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Integration von Sensorik in Kleidung und Sportequipment

Aus biomechanischen und physiologischen Signalen gewonnene Informationen tragen immer mehr zur Trainingsoptimierung bei Sportlern, zur Kontrolle des Gesundheitszustandes und allgemein zur Verbesserung der Fitness bei sportlicher Betätigung bei. Auch die immer weiter fortschreitende Miniaturisierung und Leistungssteigerung Eingebetteter Systeme macht den Einsatz solcher Sensorik für Fitness- und Sportanwendungen interessant. Durch Verwendung unterschiedlich an Körper und Sportgeräten angebrachter Sensoren können Biosignale aufgenommen und beispielsweise für die Bewegungsanalyse, statistische Auswertungen oder Aktivitätserkennung verarbeitet werden.
Projektleitung:
Prof. Dr. Björn Eskofier

Beteiligte:
Dipl.-Ing. Peter Blank

Stichwörter:
Eingebettete Systeme; Tragbare Sensornetzwerke; Digitaler Sport; Sensorentwicklung

Laufzeit: 1.11.2015 - 31.12.2018

Förderer:
Interdisziplinäres Zentrum für eingebettete Systeme (ESI)

Kontakt:
Blank, Peter
E-Mail: peter.blank@fau.de
Publikationen
Blank, Peter ; Kautz, Thomas ; Eskofier, Björn: Ball impact localization on table tennis rackets using piezo-electric sensors. In: The 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (Hrsg.) : Proceedings of the 2016 ACM International Symposium on Wearable Computers (2016 ACM International Symposium on Wearable Computers Heidelberg, Germany 12.09.2016-16.09.2016). Association for Computing Machinery : Association for Computing Machinery, Inc, 2016, S. 72-79. - ISBN 978-1-4503-4460-9
[doi>10.1145/2971763.2971778]
Blank, Peter ; Hofmann, Steffen ; Kulessa, Martin ; Eskofier, Björn: miPod 2: a new hardware platform for embedded real-time processing in sports and fitness applications. In: The 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (Hrsg.) : Proceedings of the 2016 ACM International Symposium on Wearable Computers (2016 ACM International Symposium on Wearable Computers Heidelberg, Germany 12.09.2016-16.09.2016). Association for Computing Machinery : Association for Computing Machinery, Inc, 2016, S. 881-884. - ISBN 978-1-4503-4462-3
[doi>10.1145/2968219.2968571]
Jensen, Ulf ; Blank, Peter ; Kugler, Patrick ; Eskofier, Björn: Unobtrusive and Energy-Efficient Swimming Exercise Tracking Using On-Node Processing. In: IEEE Sensors Journal 16 (2016), Nr. 10, S. 3972-3980
[doi>10.1109/JSEN.2016.2530019]

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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