Automatisierte Trainingsprotokollierung und -steuerung im Krafttraining
Krafttraining, als essenzieller Teil des leistungssportlichen Trainings, setzt die Grundlage für vielfältige Hochleistungen im Sport. Dabei hat das Training, je nach Ausgestaltung der Trainingsparameter, unterschiedliche Wirkungsmechanismen: auf präventiver, rehabilitativer sowie leistungszielorientierter Ebene. Ebenso variabel gestalten sich die durchgeführten Trainingsformen, die jeweils spezifische Anpassungen im Athleten auslösen. Ziel des hier beschriebenen Forschungsprojekts war es, ein Produkt für eine objektive und optimale Trainingsplanung und einfache Trainingsdokumentation zu entwickeln. Der Aufwand für Trainer und Athlet sollte so gering wie möglich gehalten werden. Dazu werden anhand von direkt am Athleten gemessenen Beschleunigungsdaten vielfältige Trainingsparameter erhoben. Das Projekt war in drei Teile gegliedert. Zuerst wurden die Algorithmen zur Analyse der Beschleunigungsdaten erarbeitet, um entsprechend valide Trainingsparameter zu erhalten. In einem zweiten Schritt wurde, basierend auf den Trainingsparametern, eine Ermüdungserkennung entwickelt, die als Grundlage für den dritten Schritt, die automatisierte Trainingssteuerung, dient. Die technische Umsetzung der drei Arbeitsschritte erfolgt im aktuellen BEANIK-Projekt (Teil der vom Bundesinstitut für Sportwissenschaft geförderten KINGS-Studie). Verschiedene technische Evaluationsmöglichkeiten existieren aber bereits.
© Copyright 2016 Technologien im Leistungssport 1: Tagungsband zur 17. Frühjahrsschule am 15./16. April 2015 in Leipzig. Veröffentlicht von Meyer & Meyer. Alle Rechte vorbehalten.
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| Notationen: | Trainingswissenschaft Naturwissenschaften und Technik |
| Veröffentlicht in: | Technologien im Leistungssport 1: Tagungsband zur 17. Frühjahrsschule am 15./16. April 2015 in Leipzig |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Meyer & Meyer
2016
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| Schriftenreihe: | Schriftenreihe für Angewandte Trainingswissenschaft, 4 |
| Online-Zugang: | https://open-archive.sport-iat.de/sponet/SR_2016_4_brown_automatisierte.pdf |
| Seiten: | 9-17 |
| Dokumentenarten: | Artikel |
| Level: | hoch |