Prototipo de un sistema de sensores de evaluación del ángulo de inclinación femorotibial en el ejercicio de sentadilla con barra libre tradicional aplicado a deportistas de físico culturismo en la UTN

Abstract

El presente proyecto consiste en el desarrollo de KNEETION que es sistema electrónico de evaluación del movimiento de la rodilla acoplado a una rodillera de neopreno marca AURIK, utilizando Machine Learnig(ML) para determinar el movimiento adecuado de las piernas durante el ejercicio de la sentadilla con barra libre tradicional. Este prototipo emitirá una alerta sonora para prevenir lesiones en los deportistas de Físico Culturismo de la Universidad Técnica del Norte, cuando los movimientos de la rodilla sean inadecuados y con una aplicación visual donde se observan los movimientos del deportista. El Sistema de visualización de los datos (SV-KNEETION) interpreta todos los datos adquiridos por la rodillera y los muestra a un lenguaje entendible para el usuario (imágenes del movimiento del deportista); además basados en la biomecánica articular de la rodilla, el sistema es capaz de identificar el tipo de error que el deportista comete regularmente cuando hace sentadillas en el gimnasio. En el diseño se toma en cuenta el uso de hardware y software libre cuya selección está basada en la metodología del modelo en V y los requerimientos de Stakeholders con análisis del estándar IEEE 29148. La se lección de los sensores más idóneos para el sistema se basan en un Benchmarking de sus características, funcionalidad y disponibilidad de mercado. Finalmente, este trabajo se concluye con pruebas de funcionalidad de hardware y software retroalimentándose hasta llegar a la versión de un prototipado final con mínimos errores posibles.