New Electronics – 피트니스 코치가 필요한 사람은 누구입니까?

모든 사람이 개인 트레이너를 고용하여 체육관이나 운동장에서 동기를 부여하고 순조롭게 진행할 수 있는 것은 아닙니다. 비용 없이 개인화된 안내를 원하는 사람들을 위해 센서 산업이 한 걸음 더 나아가고 있습니다. 기존의 디자인 과제 중 일부를 해결함으로써 웨어러블 기술의 차세대 파괴자가 될 것입니다.

스마트워치는 2009년 첫 번째 FitBit이 출시된 이후 우리의 심박수, 걸음 수 및 소모된 칼로리를 모니터링해 왔습니다. 스마트워치는 2014년에 출시되었으며 의료 시장은 결코 뒤를 돌아보지 않았습니다.

피트니스 트래커와 스마트 워치의 디자인은 수년에 걸쳐 개선되어 오늘날 우리가 알고 있는 슬림한 모델이 되었지만 여전히 많은 형태의 활동적인 운동을 하기에는 너무 부피가 큰 것으로 간주됩니다.

설계 과제

Molex와 Avnet은 진단 웨어러블의 미래: 의료 모니터링의 미래 보고서를 위해 설계 엔지니어를 조사하기 위해 Dimensional Research에 의뢰했습니다.

응답자들은 감지 요소와 커넥터를 포함한 장치의 크기를 주요 설계 과제 중 하나로 꼽았습니다. 간단한 사용자 인터페이스, 전원 관리, 신호 품질 및 열 관리에 대한 우려도 있었습니다.

센서는 변화하는 환경을 기록하고 압력과 동작을 측정할 수 있습니다. 이를 위해서는 최종 폼 팩터를 최소화하기 위해 작아야 하지만 다양한 조건에서 안정적이고 안정적으로 작동해야 합니다.

센서 설계의 발전으로 활성 사용자가 쉽게 착용할 수 있는 덜 번거로운 최종 제품에 통합된 센서가 설계되었습니다.

러닝을 살펴보세요

OLED 마이크로 디스플레이 제조업체인 MICROLED의 사업부인 프랑스 기업 ActiveLook은 AR을 스마트 안경에 구현하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 헤드업 디스플레이 기술은 스마트 유리 프레임과 렌즈에 내장되어 데이터를 렌즈에 투사합니다.

마이크로디스플레이 모듈은 거의 보이지 않으며 착용자의 수평선 시야를 방해하지 않습니다. 304 x 256 픽셀 해상도의 흑백 AMOLED 디스플레이를 기반으로 하며 소비 전력은 1mW 미만이고 무게는 6g이며 배터리 수명은 12시간 이상입니다.

OLED 기술을 통해 연결된 앱은 안경 착용자가 안경 프레임에 통합된 스마트 칩을 통해 거리, 시간, 속도, 페이스 또는 심박수와 같은 매개변수를 모니터링할 수 있도록 렌즈에 데이터를 표시할 수 있습니다.

이 회사는 Openrunner 및 iKinesis와 같은 앱 제공업체와 제휴했습니다. Openrunner는 탐색할 수 있는 경로를 실시간으로 표시하고 달리기, 하이킹 또는 자전거 경로를 추적합니다.

iKinesis의 동명 러닝 코치 앱은 9축 관성 센서인 Kapsule로 연결됩니다. 운동선수가 Kapsule을 러닝화 전면에 부착하면 앱이 내전, 발 착지, 속도, 추진 효율성 및 케이던스와 같은 데이터 매개변수를 분석합니다.

이 아이디어는 러너가 선택한 경로에 집중하면서 실시간 데이터를 수신하여 보행을 교정하는 것입니다. 센서는 Bluetooth Low Power 5를 통해 통신합니다.

나중에 이 앱은 Kapsule의 데이터를 사용하여 러너의 움직임을 3D로 재현하여 무게 중심, 타격 공격 및 무릎, 엉덩이 및 발목과 같은 특정 영역에 관련된 힘을 보여줍니다. 또한 iKinesis 지수, 즉 거리, 속도, 지속 시간은 물론 보폭 및 달리기 케이던스와 같은 기술도 표시합니다. 알고리즘은 데이터를 해석하여 부상을 방지하기 위해 대부분의 스트레스 영역을 분석합니다. 달리기 기술의 해석은 자극, 스트레칭 및 마사지로 분류된 운동 라이브러리에서 예방 루틴을 생성할 수 있습니다.

ActiveLook 장치는 Bluetooth Low Energy를 통해 스마트폰, 시계 또는 특정 센서에 연결하여 전력 소비를 절약합니다. 예를 들어 핀란드 스포츠 시계 제조업체인 Suunto와도 협력했습니다. 스마트워치 센서는 연결된 니어 아이 디스플레이에 표시될 데이터를 수집하고 처리합니다. 예를 들어, 주자가 자신의 노력 수준을 조정하거나 상황에 따라 장비를 변경하도록 안경에 표시할 도로 경고를 보낼 수 있습니다.

사물의 수영 속에서

수영하는 사람에게 명백한 설계 문제는 염소 처리된 물에 잠긴 동안 웨어러블 장치를 보호하는 것이며 이는 캡슐화 기술로 해결되는 경향이 있습니다.

예를 들어 Bosch-Sensortec은 물, 액체 및 화학 물질에 대한 견고성을 높이기 위해 젤로 채워진 공동이 있는 금속 덮개 LGA에 BMP384 압력 센서를 설계했습니다. 2.0 x 2.0 x 1.0mm의 콤팩트한 크기로 수위와 수압을 측정할 수 있습니다.

300~1,250hPa 범위에서 작동하며 절전 모드에서는 3.4A, 2.0A의 전류를 소비합니다.

방수 손목 밴드의 가속도계는 수영이 시작된 시기를 감지할 수 있으며 일반적으로 분석을 위해 클라우드에 연결됩니다. 그러나 Stroke by Stroke 피드백은 수집된 데이터를 원격으로 전송하고 처리해야 하므로 데이터 요금 측면에서 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 장치를 스마트폰에 페어링하거나 인터넷에 연결해야 하는데 비용이 많이 들거나 비실용적일 수 있습니다. 데이터를 저장하고 처리하려면 메모리와 프로세서(일반적으로 속도를 위한 GPU)가 모두 필요하므로 최종 제품의 비용이 증가할 수 있습니다.

Bosch-Sensortec은 BHI260AP 스마트 센서와 센서 융합을 사용하여 수영 추적 장치를 개발했습니다. 스마트 센서는 원시 센서 데이터를 제공하고 AI 기능을 실행하기 위해 3축 가속도계와 3축 자이로스코프를 부동 소수점 마이크로컨트롤러와 통합합니다. 애플리케이션 프로세서를 사용하면 처리 수요가 줄어들고 시스템 전력 소비가 절약됩니다.

트래커 소프트웨어는 모션 센서 날짜를 사용하여 수영자가 전원을 켜거나 어떤 식으로든 활성화할 필요 없이 수영 세션이 진행 중인지 확인합니다. 소프트웨어는 사용 중인 수영 영법을 결정하고 영법, 랩 및 랩 사이의 휴식 횟수를 기록합니다. 수영 스트로크 범주에서 랩 및 스트로크 수를 사용하면 웨어러블 장치가 랩을 수영하는 데 걸리는 시간(초)과 스트로크 수를 기반으로 성과를 계산할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 수영 선수는 성과를 모니터링하고 약점 영역을 식별할 수 있습니다. 이 시점에서 스타일이나 기술을 완성하기 위해 인간 코치가 필요할 수 있습니다.

일부 AI 추가

AI는 수영 선수의 키, 팔다리의 길이, 팔과 다리가 물에서 움직이는 속도와 힘을 평가할 수 있습니다. 또한 팔다리가 움직이는 속도의 변동을 추적하여 피곤함이나 약한 부위를 추적할 수 있습니다.

AI 소프트웨어는 사용 가능한 계산 리소스 또는 예산에 따라 구성할 수 있습니다. 예를 들어 대기 시간 또는 전력 소비는 원하는 코드 크기를 충족하기 위해 거래될 수 있습니다.

AI 소프트웨어 사용의 또 다른 설계 이점은 지정된 표준화된 수영 스타일을 추적하도록 구성하거나 수영 선수의 능력 또는 성능 등급에 따라 조정할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 프로 또는 아마추어.

시간이 지나면 AI를 사용하여 수영 선수의 나이, 키, 능력을 인식 및 적응하고 기술 및/또는 성능 향상을 위한 분석을 제공할 수 있습니다. 현재 코치는 AI가 생성한 데이터 또는 3D 이미지를 보고 달리는 걸음걸이가 교정하기에는 관절에 너무 많은 무게를 가할 수 있는 부분과 같은 개선이 필요한 영역을 식별하거나 속도, 추진력을 개선하기 위해 수영 기술을 완벽하게 할 수 있습니다. 또는 회전합니다.

IDTechEx는 소형 압력 센서를 웨어러블 스포츠 장치의 추가 기회로 확인했습니다.

손목이나 귀에 착용하는 장치는 이러한 센서를 사용하여 팔 굽혀 펴기 또는 체육관 참석자가 스마트폰에 의존하지 않고 들어 올리는 강도를 추적하기 위한 근력 운동을 측정할 수 있습니다.