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Sensorik im Fußball

Echtzeit-Analyse der Leistung der Spieler und des Spielverlaufs durch Einsatz kostengünstiger Sensoren und maschinellem Lernen zur Erkennung von Geschwindigkeiten, Aktionen und Ereignissen für Trainer und Spieler.

Sensorik im Fußball

Auf einen Blick

© Next11 Technologies

Im Bereich Sport und insbesondere im Fußball steigt das Interesse an Analysen und Analysemöglichkeiten stetig. Das Spielgeschehen und die Performanz der Spieler wird in den Profiliegen auf vielfache Art und Weise ausgewertet. Zudem ermöglichen neue Regeln digitale Assistenz in der Coachingzone. Echtzeit-Lokalisierungssysteme in Kombination mit Wearables für Spieler können bereits vielfältige Daten automatisiert während des Spielverlaufs zur Verfügung stellen. Auf Grund des vergleichsweise hohen Preises und des Installationsaufwands werden diese System aber nur bei den Top-Vereinen eingesetzt.

Das Fraunhofer IIS hat im Eurostars Projekt iBall-R2 (gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF) gemeinsam mit den Partnern NEXT11 Technologies ApS, Select Sports A/s und Ming Labs Gmbh ein kostengünstiges System entwickelt, das es auch Trainern und Spielern in Amateurvereinen ermöglicht ihr Training und ihre Leistung in Spielen zu analysieren und sich gezielt zu verbessern. Dazu wurde ein kleines und leichtes Sensorikmodul entwickelt und so in einen professionellen Fußball mit dem Hersteller Select Sports A/s integriert, dass keine Beeinträchtigung der Flugeigenschaften vorliegt. Die Spieler werden mit einem Wearable ausgestattet, das wie das Ballmodul Beschleunigungen, Drehungen und Magnetfelder messen kann und diese über Bluetooth an ein Zentrales Gerät überträgt, das z.B. ein Tablet sein kann. In einer App werden dann dem Trainer oder den Spielern die Analyseergebnisse aufbereitet angezeigt.

Klicken Sie hier zum BMBF Erfahrungsbericht.

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© Eurostars
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Technische Vorteile

  • Bezahlbar für alle
    • Kostengünstiges System für Sportanalyse im Training und im Spiel
    • Keine bis geringe Installationskosten
  • Tracking der Fitness der Spieler durch Erfassung und Auswertung der Bewegungen, Geschwindigkeiten und Aktionen
  • Erkennung und Analyse von Spielereignissen, insbesondere Schüssen, Pässen und Ballbesitz
  • Anbindung von Lokalisierungssystemen (optional)

Sensorik und Maschinelles Lernen im Fußball

© Fraunhofer IIS/Milena Seeland

Was ist NEU

Spielereignisse wie Kicks und Pässe, genauso wie Angaben zum Ballbesitz, werden über klassische Verfahren der allgemeinen und bayesschen Statistik bestimmt. Für die Schätzung der Spielergeschwindigkeiten wird maschinelles Lernen eingesetzt. Dazu werden verschiedene Merkmale aus den Sensordaten auf dem Sensorikmodul der Spieler berechnet, an die zentrale Recheneinheit übertragen und dort wird die Geschwindigkeit jedes Spielers durch Support Vector Regression geschätzt.

 

Komponenten

  • Tag ID
  • Merkmale aus den Sensordaten
  • Kick-EreignisseIndikation der Distanz zum Ball
  • Zeitstempel
  • Batteriestatus
  • Zustände und Aktionen

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  • Robuste Bluetooth Kommunikation nach neuestem Standard zwischen den Modulen und zur zentralen Recheneinheit
 
  •  Schnittstelle zum drahtlosen Laden der Ballmodule
 
  • Sensoren zum Messen von Beschleunigungen, Drehraten, Magnetfeldern und Luftdruck
 
  • Software zur Vorverarbeitung der Messdaten und zur Optimierung der Datenübertragung

© MING Labs
  • Benutzerschnittstelle und graphische Oberflächen
 
  • Systemverwaltung und Konfiguration
 
  • Software zur Analyse der Fitness der Spieler, der Spielereignisse und des Spielverlaufs individuell für einzelne Spieler und für das ganze Team

Edge

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  •  Steuerung der Bluetooth Kommunikation mit den Modulen
  • Software zur Verarbeitung durch Methoden des maschinellen Lernen
  • Software zur Berechnung aller Training- und Spielrelevanten Daten
  • Datenbank der Daten aus Trainingseinheiten und Spielen
  • Live-Schnittstelle zu den Daten über WLAN