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新闻来源:新物联Newiot 整理       发布时间:2021/10/24 11:28:04       共计:380 浏览

利用人体提供的数据最大限度地提高性能

耐力运动被定义为涉及长时间持续体力活动的运动。想到的最常见的例子是长跑、骑自行车、越野滑雪、徒步旅行以及长距离铁人三项的游泳、跑步和骑自行车的组合。耐力运动与力量运动的主要区别在于活动期间的平均强度较低。这是运动本身的持续时间和距离所固有的——您可能会以最大强度冲刺 100 米,但您无法在 26.2 英里的马拉松比赛中保持同样的速度!


与每项运动的情况一样,您在耐力运动中的表现取决于许多不同的因素。一些例子包括:你有多强壮、你穿什么样的鞋子、你的技术质量等。然而,与其他运动不同,耐力运动将这些因素应用于很长的距离和时间。当拉长距离或持续时间较长时,影响性能的因素会成倍增加和放大。如果我们回到短跑与马拉松的例子——如果你的跑鞋对你的脚来说太小,你可能仍然可以冲刺 100 米;尝试穿着这些鞋跑超过 26.2 英里,这将是一个完全不同的故事。



因此,耐力运动的成功取决于能够严格控制并优化所有因素,无论大小,随着时间的推移,这些因素可能会提高或降低您的表现。再以骑自行车为例:骑自行车的一些重要因素是自行车车架的重量和穿什么装备的选择。相比之下,小因素可能是诸如在比赛前刮腿带来的空气动力学收益以及您涂抹在自行车链条上的自行车润滑油的粘度。正如 David Brailsford(英国自行车运动的前绩效总监)在他的名为“边际收益的聚合”的理论中所宣称的那样:“小的改进,当加在一起并随着时间的推移应用时,会导致显着的增长。“

由于始终需要了解、监控和控制可能影响表现的各种因素,物联网 (IoT) 完美定位,以带来耐力运动的新时代。

问题:成本高昂、缓慢且不同的数据收集实践阻碍了进展

对于许多耐力运动员,尤其是那些刚开始的运动员,训练和表现主要是通过感觉来衡量的(例如,“在 1-10 的范围内,这种努力有多难?”)。随着时间的推移,基本技术已经发展到可以收集更多关于测量身体表现的数据——心率监测器是最常见的——这为了解训练洞察打开了一个全新的窗口。 

然而,直到最近,技术本身还没有发生重大变化。回顾过去,提高耐力运动的科学一直受到以下数据测量过程的阻碍:

昂贵或不可用:做出关键性能决策所需的硬件、设备和传感器要么太贵,要么根本不存在,即使是专业运动员也难以获得。
延迟:用户只能在从设备下载并上传到计算机后才能查看其数据和指标,因此很难获得及时反馈,几乎无法做出实时决策。
不可操作:来自多个来源和传感器的数据都在用户自己的应用程序、文件或软件孤岛中呈现给用户,没有任何综合或建议。由于影响表现的因素如此之多,而且没有地方可以汇总所有这些因素,许多运动员只能通过反复试验来尝试改进,或者对下一步要采取的行动感到不知所措。
物联网在耐力运动行业中相对较新。电池寿命、连接性和可穿戴性的限制使得难以有效利用物联网的全部优势,因为它与耐力运动有关。

解决方案:全连接、持久的传感器提供有洞察力的数据

如果您正在跑步,您可能已经使用Apple Watch 或 Garmin通过 GPS 跟踪您的路线,通过 ANT+ 监测您的心率,并使用蓝牙将音乐流式传输到您的耳机。

企业和消费者领域物联网的最新进展和成熟意味着运动员可以使用必要的技术来做出改变游戏规则的决定并首次提升他们的表现。

随着物联网的进步,耐力运动已经成为:

与一套传感器完全连接:改进的电池技术、更精确的传感器和更大的便携性意味着可以使用广泛的传感器来监控以前无法监控的事物。例子包括 Velocomp 的 AeroPod 测量空气阻力,以及 Stryd 的功率计测量跑步功率。
实时:无线、节能的连接意味着来自传感器的数据能够可靠、稳定地将数据实时传输给运动员。这意味着运动员可以查看当前数据并做出影响他们在比赛中的表现的决定,这反过来又会影响比赛的输赢。一个例子是 Supersapiens 的血糖监测仪,它执行实时血糖测量,并通过手机或 Garmin 手表将其报告给运动员。

可操作:物联网平台和软件应用程序将来自多个传感器和来源的数据聚合到一个集中位置;然后,该平台可以综合这些数据来创建图表、图形和其他可视化效果,以便查看、识别性能趋势,并为未来的培训课程、恢复时间和后续步骤提出建议。


展望未来:便携性和最长电池寿命是重中之重

耐力运动中使用的物联网传感器和硬件类型涵盖从基本心率带到华丽、坚固耐用的 GPS 手表。它们的两个共同点是无线连接和最大化电池寿命。您不想处理阻碍您运动的电线,也不想在外出锻炼数小时时被迫插上电源充电。



对于连接性,大多数传感器不会直接连接到云以最大限度地延长电池寿命——它们通常通过蓝牙或 ANT+ 传输到手机、手表或骑行主机。附近的电话、手表或音响主机可以通过蜂窝 LTE 连接到云,以将数据发送到在线平台,但与传感器的数据收集异步进行。这使得传感器的数据可立即用于查看,而无需大量电池消耗。

一旦数据在云端可用,Leverege 等物联网平台或 TrainingPeaks 等运动专用软件将存储和聚合该数据,对其进行分析,并将其呈现在几个有用的视图中。用户可以在锻炼或比赛后与软件互动,以了解他们的表现并获得数据驱动的建议以进行改进。


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