Алгоритм анализа кинематических характеристик бега

Биомеханика двигательных действий решает задачи анализа внешних двигательных проявлений – кинематических и динамических параметров движения. Для биомеханического анализа движений человека используются устройства инерциального измерения, такие как гироскоп и акселерометр. В работе рассмотрен алгоритм анализа кинематических характеристик бега на основе сигналов инерциального гироскопа. Бег используется для оценки физической работоспособности, выносливости, координационных способностей человека. Регистрация сигналов гироскопа осуществлялась с помощью беспроводной системы TrignoTM Wireless System. Для анализа данных в среде технических вычислений MATLAB было разработано программное обеспечение для автоматизированной оценки электромиографического и биомеханического паттерна движений. Представленный алгоритм позволяет количественно оценить пространственные, временные и пространственно-временные параметры движения, симметрию движений левых и правых конечностей, а также стабильность повторения биомеханического паттерна движения. Алгоритм включает в себя следующие этапы: 1) адаптивная фильтрация сигналов; 2) определение фаз движения; 3) расчет пространственно-временной симметрии левых и правых конечностей; 4) анализ стабильности повторения биомеханического паттерна движения. Предложенный алгоритм был использован для оценки двигательно-координационного потенциала высококвалифицированных представителей легкой атлетики в беге на длинные дистанции. Проведенное исследование позволило оценить индивидуальные особенности работы каждой группы мышц для каждого спортсмена при выполнении тестового задания со ступенчато повышающейся нагрузкой на беговой дорожке. Такой подход является наглядным инструментом для выявления асимметричной работы парных групп мышц, а также выявления групп мышц с нерациональной врабатываемостью. Предлагаемый алгоритм анализа кинематических характеристик бега может быть использован для разработки новых критериев оценки эффективности решения двигательной задачи, а также оценки правильности выполнения техники движения и обнаружения критических ошибок, которые приводят к травмам.

биомеханика, инерциальные датчики, паттерн движения, цифровая обработка сигнала, статистический анализ

1. Попов Г.И. Биомеханика двигательной деятельности. Москва: Академия; 2011.

2. McGinnis P.M. Biomechanics of sport and exercise. Human Kinetics; 2013.

3. Watkins J. An introduction to biomechanics of sport and exercise. London: Churchill Livingstone; 2007.

4. Khoshnoud F., de Silva C.W. Recent advances in MEMS sensor technology-mechanical applications. IEEE Instrumentation & Measurement Magazine. 2012;15:14-24.

5. Segers V. et al. Biomechanics of spontaneous overground walk-to-run transition. Journal of Experimental Biology. 2013;16:3047-3054.

6. Mayagoitia R.E., Nene A.V., Veltink P.H. Accelerometer and rate gyroscope measurement of kinematics: an inexpensive alternative to optical motion analysis systems. Journal of biomechanics. 2002;35(4):537-542.

7. Looney M. The Basics of MEMS IMU/Gyroscope Alignment. Analog Dialogue. 2015;49:1-6.

8. Antoniou A. Digital signal processing. New York: McGraw-Hill; 2016.

9. Anshel M.H. Sport psychology: From theory to practice. B. Cummings; 2003.

10. Hu G.S. Introduction to digital signal processing. Beijing: Tsinghua University Press; 2005.

11. Жиляев А.А. Биомеханическая диагностика оптимального выполнения циклических движений. Теория и практика физической культуры. 2001;10:41-43.

12. Давыдова Н.С., Осипов А.Н., Кульчицкий В.А., Давыдов М.В., Меженная М.М. Оценка вариабельности двигательного навыка человека на основе электрофизиологических и биомеханических параметров движения. Доклады БГУИР. 2012;1(63):40-46.

13. Davydova N., Lukashevich D., Bykov D., Vasiuk V., Osipov A., Semeniuk A., Mezhennaya M., Davydov M. Аmplitude-time analysis of biomechanical patterns of human motions. Journal Engineering Science. 2020;3:169-181.