Hoy en día, es evidente el crecimiento de la práctica deportiva en el Perú. De hecho, esta actividad se ve impulsada por la infraestructura y la moderna tecnología deportiva implementada con miras a los Juegos Panamericanos Lima 2019. Sin embargo, si bien estos complejos poseen la ventaja de beneficiar a la mayor cantidad de atletas por su capacidad, la tecnología no se proyecta de la misma manera debido a la aún limitada oferta existente. Ante este panorama, resulta importante identificar una oportunidad de mejora que pueda reducir la brecha tecnológica que existe en el deporte peruano. Por esto, se propone diseñar una solución tecnológica que optimice el proceso de control de la fatiga neuromuscular (FN) durante la preparación deportiva.
Sobre el control de la FN, existen alrededor de 6 métodos convencionales para medir el nivel de la fatiga. Algunos de estos, recientemente, han variado con el fin de reducir su complejidad. Prueba de ello es un nuevo estudio que ha demostrado que la altura máxima del centro de masa en el salto en contramovimiento (CMJ, por sus siglas en inglés) puede ser utilizado como una herramienta moderna y práctica para determinar el nivel de la FN. Entonces, con base en este método, se propone diseñar un sistema mecatrónico que obtenga el nivel de dispersión de la potencia mecánica máxima del CMJ, variable física directamente relacionada con la altura del centro de masa, para que se utilice como herramienta para medir el nivel relativo de la FN. Así mismo, el sistema a diseñar debe ser capaz de verificar la ejecución del CMJ.
El sistema mecatrónico se compone de un subsistema que utiliza 8 celdas de carga para medir las fuerzas pie-piso y un segundo subsistema compuesto de una cámara digital para la captura de imágenes que corresponden al desarrollo del CMJ. Luego, para el procesamiento de los algoritmos que culminan en el nivel de dispersión de la potencia mecánica máxima se emplea un microcontrolador; y para el procesamiento de las imágenes que culminan en la verificación del CMJ, un mini ordenador. Al respecto, el procesamiento de imágenes comprende, principalmente, la etapa de reconocimiento de articulaciones en el espacio 2D. Para esto, se utiliza el modelo Open Pose de tipo open source, que fue elegido por su precisión (79.7 %), tiempo de detección (< 0.20 s) e implementación.
La presente inicia revisando el estado del arte, luego se define la lista de requerimientos, estructura de funciones, matriz morfológica y conceptos preliminares según la norma VDI 2221. También, se revisa el diseño del sistema dentro del ámbito mecánico, eléctrico y procesamiento. Al final, se revisa la parte de costos y conclusiones.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/22924 |
| Date | 03 August 2022 |
| Creators | Rojas Carrasco, Ivan Alexis |
| Contributors | Villota Cerna, Elizabeth Roxana |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ |
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