Визуализация и структурный анализ движений человека при занятиях спортом в процессе лидирования

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Алтайский государственный университет

Altai State University

Визуализация и структурный анализ движений человека при занятиях спортом в процессе лидирования

Visualization and structural analysis of human movement in sports in the course of leading

Васютина И.М., Агишев А.А.

Vasyutina I.M., Agishev A.A.

Барнаул, Россия

Barnaul, Russia

Тренировка спортсменов - сложный процесс, требующий больших временных затрат как со стороны спортсмена, так и со стороны тренера. Достигаемый спортсменом высокий результат является результатом творческой работы тренера спортсмена. Применяемые тренером те или иные методы обучения могут привести к различным результатам [5]. Довольно часто наставники спортсменов, особенно если это касается начинающих спортсменов и новичков, используют в своей работе метод лидирования [7].

Суть метода заключается в том, что начинающий спортсмен повторяет движения за профессионалом, тем самым приобретая мышечную память, чтобы в дальнейшем, уже на автомате выполнять элементарные действия. Если задуматься, то с помощью этого метода человек учится всему с самого детства: мы учимся ходить, наблюдая, как это делают наши родители, копируем их привычки и движения, наверно именно поэтому метод лидирования - основной метод тренировок для начинающих.

В чем же тогда заключается сложность данного метода, если нас не окружают одни чемпионы в разных видах спорта? Кто-то скажет, что причина в том, что не каждый человек имеет необходимые физические данные и не столь одарены, как великие спортсмены, имена которых не сходят со страниц газет. Предположение конечно верное, но эта причина - не самая главная. Основная проблема заключается в том, что каким бы замечательным и естественным не был бы метод лидера, при его использовании необходим большой штат высококвалифицированных тренеров. Т.е. для того, чтобы использовать данный метод, тот или иной метод спорта уже должен быть высокоразвит. Что же тогда делать, если вид спорта только зарождается в стране, и профессионалов еще нет или их слишком мало? Приглашать кого-то из другой страны может быть слишком накладно и не всегда возможно. И вот тогда на помощь приходят современные технологии.

В настоящее время в подготовке зарубежных квалифицированных спортсменов (Норвегия, Германия, Австрия) наблюдается тенденция к использованию нетрадиционных средств в спортивной тренировке [3]. В связи с этим различные технологии, которые зарождались вне спортивной индустрии, сейчас используются в спорте [2].

Как бы сложно не выглядело то или иное движение, его всегда можно разбить на комбинацию более простых движений. Поэтому на помощь спортсменам может прийти математическое моделирование. Если правильно смоделировать движение и воспроизвести его на компьютере, то можно тренировать спортсменов без постоянного присутствия тренера. Математическая модель - математическое представление реального объекта. Но не все так легко, как кажется. Даже после беглого просмотра статей на тему математического моделирования движений человека становится очевидно, что для анализа даже самых простых движений требуется очень серьезный и сложный математический аппарат. И, казалось бы, при современной мощности вычислительных систем, сложный математический аппарат не должен быть серьезной проблемой. Однако, кто бы что ни говорил, а любой вычислительный комплекс, по своей сути, большой калькулятор, которым в конечном счете управляет человек, а далеко не каждый разработчик сможет справиться с данной задачей.

И что же тогда делать, неужели нам остается смотреть на то, как лишь некоторые избранные могут тренироваться у профессионалов и добиваться высот в спорте? Для ответа на этот вопрос достаточно обратить внимание на технологии, которые применялись на самом важном спортивном событии 2014 года - Зимних Олимпийских Играх в Сочи. Среди множества новых технологий особенно выделилась одна - технология захвата движения. Так, например, для разработки конькобежного костюма сначала проследили за тем, как конькобежцы олимпийского уровня проносятся по катку. На основании полученных данных были построены оптоволоконные манекены в позах, характерных для конькобежцев. Манекенов одевали в сотни различных костюмов, после чего часами выдерживали их в аэродинамической трубе, чтобы выяснить, как те или иные материалы и дизайны влияют на обтекающий их воздух [4].

Кроме конькобежцев захват движения смогли применить и американские фигуристы. Ими в ходе тренировок была получена 3D-модель процесса тренировки, для этого на теле фигуриста были размещены 40 датчиков, помимо них использовались 10 инфракрасных камер. Собранные данные помогли тренерам пересмотреть спортсменов и найти пути снижения риска получения травм. Ученые смоделировали различные стратегии поведения на 3D-рендере, не подвергая фигуристов риску [6].

После анализа данной информации возникает логичный вопрос: а возможно ли применить данную технологию для решения ранее описанной проблемы? Если проанализировать ситуацию, то можно с уверенностью сказать, что да. Можно записать движения профессионала, а потом воспроизвести их. Начинающий спортсмен сможет смотреть на них и пытаться воспроизвести. Однако в этом случае не исчезает еще одна проблема - как объективно оценить правильность выполнения движения, ведь каждый человек склонен переоценивать свои возможности и достижения.

Первое приходящее на ум решение - сторонний наблюдатель. Но, если вдуматься, то проблема остается, потому что сторонний наблюдатель может не иметь достаточной квалификации, а значит, у нас снова возникает потребность в присутствии высококвалифицированного тренера. Как же тогда решить возникшую проблему? Ответ довольно простой - необходимо автоматизировать процесс тренировки.

Активные системы захвата движения, когда на человека надевают костюм, на который в свою очередь крепятся датчики, не самый лучший вариант, поскольку движения могут получиться скованными и неестественными. Следовательно, выбирать необходимо из способов пассивного захвата.

Первым и самым бюджетным вариантом является простая веб-камера, которая записывает видео, с помощью которого программой производится анализ движения.

Следующим вариантом является использование игровых контроллеров типа Kinect. Данные контроллеры позволяют получать несколько потов данных (видео ряд, данные с датчика глубины, аудио поток) и анализировать уже непосредственно их [1].

Последним рассмотренным вариантом является использование профессионального оборудования, которое чаще всего используется для съемок фильмов. моделирование квалифицированный спортивный движение

Выбор того или иного способа захвата движения зависит исключительно от потребностей и возможностей проекта. Однако, метод захвата движения также как и математическое моделирование не так прост, как кажется, когда ты просто о нем читаешь.

А если подумать еще, есть ли еще более простой способ решения задачи? Ответ на этот вопрос зависит исключительно из целей, которые мы преследуем. Если мы хотим оттачивать мастерство спортсменов, то, наверное, нет. Однако, если наша цель заключается в присваивании людям элементарных навыков, то такой способ есть. Он основывается на описанном выше способе с использованием захвата движения.

Предположим, что вместо сложной системы анализа и сравнения человека, мы все-таки можем понадеяться на обучаемого человека. Только на этот раз дадим ему возможность наблюдать за своим движением со стороны, при этом сравнивая его с эталонным движением. Реализовать такую систему довольно просто, нам просто необходимо наложить друг на друга два движения, чтобы было видно, если они не совпадают. А для того, чтобы нам не мешал фон, съемку необходимо проводить на белом фоне. И, конечно, для полноты самоанализа, съемку проводим с нескольких сторон, чтобы ни одно движение и ни один сустав человека не остались без внимания. Таким образом, для самого простого способа автоматизации нам нужна платформа, несколько камер и большой экран перед человеком, на котором он самостоятельно сможет отслеживать правильность своих движений.

Конечно, нам не стоит надеяться, что после реализации данного проекта все вокруг вдруг резко станут спортсменами мирового уровня, однако, базовые навыки привить человеку возможно.

Список используемой литературы

1. Бубликов А.С., Заверюха Д.А., Шайдуров А.A., Aгишев А.A. Применение интерактивной системы сбора динамических данных движения человека при занятиях спортом// Тезисы докладов к Междун. науч.-практ. конф. «Ломоносовские чтения на Алтае». - Барнаул, 2014.

2. Бубликов А.С., Шайдуров А.А., Мураенко А.А. Интерактивная система динамической активности человека // Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов: сб. ст. [сост. А.В. Калачев, В.В. Белозерских]. Барнаул, 2013. С. 54-57.

3. Библиотека международной спортивной информации [Электронный ресурс].

4. Васютина И.М., Агишев А.А. Использование метода срочной информации в системе подготовки спортсмена в предсезонный период «Тезисы докладов к Междун. науч.- практ. конф. «Здоровье человека, теория и методика физической культуры и спорта». - Барнаул, 2015

5. Евстратова В.Д., Сергеева Б.И., Чукардина Г.Б. Лыжный спорт. Учебник для институтов и техникумов физической культуры - М.: Физкультура и спорт, 1989.

6. KM.RU [Электронный ресурс]

7. Матвеев Л.П., Новиков А.Д. Теория и методика физического воспитания. Учебник для ин-тов физ. культуры. Изд. 2-e испр. и доп. (в 2х т.). М.: «Физкультура и спорт», 1976.

Размещено на allbest.ru