ウェアラブル・バイオメカニクスとビデオベースの軌道の分析は,アルプススキーのパフォーマンスを向上させるためのものです

科学分野:

• スポーツ科学 スポーツ科学
• バイオメカニクス バイオメカニクス
• パフォーマンス分析 パフォーマンス分析

背景:

• 現在のアルプスキー診断では,軌道の幾何学と生体力学を別々に分析することが多い.
• この分離は,技術的な非効率性とパフォーマンス最適化に関する包括的な理解を制限する.
• リアルタイムのトレーニングフィードバックを強化するために,統合されたアプローチが必要である.

研究 の 目的:

• AI駆動の軌道分析 (OptiPath) とウェアラブル慣性センサー (XSensDOT) を組み合わせた統合分析フレームワークを評価する.
• 巨大スラロームスキーにおける技術的な非効率性を特定するために,空間的軌道の偏差をバイオメカニカル実行と相関させる.
• 軌道の幾何学,バイオメカニカル変数,スキーでのパフォーマンスの結果との関係を決定する.

主な方法:

• 30人の競争力のある若年アルパインスキー選手 (14-16歳) は,制御された横のオフセットで巨大スラロム走行を行った.
• スキーヤーの軌道はコンピュータビジョン (OptiPath) を使って分析され,下肢/体幹の動力学と加速は慣性測定単位 (XSensDOT) を使って記録された.
• 理想の軌跡からの偏差は定量化され,調整,負荷,加速に関する生体力学的実行が評価されました.

主要な成果:

• OptiPathは軌道の変化を正確に検出しましたが,より短い経路はより速い実行時間と一貫して相関していません.
• 優れたスキーパフォーマンスは,調整されたトランクと下肢の動き,制御された垂直負荷を含む効率的な生体力学的実行と関連していました.
• 前方への加速が増加し,横方向の修正が減少することは,軌道の長さに関係なく,より良いパフォーマンスの重要な指標でした.

結論:

• 軌道の幾何学だけでは,アルプススキーのパフォーマンスの結果を説明するのに不十分です.
• ウェアラブル・バイオメカニクスを軌道モデリングと統合することで,技術的な非効率性を診断するための実用的でフィールド展開可能なツールを提供します.
• この組み合わせのアプローチは,高山スキートレーニングにおけるテクニックの最適化を支援するための低コストで効果的な方法を提供します.