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Título: Desenvolvimento de protótipo para identificação de golpes de membros inferiores do Muay Thai
Título(s) alternativo(s): Development of prototype for identification of Muay Thai lower limbs movements
Autor(es): Silva, Andrio Rodrigo Paltanin
Almeida, Jaqueline Pisetta de
Orientador(es): Oroski, Elder
Palavras-chave: Muay Thai
Giroscópios
Redes neurais (Computação)
Biomecânica
Atletas - Treinamento
Muay Thai
Gyroscopes
Neural networks (Computer science)
Biomechanics
Athletes - Training of
Data do documento: 24-Nov-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: SILVA, Andrio Rodrigo Paltanin. ALMEIDA, Jaqueline Pisetta de. Desenvolvimento de protótipo para identificação de golpes de membros inferiores do Muay Thai. 2017. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.
Resumo: Esse trabalho apresenta um estudo sobre o desenvolvimento de um protótipo para identificação de chutes do Muay Thai, como uma maneira de auxiliar no treinamento para progressão do atleta. Foi escolhido o sensor de movimentos do Meta Motion R da empresa MBIENTLAB que já contem Acelerômetro, Giroscópio e Magnetômetro. O sensor se enquadra na categoria MEMs que são tecnologias de Sistemas Microeletromecânicos. Ela integra elementos elétricos, mecânicos, sensores e eletrônicos em um único dispositivo. Esse dispositivo tem como característica ser muito pequeno e tem a possibilidade de ser programado para a finalidade desejada, o que permite a vantagem de uma amostra quantitativa do desempenho na realização de movimentos no próprio âmbito da atividade esportiva, o que aproxima os dados coletados para uma situação mais real da prática do esporte. Após a realização de um estudo sobre a modalidade do Muay Thai, foram escolhidos três tipos diferentes de chutes para o experimento: low kick, back kick e chute frontal; por serem chutes triviais com diferenças entre si, como o plano de execução e aceleração. Tendo estabelecido o tipo de movimento, foram coletadas diferentes amostras, com o sensor acoplado na perna de chute do atleta. Utilizando um filtro de Kalman já embutido no sensor, os dados aferidos foram enviados via wireless para um sistema que, por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Foi feito o tratamento das medidas recebidas e a identificação dos movimentos do lutador. Os resultados para o low kick e o back kick mostraram-se satisfatórios, entretanto, para o chute frontal, houve uma queda considerável no sucesso da identificação. Essa discrepância de resultados pode ser relacionada à técnica do movimento, em que o low kick e back kick são chutes giratórios e o frontal é um chute em linha reta, o que pode acarretar uma grande diferença nos dados principalmente do giroscópio que afere velocidades angulares, prejudicado, assim, a RNA e o experimento.
Abstract: This work presents a study on the development of a prototype for identifying Muay Thai kicks as a way to aid in training for athlete progression. The motion sensor of Meta Motion R of the company MBIENTLAB was chosen, which already contains Accelerometer, Gyroscope and Magnetometer. The sensor fits into the MEMs category which are Microelectromechanical Systems technologies, it integrates electrical, mechanical, sensor and electronic elements into a single device. This device has the characteristic of being very small and has the possibility of being programmed for the desired purpose, which allows the advantage of a quantitative sample of the performance in the accomplishment of movements within the scope of the sport activity, which brings the collected data to a more realistic exercise of the sport. After conducting a study on the Muay Thai modality, three different types of kicks were chosen for the experiment: low kick, back kick and frontal kick; for being common kicks with differences between them, as the execution plan and acceleration. Having established the type of movement, different samples were collected, with the sensor coupled to the athlete’s kicking leg. Using a Kalman filter already embedded in the sensor, the measured data was sent wirelessly to a system that, through Artificial Neural Networks, was treat the measures received and identify the movements ofthe fighter. The results for low kick and back kick were satisfactory, however, for the frontal kick there was a considerable decrease in the success of the identification. This discrepancy of results can be related to the technique of movement, where the low kick and back kick are rotating kicks and the frontal is a straight kick which can cause a great difference in the data mainly of the gyroscope that affects angular velocities and thus impaired the RNA and the experiment.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8216
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