Uso de dispositivos GPS e IMU para analizar la performance de deportistas de alto rendimiento

Dado la constante evolución de las tecnologías IoT y la aplicación de éstas en el competitivo estudio del mundo del deporte, se presenta en esta tesina el diseño y desarrollo de un sistema de monitoreo en tiempo real en el que se visualizan ciertas métricas logradas tras el procesamiento de los dato...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Robles, Lorena Belén, Barreto, Cristian
Otros Autores: Fava, Laura Andrea
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Ciencias Informáticas
Internet de las cosas
Minería de Datos
Deportes
Rendimiento Atlético
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/111890
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Dado la constante evolución de las tecnologías IoT y la aplicación de éstas en el competitivo estudio del mundo del deporte, se presenta en esta tesina el diseño y desarrollo de un sistema de monitoreo en tiempo real en el que se visualizan ciertas métricas logradas tras el procesamiento de los datos obtenidos por parte del dispositivo diseñado para el trabajo. Se detallan los filtros y cálculos matemáticos sobre los datos, el protocolo de comunicación utilizado entre el dispositivo y el ente receptor, la tecnología de almacenamiento utilizada y el software de monitoreo en cuestión. A su vez, se realiza una breve comparación con uno de los dispositivos de análisis de deportistas más ampliamente usado en la actualidad por equipos profesionales de distintas disciplinas, el Catapult Playertek. En este trabajo se integró una placa de desarrollo con un GPS y un IMU. Se procesaron los datos de los sensores en distintos flujos del trabajo para obtener métricas como velocidad actual, velocidad máxima, velocidad promedio, aceleración, distancia recorrida, trackeo de localización, cantidad de sprints y duración total en sprint. Se comparó el rendimiento de filtros matemáticos para la fusión de los datos. Se realizó la conexión entre los dispositivos y un Broker MQTT. Se creó un script Python que procesa, formatea y almacena los datos en una TSDB. Se configuraron dashboards y paneles para visualizar las métricas. Se configuró una RPi 4 que actúa como nodo middleware y ejecuta las partes que conforman el sistema. Por último, se realizó una sesión de entrenamiento como caso de prueba para demostrar el funcionamiento integral del trabajo en detalle.
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