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Slackliner

Slackliner

Slackliner – Ein interaktiver Slackline Trainingsassistent

Wie auch in anderen Sportarten, führt angemessenes Training zu einem schnelleren Leistungsfortschritt und verringert die Risiken einer Verletzung. Slackliner vereint die technischen Eigenschaften eines Assistenzsystems, wie Lebensgroße Projektion, Skelettales tracking und Echtzeitfeedback, mit ausgewählten Übungen des Slacklines aus entsprechender Fachliteratur. Das Interaktive Slackline Trainingssystem führt den Nutzer durch die verschiedenen Übungen, bereitet ihn darauf vor und gibt ihm Feedback, sowie Hinweise zu seiner aktuellen Ausführung. Zusätzlich bietet eine Post-Analysis die Möglichkeit, den Leistungsfortschritt des Übenden zu reflektieren.

In einer ersten Studie wurden die Teilnehmer in eine Interaktive Slackline Trainingssystem-Gruppe (IST), sowie einer Personal Trainer-Gruppe (PT) unterteilt. Die Leistungen der Teilnehmer wurden dabei vor und nach dem Training miteinander verglichen. Die Resultate der Studie zeigen auf, dass die Teilnehmer der IST-Gruppe einen mindestens gleichwertigen Fortschritt ihrere Leistung gegenüber der PT-Gruppe aufweisen. Auf Grund dessen lässt sich das interaktive Slackline Trainingssystem als effektive und unterhaltsame Alternative zu klassischen Trainingsmethoden nutzen.

Workflow des interaktiven Slackline Trainingssystems

Publikationen

Slackliner – An Interactive Slackline Trainng Assistant
Felix Kosmalla, Christian Murlowski, Florian Daiber, Antonio Krüger
Proceedings of the 26th ACM international conference on Multimedia (MM ’18). ACM 2018
http://doi.acm.org/10.1145/3240508.3240537


Slackliner: Using Whole-body Gestures for Interactive Slackline Training
Florian Daiber, Felix Kosmalla, Christian Murlowski, Antonio Krüger
Proceedings of the Symposium on Spatial User Interaction (SUI ’18), ACM 2018
https://doi.org/10.1145/3267782.3274691


Slackliner 2.0: Real-time Training Assistance through Life-size Feedback
Christian Murlowski, Florian Daiber, Felix Kosmalla, Antonio Krüger
Extended Abstracts of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’19). ACM 2019
https://doi.org/10.1145/3290607.3313250