Scopul Proiectului

 in timpul sesiunilor de antrenament, atletii vor putea purta un set de senzori ce colecteaza informatii despre miscarile lor;

 pe baza acestor informatii, cu ajutorul unor algoritmi de machine learning, se va stabili un nivel de baza al performantei, cu care se vor compara apoi informatiile aferente performantelor urmatoare;

 in urma acestei analize, se vor face recomandari de imbunatatire, iar atletii vor primi o reprezentare vizuala a miscarii ideale.

Solutia

Toate datele despre miscari sunt colectate si monitorizate cu ajutorul Microsoft Azure pentru machine learning si un algoritm de invatare compara aceste date cu recordul anterior al sportivului.

Parametrii de determinare a performantei optime depind de sportul specific pentru care se utilizeaza aplicatia – de la baseball si tennis pana la discipline de atletism.

Unul dintre expertii nostri este responsabil de partea de hardware a acestei solutii, in timp ce celalalt se ocupa de partea de analiza a datelor. Tehnologia din spatele aplicatiei se bazeaza pe un microcontroller Arduino si 3 senzori MEMS incorporate intr-o placa FreeIMU: un accelerometru, o busola si un giroscop. Informatiile sunt salvate pe un card SD si transferate pe cloud prin Bluetooth. Sportivul poate accesa informatia pe smartphone-ul sau pe calculatorul sau, printr-o interfata intuitiva.

Microcontroller Arduino

Am optat pentru un microcontroller Arduino deoarece, in comparative cu alte tool-uri pentru physical computing, acesta ofera cateva avantaje semnificative:

  costa mult mai putin

  Necesita mult mai putin curent electric, cee ace determina o mai mare mobilitate si autonomie a dispozitivului

  este foarte scalabil, atat ca software cat si din punct de vedere al componentelor hardware – totul este open source si poate fi extins

Totusi, aceasta optiune a ridicat si cateva provocari din punct de vedere al performantei, pe care expertii nostri au trebuit sa le depaseasca: au inlocuit librariile Arduino cu aplicatii custom Atmel Studio 6, scrise in C++, astfel optimizand viteza de citire de la 27 citiri / secunda, la 700 citiri / secunda.

Alte imbunatatiri au inclus:

 sporirea de 4 ori a vitezei librariilor

 optimizarea procesului de scriere pe cardul SD

 simplificarea utilizarii cablurilor dispozitivului wearable (astfel incat sportivul sa nu arate ca un cyborg!)

 facilitarea recunoasterii gesturilor cu acuratete optima

 imbunatatirea acuratetei senzorilor, atingand niveluri de sensibilitate de +-2g , +-4g, +-8g, +-16g in cazul accelerometrului si de 200-2000rad/s in cazul giroscopului