6軸力センサーは、アスリートのフットウェアのパフォーマンスを分析するために不可欠な、正確で多次元的なデータを提供します。
具体的には、動き中の6つのすべての軸にわたる力とモーメントに関する生データを取得します。この包括的な入力は、2つの重要な指標である回転トラクション(RT)と並進トラクション係数(TTC)を計算するために使用されます。
あらゆる方向への力とモーメントを同時に記録することにより、このセンサーは、最適なグリップと危険な足の固定の間の微妙な境界線を定義するトラクション指標の正確な計算を可能にします。
測定のメカニズム
同時多軸記録
センサーの基本的な出力は、生の運動データです。機械的なテスト肢に取り付けられたデバイスは、靴と表面の間の完全な物理的相互作用をキャプチャします。
力とモーメントを6つのすべての軸にわたって同時に記録します。この同時性は、実際のゲームプレイ中に靴にかかる複雑で多方向のストレスを再現するために重要です。
生データから実用的な指標へ
生の力データだけでは、安全分析の解釈が困難です。したがって、センサーの出力は、特定の係数を導き出すために処理されます。
これらの計算されたパラメータにより、研究者はグリップテストを標準化できます。抽象的な力のベクトルを、安全性とパフォーマンスに関する比較可能な値に変換します。
重要な計算指標
回転トラクション(RT)
回転トラクションは、ねじれ抵抗を評価するために使用される主要なパラメータです。これは、機械的な肢の回転運動中にキャプチャされたモーメントデータから導き出されます。
この指標は、足の固定を特定するために重要です。RT値が高すぎると、ピボット中に靴が芝生に過度に食い込み、膝や足首の怪我を引き起こす可能性があります。
並進トラクション係数(TTC)
並進トラクション係数は、線形グリップを測定します。線形運動中にキャプチャされた力データを使用して、靴が滑りにどの程度抵抗するかを定量化します。
このパラメータは、加速と減速の分析に不可欠です。TTCが低いと、パフォーマンス効率が低下し、転倒のリスクが増加する滑りの可能性が高くなります。
データの解釈:グリップと安全性のトレードオフ
「過剰な」グリップの危険性
一般的な誤解は、トラクション数値が高いほど常に良いというものです。センサーデータは、パフォーマンスと安全性の間の危険なトレードオフをしばしば明らかにします。
高い並進トラクションはプレイヤーのダッシュを速くするのに役立ちますが、高い回転トラクションは危険になる可能性があります。センサーは、脚が回転している間に足が固定されるほどグリップが強い危険なゾーンを特定するのに役立ちます。
パラメータのバランスを取る
デザイナーは、このデータを使用して「スイートスポット」を見つける必要があります。目標は、スピードのために並進グリップを最大化し、安全な解放を可能にするために回転グリップを制限することです。
6軸センサーが提供する詳細なデータがなければ、役立つグリップ(トラクション)と有害なグリップ(固定)を区別することは不可能です。
フットウェアデザインへのセンサーデータの応用
これらの特定のパラメータを分離することにより、製造業者および研究者は、靴がストレス下でどのように機能するかを客観的に評価できます。
- 怪我の予防が主な焦点の場合:回転トラクション(RT)を低くすることに重点を置き、トルクが靭帯の損傷を引き起こす前に靴が表面から解放されるようにします。
- パフォーマンススピードが主な焦点の場合:並進トラクション係数(TTC)を最大化して、加速中の滑りによるエネルギー損失を防ぎます。
正確な測定は、敏捷性と安定性の相反する要求のバランスを科学的に取る唯一の方法です。
概要表:
| パラメータ | 測定ソース | パフォーマンスへの影響 | 怪我のリスク要因 |
|---|---|---|---|
| 回転トラクション(RT) | モーメントデータ(ねじれ) | ピボット効率と安定性 | 高い値は足の固定とACL/足首の怪我を引き起こす |
| 並進トラクション(TTC) | 力データ(線形) | 加速および減速速度 | 低い値は滑りと効率の低下を引き起こす |
| 多軸力 | 生の運動データ | 包括的な動き分析 | 実際のゲームプレイストレスの再現に不可欠 |
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参考文献
- Bahador Keshvari, Veit Senner. Investigating the effect of outsole configurations on rotational and translational traction using a mechanical prosthetic foot. DOI: 10.1007/s12283-023-00436-2
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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