AI-powered sports analysis with Ultra-Wide Band localization

The objective of this research is to evaluate the use of artificial intelligence on position data acquired with ultra-wide band technology (UWB) for sports applications. A real-time locating system is developed that leverages new-to-market UWB sensors, and in parallel, a neural network model is built to evaluate position data. This research is divided into three phases. First, the UWB system is designed and implemented, including investigating synchronization methods, ranging methods, and localization algorithms. Second, a neural network is trained to analyze position data of basketball players using a publicly available dataset. Lastly, the model is evaluated on data produced by the UWB system. The results of this research demonstrate the value of using UWB as a low-cost solution for accurate indoor localization and highlight the utility of artificial intelligence (AI) in real-time sports analytics. The research establishes a baseline for future efforts to improve the UWB system designed for sports applications and showcases the potential for UWB localization systems to achieve high accuracy in indoor environments. By introducing an UWB system specifically tailored for sports and applying AI to position data alone, real-time acquisition and analysis is enabled to uncover valuable data on player movements and game dynamics.

L'obiettivo di questa ricerca è valutare l'utilizzo dell'intelligenza artificiale sui dati di posizione acquisiti con tecnologia ultra-wide band (UWB) per applicazioni sportive. In particolare, viene sviluppato un sistema di localizzazione in tempo reale che sfrutta nuovi sensori UWB e, parallelamente, viene costruita una rete neurale in grado di processare dati di posizione. Questa ricerca è divisa in tre fasi. Innanzitutto, il sistema UWB viene progettato e implementato, tenendo conto di diversi metodi di sincronizzazione, diversi metodi di ranging e di diversi algoritmi di localizzazione. In secondo luogo, una rete neurale viene addestrata ad analizzare i dati di posizione di giocatori di basket utilizzando un dataset pubblico. Infine, il modello viene valutato sui dati prodotti dal sistema UWB. I risultati di questa ricerca dimostrano il valore dell’utilizzo della tecnologia UWB come soluzione a basso costo per un’accurata localizzazione indoor ed evidenziano l’utilità dell’intelligenza artificiale (AI) nell’analisi sportiva in tempo reale. La ricerca stabilisce le fondamenta per sforzi futuri volti a migliorare il sistema UWB progettato per applicazioni sportive e mostra il potenziale dei sistemi di localizzazione UWB per raggiungere un'elevata precisione negli ambienti interni. Introducendo un sistema UWB appositamente studiato per lo sport e applicando l’intelligenza artificiale a dati di posizione, è possibile acquisire e analizzare in tempo reale dati preziosi sui movimenti dei giocatori e sulle dinamiche di gioco.