CONNECTED – EXJOBB
GENVÄG TILL BÄTTRE LÖPSTEG TEXT MATTIAS JOHNSSON
FOTO MATTIAS JOHNSSON & LINNÉA SJÖBERG
Therese Dambergs och Linnéa Sjöbergs exjobb på Consat har gått ut på att försöka analysera löpteknik med hjälp av små gyro/ accelerometermoduler på skorna. En lösning som skulle kunna bli en het produkt för många idrottare.
D
et finns många metoder för att analysera och optimera löpteknik på marknaden, men de är oftast avancerade, komplicerade att använda och dyra. Dessutom handlar det oftast om att göra mätningar via filmning av löparen i labbmiljö med experter som analyserar i efterhand eller med hjälp av specialskor med töjningsgivare i sulan kopplat till loggutrustning. -Detta examensarbete är det första i en serie exjobbsprojekt som siktar på att ta fram en smart och lättburen utrustning som istället ger en förstärkt återkoppling i realtid så att löparen under normal träning kan korrigera sitt löpsteg till perfektion - även då man börjar bli trött, berättar Consats VD Martin Wahlgren. Therese Damberg och Linnéa Sjöberg som läser mastersprogrammet i systemteknik, reglerteknik och mekatronik på Chalmers, tog på sig uppdraget att försöka analysera och klassificera löpteknik med små, enkla IMU-enheter (gyro/accelerometermoduler) på fötterna. Lösningen har – åtminstone i teorin - potential att direkt ge lättför-
4 CONTEXT / #2 / 2018
ståelig information om hur effektivt användaren just nu springer. Det är en idé som skulle kunna bli till en både enkel och användarvänlig produkt, även om just detta första exjobb förstås höll sig på experimentnivå. EXPERIMENT ETT STEG I TAGET Hårdvaran Therese och Linnéa använt för projektets tester är en enkel mikrokontroller - i princip en liten dator. Till denna kopplades två kabelanslutna IMU-enheter som sattes fast med band på utsidan av varje fot. Mikrokontrollern kopplades i sin tur med usb-kabel till en dator för de inledande testerna. En liten midjeväska rymde mikrokontrollerkortet och kablarna fästes med band eller tejp längs löparens ben. Om någon i framtiden skulle göra det hela till en skarp produkt skulle IMU-enheterna säkert vara trådlöst kopplade till löparens telefon eller smarta klocka, där mjukvaran för steganalysen skulle rulla. Visionen är att användaren då skulle få realtidsinformation hur hen springer - till exempel med ljud i sina hörlurar, för att kunna justera sitt steg för maximal effektivitet och minimalt fysiskt slitage.
DATABEHANDLING För att få ut ett lättolkat resultat behöver signalerna från sensorerna filtreras och nyckeldata eller ”features” som till exempel steglängd och stegfrekvens tas ut. Därefter måste resultatet klassificeras för att bli lätt att tolka under löpningen. Therese och Linnéa berättar att det centrala i exjobbet varit att testa metoderna för att analysera signalerna och få ut användbara ”features” från givarna – utöver att få hårdvaran att fungera bra, vilket tyvärr inte alltid varit självklart. Att med hög säkerhet därefter kunna klassificera löpteknik som mer eller mindre bra eller dålig utifrån dessa signaler lär få en mer central plats i efterföljande exjobb på samma tema. -Vårt exjobb är ju ganska mycket grundforskning och handlar framför allt om signalbehandlingen för att tolka all data från sensorerna på ett effektivt sätt, och ”machine learning”-biten för att se lite hur man generellt kan klassificera resultatet och på det sättet få fram lättförståelig realtidsinformation om löptekniken, förklarar Linnéa. -En viktig del i projektet var ju förstås att helt enkelt se om vi kunde få ut vettig mätdata med bara två IMU-enheter på