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Plantiga智能鞋垫,数字化跑步步态,提升运动水平
2 年前
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Plantiga是一款嵌入传感器的智能鞋垫,能够采集走路和跑步过程中的足底压力数据、足部的惯性数据以及配速和距离这样的基础运动数据,生成大量有关步态的数据指标(如步幅、接触地面时间、落地垂直加速、离地加速度),从运动能力、运动负荷、对称性等多个维度进行评估,并生成直观的数据图表。为了让用户全面理解数据,真正获得提升,Plantiga还为用户配备了专业的远程训练师服务,能够帮助用户解读数据并提供能用于实际训练的可操作性建议。本文中,专栏作者乔-勒米尔分享了对于Plantiga的使用,讲述了这款智能鞋垫是如何帮助他解决膝盖伤痛、提升跑步成绩的。
 
SportTechie资深作者乔-勒米尔(Joe Lemire)使用带传感器的Plantiga鞋垫,该公司的1:1教练项目帮助乔达成了他的目标跑步速度。
 
        经过了7个月的训练,慢慢适应了丘陵地形,忍受了跑步者膝盖的轻微疼痛,并看到了我从未想过的大量数据之后,我赢得了比赛。
 
        诚然,我只是在和自己设定的目标速度相比。我的终点线在一个废弃的死胡同里。唯一的庆祝声音就是我Apple Watch里发出的提示音。
 
        内置传感器的鞋垫非常薄。
 
        当Plantiga公司的生物力学家劳伦-弗莱德曼(Lauren Fridman)去年八月邀请我成为测试项目的新成员时,她要求我在测试该公司的鞋垫传感器的时候,设立一个训练目标,并为之努力。我半开玩笑的第一个想法就是重新能够扣篮,20岁出头之后,我就再也扣不了篮了。
 
        前面提到的膝盖酸痛很快就解决了,但是我最真诚的追求是提升长距离跑步的配速。去年夏天,我在城市里平缓的河边公园艰难地跑步,我跑3-4英里的配速大约是8分钟/英里。当我搬到多是丘陵的郊区时,2-3英里跑步的配速很快变成了8分30秒。
 
        但是我给自己定了一个比较高的标准——7分30秒的配速跑3英里——我终于在这个春天完成了目标,时间还有富余。我每公里跑计时分别是7分11秒、7分21秒和7分21秒。第一英里有明显的下坡助力,应该导致了时间少了10秒,肯定导致了跑步速度短期内升至12英里/小时,如下图所示。每英里7分30秒相当于8英里/小时的速度。
 
上图显示了左侧(黄色)和右侧(绿色)承载的重力
 
        Plantiga的项目包括来自运动教练的常规指导,所以弗莱德曼成为了我的远程训练师,她会浏览我的数据,有时会发送周报,分析我的跑步动作。信息收集自我每次跑步前,都会塞入运动鞋的鞋垫上的惯性测量单元(IMU)。Plantiga的会员体系在四月公开发布。其中的顶尖运动员用户包括奥运会短跑金牌获得者安德烈-德格拉塞(Andre De Grasse)、NBA老球员赛迪斯-杨(Thaddeus Young)、MLB洛杉矶道奇队和美国网球协会运动员发展部门。
 
        考虑到这些令人不知所措的大量指标,弗莱德曼的贡献异常重要。有些指标含义非常直观——每分钟步数的节奏和脚部接触地面的时间——但是如果没有她的解释,仅知道这些指标测量什么,起不到什么帮助作用。在之前专注跑步产品测试的Sandbox系列里,我更多地了解到了我动作的不对称,只是这次从更细节的角度帮我理解了核心问题。
 
        随着时间推移,我的负荷(表示总跑步受力)、步幅和接触地面时间都变得更加对称。我的落地垂直加速也随着时间推移更趋平稳,但是我的离地垂直加速度——即我将脚抬离地面的速度——还是个令人担忧的问题,我的左脚比右脚差。离地加速度的数值呈上升趋势,这显示了我力量的提升,但是左右不平衡的问题依然存在。
 
Plantiga教练能够找到不正常的地方,预测运动中潜在的问题。
 
        “你的垂直离地加速度有点不对称,”弗莱德曼说道。“落地还不错,大约5%,实际上最终落地趋于零。”她暂停了一下,接着说,“但是没错,你的离地动作有点变化了。”
 
        大体上,每条腿承受的负荷基本相等,但是弗莱德曼发现了我跑步的一个趋势,那就是我开始的时候喜欢多用右腿(多10%的力量),而结束的时候喜欢多用左腿(多10%的力量)。这表示我的右侧是早期的力量来源,但是会更快劳累。
 
        我的左膝患有周期性疼痛,左脚的垂直加速度更迟缓。弗莱德曼尝试远程诊断问题的根本,但是作为常规评估的跳跃练习带来了不适感,被搁置一旁了。我发送一些早期的跳跃视频给她时,她回复道,“显然你的左侧没有那么有弹性,也不太稳定。”她给了我一份体能计划,但是说实话,用户不太听话。
 
        为什么这很重要:大家可能已经预料到了,研究显示,对称的动作与运动效率息息相关,相应地也预示着更快、更健康地跑步。“每个人本身都有不对称性,”她说。“所以,不是说每个人最终都要达到100%的对称。但是大体上,根据经验,减少身体的不对称肯定是有好处的。”
 
鞋垫也会持续追踪关键的跑步指标,比如平均配速和距离。
 
        Plantiga传感器拥有很高的采样率,但是数据丰富付出的代价就是现在无法实现实时评估。跑步之后,传感器停止工作并上传数据。因此,连接Apple Watch跑步也是很有帮助的,它能够收集每公里的配速和其他基础数据。在这段时间,我也一直佩戴 Whoop。不出意外的是,在设定目标的跑步当天,如果我起床时,恢复指数显示到85%,心率变异性和静息心率读数都会略好于我的正常值。
 
        Plantiga面板也提供了生成运动地图的选项,和罗夏墨迹测验类似,根据个人的对称性,能够生成类似X或蝴蝶的形状。弗莱德曼将这些图表称为“运动签名”。图表里的每条线都代表了步幅的动态;颜色浅一点的线表示出现频率比较低,而深色的区域表示重复次数很多。我有一些偏离的浅色的线条,但是被告知不用特别惊慌。实际上,有一些偏差是好的。
 
Plantiga全面的步态分析可以更深入地了解运动
 
        “这有点像最佳击球点。”她说。“大家不想出现太多偏差数据,因为这意味着自身控制不太够。但是如果你一点偏差都没有,这意味着你就像一个机器人,可能我戳你一下,你就摔倒了。”
 
        过去十年大部分时间,我持续在跑3-4英里这个距离,但是我跑步的目的主要是为了基本的健康,既包括身体上的,也包括心理上的。受到最近这个项目的启发,我报名了当地的5公里比赛——这是我人生中第一次参加超过300米的跑步比赛。唉,可惜在参加比赛前一天,我核酸检测呈阳性。
 
        我的身体结构不适合长距离跑步。我个子高,身形宽,更偏向于棒球的首发投手或橄榄球的近端锋,而不是越野跑选手。我跑短距离比较快,高中的时候在跨栏上表现不错,但是我的肺活量很差,身材极具欺骗性(我的实际体重比大家猜的多了20-30磅),得过琼斯骨折。有脚伤的红发大个子?没错,我就是削弱版的比尔-沃尔顿(Bill Walton)。
 
 
       消息来源:THU体育科技评论
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