Abstract-Running är en av de mest populära sporterna med hundratals miljoner deltagare över hela världen. Bra löpform är nyckeln till snabb, effektiv och skadefri löpning. Befintliga kinematiska analystekniker, såsom höghastighetskamerasystem, är dyra, svåra att använda och uteslutande för idrottsfysiologiska laboratorier och elitidrottare. Miniature MEMS-baserade rörelsesensorer möjliggör portabel kinematisk analys med hög precision, men lider av hög energiförbrukning och därmed kort batterilivslängd, särskilt för kontinuerlig onlineanalys för löpning. Detta papper presenterar Gazelle, en bärbar online analyssystem för löpning som är kompakt, lätt, exakt och mycket energieffektiv; avsedd för löpare av alla nivåer. För att möjliggöra långsiktig underhållsfri mobilanalys för löpning föreslås Sparse Adaptive Sensing (SAS), som selektivt identifierar de bästa provtagningspunkterna för att bibehålla hög noggrannhet samtidigt som den avsevärt minskar energiomkostnaderna för avkänning och analys. Experimentella resultat visar 97,7 procent noggrannhet med 76,9 till 99 procent minskad energiförbrukning (83,6 procent genomsnittlig minskning under verkliga tester)-en en-order-of-magnitud förbättring jämfört med befintliga lösningar. SAS möjliggör > 200 dagars kontinuerlig högprecisionsdrift med endast ett myntcellsbatteri. Sedan 2014 har Gazelle använts av över 100 elit- och fritidslöpare under daglig träning och på toppnivå tävlingar som Kona Ironman World Championships och New York Marathon.
Ett nyligen utfört arbete presenterar ett bärbart system för mobil analys av löpning med hjälp av rörelsesensorer REF.
Gazelle: Energy-Efficient Wearable Analysis for Running
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}