CC BY
96э
2012
li
Сучасні підходи до вдосконалення спортивної техніки
Ахметов Р.Ф.
Житомирський державний університет імені Івана Франка
Анотації:
Розглянуті перспективні підходи до вдосконалення техніки рухових дій спортсменів. Представлено аналіз комп'ютерних систем для вимірювання характеристик руху спортсмена, зокрема інтелектуальних систем, в яких автоматично відстежуються координати точок тіла спортсмена. Наведено приклади використання сучасних тренажерних засобів у технічній підготовці спортсмена. Розглянуто можливості моделювання рухів спортсмена в побудові раціональних зразків спортивної техніки. Встановлено, що для прогнозування способів вдосконалення спортивної техніки перспективним є використання нейрокомп'ютингу.
Ключові слова:
спортивна техніка, відеокомп’ю-терний аналіз, біомеханічні характеристики, модель, нейрокомп’ютинг.
Ахметов Р.Ф. Современные подходы к совершенствованию спортивной техники. Рассмотрены перспективные подходы к совершенствованию техники двигательных действий спортсменов. Представлен анализ компьютерных систем для измерения характеристик движения спортсмена, в частности интеллектуальных систем, в которых автоматически отслеживаются координаты точек тела спортсмена. Приведены примеры использования тренажерных средств в технической подготовке спортсмена. Рассмотрены возможности моделирования движений спортсмена в построении рациональных образцов спортивной техники. Установлено, что для прогнозирования способов совершенствования спортивной техники перспективным является использование нейрокомпьютинга.
спортивная техника, видеокомпьютерный анализ, биомеханические характеристики, модель, нейрокомпьютинг.
Akhmetov R.F. Modern approaches to sports technique improving. The
prospective approaches to the improving of athlete's motor actions technique were considered. The analysis of computer systems for measurement of athlete's movement characteristics was presented, particularly intelligent systems which traced the coordinates of athlete's body points automatically. Examples of simulators for athlete technical training were provided. The possibilities of athlete's movement modeling in the construction of rational patterns of sports technique were considered. It was established that the use of neurocomputing was prospective method to predict the improvement of sports technique.
sports technique, video & computer analysis, biomechanical characteristics, model, neurocomputing.
Вступ.
У наш час технічна підготовка спортсменів виступає стрижневим системоутворюючим елементом у багатогранній структурі процесу спортивного тренування. Одним з головних питань, що визначає стратегію всього процесу технічної підготовки, є вдосконалення спортивної техніки. На сьогодні накопичений великий теоретичний матеріал і експериментальний досвід, що дозволяють ефективно управляти процесом вдосконалення технічної майстерності спортсменів. Головна спрямованість цього процесу - навчити спортсмена ефективним зразкам спортивної техніки, що дозволить повною мірою реалізовувати його руховий потенціал і домагатися високих результатів у спорті. Рішення проблем, пов’язаних з розробкою програм удосконалення технічної майстерності, можливе лише в результаті всебічного, комплексного вивчення спортивної техніки через призму прикладного використання сучасних комп’ютерних засобів і методів дослідження [1].
Характерне для сучасної спортивної науки широке впровадження сучасних комп'ютерних технологій проводиться за багатьма напрямками, серед яких можна виділити два: перший - використання інструментальних систем для вимірювання та обробки інформації про характеристики рухів, і другий - створення моделей, що відображають істотні риси рухів спортсмена.
Робота виконана за планом НДР Житомирського державного університету імені Івана Франка.
Мета, завдання роботи, матеріал і методи.
Мета дослідження - проаналізувати сучасні підходи до вирішення проблеми вдосконалення спортивної техніки.
Матеріал для дослідження. Статтю підготовлено за аналізом 67 літературних джерел та інформації, що представлена 17 веб-сайтами мережі Інтернет.
Результати дослідження.
© Ахметов РФ., 2012
Серед безконтактних методів контролю за рухами спортсмена найбільш популярним став біомеханічний аналіз на основі фото-, кіно- та відеозйомки. Біомеханічні характеристики допомагають розібратися в складних механізмах формування рухів і, отже, знайти шляхи оволодіння ними, їх вдосконалення та виправлення можливих помилок. Сучасні дослідження показників спортивної техніки виконуються відеокомп'ютерними аналізаторами біомеханічної структури рухів спортсмена. На сьогодні високоточний кількісний біомеханічний аналіз рухових дій людини виконується за допомогою різноманітних ві-деоаналізуючих систем, що використовують як стандартні цифрові відеокамери, так і спеціалізовані висо-кошвидкісні відеокамери.
Наприклад, робота автоматизованої оптико-електронної системи Qualisys (Швеція) ґрунтується на реєстрації сигналів від розміщених на тілі спортсмена рефлексивних маркерів (http://www.qualisys.se). Система захоплення руху Qualisys, яка має імпульсну частоту до 1000 Гц (кадрів за секунду), поєднує відеопристрої, тензоплатформи, електроміографи тощо, забезпечуючи синхронізацію даних. Обчислюються кількісні біомеханічні характеристики: кінематичні та динамічні, а також оцінюється постава й показники рівноваги. Для передачі безконтактного стартового імпульсу в системі використовується зовнішній оптичний датчик, який складається з інфрачервоного передавача й відбивача. Максимальна відстань між датчиком і відбивачем — 3 метри. Число аналогових каналів, дані від яких реєструє система — від 16 до 64.
У разі застосування автоматизованих систем відеокомп'ютерного аналізу на змаганнях, де використання маркерів неможливо, координати точок розпізнаються за допомогою програмного забезпечення. Це так звані інтелектуальні системи (^соп, Великобританія (http://www.vicon.com); Зеніт-2000, Росія [4]), в яких координати точок відстежуються
І ПЕДАГОГІКА I
ПСИХОЛОГІЯ
та медико-біологічні проблеми фізичного виховання і спорту
за допомогою вирішення задачі штучного інтелекту - розпізнавання образів. Зокрема, інтелектуальну інформаційно-тренажерну систему Зеніт-2000 розроблено для тактичної підготовки хокеїстів безпосередньо в тренувальному процесі або матчі. Це телевізійна безконтактна система з комп'ютерною обробкою динамічних параметрів рухомих об'єктів. Система складається з відеоконтрольного пристрою, сполученого з комп'ютером, на якому встановлено спеціальне програмне забезпечення, що дозволяє розпізнавати окремих гравців та отримувати оцінку їх техніко-тактичних дій.
Автоматизована система апаратурно-комп’ютерного комплексу експрес-аналізу біомеханічних характеристик важкоатлетичних вправ Weightlifting analyzer 3.0 (Німеччина, http://eshop. netclusive.de) працює на підґрунті розпізнавання траєкторії руху штанги.
Цей комплекс дозволяє відразу ж після відеозапи-су рухових дій спортсмена отримати на ПК графічні і числові характеристики структури руху системи «спортсмен-штанга»: часові та ритмічні характеристики руху; екстремуми динамічних характеристик; імпульси сили в окремих фазах руху; розрахунок похідних показників (градієнтів сили, різних коефіцієнтів); показники виконаної роботи, потужності; відображення в графічній формі залежності сили, швидкості, траєкторії від часу та інше.
Особливо вагомою є можливість з допомогою апаратного комплексу терміново аналізувати показники техніки піднімання штанги і порівнювати їх із показниками техніки раніше виконаного піднімання, що занесене в базу даних.
За функціональними можливостями програмного забезпечення системи відеокомп’ютерного аналізу поділяються на системи, в яких передбачено отримання кількісних параметрів рухової дії, і системи, в яких проводиться візуальний аналіз відеокліпів: накладення, стробування кадрів (наприклад, програмне забезпечення Dartfish, http://www.dartfish.com. Як правило, системи, що мають можливість проведення кількісного біомеханічного аналізу, працюють не зі стандартним, а зі спеціалізованим відеоустаткуванням. Деякі системи, наприклад Simi (Німеччина, http://www.simi. com), поєднують функції як кількісного біомеханічного аналізу, так і якісного візуального аналізу.
Сьогодні в практиці спорту застосовуються системи, що дозволяють визначити параметри стартової реакції, зусиль, що докладаються до колодок на старті в бігових дисциплінах, часу пробігання окремих ділянок і дистанції в цілому. Такі системи, як правило, складаються з вимірювача часових інтервалів, тен-зоколодок і фотодатчиків. Фірмою Microgate (Італія) розроблено оптоелектронну систему OptoJump (http:// www.optojump.com) для вимірювання кінематичних характеристик різних локомоцій в реальному часі з точністю до 1/1000 с:
• довжини проекції ступні і її положення на доріжці;
• часу фаз польоту і опори в бігу;
• миттєвої і середньої швидкості;
• прискорення;
• загального часу виконання вправи.
Разом з апаратурою системи OptoJump постав-
ляються програми, які забезпечують отримання наступних даних: часових характеристик, зокрема для контролю результатів бігу по кожному колу; окремих стартів; повністю автоматичного контролю за часовими характеристиками програми тренування.
Засобами практичного вирішення задач вдосконалення технічної майстерності спортсменів є змагальні вправи, тренувальні форми змагальних вправ, спеціально-підготовчі і допоміжні вправи, різноманітні тренажерні пристосування [3]. Особливе значення мають технічні засоби, які сприяють вирішенню завдань технічної підготовки спортсмена:
Наприклад, стабілографічний комплекс Delos Postural System (DPS, Італія, http://www.delos-international.com) призначений для контролю статичної та динамічної пози тіла спортсмена. Він складається з 3-х модульних блоків: вертикального керуючого пристрою, тренажера по утриманню пози і платформи рівноваги. Вертикальний керуючий пристрій записує і візуалізує в реальному часі амплітудно-частотні коливання загального центру мас тіла, тулуба, окремих сегментів тіла в сагітальній та фронтальній площинах. Тренажер з утримання пози призначений для тренування координаційних якостей спортсмена. Електронна платформа рівноваги з візуальним зворотним зв'язком в реальному часі для ефективного навчання та оцінювання динамічної стійкості. У навчально-тренувальній діяльності спортсменів комплекс DPS підвищує їх координаційні здібності і збільшує ефективність силового тренування, а також забезпечує профілактику травм опорно-рухового апарату.
Оскільки у системі керування процесом вдосконалення спортивної техніки біомеханічні характеристики рухових дій спортсмена відіграють роль ведучих керуючих змінних параметрів, вони фактично слугують важелем, за допомогою якого тренер може управляти фізичною підготовкою, впливати не тільки на виконавчі органи, але й на системи, що обслуговують апарат рухів. Розвиток функціональних можливостей організму спортсменів у таких умовах не тільки ефективно стимулюється, але й строго лімітується проявом тих або інших біомеханічних характеристик рухових завдань у тренувальному процесі.
У ході технічної підготовки спортсмени навчаються не механічним рухам, а руховим діям, реалізація яких неможлива без активної участі свідомості. Отже, у тренера з'являються додаткові можливості ефективно управляти й сферою психологічної підготовки спортсменів через спрямоване формування певних біомеханічних структур техніки. Це дозволяє в системній єдності поєднувати традиційно відособлені фізичну, технічну, психологічну й інші види підготовки. З цією метою компанія Lafayette Instrument (США) розробила 16-канальну систему зі зворотним зв'язком DataLab 2000, яка реєструє психофізіологічні параметри спортсмена (http://www.lafayetteinstrument.com/). Базовий варіант системи DataLab 2000 комплектується програмним забезпеченням, платою аналогоцифрового перетворення, електрокардіографами (з 3, 5 і 12 виходами), електроенцефалографами (з 3 і 10 виходами), електроміографами, датчиками пульсу, часу реакції, ЧСС, кров'яного тиску, вимірювачем кількості розчиненого кисню в фотосинтезі та інших
32012
@4
експериментах, температури, гальванічним вимірювачем опору шкіри, кистьовими динамометрами, спірометрією. Система DataLab 2000 реєструє фізіологічні параметри за допомогою електроміографічних електродів (у тому числі для ректальної ЕМГ-проби, і вагінальної ЕМГ), датчика температури шкіри, імпульсних плетісмографов пальця і вуха, датчика рефлекторних імпульсів, датчика вдиху / видиху у вигляді пояса, датчика рухливості, мікрофона для запису голосу (під'єднується до звукової карти ПК). Базове програмне забезпечення включає стандартні можливості системи і зворотний зв'язок, а також модулі для визначення психофізіологічних особливостей (тести стресу і толерантності) і модулі для тренування дихання, розслаблення, конфронтаційного тренування (спортсмен спостерігає самонастроювальну реакцію своєї нервової системи в екстремальних умовах, намагаючись контролювати її), нейром'язової реабілітації, ЕМГ-релаксації, поліпшення циркуляції крові.
Освоєння ефективних способів виконання змагальних фізичних вправ багато в чому визначає можливість досягнення мети, втіленої в спортивне досягнення. Отже, одним з найважливіших завдань, яке повинно вирішуватися у процесі вдосконалення спортивної техніки, є створення її оптимальних зразків, орієнтованих на максимальні, рекордні результати. Розробка раціональних варіантів рухових дій з метою досягнення запланованого спортивного результату ґрунтується на створенні біомеханічних моделей [2].
Перш ніж почати практичну роботу з удосконалення техніки, тренер і спортсмен повинні переконатися в тому, що це призведе до поліпшення результативності. Тут важливо знати, що саме змінювати в техніці спортсмена і в якій мірі. Модель дозволяє це здійснити, прогнозуючи результативність. Потім комп'ютерною програмою обчислюється критерій ефективності змагальної діяльності, який досягається в разі реалізації запланованих змін в біомеханічній структурі техніки.
Фундаментально новий підхід до математичного моделювання в сучасній спортивній науці представляє нейрокомп’ютинг. Нейрокомп’ютинг - це технологія створення систем обробки інформації (наприклад, не-йронних мереж), які здатні генерувати методи, правила та алгоритми обробки у вигляді адаптивної відповіді в умовах функціонування в конкретному інформацій-
Література:
1. Кашуба В., Хмельницкая И. Современные оптико-электронные методы измерения и анализа двигательных действий спортсменов высокой квалификации. - Наука в олимпийском спорте. - №
1. - 2005.- С. 123-128.
2. Лапутин А.Н., Бобровник В.И. Олимпийскому спорту - высокие технологии. - К.: Знання, 1999. - 164 с.
3. Платонов В.Н. Система подготовки спортсменов в олимпийском спорте. - К.: Олимпийская литература, 2004. - 807 с.
4. Шахматов М.В., Зайцев В.К., Тихонов И.Д., Кузьмин А.В. Информационно-тренажерная система <^епії-2000». - М.: МФТИ, РГУФКСТ, ОАО «Импульс». - 2003. - 70 с.
5. Шестаков М.П. Управление технической подготовкой в легкой атлетике на основе компьютерного моделирования // Наука в олимпийском спорте. - 2005. - № 2. - С. 187 - 196.
Информация об авторе: Ахметов Рустам Фагимович
khmeln@list.ru
Житомирский государственный университет имени Ивана Франка ул. Большая Бердичевская 40, 10008, г. Житомир, Украина
Поступила в редакцию 14.02.2012г.
ному середовищі. Такий підхід не вимагає готових алгоритмів і правил обробки - система повинна «уміти» виробляти правила і модифікувати їх в процесі вирішення конкретних завдань, тобто бути здатною «вчитися». Навчання нейронної мережі засноване на тому, що ми знаємо, яким повинен бути вихідний сигнал. Дані за минулі періоди містять структурні залежності, виявивши які, можна визначити поведінку системи в майбутньому. У порівнянні з традиційними методами математичної статистики, нейромережеві технології дозволяють виявляти нелінійні закономірності в сильно зашумлених неоднорідних даних, забезпечують високу якість рішень як при великому числі вхідних параметрів, так і при відносно невеликих обсягах розрізнених даних. Найбільш перспективні завдання не-йромережевого моделювання в спорті: прогнозування спортивного (рекордного) результату; відбір і селекція (профілювання спортсменів); оцінка можливостей спортсмена; оптимізація параметрів тренувальної програми. Дослідники у спортивній науці за допомогою нейронних мереж сподіваються моделювати вражаючі за своєю ефективністю процеси обробки інформації, що властиві живим істотам. М.П. Шестаков навіть визначив новий прикладний науковий напрямок «біокіберогогіку» (спортивно-педагогічну біомеханіку) [5], який пов'язаний з розробкою математичної теорії навчання людини руховим діям на підґрунті застосування нейронних мереж.
Висновки:
1. Встановлено, що сучасні дослідження показників спортивноїтехнікивиконуютьсявідеокомп'ютерними аналізаторами рухів спортсмена.
2. Підтверджено, що засобами практичного вирішення завдань вдосконалення технічної майстерності спортсменів є різноманітні тренажерні пристосування.
3. Встановлено, що для аналізу і моделювання рухових дій в біомеханіці спорту, а також прогнозування способів вдосконалення спортивної техніки (на підґрунті контролю як тренувальної, так і змагальної діяльності спортсмена) перспективним є використання нейрокомп’ютингу.
Перспективи подальших досліджень пов’язані з аналізом біомеханічних моделей раціональної техніки рухових дій спортсменів.
References:
1. Kashuba V., Khmel’nickaia I. Science in Olympic sport, 2005, vol.1, pp. 123-128.
2. Laputin A.N., Bobrovnik V.I. Olimpijskomu sportu — vysokie tekhnologii [Great technologies for Olympic sport], Kiev, Knowledge, 1999, 164 p.
3. Platonov V.N. Sistema podgotovki sportsmenov v olimpijskom sporte [A system of training of sportsmen in Olympic sport], Kiev, Olympic sport, 2004, 807 p.
4. Shakhmatov M.V., Zajcev V.K., Tikhonov I.D., Kuz’min A.V. Informacionno-trenazhernaia sistema «Zenit-2000» [Informational and training system “Zenit-2000”], Moscow, Impuls, 2003, 70 p.
5. Shestakov M.P. Nauka v olimpijskom sporte [Science in Olympic sport], 2005, vol.2, pp. 187 - 196.
Information about the author: Akhmetov R.F.
khmeln@list.ru
Zhitomir state university named after I. Franko Great Berdichevska str. 40, 10008, Zhitomir, Ukraine
Came to edition 14.02.2012.
