает модель движения автоматически», говорит он.

Идея состоит в том, чтобы записать в память программы движения, выполненные профессиональными спортсменами, разбить их на составляющие, и сравнивать с движениями пользователя, мгновенно корректируя недостатки.

Мэтью Пэйн из Университета Loughborough, Великобритания, говорит, что система, вероятно, не достаточно точна, чтобы обеспечить необходимый уровень тренировок для профессиональных атлетов, но может помочь любителям улучшить свою форму в домашних условиях или тренажерных залах.

24.03.2013