Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03286.jsonl.gz/2428

Die Zusammenfassung dieser Validierung
Quantitative Informationen darüber, wie gut ein Pferd einen Sprung überwindet, haben großes Potenzial, den Reiter bei der Verbesserung der Springleistung des Pferdes zu unterstützen. Diese Studie untersuchte die Validierung einer GPS-basierten inertialen Messeinheit, nämlich Alogo Move Pro, im Vergleich zu einem traditionellen optischen Bewegungserfassungssystem. Verglichen wurden Genauigkeit und Präzision der drei Sprungcharakteristika maximale Höhe (Zmax), Schritt/Sprunglänge (lhorz) und mittlere horizontale Geschwindigkeit (vhorz). Elf Reiter-Pferd-Paare wiederholten zwei identische Sprünge (ein Upright- und ein Oxer-Zaun) mehrmals (n = 6 bis 10) in unterschiedlichen Höhen in einer 20 × 60 m großen Zeltarena. Der Boden war eine Fasersandfläche. Die 24 OMC-Kameras (Oqus 7+, Qualisys) waren an Aluminiumschienen befestigt, die 3 m über dem Boden hingen. Der Alogo-Sensor befand sich in einer Tasche auf der Schutzplatte des Sattelgurtes. Reflektierende Markierungen auf und um den Alogo-Sensor wurden verwendet, um einen starren Körper für die kinematische Analyse zu definieren. Die Daten des Alogo-Sensors wurden mit der proprietären Software von Alogo erfasst und verarbeitet; die schrittbezogenen OMC-Daten wurden mit dem Qualisys Track Manager erfasst und in Python nachbearbeitet. Die Residualanalyse und die Bland-Altman-Diagramme wurden in Python durchgeführt. Der Alogo-Sensor lieferte Messwerte mit einer relativen Genauigkeit im Bereich von 10,5-20,7% für Schrittabschnitte und 5,5-29,2% für Sprungabschnitte. Hinsichtlich der relativen Präzision erhielten wir Werte im Bereich von 6,3-14,5% für Schrittabschnitte und 2,8-18,2% für Sprungabschnitte. Diese Genauigkeitsunterschiede wurden unter Feldstudienbedingungen, bei denen die GPS-Signalstärke möglicherweise suboptimal war, als gut eingestuft.