A Fuzzy Controller Design for a Mechatronic Ski Binding

Mechatronic Ski Bindings are the most promising technical solution to reduce knee injuries in alpine skiing. The key to a successful system is the algorithm controlling the bindings adaption of the retention values. A fuzzy controller has advantages compared to classical controllers due to missing information about injury mechanisms and the complex dynamics of the skier. We present a controller structure and test it using the injury case reported in the literature.Mechatronische Skibindungen sind die vielversprechendste technische Lösung zur Reduzierung von Knieverletzungen im alpinen Skisport. Der Schlüssel zu einem erfolgreichen System ist der Algorithmus, der die Anpassung der Bindungen an die Haltewerte steuert. Ein Fuzzy-Regler hat Vorteile gegenüber klassischen Reglern, da Informationen über Verletzungsmechanismen und die komplexe Dynamik des Skifahrers fehlen. Wir stellen eine Reglerstruktur vor und testen sie anhand eines in der Literatur beschriebenen Verletzungsfalls

Bestimmung der Skigeschwindigkeit mittels IMU-Daten und maschinellen Lernens

Diese Arbeit zeigt den explorativen Ansatz ein künstliches neuronales Netz (kNN) und Daten einer auf dem Ski befindlichen inertialen Messeinheit (IMU) zu verwenden, um auf die Fahrgeschwindigkeit zu schließen. Für das Training des kNN wird dabei die 3D Geschwindigkeit einer auf dem Ski befindlichen GNSS-Antenne als Zielwert verwendet.This work shows the exploratory approach of using an artificial neural network (kNN) and data from an inertial measurement unit (IMU) located on the ski to infer the ski speed. For the training of the kNN, the 3D speed of a GNSS antenna on the ski is used as a target value

Bestimmung der Skigeschwindigkeit mittels IMU-Daten und maschinellen Lernens

Diese Arbeit zeigt den explorativen Ansatz ein künstliches neuronales Netz (kNN) und Daten einer auf dem Ski befindlichen inertialen Messeinheit (IMU) zu verwenden, um auf die Fahrgeschwindigkeit zu schließen. Für das Training des kNN wird dabei die 3D Geschwindigkeit einer auf dem Ski befindlichen GNSS-Antenne als Zielwert verwendet.This work shows the exploratory approach of using an artificial neural network (kNN) and data from an inertial measurement unit (IMU) located on the ski to infer the ski speed. For the training of the kNN, the 3D speed of a GNSS antenna on the ski is used as a target value

Bestimmung der Skigeschwindigkeit mittels IMU-Daten und maschinellen Lernens

Diese Arbeit zeigt den explorativen Ansatz ein künstliches neuronales Netz (kNN) und Daten einer auf dem Ski befindlichen inertialen Messeinheit (IMU) zu verwenden, um auf die Fahrgeschwindigkeit zu schließen. Für das Training des kNN wird dabei die 3D Geschwindigkeit einer auf dem Ski befindlichen GNSS-Antenne als Zielwert verwendet.This work shows the exploratory approach of using an artificial neural network (kNN) and data from an inertial measurement unit (IMU) located on the ski to infer the ski speed. For the training of the kNN, the 3D speed of a GNSS antenna on the ski is used as a target value

A Fuzzy Controller Design for a Mechatronic Ski Binding

Mechatronic Ski Bindings are the most promising technical solution to reduce knee injuries in alpine skiing. The key to a successful system is the algorithm controlling the bindings adaption of the retention values. A fuzzy controller has advantages compared to classical controllers due to missing information about injury mechanisms and the complex dynamics of the skier. We present a controller structure and test it using the injury case reported in the literature.Mechatronische Skibindungen sind die vielversprechendste technische Lösung zur Reduzierung von Knieverletzungen im alpinen Skisport. Der Schlüssel zu einem erfolgreichen System ist der Algorithmus, der die Anpassung der Bindungen an die Haltewerte steuert. Ein Fuzzy-Regler hat Vorteile gegenüber klassischen Reglern, da Informationen über Verletzungsmechanismen und die komplexe Dynamik des Skifahrers fehlen. Wir stellen eine Reglerstruktur vor und testen sie anhand eines in der Literatur beschriebenen Verletzungsfalls

A Fuzzy Controller Design for a Mechatronic Ski Binding

Mechatronic Ski Bindings are the most promising technical solution to reduce knee injuries in alpine skiing. The key to a successful system is the algorithm controlling the bindings adaption of the retention values. A fuzzy controller has advantages compared to classical controllers due to missing information about injury mechanisms and the complex dynamics of the skier. We present a controller structure and test it using the injury case reported in the literature.Mechatronische Skibindungen sind die vielversprechendste technische Lösung zur Reduzierung von Knieverletzungen im alpinen Skisport. Der Schlüssel zu einem erfolgreichen System ist der Algorithmus, der die Anpassung der Bindungen an die Haltewerte steuert. Ein Fuzzy-Regler hat Vorteile gegenüber klassischen Reglern, da Informationen über Verletzungsmechanismen und die komplexe Dynamik des Skifahrers fehlen. Wir stellen eine Reglerstruktur vor und testen sie anhand eines in der Literatur beschriebenen Verletzungsfalls

Prediction quality and limitations of the club speed in golf using a low-cost IMU

Engineering of Sport 15 - Proceedings from the 15th International Conference on the Engineering of Sport (ISEA 2024) This study investigates two calculation techniques and a machine learning (ML) method to predict the club head speed in golf by means of a low-cost IMU attached to the shaft proximal to the club head, with a 16 g and a 200 g accelerometer and a sample frequency of 677.36 Hz. A commercial indoor tracking system serves as the gold standard. </p