Številne študije so pokazale, da uporaba različnih oblik nadgrajene povratne informacije pripomore k učenju gibalnih vzorcev. V prispevku predstavljamo sistem, ki v realnem času analizira opazovani gibalni vzorec in uporabniku posreduje objektivno večmodalno informacijo o rezultatu izvedbe. Namen te informacije je prepoznava segmentov vzorca, v katerih je uporabnikovo gibanje nepravilno. Na ta način lahko nepravilnosti odpravimo že zgodaj v procesu učenja, s čimer se izognemo ponavljanju nepravilnih gibalnih vzorcev, ki jih je zelo težko popraviti, ko jih enkrat popolnoma osvojimo. Glavni namen sistema je služiti kot prilagodljivo orodje pri raziskavah o vplivu različnih načinov podajanja povratne informacije na proces motoričnega učenja, na primer v športu ali rehabilitaciji. Poleg visoke hitrosti in natančnosti sledenja je ključna prednost sistema v primerjavi z ostalimi zgoraj navedenimi sistemi njegova velika prilagodljivost. Sistem namreč podpira različne vrste povratne informacije (zvočno, vizualno ali kombinirano, sprotno ali po izvršitvi giba) in je zato lahko uporabljen v različnih aplikacijah. Praktična uporaba predlaganega sistema je predstavljena na primeru učenja zamaha pri golfu.
COBISS.SI-ID: 11471188
V članku je predstavljen nosljiv sistem za urjenje, ki nudi podporo procesu učenja pravilnega izvajanja gibalnih vzorcev v športu. Sistem vključuje uporabniški vmesnik na osnovi gest in biološko povratno vezavo v realnem času. Za predstavitev koncepta predlaganega sistema je bila razvita aplikacija za urjenje golfskega zamaha. Aplikacija uporablja senzorje vgrajene v pametnem telefonu in zvočni povratni kanal. Golfistu pomaga odpraviti neželene premike glave med izvajanjem zamaha. Uporabnik aplikacijo upravlja z gestami. Med samim zamahom je uporabniku v realnem času na voljo zvočna povratna informacija o morebitnih presežnih premikih glave. Terenski testi kažejo, da je razvita aplikacija učinkovito orodje pri urjenju golfskega zamaha.
COBISS.SI-ID: 11111764
V članku je predstavljena analiza golf zamaha z namenom odkrivanja napačnega gibanja v zgodnji fazi golf zamaha. Golfist bi želel izvajati popolnoma enake golf zamahe. V realnosti to ni mogoče in obstajajo določena odstopanja od idealnega golf zamaha. Odstopanja, ki ne vplivajo na rezultat so sprejemljiva. Analiza je bila narejena na osnovi kinematičnih podatkov pridobljenih iz senzorja gibanja (3D žiroskop in 3D pospeškometer) pritrjenega na vodilno roko golfista. S pomočjo analize glavnih komponent PCA so bila določena sprejemljiva odstopanja pri pravilno izvedenih golf zamahih. S pridobljenimi PCA komponentami smo anlizirali ostale zamahe. Analiza je pokazala odstopanja že v zgodnjih fazah golf zamaha, to je že v zamahu nazaj. Takšna analiza lahko zato služi kot dober pripomoček pri učenju in treningu golf zamaha.
COBISS.SI-ID: 9904212
Članek predstavlja rezultate ocene natančnosti naprave "Leap Motion Controller" z uporabo referenčnega, profesionalnega, visoko natančnega in hitrega sistema za sledenje gibanja. Narejen je bil niz statičnih in dinamičnih meritev z različnim številom objektov in konfiguracij. Linearna korelacija je pokazala znatno povečanje standardnega odklona z oddaljevanjem od naprave. Rezultati dinamičnega scenarija so razkrili nedosledno delovanje krmilnika, s precejšnjim padcem natančnosti vzorcev, izmerjenih več kot 250 mm nad površino naprave. Zaradi precej omejenega območja merjenja in spreminjajoče se frekvence vzorčenja trenutno naprave ni mogoče uporabiti kot profesionalni sistem za sledenje gibanja.
COBISS.SI-ID: 10430036
Skeletne mišice predstavljajo največjo strukturo tkiva v našem telesu in imajo pomembno vlogo pri izvajanju gibanja v povezanem delovanju s kostmi, sklepi, tetivami in ligamenti. Ključna funkcija skeletnih mišice je proizvajanje sile. Neinvazivno in selektivno merjenje mišične kontrakcije tako na terenu kot v kliničnih okoljih je vedno še vedno izziv. Namen senzorja, ki smo ga razvili, je zato omogoči merjenje mišične sile v različnih razmerah in okoljih. V opisanih raziskavah smo testirali mehanske lastnosti MC senzorja izometričnih pogojih. Senzor MC je pritrjena tako, da se zamakne kožo ležeče skupino mišic in zazna različne stopnje napetosti med mišično krčenje. Odčitki MC senzorja, ki je bil pritrjen nad mišico biceps brachi, smo silo roke, ki jo proizvaja mišica na kot tudi s površinskim EMG signalom, med izometrično kontrakcijo pri kotih komolca med 15 ° in 90 °. Statistična korelacija med MC signalom in silo v celotni časovni domeni je bila velika pri vseh kotih, r = 0,976 pri 15 ° in r = 0,966 pri 90 ° . Normalizirano standardno odstopanje med MC odčitki in izmerjeno silo smo uporabili kot merilo linearnosti Povprečno odstopanje od linearnosti je bilo bila 8,24% za komolec pri kotu 90 ° in 10,01% pri kotu 15 °, kar kaže na visoko linearnost in dobre dinamične lastnosti senzorja signala MC.
COBISS.SI-ID: 10778452