Algoritmo para la comparación de movimientos periódicos humanos en el contexto de la enseñanza y el aprendizaje de habilidades motrices

Abstract

Este documento inicialmente aborda la necesidad que existe en encontrar como realizar realimentación en la enseñanza y aprendizaje de habilidades motrices en un contexto virtual. Se observa que comúnmente las personas usan el vídeo para aprender alguna habilidad motriz bajo el principio de aprendizaje por imitación, pero no se establece una forma de realizar realimentación sin acudir a dispositivos de alto costo o el uso de laboratorios. Para ello se procede a realizar una búsqueda de antecedentes que demuestra la relevancia de esta investigación y con aplicaciones en contextos reales. A partir del planteamiento de una arquitectura se propone un sistema que se fundamenta en el principio del aprendizaje por imitación. El sistema establece recopilar datos asociados a los movimientos periódicos realizados por una persona y a partir de ellos se realiza un análisis que permita indicar si los movimientos son similares. Se opta por usar medidas de aceleración para la captura de datos de los movimientos a través de dispositivos wearables. Para el análisis se parte de realizar una comparación de datos entre los movimientos realizados por una persona experta y una persona no experta. Se establece el estudio de señales bajo el concepto de series temporales, para lo cual, las medidas de aceleración se toman como univariantes a partir del cálculo de los datos de la magnitud de los datos de la señal. Se plantea un algoritmo que usa el principio de correlación de Pearson para encontrar la ciclicidad de las señales, técnicas de filtrado y normalización para ajustar las señales y en miras de compararlas, se emplea el algoritmo Dinamic Time Warping y regresión lineal. Con el algoritmo se encuentran cuatro niveles de comparación que establecen la similitud o diferencia de los movimientos.