Resumen
En papel, un dispositivo de realidad aumentada se combinó con unidades de sensor de movimiento para funcionar como un sistema de tecnologías cooperativas para su uso dentro de la ciencia del ejercicio y la neurorrehabilitación. Específicamente, en un subcampo de la ciencia del ejercicio llamado biomecánica, la evaluación y el análisis de los movimientos son fundamentales para la evaluación y prescripción de mejoras para la función física tanto en actividades diarias como deportivas específicas. Además, la combinación sistemática de estas tecnologías proporcionó a los usuarios finales potenciales una modalidad para realizar ejercicios dentro y retroalimentación correlacionada basada en el desempeño del ejercicio del usuario final. La recopilación de datos específicos de la biomecánica puede proporcionar tanto al usuario final como a sus evaluadores comentarios críticos que se pueden usar para modificar la eficiencia del movimiento, mejorar la capacidad del ejercicio y evaluar el rendimiento del ejercicio. Al coordinar ambas tecnologías y completar experimentos basados en el movimiento, los sistemas se integraron con éxito.
Palabras clave: Salto Mágico; realidad aumentada/realidad virtual; Movimientos de Miembros Inferiores; sensores portátiles.
Introducción
AR es una tecnología relativamente nueva que tiene el potencial de usarse en el aprendizaje motor y la adquisición de habilidades específicas para el ejercicio al permitir que el individuo realice el ejercicio de manera segura ya que puede ver su entorno visualmente. En términos, el beneficio principal de AR es que los objetos virtuales se pueden integrar y superponer para que el usuario final los observe en el mundo real mientras completa tareas basadas en movimiento. Aunque algunos videojuegos basados en actividades (AVG), como Pokemon GO, involucran AR; son menos inmersivos en comparación con los dispositivos totalmente inmersivos como Microsoft Hololens 2 o Magic Leap ML 1. Sin embargo, los dispositivos como la captura de movimiento tridimensional (3-D MOCAP), el estándar de oro de la evaluación del movimiento, no son asequibles en la práctica. para el uso diario de la población en general. Desde un punto de vista de observación, estos dispositivos ocupan un espacio mínimo en el cuerpo del usuario final durante la actividad, por lo tanto, cuando participa en la actividad, se pueden usar otras tecnologías de apoyo para una evaluación cuantitativa completa.
A pesar de su uso proyectado dentro del campo de la ciencia del ejercicio, los dispositivos AR no registran datos basados en el movimiento para la evaluación biomecánica porque ese no es su uso previsto. Para tener en cuenta esta deficiencia y lograr la función deseada, se pueden usar sensores portátiles capaces de evaluar el movimiento sobre una articulación que registran y analizan datos mientras el usuario final realiza el movimiento. Por lo tanto, se pueden integrar múltiples tecnologías con funciones primarias variables para lograr un objetivo complejo y, a su vez, crear una nueva modalidad de host mediante la cual las personas pueden realizar, monitorear y rastrear el rendimiento del ejercicio, las mejoras biomecánicas en el desarrollo del patrón motor y las pruebas específicas del deporte. y evaluación.
Como los dispositivos AR son una tecnología basada en la realidad que permite la integración de objetos virtuales en el entorno del mundo real. [1-3]se utilizan principalmente con fines médicos, militares y educativos, específicamente, la capacitación basada en habilidades del personal para manejar situaciones y simulaciones específicas de campo de manera adecuada. [2-4]. Dado que AR es una tecnología relativamente nueva, un campo potencial de aplicación en el que se ha realizado una investigación limitada es la ciencia del ejercicio y la neurorrehabilitación. Dado que el ejercicio está involucrado tanto en la rehabilitación como en la actividad de ejercicio regular, el seguimiento de los patrones de movimiento para el análisis es fundamental para las mejoras localizadas con respecto a las mejoras relacionadas con el rendimiento. Al mismo tiempo, las aplicaciones AR basadas en actividades funcionan como una construcción para proporcionar una modalidad en la que un individuo participará mientras enfatiza la participación en el ejercicio. Sin embargo, a pesar de proporcionar la modalidad mediante la cual se realizaría el ejercicio, actualmente no hay forma de evaluar el patrón de movimiento interno del dispositivo ML1. Por lo tanto, se debe integrar un sistema externo compuesto por múltiples dispositivos sensores para funcionar en cooperación con el dispositivo AR creando un sistema integrado mediante el cual el usuario final puede realizar movimientos y observar la retroalimentación posterior a la participación en función de sus movimientos ejecutados. Por lo tanto, el propósito de este estudio fue integrar el dispositivo AR producido por Magic Leap, Magic Leap One (ML1), con tres sensores WitMotion para rastrear el movimiento físico durante la participación en un videojuego basado en actividades basado en AR.
Este estudio tuvo como objetivo integrar múltiples tecnologías en un sistema que pueda admitir una modalidad en la que los usuarios finales puedan realizar ejercicio. En la búsqueda de este objetivo, los investigadores establecieron metas específicas y objetivos de línea de tiempo. Específicamente, lo más importante fue asegurarse de que el eje tridimensional innato de la tecnología del sensor WitMotion registrara datos que coincidieran con los tres planos de movimiento real y determinar qué eje coincidía con cada plano respectivo. Una vez logrado esto, se coordinaron los sensores para la adquisición de datos utilizando el software WitMotion. Finalmente, se realizó un experimento simulado utilizando una aplicación diseñada internamente para observar la integración del dispositivo ML1 y la tecnología del sensor. Por lo tanto, el objetivo principal fue la integración del dispositivo ML1 y la tecnología del sensor WitMotion correlacionado, al mismo tiempo que proporcionaba un marco para el análisis de la función de las extremidades inferiores.
Este artículo está organizado de la siguiente forma: Dentro de la sección 1, se proporciona una introducción simplificada para presentar las tecnologías utilizadas y su propósito previsto de uso para los campos relacionados con la ciencia del ejercicio. En la sección 2, se brindan todos los antecedentes orientados a los detalles para toda la información pertinente; en este capítulo, se brinda la información crítica para crear una conexión práctica y teórica, o un puente, entre la ingeniería y la ciencia del ejercicio usando conceptos presentes en biomecánica, ciencia del ejercicio, e Ingeniería Informática. A continuación, en la sección 3, se enumeran las metodologías completas promulgadas en el posicionamiento orientado por fases. Luego, en la sección 4, se analizan los hallazgos clave y los conceptos y razonamientos relacionados, y se establecen conexiones entre los hallazgos en la sección de resultados y la aplicabilidad práctica de estos hallazgos dentro de los campos relacionados con la ciencia del ejercicio. En la sección 5, se enumera el futuro previsto con la dirección de conclusión para la línea de investigación actual y se establece aún más para la planificación y el desarrollo de una aplicación potencial y otros pasos para garantizar que la tecnología AR llene un nicho en los campos relacionados con la ciencia del ejercicio.
Fondo
Las actividades como el ejercicio y los trabajos que requieren experiencia calificada y competencia de aprendizaje requieren que las personas realicen una capacitación y práctica intensivas para promover y mantener la adquisición de habilidades y la retención de habilidades específicas del deporte o del trabajo. Específicamente, el aprendizaje basado en habilidades que involucra componentes neurológicos y adaptaciones correlacionadas se conoce como aprendizaje motor en las ciencias del deporte. [1]. Por definición, el aprendizaje motor es el proceso repetitivo mediante el cual el sistema neurológico se adapta dinámicamente a las cargas de trabajo aplicadas y los factores estresantes experimentados y manejados por las estructuras físicas que desempeñan un papel en el movimiento articular y humano. [2]. En un ejemplo, los atletas y cualquier persona que participe en un régimen de ejercicio planificado, intentan aprender los patrones de movimiento requeridos a través de múltiples repeticiones durante varias sesiones para garantizar que los movimientos previstos se completen con precisión y sin errores. El concepto de aprendizaje motor también se aplica a una amplia variedad de especialidades profesionales, incluidos mecánicos, cirujanos, flebotomistas y operadores tácticos, por lo que cada trayectoria profesional requiere un aprendizaje extenso y una práctica repetitiva de actividades basadas en habilidades. [3]. Por lo tanto, el aprendizaje motor es aplicable en varios campos especializados y, para el enfoque de este artículo, en la ciencia del ejercicio, la biomecánica e incluso la fisioterapia.
La aplicabilidad del desarrollo de patrones motores también se extiende a la fisioterapia y otros campos de la atención médica que involucran la valoración o evaluación de los movimientos humanos. Por ejemplo, la capacidad de caminar, mantener el equilibrio…
