IMMU-based Orientation Determination in Sports Analytics

Sports analytics research has major impact on the development of innovative training methods and the broadcast of sports events. This dissertation provides algorithms for both kinematic analysis and performance interpretation based on unobtrusively obtained measurements from wearable sensors. Its main focus is set on the processing of 3D-orientation features and the exploration of their potential for sports analytics. The proposed algorithms are described and evaluated in five exemplary sports. In scuba diving, rowing and ski jumping, the 3D-orientation of the body/boat/skis is determined and further processed to analyze and visualize the motion behavior. In snowboarding and skateboarding, the board orientation is calculated and processed for motion visualization and machine learning. Board sport tricks are automatically detected and subsequently classified for trick category and type. The methods of this work were already partially applied for TV broadcast of international competitions (e.g., Olympics 2018). Additionally, they can support sports science research for establishing thorough investigations and innovative training methods. Sportanalytik hat großen Einfluss auf die Entwicklung innovativer Trainingsmethoden und die mediale Übertragung von Sportveranstaltungen. In dieser Dissertation werden Algorithmen für kinematische Analysen und weiterführende Bewegungsinterpretationen vorgestellt, die auf Daten tragbarer Sensorik und daraus berechneten Merkmalen aufbauen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Merkmalen, die die Orientierung im Raum betreffen und darauf, das Potential dieser Merkmale für die Sportanalytik zu erforschen. Die entwickelten Algorithmen werden anhand von fünf Sportarten beschrieben und evaluiert. Beim Gerätetauchen, Rudern und Skispringen wird die 3D-Orientierung von Körper/Boot/Skiern ermittelt und zur Analyse und Visualisierung des Bewegungsverhalten weiterverarbeitet. Beim Snowboarden und Skateboarden wird die Orientierung des Boards berechnet und zur Bewegungsvisualisierung sowie für Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens genutzt. Boardsporttricks werden automatisiert erkannt und anschließend in Trickkategorie und -typ klassifiziert. Die Algorithmen dieser Arbeit wurden bereits teilweise zur TV-Übertragung von internationalen Wettkämpfen (z.B. Olympische Spiele 2018) eingesetzt. Weiterhin können sie für sportwissenschaftliche Forschung verwendet werden, um tiefgehende sportbezogene Analysen und innovative Trainingsmethoden zu entwickeln.