Proceedings Sportinformatik 2012

1 9. Symposium der dvs-Sektion Sportinformatik, Univ. Konstanz, 12.-14.9.2012

Entwicklung eines intelligenten Echtzeit Feedback S ystems

Martin Tampier, Stefan Endler, Arnold Baca, Jürgen Perl

Sportapplikationen für das Smartphone

Sportapplikationen für das Smartphone sind modern und begleiten heute viele HobbysportlerInnen bei sportlichen Aktivitäten – wie zum Beispiel beim Laufen. Die große Anzahl an derzeit angebotenen „Sports-Tracker-Apps“ wie Runtastic™, Skimble™, Endomondo™ und Co. lässt die Vermutung zu, dass ein großes Be-wusstsein und Interesse von HobbysportlerInnen am eigenen Fitness– und Ge-sundheitszustand vorliegt. Unterschiedlichste deskriptive Auswertungen sowie Vi-sualisierung verschiedenster Parameter wie Puls, Geschwindigkeit und GPS-Koordinaten auf Landkarten über eine Web-Plattform sind dabei Standard. Mit der rasch fortschreitenden Entwicklung und Etablierung verschiedener Techno-logien – insbesondere am Smartphone-Sektor – stehen eine Menge an Möglichkei-ten zur Verfügung, auf deren Basis die Entwicklung intelligenter Echtzeit Feedback Systeme für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten im Sportbereich mög-lich ist.

Idee und Konzept des Mobile Coachings

Die grundlegende Idee des Mobile Coaching Systems (Baca et al., 2010) basiert darauf, seine Benutzer und Benutzerinnen schon während der Durchführung sport-licher Aktivitäten mit Feedback zu unterstützen, ohne die Notwendigkeit eines vor Ort befindlichen Trainers. Mit dem Einsatz entsprechender Technologien (Hard-ware und Software) können so bei der Umsetzung mehrere Ziele erreicht werden:

- Betreuung während der Durchführung sportlicher Aktivitäten durch Echtzeit-Feedback und Verbesserung des Trainings durch Feedbackschleifen

- Einsatz von künstlicher Intelligenz zur automatischen Feedbackgenerierung - Motivationssteigerung durch individuelle Leistungsförderung - Präventivmaßnahmen zur Vermeidung von Überbeanspruchung - Optimierung von Bewegungsabläufen

Basierend auf diesem Konzept wurde der Mobile Motion Advisor (MMA; Preuschl et al., 2010) – ein Echtzeit Feedback System für den Einsatz im Schulsport – entwi-ckelt. Wie in Abb. 1 zu sehen, dient dabei ein mit dem Funkprotokoll ANT+ (ein mittlerweile etablierter Standard zur Drahtlosübertragung von Sensordaten) ausge-stattetes Smartphone als bidirektionale Datenkommunikationsschnittstelle. So kön-nen zum Beispiel Beschleunigung, Puls, Atemfrequenz, Position und Geschwindig-keit eines Benutzers/einer Benutzerin über das ANT+ Modul des Smartphones er-

TAMPIER et al.: Entwicklung eines Echtzeit-Feedback-Systems 2

fasst und drahtlos (über UMTS/GPRS) an einen zentralen Server übermittelt wer-den.

Abb.1: Basiskonzept Mobile Motion Advisor.

Weiterentwicklung des MMA

Für die Umsetzung des MMA wurde ein generischer Ansatz gewählt, mit dem Ziel, möglichst viele unterschiedliche Sensoren und beliebige Bewegungshandlungen ohne zusätzliche Implementierungsarbeiten in das Gesamtsystem integrieren zu können (Tampier et al., 2012). Für die Sportart Marathonlaufen wurde eine spezialisierte Version des MMA, bei der insbesondere die Bedienbarkeit der Smartphone-Applikation und die Darstel-lung der Sensordaten in einem neuem Frontend verbessert wurde, entwickelt (Abb. 2 und Abb. 3). Gleichzeitig wurde mit dieser Seitenentwicklung ein antagonistisches Modell (PerPot) (Perl & Endler, 2006) zur Simulation eines Marathonlaufes einge-bunden, was erstmals erfolgreich die automatische Generierung von Feedback-nachrichten ermöglicht und Aufschlüsse über die Integration von AI-Modulen liefert.

Abb.2: Webfrontend MMA

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Abb.3: Smartphone App. für PerPot

Das Metamodell PerPot

Das Metamodell PerPot (Perl & Mester, 2001) (Abb. 4) bildet eine Wechselwirkung zwischen Belastung und Leistung ab. Dabei wirkt die Belastung antagonistisch auf die Leistung, d.h. die Belastung hat sowohl einen positiven, als auch einen negati-ven Einfluss auf die Leistung. Das positive und negative Potential beeinflusst die Leistung dabei zeitverzögert. Aufgrund dessen können mehrere Grundphänomene der Sportphysiologie, wie beispielsweise der Superkompensationseffekt simuliert werden. Da die Belastung in der Realität nicht grenzenlos erhöht werden kann, wurde Per-Pot mit dem zusätzlichen Mechanismus des Überlaufs ausgestattet. Sobald das Ermüdungspotential eine Grenze überschreitet, führt dies zu einem weiteren ver-stärkten negativen Einfluss auf die Leistung und erzeugt somit einen zeitverzöger-ten Einbruch der Leistung. Das bis zum Überlauf vorhandene Ermüdungspotential wird in diesem Zusammen-hang als Reserve bezeichnet. Mit ihrer Hilfe können Belastungs- und Leistungs-grenzen simuliert werden. Auch in der Trainings- und Wettkampfsimulation spielt die Reserve eine tragende Rolle, denn es soll möglichst vermieden werden, die Überlaufgrenze zu überschreiten, d.h. die Reserve komplett aufzubrauchen.

HR

FOOT POD

TAMPIER et al.: Entwicklung eines Echtzeit-Feedback-Systems 4

Abb.4: Das Metamodell PerPot

PerPot und Laufen

Belastung und Leistung sind im Metamodell zunächst abstrakte Begriffe, die vom jeweiligen Einsatzgebiet abhängen. Im Laufbereich wird als Belastung die Ge-schwindigkeit, für die resultierende Leistung der Puls verwendet. Damit das Modell individuell auf den Sportler/die Sportlerin eingestellt werden kann, wird ein Kalibrierungslauf benötigt. Bei diesem Lauf handelt es sich um einen Stu-fentest, wie er auch bei leistungsdiagnostischen Untersuchungen in der Sportwis-senschaft eingesetzt wird. Die Stufendauer und die Steigung der Geschwindigkeit pro Stufe sollten an das Leistungsvermögen des Sportlers angepasst werden. In der Regel wird die Stufendauer auf 3 – 4 Minuten festgelegt. Die Startgeschwin-digkeit, also die Geschwindigkeit der ersten Stufe, liegt bei 6 km/h – 8 km/h. Die Steigerung der Geschwindigkeit liegt bei 1 km/h – 2 km/h. Die Geschwindigkeit wird solange gesteigert, bis der Sportler seine subjektive Ausbelastung erreicht hat. Im Anschluss an die letzte Belastungsstufe muss der Sportler/die Sportlerin eine 3 – 4 minütige Auslaufphase in der Startgeschwindigkeit absolvieren. Abb. 5 zeigt einen typischen Stufentest eines gut ausdauertrainierten Sportlers (Stufendauer: 4 Minu-ten; Startgeschwindigkeit: 8 km/h; Geschwindigkeitssteigerung: 2 km/h).

Abb.5: Stufentest zur Kalibrierung von PerPot

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Mit Hilfe des Kalibrierungslaufs können nun die spezifischen Parameter des Mo-dells für den Sportler/die Sportlerin ermittelt werden. Dazu gehören u. a. die Verzö-gerungsparameter DS und DR, die verzögerten Effekte der Belastung auf die Leis-tung bewirken. Eine Anwendung von PerPot ist die Simulation von Wettkämpfen. Basierend auf den ermittelten Parametern kann die Geschwindigkeit für eine gegebene Strecke individuell für den Sportler optimiert werden. Die Geschwindigkeit wird bei der Op-timierung sukzessive erhöht, bis die Reserve am Ende des simulierten Laufs auf-gebraucht ist. Aus der simulierten Geschwindigkeit und der Streckenlänge kann somit die optimale Zielzeit berechnet werden. Mit dieser Methode wurden im Jahr 2011 insgesamt 17 Wettkämpfe optimiert. Die mittlere Abweichung zwischen prognostizierter und tatsächlicher Zielzeit betrug 1,63%. Allerdings gab es auch einzelne Wettkämpfe mit einer deutlich höheren Abweichung. Ein Grund für die Abweichung kann der Zeitpunkt des Kalibrierungs-laufs sein. Der Wettkampf wird auf Basis des Kalibrierungslaufs simuliert. Somit ist jede Bedingungsänderung, z.B. eine Wetteränderung nicht in der Simulation be-rücksichtigt. Ein weiterer Grund können die Verzögerungsparameter sein. Diese können während eines Laufs variieren, was in der oben beschriebenen Simulation nur bedingt berücksichtigt wird. Mit Hilfe des entwickelten Systems können diese Probleme gelöst werden.

Gesamtsystem

Zur Lösung der zuvor beschriebenen Probleme können Puls und Geschwindig-keitsdaten, die während des Wettkampfs gemessen werden verwendet werden. Die Variante des MMAs erfasst über Sensoren alle nötigen Daten, die PerPot benötigt und sendet sie über ein Smartphone an einen Server. Als Ausgangspunkt für die Wettkampfsimulation dienen zunächst die Parameter, die einige Tage vor dem Wettkampf mit einem Kalibrierungslauf ermittelt wurden. Ausgehend von diesen Parametern versucht PerPot durch leichte Veränderungen der Verzögerungsparameter eine bessere Approximation der simulierten Pulse im Vergleich mit den in Echtzeit gesammelten Pulsen zu erreichen. Die erste Optimierung passt den Startwert der Verzögerungsparameter an die Be-dingungen des Wettkampftages an. Sollte es am Wettkampftag z.B. deutlich wär-mer sein, als am Tag der Kalibrierung, so wird die Ermüdung deutlich schneller in der Leistung erkennbar sein und somit die Ermüdungsverzögerung kürzer ausfal-len. Die zweite Optimierung versucht den Verlauf der Verzögerungsparameter zu be-stimmen. Je länger ein Lauf dauert, desto größeren Einfluss hat die Ermüdung im Vergleich zur Erholung. D.h. die Erholungsverzögerung DS steigt über die Zeit bzw. die Ermüdungsverzögerung DR fällt. In der hier beschriebenen ersten Variante des Gesamtsystems wird eine lineare Steigung der Ermüdung angenommen.

TAMPIER et al.: Entwicklung eines Echtzeit-Feedback-Systems 6

Mit den angepassten Verzögerungsparametern bzw. deren Verlauf wird eine Simu-lation der noch übrig gebliebenen Laufstrecke gestartet. LäuferInnen wird durch ei-ne Feedbacknachricht die voraussichtliche Zielzeit übermittelt. Weitere Nachrichten erhalten die SportlerInnen, sobald sie ihre optimierte Geschwindigkeitszone verlas-sen oder ihr Puls die von PerPot simulierte individuelle anaerobe Schwelle über-schreitet. Die Feedbacknachrichten können ganze Sätze sein, die über den Sprachsynthesizer des Smartphones ausgegeben werden. Dies bietet zwei Vorteile im Vergleich zu einer normalen Pulsuhr:

1. Der Sportler/die Sportlerin erhält gleichzeitig ein Feedback über Puls und Geschwindigkeit

2. Die Feedbacknachrichten können noch mehr Informationen übermitteln, als nur ein Piepsen bei Über- oder Unterschreiten einer Zone, z.B. wie weit der/die SportlerIn von den Vorgaben abweicht.

Um den/die SportlerIn nicht mit ständigen Nachrichten zu überfordern, wird die Op-timierung der Parameter momentan alle 5 Minuten mit allen bis dahin gesammelten Daten vom Lauf gestartet. Eine Feedbacknachricht über das Verlassen der indivi-duellen Zonen wird maximal alle 15 Sekunden gegeben. In einem ersten Test bei einem Wettkampf über 11,1 km wurde mit diesem Verfah-ren bereits nach den ersten 5 Minuten die genaue Zielzeit berechnet, während es bei der klassischen PerPot-Variante eine Abweichung von 4,1% gegeben hätte.

Ausblick

Aktuelle Arbeiten konzentrieren sich auf die Weiterentwicklung des aus dem durch die Kombination aus MMA und PerPot entstandenen Projekts und den daraus ge-wonnenen Erkenntnissen. So bestätigen Praxistests die Annahme, dass sich die Einschränkung der Funktio-nalität (insbesondere der Smartphone-App.) auf das Notwendigste – sehr positiv auf die Handhabung des Gesamtsystems auswirkt. Die Herausforderung besteht nun darin, eine neue Version des MMA zu entwickeln, die auf der einen Seite diese einfache Bedienbarkeit weiter beibehält, auf der anderen Seite aber trotzdem die Einbindung möglichst vieler Bewegungshandlungen unterstützt. Wie in Abb. 6 zu sehen, besteht die Idee darin, ein modular aufgebautes Frame-work zu entwerfen, welches verschiedene Grundkomponenten (standardisierte Mo-dule, Datenprotokolle, Smartphone-App., Webseite etc.) zur Verfügung stellt, und Platz für Weiterentwicklungen zulässt. Die Einbindung neuer Bewegungshandlungen erfolgt somit vor allem durch zurück-greifen auf bereits vorhandene Module, und – nur falls notwendig – durch Imple-mentierung zusätzlicher Module.

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Abb.6: Generalisierung versus Spezialisierung des MMA

In Bezug auf Feedback konnten mit der Einbindung von PerPot erste Erfahrungen über das richtige Generieren von Feedbacknachrichten gewonnen werden. Letzt-endlich geht es nicht nur darum, zu wissen, wie ein Sportler/eine Sportlerin sei-ne/ihre Leistung optimieren kann – sondern auch um die optimale (automatisierte) Vermittlung von Anweisungen. Um weitere Erkenntnisse über das richtige Timing und die Art des Feedbacks zu gewinnen, werden zukünftig noch weitere Testläufe mit der Kombination aus MMA und PerPot durchgeführt. Außerdem wird versucht, die Vorgehensweise zur Opti-mierung der internen Parameter während eines Laufes zu verbessern.

Literatur

Tampier, M., Baca, A., & Novatchkov, H. (2012). E-Coaching in Sports. Proceedings of 2012 Pre Olympic Congress. Liverpool, July 24-25.

Preuschl, E., Baca, A., Novatchkov, H., Kornfeind, P., Bichler, S. & Böcskör, M. (2010). Mobile mo-tion advisor - a feedback system for physical exercise in schools. In A. Sabo, S. Litzenber-ger, P. Kafka, C. Sabo (Eds.). The Engineering of Sport 8. Procedia Engineering 2 (2). (pp. 2741-2747). Amsterdam: Elsevier.

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Baca, A., Kornfeind, P., Preuschl, E., Bichler, S., Tampier, M. & Novatchkov, H. (2010). A Server-based Mobile Coaching System. Sensors, 10, 10640-10662.

Perl, J. & Endler, S. (2006). Training- and Contest-scheduling in Endurance Sports by Means of Course Profiles and PerPot-based Analysis. International. Journal of Computer Science in Sport, 5(2), 42-46.

Perl, J. & Mester, J. (2001). Modellgestützte Analyse und Optimierung der Wechselwirkung zwi-schen Belastung und Leistung. Leistungssport, 31, 54-62.

Endler, S. & Perl, J. (2012). Optimizing practice and competition in marathon running by means of the meta-model PerPot. In: Pre-Olympic Congress on Sports Science and Computer Sci-ence in Sport, Jiang, Y. & Baca, A. (Eds.), 127-131.