Sviluppo di un metodo di misura basato su sensori inerziali per la valutazione del salto in ambito sportivo

Negli ultimi anni, i progressi tecnologici, in particolare la miniaturizzazione dei sensori, hanno accelerato lo sviluppo dei dispositivi indossabili, migliorandone le prestazioni. Questi dispositivi non solo permettono un monitoraggio in tempo reale di parametri fisiologici e di movimento, ma, grazie alla loro leggerezza, design compatto e ridotto consumo energetico, risultano anche meno invasivi e più pratici, garantendo una maggiore libertà nei movimenti. Tra gli ambiti di maggiore diffusione vi è il settore sportivo, dove questi strumenti stanno rivoluzionando il modo in cui vengono analizzate le performance degli atleti. La presente tesi si concentra sulla valutazione dell’Inertial Measurement Unit (IMU) K-AI, sviluppato da K-Sport (Fano, Italia), per l’analisi dell’altezza del salto nella pallavolo. Il sensore è stato applicato sulla schiena delle giocatrici di pallavolo tramite una pettorina appositamente progettata, in modo da garantire comfort e totale libertà di movimento durante l’esecuzione dei salti. La validità dei dati raccolti tramite il sensore è stata confrontata con quelli acquisiti da una fotocamera Nikon D7200 (Nikon Corporation, Tokyo, Giappone), utilizzata come sistema di riferimento (gold standard). Per questa analisi sono state coinvolte due atlete professioniste, alle quali è stato chiesto di eseguire diversi tipi di salto (squat jump e salto a muro) posizionandosi a tre diverse distanze dalla fotocamera (4, 6 e 9 m). Inoltre, a una distanza fissa di 4 m, sono stati effettuati salti a tre intensità variabili (alta, media, bassa). Per migliorare l’accuratezza della fotocamera, è stata effettuata una calibrazione mediante una scacchiera posta a distanze comprese tra 4 e 9,5 m. Da ciascun video di calibrazione sono stati estratti due frame specifici, corrispondenti ai fotogrammi numero 50 e 100. Questi frame, scelti in modo casuale, sono stati mantenuti costanti per tutti i video analizzati. L’estrazione dei fotogrammi è stata effettuata tramite un codice Python, mentre gli angoli della scacchiera sono stati identificati con MATLAB® R2024a. Il fattore di conversione pixel/cm è stato calcolato confrontando la distanza fisica tra due angoli della scacchiera con la corrispondente distanza in pixel, e i dati sono stati analizzati attraverso curve di calibrazione ottenute con curvefitter di MATLAB®. Successivamente, è stata condotta un’analisi statica su tre soggetti immobili, a distanze comprese tra 4 e 9 m, calcolando le distanze tra punti di riferimento identificati con Mediapipe e confrontandole con le misure reali. L’analisi video ha previsto l’identificazione dei punti di riferimento del bacino tramite Mediapipe: a partire da questi, è stato calcolato il punto medio, utilizzato per individuare i picchi massimi del segnale. L’altezza del salto è stata quindi stimata come differenza tra i valori massimi e una soglia di riferimento. Per quanto riguarda il sensore IMU K-AI, invece, il tempo di volo è stato stimato segmentando il segnale in corrispondenza dei singoli salti e identificando i punti di intersezione con una soglia di accelerazione pari a zero. Questa soglia corrisponde al momento in cui il soggetto raggiunge un’accelerazione nulla durante la fase di volo, ovvero quando si trova completamente in aria. L’accuratezza dei dati è stata valutata utilizzando strumenti statistici come la distribuzione dei residui, il grafico di Bland-Altman e il coefficiente di correlazione di Pearson.