Beschleunigungssensoren finden zunehmend Anwendung bei der Evaluation und Rekonstruktion menschlicher Bewegungen. Vorteilhaft sind vor allem die kompakte Bauweise, die örtliche Unabhängigkeit bei der Datenerfassung sowie der geringe Kostenfaktor. Im Folgenden werden grundlegende Bauweisen und die zugrunde liegenden technischen Prinzipien der für die Bewegungsanalyse wichtigsten Beschleunigungssensoren näher erläutert. Anschließend werden Funktionen und Anwendungsfelder im biomechanischen Kontext und eine Auswahl an Studien bereitgestellt, welche die Reliabilität bei der Datengewinnung überprüfen. Abschließend findet sich eine Anleitung, um Daten mit Hilfe des im Smartphone verbauten Beschleunigungsmessers zu gewinnen und diese in Matlab oder Excel zu verarbeiten. Das folgende Video gibt einen exemplarischen Einblick in die Arbeit mit Beschleunigungssensoren im sportbiomechanischen Kontext.

Beschleunigung lässt sich grundlegend durch eine Geschwindigkeitsänderung innerhalb eines bestimmten Zeitabschnitts beschreiben. Dieser Zusammenhang wird in KIN1 Translation näher beschrieben. Weitere grundlegende Informationen zur Erdbeschleunigung, dem ersten und zweiten Newton'schen Gesetz finden sich in KIN3 Wurf & Sprung und DYN1 Bewegungsgesetze.

Welche Beschleunigungssensoren gibt es? Das Grundprinzip bei Beschleunigungssensoren beruht auf der Trägheit der Masse. Diese Masse ist an einem deformierbaren und beweglichen Material befestigt. Das Material ist am Gehäuse des Sensors montiert. Bei Beschleunigung der sogenannten seismischen Masse wirkt eine Kraft auf das bewegliche Material. Nach dem zweiten Newton’sche Gesetz ist die Beschleunigung direkt proportional zur einwirkenden Kraft (vgl. Buchner, 2009). Die Erfassung dieser Kraft wird auf unterschiedliche Art und Weise realisiert. Im folgenden Teil werden die wichtigsten Messprinzipien näher erläutert.

Abb. 1: Piezoelektrischer Effekt (eigene Darstellung)

In einem piezoelektrischen Sensor wird der piezoelektrische Effekt ausgenutzt. Dabei kommt es bei einer mechanischen Belastung auf piezoelektrische Kristalle zu einer Ladungsverschiebung innerhalb der Kristalle. Diese Kristalle (meistens aus Quarz oder Keramik) verlieren bei Deformation aufgrund von Ladungsverschiebungen ihre elektrische Neutralität. Durch die Nutzung von Ladungsverstärkern kann diese Ladungsverschiebung ermittelt werden (vgl. Buchner, 2009). Die elektrische Ladung (Q) wird anhand folgender Formel berechnet:

$Q = k\ p * F$

Hierbei steht kp für die piezoelektrische Konstante. Daraus folgt, dass die Ladung proportional zur Krafteinwirkung und somit proportional zur Beschleunigung ist (vgl. Stahlhofen, 2009). Piezoelektrische Sensoren werden häufig in Kraftmessplatten verbaut (Anwendung: Sprunghöhenmessung).

Unter dem piezoresistiven Effekt versteht man die Änderung des elektrischen Halbleiterwiderstands eines Materials unter dem Einfluss einer mechanischen Spannung. Die mechanische Spannung wird in Zug- und Druckbelastung aufgeteilt (vgl. Hauptmann, 1991). Vereinfacht heißt das, dass sich der Abstand zwischen den Atomen im Kristallgitter und die Form des Halbleiters ändern. Dadurch kommt es zur Verschiebung der Elektronen und zur Veränderung des Widerstands. Die Änderung des Widerstands verhält sich proportional zur Krafteinwirkung. Diese hochsensiblen Sensoren eignen sich besonders gut zur Messung kleiner Kräfte, jedoch wirken sich Temperaturänderungen besonders stark auf das Messergebnis aus (vgl. Stahlhofen, 2009). Ein Beispiel für einen solchen Sensor ist der Dehnungsmessstreifen (vgl. Buchner, 2009). Bei weiterem Interesse für die Anwendung von piezoresistiven Sensoren empfiehlt sich das Wiki Car Crash Dummies.

Der Hall-Effekt kann auch bei Beschleunigungssensoren genutzt werden. Die seismische Masse, welche sich in einem magnetischen Feld befindet, ist mit dem stromdurchflossenen Leiter verbunden. Zusätzlich ist es durch eine Feder am Gehäuse des Sensors befestigt. Wird die Masse beschleunigt, bewegt sich auch das Hall-Element. Die Hall - Spannung verändert sich mit der Lage der seismischen Masse. So kann die Beschleunigung durch den Hall-Effekt gemessen werden (vgl. Buchner, 2009).

Weitere Informationen zum Hall-Effekt finden sich im folgenden Video:

Hall-Effekt

Das Prinzip des Magnetowiderstandseffekts ist dem des Hall-Effekt sehr ähnlich. Der grundlegende Unterschied liegt im Material. Während beim Hall-Effekt leitendes Material wie zum Beispiel Kupfer verwendet wird, wird beim magnetoresistiven Sensor ferromagnetisches Material (lat. ferrum = Eisen) verwendet. Bei dem Eindringen in ein Magnetfeld kommt es zur Widerstandsänderung des ferromagnetischen Stoffes (vgl. Nührmann, 1989).

Hier wird die seismische Masse zwischen zwei Elektroden befestigt. Durch Beschleunigung kommt es zu einer Änderung des Abstands zwischen der seismischen Masse und der jeweiligen Elektrode, was eine Änderung der Kapazität bewirkt (vgl. Buchner, 2009). Im folgenden Video wird das Prinzip kurz erklärt:

Kapazitiver Sensor

Beschleunigungssensoren werden häufig in sogenannten IMUs (Intertial Measurement Units) mit weiteren Inertialsensoren (bspw. Drehratensensoren) kombiniert. Da das gesamte System für viele Anwendungen (z.B. Smartphone) maximal wenige Millimeter groß sein darf, liegen die einzelnen Komponenten im Mikrometerbereich.

Aufgrund ihrer Größe werden derartige Systeme auch als Mikroelektromechanischer Systeme (MEMS) bezeichnet. MEMS sind allerdings nicht auf Inertialsensoren beschränkt.

Abb. 2: MEMS-Sensoren als Bausteine der vernetzten Welt (Robert Bosch GmbH)

Große Fortschritte bei den Herstellungsverfahren haben in den letzten Jahren die Produktion immer kleinerer Sensoren ermöglicht. Die Herstellung von MEMS wird derzeit durch Ätzverfahren ermöglicht.

Weitere Informationen:

http://www.bosch-presse.de/presseforum/details.htm?txtID=7364

Der Aufbau entspricht dem der zuvor beschriebenen Kapazitiven Sensoren. Eine beweglich gelagerte Kammstruktur (im Video blau) ist dabei zwischen einer fest gelagerten Kammstruktur (im Video rot) angebracht. Bewegt sich nun der Sensor, schwingt die blaue Struktur zwischen der roten. Die Abstände zwischen den Elementen ändern sich. Die Abstandsänderung zwischen den einzelnen Elementen ist nun entsprechend dem Prinzip eines kapazitiven Sensors als elektrische Spannung messbar (vgl. Buchner, 2009).

Abb. 3: Aufbau eines kapazitiven Sensors (von Bosch)

Entsprechend den Gesetzmäßigkeiten für Kondensatoren, ist die Spannung (U) direkt abhängig von der elektrischen Feldstärke (E) sowie dem Plattenabstand (s).

$U = E * s$

Bei konstanter Feldstärke ändert sich die Spannung somit proportional zum Abstand (vgl. Kuchling, 2004).

Im Folgenden werden einige Anwendungsfelder für Beschleunigungssensoren in der Biomechanik aufgeführt. Ein weiteres Beispiel findet sich im Wiki WPG1603 Car Crash Dummy.

Beschleunigungssensoren stellen laut Weijun et al.(2012) eine günstige, zweckmäßige und effiziente Methode dar, um gesundheitsrelevante Informationen zu gewinnen. Mit der Entwicklung besserer Sensoren und Analysemethoden wird der Beschleunigungssensor eine zunehmend wichtige Rolle im Bereich der klinischen Anwendung finden. Hilfreich ist ein Beschleunigungssensor beispielsweise bei der Ganganalyse. Hierdurch wird eine objektive Beurteilung ermöglicht, unter anderem, inwiefern operative Maßnahmen zur Verbesserung eines bestimmten Gangbildes nötig sind. Auch bei der Evaluation von Rehabilitationsmaßnahmen können Beschleunigungsmesser eine subjektive Beurteilung des Genesungsfortschritts durch eine objektive Methode ersetzen oder ergänzen. Folglich können adäquate Behandlungen besser ausgewählt werden. Dass die qualitative Beurteilung, auch von speziell geschulten Physiotherapeuten, im Vergleich zu quantitativen Messmethoden große Unterschiede zeigt, konnte beispielsweise von Kawamura et al. (2005) gezeigt werden. Dies verdeutlicht wie wichtig der Einsatz quantitativer Datengewinnung auch in der klinischen Anwendung ist. Darüber hinaus unterstützt der Beschleunigungssensor die Entwicklung präventiver Schutzmaßnahmen. So kann die Beurteilung eines Sturzrisikos durch den Einsatz von Beschleunigungsmessern verbessert werden. Bedeutend ist hierbei die Evaluation von Stürzen, um anschließend Voraussagen zu treffen ob ein Patient als besonders anfällig einzustufen ist oder ob Stürze in einem bestimmten Zeitraum gehäuft auftreten. Hierzu werden Algorithmen heranzogen, welche aus den Daten eine Sturzbeurteilung erstellen. Diese Daten könnten dann mit der Smarthome Technology verbunden werden. Vorstellbar wäre zum Beispiel eine App, die bei einem Sturz Verwandte oder andere Bezugspersonen benachrichtigt (vgl. Weijun et al., 2012).

Grundlegend stellt ein Beschleunigungsmesser eine sehr günstige Möglichkeit zur Datengewinnung dar. Weitere Vorteile sind die kompakte Bauweise und die geringe Anfälligkeit für Störfaktoren wie beispielsweise Lichtreflektionen oder ein erhöhter Geräuschpegel bei der Datengewinnung. Daraus ergibt sich der große Vorteil, dass Sportler in der Regel gering oder gar nicht in ihrer Bewegungsfreiheit eingeschränkt werden und das Messgerät auch außerhalb eines Labors Anwendung finden kann. Darüber hinaus sind die Daten in der Regel sehr schnell, also noch während des Trainings verfügbar. Die Anwendung im Sport betrifft vor allem die Evaluation von Sporttechniken und Leistungsparametern. Hierbei kann eine mangelhafte Technik aufgedeckt und mit Hilfe objektiver Beurteilung verbessert werden. Dies optimiert die sportliche Leistung, und ist hilfreich um Verletzungen und Überlastungen vorzubeugen. Die exakte Auswertung von konditionellen Leistungsparametern ermöglicht eine bessere Trainingskontrolle (vgl. Weijun et al., 2012).

Für den privaten Anwender finden sich mittlerweile eine Reihe von technischen Vorrichtungen. Das Angebot reicht von einer Socke die den Laufstil misst, über eine Snowboardbindung die den Schwerpunkt des Fahrers berechnet bis zum Fußball, der Informationen über Flugkurven und Schusskraft zur Verfügung stellt (vgl. Wirtschafts Woche, 2015). Durch die kompakte Bauweise, günstige Herstellungskosten sowie einem relativ geringen Aufwand zur Auswertung der Daten, verglichen mit anderen Messsystemen, sind Beschleunigungsmesser für den Freizeitsportmarkt prädestiniert.

Um eine Vorstellung für die Messgenauigkeit eines Beschleunigungssensors zu bekommen, sind im Folgenden drei Studien aufgelistet die jeweils einen Beschleunigungsmesser mit unterschiedlichen Referenzsystemen verglichen haben. Ob ein Beschleunigungssensor eine ausreichende Genauigkeit aufweist hängt stark vom Kontext der Anwendung und der damit einhergehenden Erfordernissen ab. In einem wisssenschaftlichen Kontext ist meist eine höhere Genauigkeit notwendig als bei der unmittelbaren Bewertung einer sportlichen Leistung im Training.

In einer Untersuchung von Bergamini et al. (2011) wurden die wichtigsten Parameter eines Sprints, wie Bodenkontaktdauer und Doppelschrittdauer aufgezeichnet. Gewonnen wurde der erste Datensatz anhand eines Inertialsensors, der am Rumpf angebracht war. Der Zweite wurde unter Verwendung einer Kraftmessplatte und einer High-speed Videokamera erfasst. Hierbei wurden Unterschiede von ca. 0,005 Sekunden bei einer durchschnittlichen Bodenkontaktzeit von 0,125 Sekunden für Amateure und 0,105 Sekunden für Experten sowie einer Doppelschrittdauer von 0,495 Sekunden für Amateure und 0,455 Sekunden für Experten im Vergleich festgestellt.

Große Schwierigkeiten ergeben sich auch bei der Datengewinnung der Leistungsparameter im Schwimmen. Das Wasser begrenzt die Möglichkeiten zur Datengewinnung erheblich. Hierbei zeigt die Verwendung von Beschleunigungssensoren einen großen Fortschritt. Es wurden unterschiedliche Schwimmgeschwindigkeiten beim Kraulschwimmen mit einem angebundenen Speedometer und einem Inertialsensor, der am Sacrum angebracht war, verglichen. Beim Vergleich der Durchschnittsgeschwindigkeiten der beiden Messsysteme ergab sich eine Abweichung von 0.6 +/- 5.4 cm/s (accuracy +/- precision) und ein Korrelationskoeffizient von 0,94. Bei einer Momentanmessung zeigt sich eine Abweichung der Genauigkeit anhand des Root Mean Square Error (RMSE) von 11.3 cm/s, die maximale Abweichung betrug 18.2 cm/s, was einem relativen Fehler von 9.7 % entspricht.

Brennan et al. (2011) haben Inertialsensoren zur Berechnung von Kniegelenkswinkeln untersucht. Als Referenzsystem wurde ein Pontentiometer verwendet. Die Messfehler (RMSE) in Bezug zum Referenzsystem sind in der folgenden Tabelle aufgetragen.

Tabelle 1. Differenz des eines Initialsensors im Vergleich mit einem Potentiometer (nach Brennan et al. 2011)

Die meisten aktuellen Smartphones verfügen über mindestens einen Beschleunigungssensor. Sowohl für Android als auch iOS stehen Apps zur Verfügung, die ein direktes Auslesen dieser Sensoren ermöglichen.

Bsp.:

• AccelerationExplorer (Android)
• Accelerometer Monitor (Android)
• Sensor Kinetics (iOS)
• SPARK vue (Android + IOS)

Die Apps „AccelerationExplorer“ und „Sensor Kinetics“ ermöglichen den Export von .csv Dateien. Das Anwendungsbeispiel soll die Messung der Sprunghöhe über die Daten des Accelerometers darstellen.

In GM 3 Integration in MATLAB wurde die Berechnung der Sprunghöhe anhand von Kraftdaten beschrieben. Zur weiteren Berechnung wurde entsprechend a=F/m die Beschleunigung bestimmt. Dieser Schritt kann hier übersprungen werden.

Prinzipiell erfolgt die Auswertung durch doppelte numerische Integration der Beschleunigung.

WICHTIG

Bei der Aufnahme der Messdaten ist unbedingt darauf zu achten, das Smartphone konstant an einer Position am Körper zu halten. Außerdem sollte sich das Smartphone in aufrechter Position befinden, sodass die vertikale Beschleunigung in der y-Komponente gespeichert wird. Vor und nach dem Sprung muss der Springer 1-2 Sekunden still stehen bleiben, um einen definierten Anfangs- und Endwert zu bestimmen.

Das Beispielprogramm arbeitet mit Daten von „Sensor Kinetics“. In der ausgegebenen .csv Datei ist die erste Zeile (Text) zu löschen. Für den Fall, dass eine andere App genutzt wird, müssen ggf. die auszulesenden Spalten im Programm angepasst werden.

<spoiler | 1. Erkläre den Aufbau eines kapazitiven Sensors> Hier wird die seismische Masse zwischen zwei Elektroden befestigt. Durch Beschleunigung kommt es zu einer Änderung des Abstands zwischen der seismischen Masse und der jeweiligen Elektrode, was eine Änderung der Kapazität bewirkt . Eine beweglich gelagerte Kammstruktur ist dabei zwischen einer fest gelagerten Kammstruktur angebracht. Bewegt sich nun der Sensor, schwingt die bewegliche Struktur zwischen der unbeweglichen. Die Abstände zwischen den Elementen ändern sich. Die Abstandsänderung zwischen den einzelnen Elementen ist nun entsprechend dem Prinzip eines kapazitiven Sensors als elektrische Spannung messbar. </spoiler>

<spoiler | 2. Beschreibe 3 Anwendungsbereiche für Beschleunigungssensoren in der Biomechanik>

1. Anwendung im Freizeitsport : Einsatz in Gadgets wie Fußbälle, Tennisschläger und Snowboardbindungen die wichtige Parameter der Bewegung aufzeichnen.

2. Anwendung im Leistungssport: Hierbei dienen Beschleunigungsmesser zur Erhebung von Daten für die Evaluation von Sporttechniken und Leistungsparametern .

3. Anwendung im klinischen Kontext: Beschleunigungsmesser sind beispielsweise hilfreich bei Ganganalysen oder bei der Bewertung und Vorhersage von Risikofaktoren für Stürze.

</spoiler>

<spoiler | 3. Nenne 3 erhebliche Vorteile eines Beschleunigungssensors bei der Datenerfassung im biomechanischen Kontext>

1. Kompakte Abmessungen.

2. Verhältnissmäßig günstig.

3. Relativ frei von Störeinflüssen wie beispielsweise Geräusche, Lichtreflektionen sowie ein relativ unbegrenztes Aufnahmevolumen. Somit ist man bei der Datenerfassung nicht an Laborbedingungen gebunden.

</spoiler>

Bergamini, E. , Picerno, P. , Pillet, H. , Natta, F. , Thoreux, P. & Camomilla, V. (2011). Estimation of temporal parameters during sprint running using a trunk-mounted inertial measurement unit. Zugriff am 31. Mai 2016 unter http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021929012000176

Brennan, A., Zhang, J., Deluzio, K. & Li, Q. (2011). Quantification of inertial sensor-based 3D joint angle measurement accuracy using an instrumented gimbal. Zugriff am 12.06.2016 unter http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0966636211001731

Buchner, Steffen (2009). Beschleunigungssensoren. Seminararbeit im Fachbereich 3: Mathematik, Universität Koblenz Landau, Koblenz.

Dadashi, F. ,Florent, C. ,Grégoire, P.M. , Kamiar, A. (2012). Front-Crawl Instantaneous Velocity Estimation Using a Wearable Inertial Measurement Unit. Zugriff am 31.Mai 2016 unter http://www.mdpi.com/1424-8220/12/10/12927/htm

Hauptmann, Peter (1990). Sensoren – Prinzipien und Anwendungen (18. Aufl.). München, Wien: Carl Hanser Verlag.

Kawamura, C.M., Filbo, M.D.c.M., Baretta, M.M., Asa, S.K.d.P., Juliano, Y. & Novo, N.F. (2005). Comparison between visual and three-dimensional gait analysis in patients with spastic diplegic cerebral palsy. Zugriff am 17. Juni 2016 unter http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0966636205002821

Kuchling, H. (2004). Taschenbuch der Physik. München Wien: Carl Hanser Verlag.

Nührmann, Dieter (1989). Das große Werkbuch Elektronik (5. Aufl., Teil B), München: Franzis-Verlag GmbH.

Stahlhofen, A. (2009). Kraftsensoren. Seminararbeit im Fachbereich 4: Informatik, Universität Koblenz Landau, Koblenz.

Weijun, T. , Tao, L. , Rencheng, Z. & Hutian, F. (2012). Gait Analysis Using Wearable Sensors. Zugriff am 31. Mai 2016 unter http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3304165/pdf/sensors-12-02255.pdf

Wirtschafts Woche. (2015). Smarte Socken und vernetzte Schläger. Gadgets für das Fitness-Tuning. Zugriff am 17. Juni 2016 unter http://www.wiwo.de/technologie/gadgets/smarte-socken-und-vernetzte-schlaeger-gadgets-fuer-das-fitness-tuning/11306504.html?p=2&a=false&slp=false#image