Статья
Цель работы состояла в разработке оптимальной модели прямого удара в боксе на основе искусственной нейронной сети в виде многослойного персептрона, а также в разработке методики совершенствования техники ударов в боксе на основе обратной связи, когда каждый удар, нанесенный боксером, сравнивался с оптимальной моделью.
Методы и организация исследования. Архитектура нейросетевой оптимальной модели удара включала в себя входной слой из 600 узлов – значений абсолютных ускорений и угловых скоростей, три внутренних слоя (256 – 128 – 64 узлов), а также бинарный выходной слой (лучший и нелучший удары). В модели применялись функция активации в виде сигмоиды на каждом слое, функция потерь в форме двоичной кросс-энтропии. В качестве алгоритма оптимизации был применен алгоритм Adam. Для измерения ускорений и угловых скоростей на запястьях боксеров были закреплены инерциальные измерительные устройства (англ. Inertial Measurement Unit – IMU). В наборе данных для разработки оптимальной модели участвовали высококвалифицированные боксеры (стаж – более 5 лет тренировок). Лучшие удары выбирались по критериям силы и скорости. Сила удара определялась при помощи боксерской подушки с функцией измерения силы удара. Для того чтобы иметь возможность сравнивать удары, был разработан единый параметр, названный качеством удара, который равен произведению эффективной силы (характеристика, пропорциональная мощности удара) и скорости удара. Для исследования влияния биологической обратной связи боксерские подушки были оснащены пятью светодиодами. При ударе по подушке включалось тем больше светодиодов, чем более удар соответствовал оптимальной модели.
Результаты исследования. В ходе исследований была обнаружена почти линейная зависимость между качеством удара боксеров начального уровня и оптимальной моделью. Применение обратной связи позволило получить повышение качества ударов от 11 до 25%, что в среднем вдвое выше, чем в группе, где методика обратной связи не применялась.
Заключение. Исследования показали, что возможна разработка оптимальной модели удара. По степени соответствия этой модели можно оценивать и обучать технике ударов боксеров.
- Главная страница Keras, https://keras.io.
- Главная страница Tensorflow, https://www.tensorflow.org
- Chadli, S., Ababou, N., Ababou, A.: A New Instrument for Punch Analysis in Boxing. Procedia Engineering. 72. 411. 10.1016/j.proeng.2014.06.073 (2014).
- Kimm, D., Thiel, D.V.: Hand Speed Measurements in Boxing. Procedia Engineering, Volume 112, 502-506 (2015).
- Guo, J., Yang, L., Umek, A., Bie, R., Tomažič, S., Kos, A.: A Random Forest-Based Accuracy Prediction Model for Augmented Biofeedback in a Precision Shooting Training System. Sensors, 20, 4512 (2020).
