Analysis of movement fluidity in parkour via wearable inertial systems

Purpose In sport, fluency has scarcely been evaluated to date, mainly because of the lack of appropriate technology, particularly when the sport is practised in large open spaces. However, fluency of movement in sports is worth measuring because of its link to energy efficiency and proper execution of the movement; it may improve the understanding of the critical parts of the movement and enhance assessment of training and rehabilitation results. We chose to examine parkour because it is an acrobatic, outdoor activity but, at the same time, it involves distinct structured patterns of movement which may be easily reproduced even along a short path. We also dedicated a part of this project to the translation of the developed system in the domain of more traditional sports, and we chose obstacle jumping because it is very similar to parkour in terms of the required patterns of movement. More in detail, the purpose of this study was to develop a system for quantitatively measuring the most important parameters used to assess fluency, according to the existing literature; namely hesitation, smoothness and coordination. We tested the reliability of such a system to measure differences among athletes. We also tried to assess improvements due to the repetition of the same performance over time. Methods Participants were divided into two groups beginners (1.5-5 years of experience), and advanced (> 5 years of experience) and were asked to complete a sports routine composed of a sequence of three movements (Mov1, Mov2 and Mov3). During their performance, data were collected through a system based on one to five IMUs. Measurements were obtained during three successive repetitions of the sports routine by each athlete (Test1, Test2, Test3). Four measurement sessions were carried out. The first involved 17 parkour athletes and aimed to measure hesitation and smoothness. The second involved ten parkour athletes on a similar path and aimed to measure coordination. The third involved 12 participants and aimed to measure smoothness on obstacle jumping routine. In the fourth part data collected by the IMUs on five participants were compared with data provided by an optoelectronic system, with validation purpose. We assessed fluency in terms of smoothness, hesitation and coordination, by means of procedures developed in MATLAB. Smoothness was calculated as the inverse of inflexions number on the graph of the “jerk” (3rd derivative of the shift). Hesitation was calculated as the percentage drop in the centre of mass velocity. By coordination, it is meant the temporal overlap calculated as a fraction of a normalized movement in which relative joint (hip and knee) flexes and extends in alternation. Differences between beginners and advanced athletes and between the successive repetitions of the routine were measured. The Kruskal-Wallis test and the Friedman test were used to assess the significance of the results. Results Differences in hesitation resulted in being statistically significant (p< 0.05) to distinguish beginners from advanced athletes on Mov 2 (monkey vault) only. A qualitative analysis of hesitation was useful to show visual differences in the patterns of the curves. Regarding smoothness, in parkour, the number of through-zero inflexions was significantly lower in advanced athletes than in beginners only during Mov 3 (climbing up). Instead, in obstacle jumping, all the three movements, both taken separately and as a whole, showed significativity. As far as coordination was concerned, differences were only evident on less complicated movements, such as the act of jumping or merely walking. None of the three parameters provided useful results to evaluate the evolution of fluidity with the repetition of the exercise. Conclusion The system based on IMUs proved to be reliable and usable in the field, during outdoor sports practice, even to assess complex acrobatic movements. Jerk inflexions are the parameter on which to focus in order to assess the fluidity of movement in complex activities like parkour. Hesitation analysis laid the foundation for a more in-depth approach, which may include graphical statistical tests belonging to the functional, statistical multivariate analysis of temporal profiles. The study of coordination is hindered by the complexity of movements, especially when they cannot be broken down into more straightforward elements. The results of this study can provide the basis for future research. In particular, it could be interesting to work on systems that would allow automated interpolation of the three parameters of fluidity.

Scopo Nello sport, la fluidità è stata finora scarsamente considerata, principalmente a causa della mancanza di una tecnologia adeguata a misurarla, specie nel caso di sport praticati in ampi spazi aperti. Tuttavia, misurare la fluidità del movimento nello sport può essere importante a causa del legame di questo parametro con l'efficienza energetica e con la corretta esecuzione del movimento. Infatti misurare la fluidità del movimento può migliorare la comprensione delle fasi critiche del movimento e coadiuvare la valutazione dei risultati di allenamento e riabilitazione. Abbiamo scelto di esaminare il parkour perché è un'attività acrobatica che si svolge all'aperto, ma allo stesso tempo comporta schemi di movimento che possono essere riprodotti anche lungo un breve percorso. Abbiamo anche dedicato una parte di questo progetto alla applicazione del sistema sviluppato nel dominio degli sport più tradizionali, e abbiamo scelto il salto degli ostacoli perché è molto simile al parkour in termini di movimenti richiesti. Più in dettaglio, lo scopo di questo studio era di sviluppare un sistema per misurare quantitativamente i parametri rilevanti per la fluidità, secondo la letteratura esistente; vale a dire esitazione, "smoothness" e coordinazione. Abbiamo testato l'affidabilità di tale sistema per misurare le differenze tra gli atleti. Abbiamo anche cercato di valutare i miglioramenti dovuti alla ripetizione della stessa prestazione nel tempo. Metodi I partecipanti sono stati divisi in due gruppi: principianti (1,5-5 anni di esperienza) e avanzati (> 5 anni di esperienza) ed è stato chiesto loro di completare un percorso composto da una sequenza di tre movimenti (Mov1, Mov2 e Mov3). Durante la prestazione, i dati sono stati raccolti mediante un sistema basato su un numero variable da uno a cinque IMU. Le misurazioni sono state ottenute durante tre ripetizioni successive del percorso da parte di ciascun atleta (Test1, Test2, Test3). Sono state effettuate quattro sessioni di misurazione. La prima ha coinvolto 17 atleti di parkour e mirava a misurare l'esitazione e la "smoothness". La seconda ha coinvolto dieci atleti di parkour su un percorso simile e mirava a misurare la coordinazione. La terza ha coinvolto 12 partecipanti e mirava a misurare la "smoothness" nella routine di salto ad ostacoli. Nella quarta parte i dati raccolti dagli IMU su cinque partecipanti sono stati confrontati con i dati forniti da un sistema optoelettronico, con finalità di validazione. Abbiamo valutato la fluidità in termini di "smoothness", esitazione e coordinazione, con procedure sviluppate in MATLAB. La smoothness è stata calcolata come l'inverso del numero di inflessioni sul grafico del "jerk" (terza derivata dello spostamento). L'esitazione è stata calcolata come il calo percentuale della velocità del centro di massa. La coordinazione, è state definita come la sovrapposizione temporale, calcolata come frazione di movimento normalizzato, in cui le articolazioni interessate (anca e ginocchio) si flettono e si estendono alternativamente. Sono state misurate le differenze tra principianti e atleti avanzati e tra le successive ripetizioni del percorso. Il test Kruskal-Wallis e il test Friedman sono stati utilizzati per valutare la significatività dei risultati. Risultati Le differenze nell'esitazione sono risultate statisticamente significative (p <0,05) per distinguere i principianti dagli atleti avanzati solo sul Mov 2. Un'analisi qualitativa dell'esitazione è stata utile per mostrare differenze visive nelle curve. Per quanto riguarda la smoothness, nel parkour, il numero di inflessioni passanti per la linea di base era significativamente inferiore negli atleti avanzati rispetto ai principianti solo durante il Mov3 (arrampicata). Invece, nel salto ad ostacoli, tutti e tre i movimenti, considerate sia separatamente che nel loro insieme, hanno mostrato significatività. Per quanto riguarda la coordinazione, le differenze erano evidenti solo su movimenti meno complicati, come l'atto di saltare o semplicemente camminare. Nessuno dei tre parametri ha fornito risultati utili per valutare l'evoluzione della fluidità con la ripetizione dell'esercizio. Conclusione Il sistema basato sugli IMU si è dimostrato affidabile e utilizzabile sul campo, durante le attività sportive all'aperto, anche per valutare movimenti acrobatici complessi. Le inflessioni del "jerk" sono il parametro su cui concentrarsi per valutare la fluidità del movimento in attività complesse come il parkour. L'analisi dell'esitazione ha gettato le basi per un approccio più approfondito, che può includere test statistici grafici nel campo dell'analisi funzionale multivariata statistica dei profili temporali. Lo studio della coordinazione è stato limitato dalla complessità dei movimenti, specialmente quando questi non sono risultati scomponibili in elementi più semplici. I risultati di questo studio possono fornire la base per ricerche future. In particolare, potrebbe essere interessante lavorare su sistemi che consentano l'interpolazione automatizzata dei tre parametri di fluidità.