Para evitar las desventajas de los sistemas ópticos de captura de movimiento basados en video y debido a la continua miniaturización de los sensores integrados, una creciente variedad de sistemas basados en sensores se ha usado para la captura de movimiento en deportes. Entretanto, existen soluciones ya terminadas y comercialmente disponibles que afirman ser capaces de registrar datos cinemáticos confiables. Este proyecto de investigación se enfoca en la pregunta de si una raqueta de bádminton disponible comercialmente con un sensor integrado (Oliver® Plasma TX 5) proporciona datos relevantes para el diagnóstico y entrenamiento en deportes de élite. Por tanto, 16 jugadores de bádminton de élite ejecutaron remates en salto usando la raqueta con sensor mientras la cinemática de la técnica del golpe era grabada con un sistema de alta velocidad basado en video. Los gráficos de Bland-Altman se usaron para analizar la concordancia entre los dos sistemas. Los gráficos revelaron un sesgo sistemático y límites de concordancia del 95% entre 6% y 23%. La detección de las técnicas del golpe evidenció una tasa de éxito del 42%. Estos datos demuestran que la precisión en la medición de la raqueta con sensor no es suficiente para usarla en diagnóstico o entrenamiento. El desarrollo futuro de la raqueta con sensor podría incluir un método para calibrar el sistema antes de hacer una medición, además de corregir el algoritmo subyacente para reducir el sesgo.
To avoid the drawbacks of optical video-based motion capture systems and due to the ongoing miniaturization of integrated sensors, an increasing variety of sensor-based systems has been used for motion capture in sports. Meanwhile, there are ready-made, commercially available solutions that claim to be capable of recording reliable kinematic data. This research project focuses on the question of whether a commercially available badminton racket with an integrated sensor device (Oliver® Plasma TX 5) provides meaningful data for diagnostic and training purposes in elite sports. Therefore, 16 elite badminton players executed jump smashes using this sensor racket while the kinematics of the stroke technique were recorded using a high speed video-based system. Bland-Altman plots were applied to analyze the agreement between the two systems. The plots revealed a systematic bias and 95% limits of agreement ranging from 6% to 23%: The detection of stroke techniques showed a 42% rate of success. These data show that the measurement accuracy of the sensor racket is not sufficient for use in diagnostics or training. Future development of the sensor racket could include a method to calibrate the system prior to a measurement, in addition to correcting the underlying algorithm to reduce the bias.
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