Development of Integrated Tools for Biomechanical Analysis in Sport Performance: Application to Cycling

I modelli virtuali sono utilizzati in ogni ambito della scienza per la descrizione matematica di fenomeni naturali. Senza dubbio la chinesiologia offre agli sviluppatori di modelli virtuali, un affascinante campo di applicazione. Il recente sviluppo dei sistemi di misura portatili e delle potenze di calcolo dei processori di larga distribuzione rendono disponibile una grossa mole di dati che assumono significato grazie ai modelli virtuali, che costituiscono dunque i ponti fondamentali che trasformano i dati in informazione utile. Questa tesi si propone di sviluppare modelli virtuali per la descrizione matematica di un sistema del mondo reale, quale quello di un ciclista e la sua bicicletta. Il sistema ciclista viene così scorporato in tre livelli di descrizione diversi, ma tuttavia legati fortemente tra loro: il livello bioenergetico (che detta le trasformazioni tra potenza meccanica erogata e potenza metabolica richiesta ed erogabile), il livello della biomeccanica pura (che detta le trasformazioni tra i movimentatori corporei, ossia i muscoli, e la pedivella della bici), il livello di locomozione (in cui la potenza meccanica erogata viene trasformata in energia cinetica del centro di massa del sistema tramite le informazione delle condizioni ambientali). Per quanto riguarda il livello bioenergetico ci si è concentrati sullo sviluppo di modelli per il consumo dell'ossigeno a livello polmonare, per la concentrazione di lattato ematico, per l'energia prodotta tramite l'utilizzo delle tre principali vie metaboliche. Lo studio ha rivelato che a livello di letteratura non esistono, ad oggi, modelli predittivi per la stima accurata della componente lenta dell'ossigeno e della concentrazione di lattato ematico durante un generico esercizio sottomassimale. La letteratura presente ha subito modifiche e miglioramenti con lo sviluppo di soluzioni migliori per la predizione di questi due importanti indici. I modelli virtuali migliorativi sono stati impiegati per un'applicazione nel mondo della pratica e dell'allenamento: l'allenamento intervallato. I modelli controllati da algoritmi di controllo ottimo hanno permesso di individuare soluzioni di maggior efficacia con minor tempo totale di allenamento. A livello biomeccanico la maggior attenzione \`{e} stata sull'applicazione del controllo ottimo al problema della dinamica predittiva. Un modello virtuale è stato sviluppato per la riproduzione delle principali caratteristiche del movimento degli arti inferiori del ciclista. Senza il supporto di dati sperimentali è stato possibile portare a termine quelle che, per quanto ne sappiamo, sono le prime simulazioni predittive nella biomeccanica del ciclismo per sforzi sottomassimali. Queste simulazioni sono state adattate per la discussione dell'antico dibattito sull'efficienza e l'efficacia della meccanica della pedalata. Le simulazioni predittive suggeriscono che la tecnica di pedalata adottata da tutti non si lega ad un processo di allenamento al gesto, ma si lega intrinsecamente all'anatomia e all'architettura del sistema muscoloscheletrico umano. Il livello di locomozione è il livello di indagine più investigato in assoluto nel ciclismo. La letteratura a riguardo è esaustiva e può essere utilizzata per lo sviluppo di modelli sempre più accurati. Nell'ambito di questa tesi questo livello è stato direttamente legato al livello bioenergetico sopraccitato ed è stato utilizzato in modo innovativo assieme ad algoritmi di controllo ottimo per la soluzione del problema della pacing strategy e del filtraggio di dati derivati da dispositivi portatili. Lo studio ha rivelato che i modelli bioenergetici sviluppati, se scritti con adeguata accortezza matematica, possono essere utilizzati per la soluzione del problema della pacing strategy. Inoltre è stato possibile mostrare come i modelli virtuali possono lavorare assieme agli algoritmi di controllo ottimo per il condizionamento e il filtraggio di dati di potenza e GPS provenienti da dispositivi portatili. I dati così processati possono essere utilizzati per successive elaborazioni in modo più sicuro e affidabile. La diffusione di sistemi di misura a basso prezzo e su larga scala (es GPS, misuratori di potenza), la diffusione di processori rapidissimi montati su personal computer, l'aumentato accesso a database di informazioni tramite la rete, la crescita inarrestabile delle capacità di memoria (es memorie remote, clouds): non è difficile intuire come nel prossimo futuro ci sarà l'esigenza di poter elaborare dati e dare significato alle informazioni in modo rapido, accurato, ed efficiente. Molte volte accade che i dati a disposizione siano molti di più di quanti ne riusciremo mai a processare: il mondo dello sport è coinvolto in questo cambiamento. Lo studio presentato in questo manoscritto si è proposto di sviluppare rinnovate basi teoriche ed adeguati strumenti computazionali per poter colmare il gap che lo sviluppo tecnologico sta generando tra quantità di dati disponibili e quantità di informazioni estraibili.

Virtual models are adopted in every field of science for the description of real-world systems. Without a doubt, kinesiology is a challenging and fascinating playground where model developers can play a major role. The recent improvements in computational capabilities and data availability have triggered for a wide distribution of data that need virtual models to be processed and discussed critically. This thesis aims at developing visrtual models for the description of a real world system such as a cyclist. This system is broke down in three interdependent, intradependent and interlocked blocks: the bioenergetic (that links the mechanical and the metabolic power that the cyclist can supply), the biomechanical (that links the mechanical power output cranked by the cyclist and the contributions of the body actuators), the locomotion (that links the delivered mechanical power and the longitudinal speed of the centre of mass of the system). At the bioenergetic levels the focus was on the models for the prediction of the pulmonary oxygen consumption, the blood lactate concentration and the anaerobic sources depletion. The study revealed that the literature lacks of accurate models for the prediction of the slow component of the pulmonary oxygen consumption and for the accurate prediction of the blood lactate concentration during a generically shaped exercise. The literature has been revised and some models amended to best fit the experimental data: different solution have been included and the existing models have been improved. These models written with convenient mathematical form have been adapted as best suited for the solution to the high-intensity training design. An optimal control algorithm was asked to find the best solution for the different variables describing a training protocol. The application provided more time-efficient protocol to be validated in further observational studies. At the biomechanical level the focus was on the application of the optimal control algorithm to the solution of the predictive dynamics. A virtual model has been developed to fit in this framework and to best replicate the major features of the motion of a pedalling cyclist. Without any a priori experimental data it was possible to generate, to the best of our knowledge, the first predictive simulations of the biomechanics of sub-maximal cycling. These simulations found an application into the old debate about the pedalling technique that can provide the best efficiency and efficacy. The simulations suggest that the classic pedalling technique is adopted because the architecture and anatomical characteristics of the musculoskeletal system of the human body, rather than because adaptation to the repeated movement. The locomotion level of analysis has been the most explored by sport scientists. The available literature can be used to develop new and more accurate models of the locomotion of the cyclist-bicycle system. In this thesis the aim was to join bioenergetic model (the supply side) to the equation of motion of the centre of mass of the system. An optimal control algorithm has been used in three different situations: into the calibration of the parameters of the system that can best fit the experimental measures, into the solution of the pacing strategy problem, into the filetring and conditioning of outdoor cycling data of power, altitude and GPS positioning. The study revealed how optimal control and virtual models can be used for the solution of the pacing strategy with given environmental conditions and to best adapt outdoor data for further operations and applications. The diffusion of cheap measurement systems (e.g. GPS, powermeter), the spread of highly computational efficient CPUs on personal computers, the world wide access to the databases through the web, the neverending improvements in memory technologies and capacities (e.g. remote databases, clouds): in the future there will certainly be the need for a rapid, accurate and efficient handling of this big data. Many times it happens too fast, and the available data is bigger than what we can actually process and understand. Sport science is directly involved in this change. This study is not intended to be exhaustive, but wanted to provide new theoretical basis and mathematical integrated tools to help scientific community in filling the gap that technology advancements are creating between the available data and the information that we can all use.