インタラクティブなフィットネスシステムは、トレッドミルの走行速度をどのように計算できるか？生体力学的な速度推定をマスターする

GPSによる移動距離なしで速度を計算するために、インタラクティブなフィットネスシステムは、衛星測位ではなくモーションセンサーに依存する生体力学的な推定アルゴリズムを利用します。トレッドミルのランナーは静止しているため、システムは加速度データ（通常は手首から取得）をキャプチャしてケイデンスを決定し、数学的モデルを適用して歩幅を推定し、計算された速度を生成します。

コアメカニズムは、地理的な追跡を予測モデリングに置き換えます。システムは、リアルタイムの歩数頻度に数学的に導出された歩幅を掛けて、速度をシミュレートします。

推定の仕組み

リアルタイムケイデンスのキャプチャ

ユーザーは地図上を移動しないため、GPSは効果がありません。代わりに、システムは加速度センサーに依存して動きを検出します。

これらのセンサーは、生体力学的なシフトの頻度を監視し、特に腕や体のリズミカルな動きを追跡します。このデータにより、システムは正確なリアルタイムのケイデンス（1分あたりの歩数）を取得できます。

カーブフィッティング関数

歩行速度を知ることは方程式の半分にすぎません。システムは、各歩行でカバーされる距離も知る必要があります。

これを決定するために、ソフトウェアは合理化されたカーブフィッティング関数を採用します。このアルゴリズムは、物理的な距離を直接測定するのではなく、確立された生体力学的なパターンに基づいて歩幅を予測するために加速度データを使用します。

仮想速度の合成

最終的な速度出力は、トレッドミルのベルトのハードウェア測定ではなく、ソフトウェア計算の産物です。

リアルタイムのケイデンスに予測された歩幅を掛けることで、システムは速度値を生成します。この計算された速度は、仮想アバターの動きを駆動するために使用され、デジタル表現がユーザーの物理的な強度と一致するようにします。

トレードオフの理解

標準的な生体力学への依存

この方法は「カーブフィッティング」に依存しており、ユーザーのランニングフォームが標準的な生体力学モデルに沿っていることを前提としています。

ユーザーが非典型的な歩行をしている場合や、アルゴリズムの予測から大きく外れた歩幅をしている場合、速度計算は実際のトレッドミルの設定と異なる場合があります。

推定 vs 測定

これは距離の直接測定ではなく、シミュレーションであることを認識することが重要です。

高精度の速度シミュレーションは可能ですが、精度はアルゴリズムの確率から得られます。ベルトが実際にどれだけ速く動いているかを測定するのではなく、努力に基づいてどれだけ速く進むべきかを計算します。

目標に合わせた適切な選択

このテクノロジーを評価または実装する際は、エンドユーザーの優先順位を考慮してください。

精密トレーニングが最優先事項の場合：カーブフィッティングアルゴリズムは個々の歩幅力学に合わせるために調整が必要になる場合があるため、システムがキャリブレーションを許可していることを確認してください。
没入型ゲームが最優先事項の場合：低遅延のケイデンス検出がランナーとアバター間のよりスムーズな接続を作成するため、加速度センサーの応答性を優先してください。

最も効果的なシステムは、ランニングを地理的な旅ではなく生体力学的な計算式として扱うことで、身体的な努力とデジタル応答の間のギャップを埋めます。

概要表：

コンポーネント	機能	データソース
ケイデンス検出	1分あたりの歩数（SPM）を測定	加速度センサー（手首/体）
歩幅予測	1歩あたりの距離を推定	カーブフィッティング生体力学アルゴリズム
速度計算	ケイデンス × 予測歩幅	リアルタイムソフトウェア合成
出力インターフェース	仮想アバターの動きを駆動	計算された仮想速度

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参考文献

Carlos Marín-Lora, Linda García-Rytman. Creating a treadmill running video game with smartwatch interaction. DOI: 10.1007/s11042-023-17752-1

この記事は、以下の技術情報にも基づいています 3515 ナレッジベース .

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