Application of gaming robot based on gait recognition algorithm in sports training and assistance system

Artikel ini membahas penerapan robot permainan yang menggunakan algoritma pengenalan langkah dalam sistem pelatihan olahraga dan bantuan. Dengan meningkatnya industri olahraga di Tiongkok, semakin banyak orang yang menghabiskan waktu untuk berolahraga, seperti golf dan ski. Namun, bagi pemula yang baru memulai latihan, kurangnya pelatihan sistematis dapat mengakibatkan kemajuan teknis yang terhambat akibat gerakan yang tidak standar, bahkan dapat menyebabkan cedera olahraga.

Metode pelatihan tradisional biasanya melibatkan bimbingan satu lawan satu oleh pelatih olahraga yang terampil, yang tidak hanya memerlukan biaya tinggi tetapi juga tidak selalu dapat diakses oleh semua orang. Oleh karena itu, pengembangan robot permainan yang dapat memberikan pelatihan yang dipersonalisasi dan interaktif menjadi sangat penting. Robot ini menggunakan algoritma pengenalan langkah untuk menganalisis gerakan atlet secara real-time dan mengubahnya menjadi karakter virtual dalam permainan untuk simulasi.

Sistem bantuan gerakan olahraga yang dirancang dalam artikel ini mengintegrasikan model agregasi fitur yang berbeda, seperti Iterative Depth Aggregation (IDA) dan Layered Depth Aggregation (HDA), untuk meningkatkan kemampuan persepsi dan pemahaman perilaku atlet. 

Dengan menggunakan algoritma pengenalan langkah, robot permainan dapat menangkap gerakan atlet secara real-time dan memberikan umpan balik yang lebih akurat dan relevan. Ini memungkinkan atlet untuk mengevaluasi dan memperbaiki gerakan mereka sendiri tanpa memerlukan bimbingan profesional, yang pada gilirannya dapat meningkatkan efektivitas pelatihan dan mengurangi risiko cedera.

Sistem ini juga dirancang untuk mengatasi beberapa tantangan yang ada dalam penelitian estimasi gerakan manusia, seperti occlusion (penutupan) bagian tubuh tertentu, pengaruh pencahayaan, dan sudut pengambilan gambar yang tidak ideal. Meskipun ada kemajuan dalam teknologi pengenalan langkah, masih ada tantangan yang harus diatasi, seperti kesalahan dalam pengenalan gerakan akibat gangguan dari objek lain di sekitar atlet.

Salah satu keunggulan dari robot permainan ini adalah kemampuannya untuk memberikan panduan pelatihan yang dipersonalisasi berdasarkan analisis data. Robot ini dapat merancang rencana pelatihan yang sesuai dengan karakteristik dan tujuan pribadi atlet, sehingga meningkatkan relevansi dan efektivitas pelatihan. Selain itu, robot permainan dapat mensimulasikan berbagai skenario dunia nyata, memungkinkan atlet untuk berlatih dalam lingkungan virtual yang lebih realistis dan mendapatkan umpan balik yang spesifik.

Dengan menggabungkan algoritma pengenalan langkah dengan agregasi fitur video, sistem ini dapat mengekstrak fitur gambar multi-level secara efektif, yang berkontribusi pada akurasi pengenalan gerakan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa modul agregasi fitur yang dirancang dalam artikel ini sangat efektif dalam meningkatkan akurasi pengenalan gerakan dan memiliki ketahanan yang baik terhadap variasi dalam gerakan atlet.

Secara keseluruhan, penerapan robot permainan berbasis algoritma pengenalan langkah dalam sistem pelatihan olahraga memiliki nilai teoritis dan praktis yang signifikan. Dengan mempelajari lebih dalam tentang algoritma dan desain sistem robot permainan, diharapkan dapat memberikan program pelatihan yang lebih efisien, dipersonalisasi, dan akurat bagi atlet, yang pada gilirannya dapat meningkatkan tingkat kompetisi dan kinerja mereka.

Link Jurnal

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1875952124001319