Рожденные бегать: биомеханический анализ движения человека

Посвящается 100-летию начала научной деятельности создателя физиологии активности Николая Андреевича Бернштейна

Несмотря на длительную историю «высокоточного» количественного исследования движений человека, представления о правильной технике, ошибках и их коррекции в среде спортсменов и тренеров во многом опирается на их опыт, интуицию и… мифы.
Основная причина этого в том, что проблема построения движения, впервые четко сформулированная Н.А. Бернштейном, чрезвычайно сложна. Для специалистов в сфере физической культуры и спорта крайне важно иметь своеобразный эталон техники, с которым можно проводить количественные сравнения движения в рамках специализированных тестирований и/или контроля соревновательной и тренировочной деятельности спортсменов.
В рамках нашего проекта с помощью современных высокотехнологичных и наукоемких методов школьник сможет разобраться как устроено неотъемлемое свойство человека – быть активным, подвижным. Рожденным бегать!
Основная идея проекта

Гимназисты будут самостоятельно выполнять биомеханический анализ спортивных движений человека (ходьбы, бега, бега на лыжах) с целью определения основных закономерностей в построении движения, контроля ошибок в технике бега, выявления «проблемных» зон в движении.

В рамках работы над проектом школьники изучат анатомию скелетного и мышечного строения человека, научатся проводить 2D и 3D скоростную видеосъемку, получат навыки работы в специализированных приложениях по биомеханическому анализу данных и смогут проводить расчеты кинематических и динамических параметров модели движения. А еще - сами научатся правильно бегать и даже немного побудут в роли Тренера!

РОЖДЕННЫЕ БЕГАТЬ
Проблема, решаемая в проекте:
Разработка биомеханического профиля («цифрового аватара»), подразумевающая поиск и регистрацию качественных и количественных закономерностей в технике движения человека.
Основная цель:
Создание прототипа биомеханического профиля для базовых локомоций человека (ходьба, бег, бег на лыжах), основанного на
данных видеозахвата и электромиографии, и выработка рекомендаций по проведению тестирования в спортивных лабораториях.
Задачи проекта
1
Подготовка и проведение высокоскоростной видеосъемки и электромиографии базовых движений человека, обработка данных.
2
Кинематический анализ движения с использованием 2D- и 3D-видеозахвата движения.
3
Динамический анализ движения на основе решения обратной задачи, тензометрии и электромиографии.
Планируемые результаты
  • 1
    Умения
    Самостоятельно проводить тестирование техники движения (подготовка испытуемого, подготовка и калибровка аппаратуры, высокоскоростная видеосъемка, электромиография, работа в специализированных приложениях по анализу данных).
  • 2
    Построение
    Кинематической модели ходьбы, бега и бега на лыжах (компьютерная модель на основании данных видеозахвата).
  • 3
    Разработка
    Динамической модели движений на основании данных видеозахвата, тензометрии и электромиографии.
  • 4
    Создание
    Количественных методов выявления ошибок в техники бега (на примерах профессиональных спортсменов разного уровня, спортсменов-любителей и учащихся Гимназии).
  • 5
    Практика
    Практическое освоение техники дистанционного бега - побыть в роли спортсмена, тренера и научного специалиста.
  • 6
    Экспедиция
    В филиал ИЦ ОКР в Кисловодске для проведения видеоанализа сильнейших атлетов страны (совместно со специалистами ИЦ)
Впечатления о Первой Проектной недели (ноябрь 2022)
Итак, после блока лекций, посвященных анатомии, мы окунулись в "практику". Нам предстояло изучить основы техники бега (с точки зрения новоприобретенных знаний) на реальных тренировках, собственоручно провести измерения собственных движений и проанализировать эти результатыс помощью специализированных программ.
Практика: тренируем технику бега
На первых занятиях мы изучали технику бега: оказалось, что это довольно сложно. Сначала мы пробежали 5-километровый кросс (в районе Университетской площади) и убедились, что бег требует умения правильно раскладывать свои силы по дистанции. Затем уже в спортивном зале УГ мы изучали теъхнику бега и исправление ошибок. Процесс имеет большое количество нюансов, зависит буквально от всего: начиная от правильности движений ног и рук и их тесной взаимосвязи и заканчивая положением центра масс и туловища относительно земли.
Забег одного из участников проекта после 2 практических занятий.
Эксперимент: 2D-видеоанализ в ИЦ ОКР
Посетив Инновационный центр при Олимпийском комитете России (и познакомившись с его "площадками"), мы сделали несколько записей бега на тредмиле. Причем, каждый из нас побывал и в роли научного специалиста, проводящего видеосъемку, и в роли спортсмена. Чтобы процесс анализа шел быстрее, были использованы светоотражающие маркеры, хорошо распознаваемые вышеупомянутой утилитой.

Результаты этих измерений были рассмотрены нами с помощью программы Kinovea на предмет сразу нескольких кинематических параметров: средняя длина и время шага, динамика изменений углов в локте, в корпусе и в колене, изменение горизонтальных и вертикальных позиций центра масс, лодыжки и кисти.
Видео снималось на раскадровке 240 fps и был взят специальный ракурс, для упрощения работы в программе
Эксперимент: 3D-видеоанализ в ИЦ ОКР
Последнее задание проектной недели тоже выполнялось в Инновационном центре и было довольно непростым. Ведь нам предстояло произвести измерения движения, используя специализированные инфракрасные камеры QUALISYS, предназначенные для 3D записи, и большое количество светоотражающих маркеров, для подробного захвата движений. В качестве модели спортсмена выступал Арсений: ему, "облепленному" более чем 20 маркерами, предстояло пройтись, и пробежаться на разных скоростях и углах наклона полотна Тредбана.
А потом мы все вместе немного поучились как весь этот сложный поток данных идентифицировать и интепретировать в специальном приложении QTM.
Процесс сьемки выглядел следующим образом: испытуемый находился на тредмиле так, чтобы его захватывала каждая из восьми камер, расположенных по кругу, и старался не смещаться в стороны во время бега.
Результат работы участников проекта: в приложении QTM было построена многозвенная кинематическая модель бега и ходьбы на основе полученной с камер информации
Участники проекта по профилям
1

Естественнонаучный

3 человека

Проведение экспериментов и обработка данных
2
Физико-технологический
3 человека
Подготовка экспериментов и их проведение
3
Математический
4 человека
Анализ данных и построение моделей
Команда проекта
Сплав молодости и опыта
  • Шаракин Сергей Александрович
    Руководитель проекта (основной преподаватель)
    Научный сотрудник НИИЯФ МГУ, кандидат физ-мат наук, КМС по ЛА, главный тренер Федерации полиатлона Москвы
  • Кружков Валерий Игоревич
    Преподаватель
    Аспирант Физического факультета МГУ, КМС по ЛА, один из сильнейших спринтеров МГУ, специалист по видеоанализу
  • Тихонов Олег Владимирович
    Преподаватель
    Ведущий специалист Инновационного центра ОКР, I-й разряд по футболу
  • Привалова Ирина Анатольевна
    Консультант
    Олимпийская чемпионка по ЛА, президент ВФЛА, руковдитель сборной команды МГУ по ЛА
  • Иванов Михаил Петрович
    Консультант
    Олимпийский чемпион по лыжным гонкам, ведущий специалист Инновационного центра ОКР
Инициаторы и партнёры проекта