Ziel

Die Ziele dieses Projektes sind:
- eine komplexe Messmethodik zu etablieren, die es erlaubt das Absprungverhalten von Halfpipe und Slopestyle Snowboardern in Bezug auf Kraftentwicklung und Kraftverteilung (front foot/rear foot – front edge/back edge) zu erfassen.
- dieses Messsystem mit einer Bewegungsanalyse zeitlich zu koppeln, so dass die Relation zwischen Absprungkräften und -kinematik, und dem Resultat hergestellt werden kann.
- OFF-Snow Absprungverhalten beim Training auf dem Trampolin mit ON-Snow Sprüngen zu vergleichen.
- Nutzung des etablierten Messsystems zur Generierung einer Database von verschiedenen variierten Sprungelementen (ON-Snow and OFF-Snow) der Kaderathlet*Innen des SVD mit unmittelbarem Bezug zum Sprungresultat.
- Entwicklung eines KI Algorithmus, der es erlaubt die Messsensorik durch ein reduziertes Sensorsystem zu ersetzen, welches als real-time Feedback System in der täglichen Trainingspraxis eingesetzt werden kann.
- die Qualität und Validität der on- und off-Snow Messungen sowie des KI Algorithmus in den verschiedenen Entwicklungsphasen kontinuierlich durch laborgebundene Experimente zu gewährleisten.
Das Projekt wird über einen Zeitraum drei Jahren in enger Kooperation mit dem SVD durchgeführt, so dass Messungen bei Lehrgängen und Trainingscamps, d.h. Trampolintraining und Training in der Halfpipe - mit einer hinreichenden Anzahl von Kader- und Nachwuchsathleten durchgeführt werden können.
Die entwickelten Systeme werden es zum Einen erlauben, Athleten und Trainern direktes Feedback über Absprungverhalten und Resultat zu ermöglichen und zum Anderen dazu beitragen die situationsgegebene geringe On-Snow Trainingszeit weitaus effektiver zu nutzen als dies zur Zeit möglich ist (3 Jahre bis Olympia)

Planung

Optimierung eines in Grundzügen vorhandenen High Performance Messsystems (HPS) zur Anwendung ON- und OFF-Snow in der Trainingspraxis. Im anschließenden 2. AP wird dieses System zu Messungen bei Trainingscamp und Schaffung einer biomechanischen Database zum Absprungverhalten genutzt. Im 3. AP wird sukzessive, basierend auf dem HPS ein reduziertes Messsystem entwickelt, welches es erlaubt Messungen von Trainern und Athleten durchführen zu lassen. Dies ist nur möglich durch Entwicklung eines Machine Learning Algorithmus in AP 4, der es erlaubt, hinreichend genaue Bewegungsanalysen des Absprungverhaltens mit dem reduzierten System (LPS) zu ermitteln. Dies erfolgt OFF-Snow und ON-Snow. In AP 5 wird ein annähernd finales LPS erstellt, welches im Austausch mit IAT, Verband und Trainern bei Trampolin Messungen und ON-Snow Messungen noch final validiert wird. Dieses AP schließ auch den Transfer der Projektresultate in die Praxis mit ein.
Wenn auch inhaltlich trennbar, werden diese Arbeitspakete mit Überschneidungen über mehrere Saisons durchgeführt um so eine genügend grosse Datenbasis für die Etablierung des Algorithmus zu generieren. Einmal etabliert kann diese Datenbasis nachfolgend fortlaufend erweitert werden.

Ergebnisse

Die Erkenntnisse aus den detaillierten Messungen des Absprungverhaltens in der Halfpipe ist von unmittelbarer Bedeutung für die Trainingspraxis, da keine Daten dazu existieren. Damit stellt der erste Teil des Projektes einen unmittelbaren und praktisch nutzbaren Meilenstein für die Arbeit der Trainer im SVD dar. Der ermittelten Daten werden es erlauben das Absprungverhalten mit dem Sprungresultat in Verbindung zu bringen, was die Entwicklung eines Technikverständnisses erlauben wird. Die Ausweitung der Databasis und die schrittweise Entwicklung eines minimalen Sensorsystems welches den forschungsunabhängigen Einsatz eines solchen Messsystems erlaubt, ist von direktem praktischen Nutzen, da Trainer und Athleten hiermit ein Werkzeug zur quantitativen Trainingssteuerung in einer hochkomplexen Sportart an die Hand bekommen.