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[译] 量化的奥运,顶级选手穿什么

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编译|彭峰 校对|张琪

导读:生物传感器正在改变世界顶级运动员的培训方式。这些可穿戴传感器提供实时的生理参数,而以前获取这样的数据需要笨重和昂贵的实验室设备。就像40年前风靡一时的负重训练方案让运动员更有韧性,可穿戴装备能帮助运动员提高成绩并同时避免受伤。一些棒球手、自行车运动员和其他的竞技运动员用新装备寻求优势。

训练洛杉矶湖人队的生物力学专家Marko Yrjovuori说:“我将它们视为每日训练中不可或缺的一部分”。下面就一起来看看这些正在被顶级运动员使用,同时也能被一般业余爱好者获得的一流可穿戴装备都是什么样的吧!

图❶为Readiband电子腕带

用途:这种电子腕带用于测量睡眠质量和睡眠程度,可以帮助预测球员第二天的反应时间。教练可以使用相关的在线工具来监视专业运动员的睡眠模式和疲劳程度。

工作模式:腕带的加速计能感应佩戴者手腕的微小动作,从而判别佩戴者是否睡着。通过美国军方开发的SAFTE模型(睡眠、活动、疲劳、任务和有效性)来预测疲劳。 用“效用得分”来评价佩戴者的睡眠质量。

使用者:温哥华 Canucks, 西雅图 Sounders, 达拉斯市Mavericks

价格:每年20个腕带+分析软件售价2.28万美元,不对个人出售。

图❷为Motus Sleeve (压缩袖套)

用途:带数个传感器的压缩袖套,可以追踪棒球运动员的投掷动作。投手可以使用该设备修正自己的动作以防止尺侧副韧带(UCL)受伤。这一病症将导致一种名为“汤米约翰手术” 的重建过程流行病。而之前是通过运动捕捉成像仪来捕捉投球手的投掷运动过程。

工作原理:袖套中的加速计和陀螺仪追踪手臂的运动,并通过蓝牙将数据发送到手机。基于对运动员的手臂移动的估计和基本生物力学原理,Motus APP能够计算出腕部的力矩——投球过程中对UCL造成的压力,同时还会追踪一些手臂速度、最大肩部旋转角度、球离手时肘部的高度。

使用者:今年春季训练时被大约20多名职业棒球运动员使用

价格:150美元

图❸为:Myontec Mbody Pro 和 BSX Insight

➀ Myontec Mbody Pro

用途:通过压缩短裤和传感器来检腿部测肌肉的失衡。这件战衣能够确定一些数据,比如:运动员是不是偏好锻炼其中一条腿(类似于左撇子),和脚筋相比股四头肌肌腱是不是不成比例。反馈的结果能够帮助运动员提高自己的技术,并能防止痉挛和受伤。

工作原理:短裤可以结合肌肉活动的肌电图(EMG)测量加速计和心脏速率的数据。高端版本的Mbody专业版,相比低端版本的Mbody Bike&Run和Mbody AllSports,提供了更为详细的EMG数据分析。

使用者:洛杉矶湖人队、匹兹堡企鹅队、职业拳击手、奥林匹克滑雪滑冰运动员,以及世界范围内的20多个体育机构和训练中心。

价格:4000-6800欧元,个人消费版套装770欧元

➁ BSX Insight

用途:穿戴在小腿身上的压缩袖套能测量乳酸阈值——当运动强度高于该阈值时(乳酸积聚在血液中的浓度)会引起不适并迫使运动员减速。通常,监测乳酸阈值需要采多个手指的血样,并且必须把这些血样送到实验室检测。而这种无创传感器可以在外出工作时穿戴。

工作原理:该设备采用近红外光谱来估计乳酸浓度。通过小腿动脉发出不同波长的光,传感器测量反射值以显示血氧和其他参数的改变。

使用者:许多专业自行车运动员、跑步选手、铁人三项,以及一支英国足球队和一支NBA球队

价格: 420美元(多项运动版)

图❹为:OptimEye S5

用途:装备的传感器能够精确记录运动员在室内外场馆的运动。设备安置在运动员背部的压缩衣中,能够监控加速、减速、方向改变以及跳跃高度和运动距离等指标。教练能够通过监控数据来检测每个运动员训练强度,并防止过度训练所带来的伤害。

工作原理:加速计、磁力计、陀螺仪、GPS接收仪——每秒能够记录100个数据点。基于软件中对运动和特定位置的分析,算法可以检测到运动员在做什么。可以通过无线链接,可以实时访问该数据。

使用者:一半以上的NFL(橄榄球联盟),三分之一的NBA运动员,100多名NCAA球队、一半以上的英超球队、以及世界各地的一些曲棍球队、足球队、橄榄球队和划船运动队

价格:175美元/运动员/月,视具体购置的设备数量而定

来源:“量化的奥运选手”一文出版。

【作者简介】

艾米莉•华尔兹 是美国田纳西州纳什维尔的一名自由记者。她致力于调查一些运动员用于防止受伤和提升成绩的电子辅助设备。华尔兹说:“我五岁开始打网球,一直打到高中校队,发球时的脊柱弯曲运动伤了我的后腰。通过可穿戴传感器关注孩子用力过程可以帮助教练和家长防止此类伤害。

素材来源|http://spectrum.ieee.org

本文分享自微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest),作者:大数据文摘

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原始发表时间:2015-08-06

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