AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano BergamoScienza 2007 Analisi del movimento: l’arrampicata sportiva 1/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Sommario • Introduzione • Acquisizione ed elaborazione dei dati • Alcuni dati interessanti • Conclusione e sviluppi futuri 2/30 1 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Alcune domande… Quale strategia cinematica per il mantenimento dell’equilibrio? Quanta forza è necessaria per affrontare questa via? Quale effetto hanno incertezze e imprecisioni Quali sono le modalità di apprendimento sull’efficacia del movimento? del movimento? 3/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano … Ed alcune risposte Alcuni autori hanno studiato il movimento in arrampicata: • 1993 - 1994, Cordier et al.: strategia di apprendimento di un compito motorio complesso - ottimizzazione dell’entropia. • 1997 – 1999, Quaine et al.: problemi di equilibrio e distribuzione delle forze sugli appoggi per un singolo movimento. • 1998, Bourdin et al.: organizzazione delle fasi di raggiungimento e presa di un appiglio (strategie anticipatorie). • 2000 – 2002, Rohrbough et al., Peters et al., Klauser et al.: infortuni più frequenti. • 2002, Boschker et al.: riprese con videocamera per lo studio delle strategie di apprendimento. • 2006, Noe et al.: strategie posturali anticipatorie su di un muro a inclinazione variabile. 4/30 2 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Perché studiare il movimento in arrampicata F1 mg F2 - - I fratelli Huber in libera su El Capitan, USA. - Studio ed ottimizzazione delle strategie di apprendimento. Ottimizzazione delle prestazioni. Prevenzione infortuni (es. Pan Gullich). Analisi del sistema di controllo dell’equilibrio (vista, chiocciola, …). Pan Gullich: allenamento e tendiniti. • Lo studio del movimento in arrampicata ha varie finalità: 5/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Sommario • Introduzione • Acquisizione ed elaborazione dei dati • Alcuni dati interessanti • Conclusione e sviluppi futuri 6/30 3 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Obiettivi • Analizzare i movimenti di un gruppo di atleti non professionisti; • Individuare le diverse strategie utilizzate per risolvere lo stesso problema di arrampicata; • Individuare le strategie energeticamente più efficienti; • Individuare le correlazioni tra i parametri descrittivi del movimento e le capacità degli arrampicatori. 7/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Setup (1) PERCORSO DI ARRAMPICATA • A 12 soggetti capaci di arrampicare su difficoltà comprese tra il 4b e il 7b, con esperienza da 1 mese a 25 anni, è stato chiesto di affrontare un percorso di arrampicata composto da 1 Traverso (3m) + 1 Ascesa (3m), presso la palestra CAI Ponte S. Pietro; difficoltà del percorso: 4b; le prese e gli appoggi potevano essere scelti liberamente da ogni arrampicatore, che ha ripetuto il percorso per 5 volte. 8/30 4 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Setup (2) SISTEMA DI ACQUISIZIONE Per l’analisi del movimento, è stato utilizzato un sistema di motion capture a marker passivi, composto da 6 videocamere IR @60Hz, ciascuna equipaggiata con un flash coassiale; le camere sono collegate ad un PC tramite 2 hubs. Il sistema permette di ricostruire il movimento di un soggetto cui sono stati applicati dei marker in posizioni opportune. 9/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Setup (3) MARKERIZZAZIONE DEI SOGGETTI • Ad ogni soggetto analizzato sono stati applicati 12 markers ai polsi (2x), gomiti (2x), spalle (2x), anche (2x), ginocchia (2x), talloni (2x). • Il modello anatomico risultante è composto da 12 articolazioni, 12 segmenti. • Il modello non permette di rappresentare i movimenti di mani, piedi e testa. 10/30 5 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Dati acquisiti Traiettorie tridimensionali dei 12 marker / movimenti del soggetto. 11/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Cosa calcolare (1) Una volta acquisiti i dati, questi devono essere elaborati per estrarre le informazioni importanti. Per ogni arrampicatore abbiamo prima di tutto calcolato la traiettoria del centro di massa. 12/30 6 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Cosa calcolare (2) CENTRO DI MASSA • E’ il punto nel quale si può pensare che sia concentrata l’intera massa del soggetto (~baricentro). • La sua posizione dipende dalla dislocazione di tutti i segmenti corporei. • A riposo, si trova all’incirca poco sopra il bacino. 13/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Cosa calcolare (3) A partire dalla traiettoria del centro di massa, abbiamo calcolato diversi parametri utili per fornire una descrizione quantitativa del movimento. Il primo di questi parametri è l’entropia del centro di massa, che descrive il livello di disordine della traiettoria. 14/30 7 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Cosa calcolare (4) ENTROPIA Centro di massa (Cordier, 1993-94; Boschker, 2002) • Una misura del “disordine” della traiettoria: Convex ⎛ 2 ⋅ LP ⎞ H = ln⎜ ⎟ ⎝ c ⎠ hull • LP: lunghezza del percorso del centro di massa; • c: perimetro del convex hull attorno al centro di massa. 15/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Cosa calcolare (5) ia op tr ta En al ia op t r dia En me ia op t r sa En bas Una traiettoria “ordinata” è associata ad un’entropia bassa; Una traiettoria “disordinata” è associata ad un’entropia alta. 16/30 8 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Cosa calcolare (6) A partire dalla traiettoria del centro di massa, abbiamo calcolato altri parametri utili per fornire una descrizione quantitativa del movimento: Velocità assoluta media del centro di massa: questo parametro descrive la velocità di spostamento dell’arrampicatore, che è legata alla programmazione del movimento da parte dell’arrampicatore stesso; Accelerazione assoluta media del centro di massa: l’accelerazione è proporzionale all’energia impiegata durante l’arrampicata; maggiore è l’accelerazione assoluta media, maggiore è il dispendio energetico; Numero medio di appigli / appoggi utilizzati: il numero di appigli/appoggi utilizzati è strettamente legato con la capacità di controllo dell’equilibrio; un arrampicatore che utilizza almeno tre appoggi/appigli è in equilibrio, mentre un numero inferiore di appoggi/appigli corrisponde ad una situazione di equilibrio precario. 17/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Sommario • Introduzione • Acquisizione ed elaborazione dei dati • Alcuni dati interessanti • Conclusione e sviluppi futuri 18/30 9 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Alcuni dati interessanti • Entropia, velocità assoluta media, accelerazione assoluta media del centro di massa e numero medio di appoggi/appigli utilizzati sono riportati per l’intero gruppo di 12 arrampicatori e, più in dettaglio, per i soggetti #4 e #6, i quali adottano due strategie opposte nell’affrontare lo stesso percorso di arrampicata. 19/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Entropia Traiettoria ordinata. Il climber #4 arrampica con un’entropia minima rispetto al resto del gruppo. Per il climber #6 si registra invece l’entropia massima. Traiettoria disordinata. 20/30 10 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Velocità • Gruppo • Climber #4 • Climber #6 : 0.20 ± 0.12 m/s : 0.17 ± 0.09 m/s : 0.24 ± 0.12 m/s Il climber #4 è il più lento del gruppo. Il Climber #6 è il più veloce del gruppo. Nel modo di arrampicare del climber #6 non è presente alcuna strategia di programmazione del movimento. Il climber #4 impiega del tempo per programmare il movimento. 21/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Accelerazione (e panini…) • Gruppo • Climber #4 • Climber #6 Per il climber #6, l’accelerazione è massima. : 1.39 ± 1.29 m/s2 : 1.02 ± 0.96 m/s2 : 1.56 ± 1.67 m/s2 Per il climber #4, l’accelerazione è minima rispetto al resto del gruppo. • Spesa energetica (a pari massa corporea): – Climber #4: – Climber #6: 22/30 11 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Numero di appoggi / appigli • Gruppo • Climber #4 • Climber #6 : 3.00 ± 0.22 : 3.05 ± 0.02 : 2.82 ± 0.19 Il climber #6 utilizza in media meno di 3 punti di appoggio. L’equilibrio del climber #6 è precario. Il climber #4 muove un solo arto per volta. Il climber #4 è sempre in condizioni di equilibrio. 23/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Sommario • Introduzione • Acquisizione ed elaborazione dei dati • Alcuni dati interessanti • Conclusione e sviluppi futuri 24/30 12 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Due diverse strategie (climber #4 vs. climber #6) Velocità Entropia 3 0.4 2.5 0.35 0.3 2 Gruppo Climber #4 1.5 Climber #6 1 0.25 Gruppo 0.2 Climber #4 0.15 Climber #6 0.1 0.5 0.05 0 Entropia - Piano frontale Entropia - Piano sagittale 0 Entropia - Piano trasversale Velocità [m/s] Accelerazione Numero appigli / appoggi 3.5 3.3 3 3.2 3.1 2.5 3 2 Gruppo Climber #4 1.5 Climber #6 1 Gruppo 2.9 Climber #4 2.8 Climber #6 2.7 0.5 2.6 0 -0.5 Accelerazione [m/s2] 2.5 Numero di appoggi / appigli 25/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Due diverse strategie Climber #4 Climber #6 • Muove un solo arto per volta (equilibrio costante); • Il centro di massa segue una traiettoria lineare (movimenti coordinati – basso dispendio energetico); • Bassa velocità (programmazione dei movimenti). • Muove più di un arto per volta (equilibrio precario); • Il centro di massa oscilla spesso (traiettoria disordinata – alto dispendio energetico); • Alta velocità (bilanciamento dell’equilibrio precario – improvvisazione). 26/30 13 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Conclusione • Nei 12 soggetti analizzati, ed in particolare nei soggetti #4 e #6, sono state identificate due diverse strategie per affrontare lo stesso percorso di arrampicata; – Climber #4 (10 anni di esperienza, difficoltà max 7b): • Entropia, velocità e accelerazione (dispendio energetico) del centro di massa minime; • Numero di appigli/appoggi massimizzato. – Climber #6 (2 anni di esperienza, difficoltà max 6b): • Entropia, velocità e accelerazione (dispendio energetico) del centro di massa massime; • Numero di appigli/appoggi minimo. • La strategia seguita dal climber #4, cioè quello con maggiore esperienza e maggiore capacità tecnica, è energeticamente più efficiente. 27/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano Limiti e sviluppi futuri LIMITI DELL’APPROCCIO SEGUITO SVILUPPI FUTURI • L’approccio seguito per l’analisi del movimento in arrampicata presenta alcuni limiti: l’analisi approfondita del movimento è stata effettuata su due soli soggetti; l’analisi stessa è stata riferita al solo centro di massa e non al movimento di tutti i segmenti corporei dei soggetti; inoltre, è stata effettuata un’arrampicata su un percorso a prese libere, il che ha introdotto della variabilità non controllabile sui dati misurati. • In futuro, verrà eseguita l’analisi approfondita del movimento su due gruppi diversi (esperti vs. principianti); verrà effettuata l’analisi cinematica “completa” (includendo i vari segmenti corporei) del movimento, misurato questa volta su un percorso di arrampicata obbligato; si potranno poi usare delle prese sensorizzate per studiare la distribuzione delle forze oltre che il movimento degli atleti. 28/30 14 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università degli Studi di Milano I fratelli Huber in… Volo su El Capitan, USA. Bibliografia F. Sibella, I. Frosio, F. Schena, N. A. Borghese, 3D analysis of the body centre of mass in rock climbing, Human Movement Science, in press. F. Sibella, I. Frosio, N. A. Borghese, F. Schena, 3D analysis of the body center of mass in rock climbing, in Proc. ISBS 2006, Innsbruck, Austria. F. Sibella, I. Frosio, B. Zappa, N. A. Borghese, Experimental protocol for the analysis of basic rock climbing movements, Proc. Mountain & Sport International Congress, Rovereto (Tn), Italy, 11-12 November 2005, pp. 55. I. Frosio, D. A. Di Pietro, F. Sibella, B. Zappa, N. A. Borghese, La ricerca biomeccanica e l’arrampicata, Le Alpi Orobiche, Dic. 2004, pp. 4-5. 29/30 AIS Lab – Dip. Scienze dell’Informazione – Università BergamoScienza 2007degli Studi di Milano Analisi del movimento in montagna Evento organizzato da: AIS-Lab. (Dip. Scienze dell’Informazione, Università degli Studi di Milano, I. Frosio, N. A. Borghese) CAI Bergamo In collaborazione con: CeBiSM (F. Schena) Università degli Studi di Padova, Dip. Ing. Meccanica (N. Petrone) 12 Ottobre, ore 20:30 Palamonti, Palamonti, Bergamo Workshop: Analisi del movimento in montagna 30/30 15