2025 Sensorik & Digitale Analyse Peer-Reviewed
Wie unterstützen Wearables und maschinelles Lernen die Echtzeiterkennung von Fahrzuständen auf der Skipiste?
Originalpublikation: Wearable Sensors and Computational Intelligence in Alpine Skiing Analysis
Die Studie in Kürze
KI-gestützte Bewegungserkennung: Wie neuronale Netze und Sensorfusion aus Beschleunigungsdaten automatisch Schwungradien, Driftanteile und Kantenwechsel berechnen.
Abschnitt 1
Forschungsziel & Methodik
Erfassung von 12 Athleten auf genormten Slalom- und Riesenslalompisten mit 6-Achsen-IMUs an Skiern und Skischuhen, trainiert mit Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerken.
Abschnitt 2
Empirische Ergebnisse & Datenbasis
Das System klassifiziert Carvingschwünge, Driftschwünge und Bremsmanöver mit einer Trefferquote von 94,8 %. Asymmetrien zwischen linker und rechter Kurve werden im Millisekundenbereich sichtbar.
Abschnitt 3
Implikationen für die Praxis (Skigebiete & Wintersportler)
Für Skischulen und Spitzenathleten: Digitale Skischuhe ermöglichen präzise Fehleranalysen, die mit dem bloßen Auge des Skilehrers vom Pistenrand nicht erkennbar wären.