Ambient Assisted TrainingDas diesem Demonstrator zugrunde liegende AmI-System soll das Training einer Rennradgruppe optimieren. |
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Angenommen wird eine Rennradgruppe von 2 bis 30 Radfahrern. Jeder Radfahrer verfügt über sein eigenes Leistungsprofil und einen eigenen Trainingsplan. Radfahrer und Rennräder sind mit einer Vielzahl von Sensoren (Geschwindigkeit, Puls, Leistungsmessung, Wind etc.) ausgestattet. Die Fahrräder sind untereinander und mit einer Trainereinheit, auf der die Anwendung läuft, über ein Ad-hoc-Funknetz verbunden. Die Aufgabe des AmI-Systems ist die Optimierung des Trainings für die gesamte Gruppe. Dies bedeutet, dass die Differenzen zwischen aktuellem Training und Trainingsplan für alle Radfahrer gleichermaßen minimiert werden sollen. Die Trainingsfahrt ist so zu planen und zu steuern, dass jeder Radfahrer seinen Trainingsplan soweit wie möglich erreicht. In einem weiterführenden Szenario soll auch das Renngeschehen einer Rennradgruppe unterstützt werden. Mit derselben Technologie besteht dann die Aufgabe darin, ein Rennen zu gewinnen, d.h. auf Basis der gespeicherten Leistungsdaten und der während des Rennens ermittelten Tageskondition und Sensordaten die Renngruppe so zu steuern, dass eine vorgegebene Strecke von A nach B von einem der Fahrer in minimaler Zeit durchfahren wird. Selbstverständlich kann mit einem solchen AmI-System auch das Training eines einzelnen Sportlers unterstützt werden. Die Vorteile eines AmI-Systems im Bereich des Trainings soll an zwei Beispielen konkretisiert werden. Es handelt sich zum einen um ein Einzeltraining und zum anderen um ein Gruppentraining.
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Das AmI-System gibt eine Online-Optimierung der Trainingsbelastung auf der Basis eines individuellen Leistungsprofils und Trainingsplans. Hierbei werden die Steuergrößen Leistung und Herzfrequenz in Abhängigkeit ihrer Verlaufsdynamik angepasst. Die Größen werden in Abhängigkeit des individuellen Beanspruchungsempfindens, der individuellen Stärken sowie der Umwelt- und Streckenbedingungen (Wind, Geländeprofil) modifiziert. Das System ermöglicht damit einerseits eine Online-Expertise und Intervention durch den Trainer während des Trainings und andererseits im Nachhinein eine Trainingsdokumentation und -analyse. Zwei konkrete Szenarios könnten folgendermaßen aussehen:
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Auch hier geht es um die Optimierung der Trainingsbelastung jedes einzelnen Fahrers, allerdings beim Fahren in der Gruppe. Das AmI-System muss die Restriktionen der Gruppe berücksichtigen, sodass die Optimierung der Gesamtleistung der Gruppe im Fokus stehen muss. Die vom System vorgegebene Formation und Geschwindigkeit der Gruppe hängt ab von
Das AmI-System dient nun zur Überwachung der Trainingsparameter der Einzelfahrer und zur Optimierung der Gruppengeschwindigkeit, der Positionswechsel sowie der Gruppenformation/-zusammensetzung Auch hier sollen zwei mögliche konkrete Szenarios vorgestellt werden:
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Die AmI-spezifischen wissenschaftlichen Herausforderungen für diesen Demonstrator liegen insbesondere auf den Gebieten
Das oben in der Einführung beschriebene Szenario ist eine Kurzzusammenfassung eines realistischen Szenarios. Die geschilderten Aufgaben des AmI-Systems werden heute durch einen Trainer mehr oder weniger gut ausgeführt. Der Trainer kennt generell die Qualitäten der Radfahrer, er kennt aber nicht die genaue aktuelle Situation im Training oder Rennen. Hier gibt es noch viel Raum für Verbesserungen durch ein AmI-System, wie Herr Mühlfiedel, Leiter der Rennradabteilung des Heinrich-Heine-Gymnasiums (Sportelitegymnasium neben unserer Universität) bestätigte.
Das Szenario umfasst für sich genommen schon genügend AmI-relevante Fragestellungen. Gefundene Lösungen lassen sich auch auf andere AmI-Bereiche übertragen. Viele der Fragestellungen sind typisch für AmI, was das Szenario und einen zugehörigen Demonstrator für den FSP so interessant macht. Beispiele für AmI-Forschungsfragen sind:
Der Forschungsschwerpunkt hat Mitte 2004 begonnen, einen Demonstrator für das Fahrradszenario zu entwickeln. Der Demonstrator umfasst vier Rennräder, die mit verschiedenen Sensoren und einem Funknetzwerk ausgerüstet sind (s.u.). Der Demonstrator wird so ausgelegt, dass mittelfristig auch Experimente mit Leistungssportlern des kooperierenden Heinrich-Heine-Gymnasiums durchgeführt werden können.
Weiterhin ist geplant, dass der Demonstrator sowohl im Freien ("Outdoor-" bzw. "Real-life Demonstrator") als auch im Raum ("Indoor-" bzw. "VR Demonstrator") eingesetzt werden kann. Für letzteres sind die Fahrräder mit zusätzlichen Ergometer-Rollenständen und einer entsprechenden Simulation und Visualisierung ausgestattet. Der Simulator wird hier die Bremskräfte über die Ergometer vorgeben.
Folgende Aufgaben werden aktuell bearbeitet:
Mit den aktuell verfügbaren Prototypen wurden bereits erste Experimente erfolgreich durchgeführt:
Abschließend seinen noch einige Visionen rund um dem Assisted-Training-Demonstrator aufgelistet:
Indoor-Demonstrator
Outdoor-Demonstrator