TUTAMOTUS Cel Projektu to przeprowadzenie działań badawczo-rozwojowych w zakresie opracowania prototypu czujnika motoryki biegacza, który wraz z dedykowanym algorytmem równań ruchu w dokładny sposób dostarczy informacji o trajektorii ruchu i poinformuje o pronacji lub supinacji stóp biegacza. 
Aplikacja prototypowa zawiera algorytm z modelem sieci neuronowej - umożliwia pomiar w czasie rzeczywistym takich parametrów ruchu jak: liczba kroków, czas trwania kroku, kadencja, tempo ruchu, prędkość oraz poziom supinacji / pronacji. Prace podzielono na dwa etapy, ktorych zwieńczeniem miało być uzyskanie konkretnych kamieni milowych. ETAP I W etapie pierwszym wykonano analizy dostępnych komponetów elektronicznych oraz ich zespołów. Analiza ta pod względem dopasowania do projektu, jak i kosztow wdrożenia oraz cen poszczególntch komponentów jednoznacznie wskazala, że najbardziej opłacalnym pod względem ekonomicznym i czasowym będzie wybranie gotowego zespołu czujników niczym nieodbiegającego parametrami od założeń optymalnych ale za to posiadającego platformę opesourceową z udostępnionym kodem źródłowym dla deweloperów. Wybramo również model uczenia maszynowego, który najlepiej dopasuje się do problemu, jakim jest opis motoryki biegacza jak i poprawności kroku biegowego. Wykonano część programistyczną i zaimplementowano sieci neuronowe oraz przeprowadzono uczenie algorytmu na pozyskanych danych do trenowania. Okazało się, że dobrze wpasowują się dwie sieci neuronowe: regresyjna i z klasyfikatorem. Przystąpiono zatem do progrmowania aplikacji do zbierania danych z czujników do przeprowadzenia procesu trenowania wybranych sieci neuronowych. Wybrano sposub pomiaru motoryki biegacza i przeprowadzono wiele prób, których efektem miała być aplikacja testowa do przeprowadzenia testów wiarygodności wytrenowania sieci neuronowych pod względem dokladności mierzeniaprzebytego dystansu. Udałó się uzyskać dokladność poniżej 3%, co spełniało kryteria I kamienia milowego. Kwestie dotyczące poprawności kroku biegowego zweryfikowano wstępnie, wtbierając 4 wskaźniki do zwalidowania w etapie drugim. ETAP II W etapie II prace szły wielotorowo. Trenowano dalej sieci neuronowe uzyskując dane od kolejnej grupy biegaczy, którzy charakteryzowali się różnym stopniem wytrenowania, wzrostem i wagą. Wzięto pod uwagę różnież różne warianty stawiania kroków przez biegaczy. Wykonano kilkadziesiąt filmów weryfikacyjnych i podzielono biegaczy na grupę wizualnie neutralną, grupę pronatorów i grupę supinatorów (zdecydowanie większa). Rozwijano aplikację testową o część walidującą poprawność kroku biegowego i zaimplementowano uzyskane przedziały neutralności kroku, przedziały bezpieczne pronacji i supinacji oraz ich niebiespieczne odpowiedniki, które mogą skutkować w przyszłości kontuzjami i wymagają korekcji. Przeprowadzono 100 biegów testowych i uzyskano efekty przewyższająco oczekiwania II kamienia milowego, gdyż dokladnośćmierzenia odległości wzrosła do 0,97%, w stosunku do dokładności z pierwszego etapu 2,57%. W przypadku oceny poprawności kroku biegowego uzyskano ciekawe rezultaty. Okazało się, że na podstawie całej serii biegów jednego biegacza można wnioskować o jego stopniu wytrenowania, sztywności, bądź elastyczności kończyn dolnych oraz silnych, bądź słabych struktur mięśniowych okalających kończyny dolne i trzymających w ryzach staw skokowy. POBIERZ APLIKACJĘ →
Aplikacja testowa jest w wersji na telefon z systemem Android. Jest to wersja rozwojowa opisana symbolem v1.40. Do poprawnego działania wymaga jednego lub dwóch czujników tutamotus ze zmodyfikowanym e-promem. Sposób dzialania aplikacji oraz sposób instalowania czujników opisano w części „Jak to działa`”
kontakt@loopus.com.pl +48 601 799 098 Kopanina 39/9, 60-105 Poznań
POLITYKA PRYWATNOŚCI REGULAMIN USŁUGI TUTAMOTUS
TUTAMOTUS Cel Projektu to przeprowadzenie działań badawczo-rozwojowych w zakresie opracowania prototypu czujnika motoryki biegacza, który wraz z dedykowanym algorytmem równań ruchu w dokładny sposób dostarczy informacji o trajektorii ruchu i poinformuje o pronacji lub supinacji stóp biegacza. 
Aplikacja prototypowa zawiera algorytm z modelem sieci neuronowej - umożliwia pomiar w czasie rzeczywistym takich parametrów ruchu jak: liczba kroków, czas trwania kroku, kadencja, tempo ruchu, prędkość oraz poziom supinacji / pronacji. Prace podzielono na dwa etapy, ktorych zwieńczeniem miało być uzyskanie konkretnych kamieni milowych. ETAP I W etapie pierwszym wykonano analizy dostępnych komponetów elektronicznych oraz ich zespołów. Analiza ta pod względem dopasowania do projektu, jak i kosztow wdrożenia oraz cen poszczególntch komponentów jednoznacznie wskazala, że najbardziej opłacalnym pod względem ekonomicznym i czasowym będzie wybranie gotowego zespołu czujników niczym nieodbiegającego parametrami od założeń optymalnych ale za to posiadającego platformę opesourceową z udostępnionym kodem źródłowym dla deweloperów. Wybramo również model uczenia maszynowego, który najlepiej dopasuje się do problemu, jakim jest opis motoryki biegacza jak i poprawności kroku biegowego. Wykonano część programistyczną i zaimplementowano sieci neuronowe oraz przeprowadzono uczenie algorytmu na pozyskanych danych do trenowania. Okazało się, że dobrze wpasowują się dwie sieci neuronowe: regresyjna i z klasyfikatorem. Przystąpiono zatem do progrmowania aplikacji do zbierania danych z czujników do przeprowadzenia procesu trenowania wybranych sieci neuronowych. Wybrano sposub pomiaru motoryki biegacza i przeprowadzono wiele prób, których efektem miała być aplikacja testowa do przeprowadzenia testów wiarygodności wytrenowania sieci neuronowych pod względem dokladności mierzeniaprzebytego dystansu. Udałó się uzyskać dokladność poniżej 3%, co spełniało kryteria I kamienia milowego. Kwestie dotyczące poprawności kroku biegowego zweryfikowano wstępnie, wtbierając 4 wskaźniki do zwalidowania w etapie drugim. ETAP II W etapie II prace szły wielotorowo. Trenowano dalej sieci neuronowe uzyskując dane od kolejnej grupy biegaczy, którzy charakteryzowali się różnym stopniem wytrenowania, wzrostem i wagą. Wzięto pod uwagę różnież różne warianty stawiania kroków przez biegaczy. Wykonano kilkadziesiąt filmów weryfikacyjnych i podzielono biegaczy na grupę wizualnie neutralną, grupę pronatorów i grupę supinatorów (zdecydowanie większa). Rozwijano aplikację testową o część walidującą poprawność kroku biegowego i zaimplementowano uzyskane przedziały neutralności kroku, przedziały bezpieczne pronacji i supinacji oraz ich niebiespieczne odpowiedniki, które mogą skutkować w przyszłości kontuzjami i wymagają korekcji. Przeprowadzono 100 biegów testowych i uzyskano efekty przewyższająco oczekiwania II kamienia milowego, gdyż dokladnośćmierzenia odległości wzrosła do 0,97%, w stosunku do dokładności z pierwszego etapu 2,57%. W przypadku oceny poprawności kroku biegowego uzyskano ciekawe rezultaty. Okazało się, że na podstawie całej serii biegów jednego biegacza można wnioskować o jego stopniu wytrenowania, sztywności, bądź elastyczności kończyn dolnych oraz silnych, bądź słabych struktur mięśniowych okalających kończyny dolne i trzymających w ryzach staw skokowy. POBIERZ APLIKACJĘ → Aplikacja testowa jest w wersji na telefon z systemem Android. Jest to wersja rozwojowa opisana symbolem v1.40. Do poprawnego działania wymaga jednego lub dwóch czujników tutamotus ze zmodyfikowanym e-promem. Sposób dzialania aplikacji oraz sposób instalowania czujników opisano w części „Jak to działa`”
kontakt@loopus.com.pl +48 601 799 098 Kopanina 39/9, 60-105 Poznań

  •  

    jacek.schmidt@loopus.com.pl +48 601 799 098 Kopanina 39/9, 60-105 Poznań
TUTAMOTUS Cel Projektu to przeprowadzenie działań badawczo-rozwojowych w zakresie opracowania prototypu czujnika motoryki biegacza, który wraz z dedykowanym algorytmem równań ruchu w dokładny sposób dostarczy informacji o trajektorii ruchu i poinformuje o pronacji lub supinacji stóp biegacza. 
Aplikacja prototypowa zawiera algorytm z modelem sieci neuronowej - umożliwia pomiar w czasie rzeczywistym takich parametrów ruchu jak: liczba kroków, czas trwania kroku, kadencja, tempo ruchu, prędkość oraz poziom supinacji / pronacji. Prace podzielono na dwa etapy, ktorych zwieńczeniem miało być uzyskanie konkretnych kamieni milowych. ETAP I W etapie pierwszym wykonano analizy dostępnych komponetów elektronicznych oraz ich zespołów. Analiza ta pod względem dopasowania do projektu, jak i kosztow wdrożenia oraz cen poszczególntch komponentów jednoznacznie wskazala, że najbardziej opłacalnym pod względem ekonomicznym i czasowym będzie wybranie gotowego zespołu czujników niczym nieodbiegającego parametrami od założeń optymalnych ale za to posiadającego platformę opesourceową z udostępnionym kodem źródłowym dla deweloperów. Wybramo również model uczenia maszynowego, który najlepiej dopasuje się do problemu, jakim jest opis motoryki biegacza jak i poprawności kroku biegowego. Wykonano część programistyczną i zaimplementowano sieci neuronowe oraz przeprowadzono uczenie algorytmu na pozyskanych danych do trenowania. Okazało się, że dobrze wpasowują się dwie sieci neuronowe: regresyjna i z klasyfikatorem. Przystąpiono zatem do progrmowania aplikacji do zbierania danych z czujników do przeprowadzenia procesu trenowania wybranych sieci neuronowych. Wybrano sposub pomiaru motoryki biegacza i przeprowadzono wiele prób, których efektem miała być aplikacja testowa do przeprowadzenia testów wiarygodności wytrenowania sieci neuronowych pod względem dokladności mierzeniaprzebytego dystansu. Udałó się uzyskać dokladność poniżej 3%, co spełniało kryteria I kamienia milowego. Kwestie dotyczące poprawności kroku biegowego zweryfikowano wstępnie, wtbierając 4 wskaźniki do zwalidowania w etapie drugim. ETAP II W etapie II prace szły wielotorowo. Trenowano dalej sieci neuronowe uzyskując dane od kolejnej grupy biegaczy, którzy charakteryzowali się różnym stopniem wytrenowania, wzrostem i wagą. Wzięto pod uwagę różnież różne warianty stawiania kroków przez biegaczy. Wykonano kilkadziesiąt filmów weryfikacyjnych i podzielono biegaczy na grupę wizualnie neutralną, grupę pronatorów i grupę supinatorów (zdecydowanie większa). Rozwijano aplikację testową o część walidującą poprawność kroku biegowego i zaimplementowano uzyskane przedziały neutralności kroku, przedziały bezpieczne pronacji i supinacji oraz ich niebiespieczne odpowiedniki, które mogą skutkować w przyszłości kontuzjami i wymagają korekcji. Przeprowadzono 100 biegów testowych i uzyskano efekty przewyższająco oczekiwania II kamienia milowego, gdyż dokladnośćmierzenia odległości wzrosła do 0,97%, w stosunku do dokładności z pierwszego etapu 2,57%. W przypadku oceny poprawności kroku biegowego uzyskano ciekawe rezultaty. Okazało się, że na podstawie całej serii biegów jednego biegacza można wnioskować o jego stopniu wytrenowania, sztywności, bądź elastyczności kończyn dolnych oraz silnych, bądź słabych struktur mięśniowych okalających kończyny dolne i trzymających w ryzach staw skokowy. POBIERZ APLIKACJĘ →
Aplikacja testowa jest w wersji na telefon z systemem Android. Jest to wersja rozwojowa opisana symbolem v1.40. Do poprawnego działania wymaga jednego lub dwóch czujników tutamotus ze zmodyfikowanym e-promem. Sposób dzialania aplikacji oraz sposób instalowania czujników opisano w części „Jak to działa`”
kontakt@loopus.com.pl +48 601 799 098 Kopanina 39/9, 60-105 Poznań
REGULAMIN USŁUGI TUTAMOTUS

  •  

    O NAS
    TUTAMOTUS
    JAK TO DZIAŁA
    PANEL ZAWODNIKA
    jacek.schmidt@loopus.com.pl +48 601 799 098 Kopanina 39/9, 60-105 Poznań
TUTAMOTUS Cel Projektu to przeprowadzenie działań badawczo-rozwojowych w zakresie opracowania prototypu czujnika motoryki biegacza, który wraz z dedykowanym algorytmem równań ruchu w dokładny sposób dostarczy informacji o trajektorii ruchu i poinformuje o pronacji lub supinacji stóp biegacza. 
Aplikacja prototypowa zawiera algorytm z modelem sieci neuronowej - umożliwia pomiar w czasie rzeczywistym takich parametrów ruchu jak: liczba kroków, czas trwania kroku, kadencja, tempo ruchu, prędkość oraz poziom supinacji / pronacji. Prace podzielono na dwa etapy, ktorych zwieńczeniem miało być uzyskanie konkretnych kamieni milowych. ETAP I W etapie pierwszym wykonano analizy dostępnych komponetów elektronicznych oraz ich zespołów. Analiza ta pod względem dopasowania do projektu, jak i kosztow wdrożenia oraz cen poszczególntch komponentów jednoznacznie wskazala, że najbardziej opłacalnym pod względem ekonomicznym i czasowym będzie wybranie gotowego zespołu czujników niczym nieodbiegającego parametrami od założeń optymalnych ale za to posiadającego platformę opesourceową z udostępnionym kodem źródłowym dla deweloperów. Wybramo również model uczenia maszynowego, który najlepiej dopasuje się do problemu, jakim jest opis motoryki biegacza jak i poprawności kroku biegowego. Wykonano część programistyczną i zaimplementowano sieci neuronowe oraz przeprowadzono uczenie algorytmu na pozyskanych danych do trenowania. Okazało się, że dobrze wpasowują się dwie sieci neuronowe: regresyjna i z klasyfikatorem. Przystąpiono zatem do progrmowania aplikacji do zbierania danych z czujników do przeprowadzenia procesu trenowania wybranych sieci neuronowych. Wybrano sposub pomiaru motoryki biegacza i przeprowadzono wiele prób, których efektem miała być aplikacja testowa do przeprowadzenia testów wiarygodności wytrenowania sieci neuronowych pod względem dokladności mierzeniaprzebytego dystansu. Udałó się uzyskać dokladność poniżej 3%, co spełniało kryteria I kamienia milowego. Kwestie dotyczące poprawności kroku biegowego zweryfikowano wstępnie, wtbierając 4 wskaźniki do zwalidowania w etapie drugim. ETAP II W etapie II prace szły wielotorowo. Trenowano dalej sieci neuronowe uzyskując dane od kolejnej grupy biegaczy, którzy charakteryzowali się różnym stopniem wytrenowania, wzrostem i wagą. Wzięto pod uwagę różnież różne warianty stawiania kroków przez biegaczy. Wykonano kilkadziesiąt filmów weryfikacyjnych i podzielono biegaczy na grupę wizualnie neutralną, grupę pronatorów i grupę supinatorów (zdecydowanie większa). Rozwijano aplikację testową o część walidującą poprawność kroku biegowego i zaimplementowano uzyskane przedziały neutralności kroku, przedziały bezpieczne pronacji i supinacji oraz ich niebiespieczne odpowiedniki, które mogą skutkować w przyszłości kontuzjami i wymagają korekcji. Przeprowadzono 100 biegów testowych i uzyskano efekty przewyższająco oczekiwania II kamienia milowego, gdyż dokladnośćmierzenia odległości wzrosła do 0,97%, w stosunku do dokładności z pierwszego etapu 2,57%. W przypadku oceny poprawności kroku biegowego uzyskano ciekawe rezultaty. Okazało się, że na podstawie całej serii biegów jednego biegacza można wnioskować o jego stopniu wytrenowania, sztywności, bądź elastyczności kończyn dolnych oraz silnych, bądź słabych struktur mięśniowych okalających kończyny dolne i trzymających w ryzach staw skokowy. POBIERZ APLIKACJĘ →
Aplikacja testowa jest w wersji na telefon z systemem Android. Jest to wersja rozwojowa opisana symbolem v1.40. Do poprawnego działania wymaga jednego lub dwóch czujników tutamotus ze zmodyfikowanym e-promem. Sposób dzialania aplikacji oraz sposób instalowania czujników opisano w części „Jak to działa`”
kontakt@loopus.com.pl +48 601 799 098 Kopanina 39/9, 60-105 Poznań
REGULAMIN USŁUGI TUTAMOTUS
  • jacek.schmidt@loopus.com.pl +48 601 799 098 Kopanina 39/9, 60-105 Poznań
TUTAMOTUS Cel Projektu to przeprowadzenie działań badawczo-rozwojowych w zakresie opracowania prototypu czujnika motoryki biegacza, który wraz z dedykowanym algorytmem równań ruchu w dokładny sposób dostarczy informacji o trajektorii ruchu i poinformuje o pronacji lub supinacji stóp biegacza. 
Aplikacja prototypowa zawiera algorytm z modelem sieci neuronowej - umożliwia pomiar w czasie rzeczywistym takich parametrów ruchu jak: liczba kroków, czas trwania kroku, kadencja, tempo ruchu, prędkość oraz poziom supinacji / pronacji. Prace podzielono na dwa etapy, ktorych zwieńczeniem miało być uzyskanie konkretnych kamieni milowych. ETAP I W etapie pierwszym wykonano analizy dostępnych komponetów elektronicznych oraz ich zespołów. Analiza ta pod względem dopasowania do projektu, jak i kosztow wdrożenia oraz cen poszczególntch komponentów jednoznacznie wskazala, że najbardziej opłacalnym pod względem ekonomicznym i czasowym będzie wybranie gotowego zespołu czujników niczym nieodbiegającego parametrami od założeń optymalnych ale za to posiadającego platformę opesourceową z udostępnionym kodem źródłowym dla deweloperów. Wybramo również model uczenia maszynowego, który najlepiej dopasuje się do problemu, jakim jest opis motoryki biegacza jak i poprawności kroku biegowego. Wykonano część programistyczną i zaimplementowano sieci neuronowe oraz przeprowadzono uczenie algorytmu na pozyskanych danych do trenowania. Okazało się, że dobrze wpasowują się dwie sieci neuronowe: regresyjna i z klasyfikatorem. Przystąpiono zatem do progrmowania aplikacji do zbierania danych z czujników do przeprowadzenia procesu trenowania wybranych sieci neuronowych. Wybrano sposub pomiaru motoryki biegacza i przeprowadzono wiele prób, których efektem miała być aplikacja testowa do przeprowadzenia testów wiarygodności wytrenowania sieci neuronowych pod względem dokladności mierzeniaprzebytego dystansu. Udałó się uzyskać dokladność poniżej 3%, co spełniało kryteria I kamienia milowego. Kwestie dotyczące poprawności kroku biegowego zweryfikowano wstępnie, wtbierając 4 wskaźniki do zwalidowania w etapie drugim. ETAP II W etapie II prace szły wielotorowo. Trenowano dalej sieci neuronowe uzyskując dane od kolejnej grupy biegaczy, którzy charakteryzowali się różnym stopniem wytrenowania, wzrostem i wagą. Wzięto pod uwagę różnież różne warianty stawiania kroków przez biegaczy. Wykonano kilkadziesiąt filmów weryfikacyjnych i podzielono biegaczy na grupę wizualnie neutralną, grupę pronatorów i grupę supinatorów (zdecydowanie większa). Rozwijano aplikację testową o część walidującą poprawność kroku biegowego i zaimplementowano uzyskane przedziały neutralności kroku, przedziały bezpieczne pronacji i supinacji oraz ich niebiespieczne odpowiedniki, które mogą skutkować w przyszłości kontuzjami i wymagają korekcji. Przeprowadzono 100 biegów testowych i uzyskano efekty przewyższająco oczekiwania II kamienia milowego, gdyż dokladnośćmierzenia odległości wzrosła do 0,97%, w stosunku do dokładności z pierwszego etapu 2,57%. W przypadku oceny poprawności kroku biegowego uzyskano ciekawe rezultaty. Okazało się, że na podstawie całej serii biegów jednego biegacza można wnioskować o jego stopniu wytrenowania, sztywności, bądź elastyczności kończyn dolnych oraz silnych, bądź słabych struktur mięśniowych okalających kończyny dolne i trzymających w ryzach staw skokowy. POBIERZ APLIKACJĘ → Aplikacja testowa jest w wersji na telefon z systemem Android. Jest to wersja rozwojowa opisana symbolem v1.40. Do poprawnego działania wymaga jednego lub dwóch czujników tutamotus ze zmodyfikowanym e-promem. Sposób dzialania aplikacji oraz sposób instalowania czujników opisano w części „Jak to działa`”
kontakt@loopus.com.pl +48 601 799 098 Kopanina 39/9, 60-105 Poznań
REGULAMIN USŁUGI TUTAMOTUS