Activity Recognition and Event Detection in Table Tennis

Internally funded project


Start date : 01.01.2015

Website: https://www.mad.tf.fau.de/research/projects/esifitness/activity-recognition-and-event-detection-in-table-tennis/


Project details

Short description

Digitalization of sports is also taking place in table tennis. This is caused by body-worn Wearables. This project captures, analyzes and processes the motion and movement of players,  ball characteristics and other interesting parameters during table tennis games and exercises. In contrast to common standard camera-based analysis within predefined laboratory environments used for most ball sports, only sensors mounted on the racket are included. All necessary electronics should ideally be hidden inside the racket, that the user does not feel affected. For motion analysis, mainly inertial sensors (accelerometers and gyroscopes) are used, as well as magnetometers for the absolute alignment in space and specific piezoelectric sensors for vibration detection. First, the acceleration, the angular velocity and absolute orientation of the racket are measured to classify the stroke type using pattern recognition algorithms.  It is possible to differentiate between forehand and backhand stroke types and various spin types. In addition, the ball impact event is verified by the vibration sensors. Afterwards, the resulting ball speed and spin are estimated shortly after this impact. Finally, the point of impact on the racket is localized by triangulation methods, similar to epicenter localization during earthquakes. All data is calculated on the embedded microcontroller and transferred to a mobile device, such as an Android smartphone via Bluetooth. There, the data is provided to the player as feedback for training support or statistics.

Scientific Abstract

Digitalisierung aufgrund von „Wearables“ (am Körper getragene Sensoren) findet in allen Bereichen des modernen Sports statt, auch im Tischtennis. In diesem Projekt wird dabei versucht, Bewegungen des Spielers, Eigenschaften des Balls und andere interessante Parameter im Tischtennisspiel zu erfassen, zu analysieren und aufzubereiten.  Im Gegensatz zur üblichen Vorgehensweise bei den meisten Ballsportarten kamerabasierte Analyse in einer definierten Laborumgebung durchzuführen, wird hierbei am Schläger Elektronik und Sensorik (hier der miPod Sensor) angebracht. Diese sollte optimalerweise im Schläger versteckt sein, damit dich der Nutzer nicht beeinflusst von der Elektronik fühlt. Zur Bewegungsanalyse werden hauptsächlich Inertialsensoren (Akzelerometer und Gyroskope) verwendet, dazu Magnetometer zur absoluten Ausrichtung im Raum und spezifische piezo-elektrische Sensorik zur Vibrationsdetektion. Zuerst wird die Beschleunigung, die Rotationsgeschwindigkeit und die die absolute Ausrichtung des Schlägers gemessen, um mit Hilfe von Mustererkennungsalgorithmen den durchgeführten Schlag zu klassifizieren. Dabei kann zwischen Vorhandschlägen und unterschiedlichen Spinarten unterschieden werden. Zusätzlich wird der Schlag durch die Vibrationssensorik verifiziert, um Fehlklassifikationen zu vermeiden. Im Anschluss werden die resultierende Ballgeschwindigkeit und der resultierende Spin des Balls kurz nach dem Verlassen des Schlägers geschätzt. Abschließend wird der Balltreffpunkt am Schlägerblatt mit Hilfe von Triangulationsverfahren, ähnlich der Bestimmung des Epizentrums beim Erdbeben, lokalisiert. Alle Daten werden auf dem integrierten Mikrocontroller berechnet und auf ein mobiles Endgerät, wie beispielsweise eine Android Smartphone über Bluetooth übertragen. Dort werden die Daten dann aufbereitet und dem Spieler als Feedback (Trainingsunterstützung oder Statistikanzeige) zur Verfügung gestellt.

Involved:

Contributing FAU Organisations: