Stap voor stap doorgelicht

Techniek

Microscopisch kleine bewegingssensors op het lichaam moeten atleten en coaches nieuwe inzichten geven in de juiste houding en beweging.

Testloper met bewegingssensors op voeten enkels, dijen, stuitje en borst. Foto XSens

Ver achter de Keniaanse winnaar Isaac Kosgei trokken vier amateurlopers vorige maand de aandacht tijdens de marathon van Enschede. Elk van deze deelnemers was uitgerust met 3D-sensors; op de voeten, onderbenen, bovenbenen, het stuitje en het borstbeen, acht in totaal. De sensors, ter grootte van luciferdoosjes, legden in detail het bewegingspatroon van de lopers vast, en stuurden de data door naar de tablets van vier volgers op de fiets.

Het realtime volgen van hardloopbewegingen is mogelijk dankzij de snelle ontwikkeling van Micro Elektromechanische Systemen (MEMS). Als dit soort sensors nog kleiner worden, kunnen ze in sportkleding worden genaaid en via een radioverbinding (bluetooth) gegevens doorzenden naar een smartphone. “Dan kan elke amateursporter of revalidatiepatiënt op eenvoudige wijze feedback krijgen op zijn bewegingen”, zegt Per Slycke, chief technology officer van XSens, een bedrijf dat deze technologie ontwikkelt. Ook concurrenten zoals het Franse Movea willen inspelen op deze ontwikkeling.

Maar wat voor feedback zouden atleten moeten krijgen? En doorgrondt de wetenschap bewegingen voldoende om sporters op een zinvolle manier te corrigeren?

Doel van het experiment in Enschede was om veranderingen in de looptechniek van de vermoeid rakende atleten te registreren. Tot voor kort moest een onderzoeker daarvoor sporters met reflectoren beplakken en filmen vanuit zes of meer cameraposities. Dat kon alleen op een loopband in een laboratorium, niet tijdens een echte wedstrijd.

In Enschede waren er technische problemen. “De draadloze signalen tussen sensors en tablets vielen regelmatig weg”, zegt bewegingswetenschapper Jasper Reenalda van Roessingh Research and Development, een onderzoeksinstituut voor bewegings- en revalidatietechnologie. Toch noemt hij het experiment geslaagd. “Van drie van de vier lopers hebben we data van het grootste deel van de marathon.”

Met smartphoneapplicaties als FitBit en de eenvoudige versnellingssensors die erbij horen is het nu al mogelijk om ruwe bewegingspatronen te registreren, zoals het aantal stappen per dag. Er zijn tennisrackets, loopschoenen, armbanden, basketballen en golfclubs met driedimensionale bewegingssensors op de markt. Met een app als cruise control kunnen hardlopers hun pasfrequentie optimaliseren op de beat van de juiste song. Probleem is dat die ideale pasfrequentie niet zo makkelijk is vast te stellen. Hij verschilt bovendien per afstand en per loper.

Nuttige feedback

Volgens Per Slycke van XSens moet de bewegingswetenschap de komende jaren forse vooruitgang boeken om sporters nuttige feedback te kunnen geven. “Tot op heden is de bewegingswetenschap beschouwd als een zijtak van de wetenschap”, zegt hij. “Over de optimale manier waarop je een beweging moet uitvoeren lopen de meningen doorgaans uiteen. Daarom doen topcoaches meestal niet wat de wetenschap hen voorschrijft. De grote hoeveelheden data die 3D-bewegingssensors genereren kunnen daarin verandering brengen.”

Hoogleraar neuromechanica Bert Otten (Rijksuniversiteit Groningen) is enthousiast over de nieuwe technologie: “Voor het volgen van bewegingen op een schaatsbaan zijn er geen goede alternatieven voor 3D-sensors.” Otten is het met Slycke eens dat de bewegingswetenschap zich met behulp van 3D-sensoren verder kan ontwikkelen. “Maar daarvoor hebben we wel een wisselwerking nodig”, zegt hij. “De technologie is de wetenschap nu vooruit. Sensorfabrikanten zullen al gauw geneigd zijn om te beweren dat ze een oplossing voor sporters op de plank hebben liggen. Maar we hebben nieuwe theorieën nodig om de data te interpreteren. Sensorfabrikanten zullen open moeten zijn over de manier waarop zij ruwe data interpreteren en dat is nu, om begrijpelijke redenen, niet altijd het geval.”

Ideale looppatroon

In veel sporten is de bewegingswetenschap er niet in geslaagd om te komen tot algemeen geldende regels voor optimale topprestaties, zo ook in het hardlopen. Reenalda: “Het ideale looppatroon bestaat niet. Tal van toplopers hebben een techniek die niet voldoet aan de norm.” Toch denkt Reenalda dat het mogelijk is om nuttige feedback te geven op basis van 3D-sensorinformatie. “Elke hardloper heeft een eigen, herkenbaar looppatroon waarvan hij gaat afwijken als spieren vermoeid raken”, zegt hij. “Met 3D-sensors kun je dat registreren en met feedback of training van de juiste spieren valt het misschien te ondervangen.”

Otten waarschuwt dat het “razend lastig” is om de nuttige aanpassingen in een looppatroon (voortvloeiend uit lichaamsbouw) te onderscheiden van de ‘fouten’. Toch ziet ook hij mogelijkheden. “Sensors op ledematen en gewrichten genereren cyclische patronen die kenmerkend zijn voor de manier waarop iemand hardloopt. Op basis van die curves kun je individuele looppatronen verbeteren, voorlopig zonder dat je ze helemaal begrijpt. Uiteindelijk is dat inzicht noodzakelijk.”

In het schaatsen, een minder natuurlijke beweging dan hardlopen, gaat dat misschien nog wel beter dan bij het hardlopen. Otten: “Iemand die begint met schaatsen heeft aanwijsbare fouten die je met sensors zou kunnen wegwerken. Je zou feedback kunnen geven met een augmented reality-bril die het lichaam van de sporter naast een ideaalbeeld projecteert. ”