A ameaça está se aproximando. Brunswick precisa de um aviso. Os zumbis estão à minha frente, bloqueando a rota de fuga. Eu tenho que correr. Meus pulmões queimam. Minhas pernas gritam. Estou exausto.
Exceto que eu não sou. Estou sentado no meu sofá. A “horda” é um script. O aviso é código. A exaustão é apenas o resultado de um treino real sobre um apocalipse fictício pelo aplicativo Zombies, Run!. Eu adoro a gamificação. Faz com que as milhas pareçam uma missão. Mas também estou treinando para uma meia maratona. A ficção não economiza segundos do meu tempo. A realidade sim. E a realidade requer dados.
A maioria dos corredores depende do GPS. É o padrão ouro para rastreamento externo. Ele informa exatamente até onde você foi e com que rapidez se moveu. Mas o que acontece quando você não consegue sair? Chuva. Neve. Uma rua movimentada. Ou simplesmente, como no meu caso, a vontade de ficar em casa. Quando o GPS está morto, os aplicativos mudam para o acelerômetro.
Como os acelerômetros rastreiam o movimento sem dados de satélite
Seu telefone não tem bola de cristal. Ele não sabe onde você está no mapa. Mas tem um acelerômetro. Este minúsculo sensor mede mudanças na velocidade. Ele detecta movimento em três dimensões: para cima/para baixo, esquerda/direita, frente/trás.
Quando você corre, seu corpo salta. Cada pisada envia uma onda de choque através do dispositivo. O acelerômetro conta esses impactos. Ele analisa o padrão dos saltos. Ele usa algoritmos para estimar o comprimento e a cadência da passada. A partir disso, ele calcula a distância.
É assim que funciona o rastreamento interno. Não é mágica. É matemática baseada na física. E é falho.
Por que o rastreamento interno é inerentemente menos preciso
O GPS trava nos satélites. É preciso. Deriva dos acelerômetros. Eles acumulam erros ao longo do tempo. Pense nisso como um pedômetro com esteróides. Se você der um passo, isso conta. Se você caminhar no mesmo lugar por dez minutos, pode pensar que você percorreu um quilômetro. Não é possível dizer se você está subindo uma colina ou descendo um lance de escadas. Apenas sente o tremor.
Estudos demonstraram que o rastreamento interno pode diminuir de 10% a 20% ou mais. Quanto mais longa a sua corrida, pior fica. O algoritmo assume um passo consistente. Mas seu passo muda. Você fica cansado. Você ajusta seu formulário. O aplicativo não sabe. Ele simplesmente continua contando.
Quais aplicativos lidam melhor com o rastreamento interno?
Nem todos os aplicativos são criados iguais. Alguns usam algoritmos mais sofisticados. Alguns combinam dados do acelerômetro com monitoramento da frequência cardíaca para refinar suas estimativas. Outros apenas contam os passos e multiplicam por um comprimento fixo da passada. Essa é a maneira mais fácil de falhar.
Aplicativos como Strava, Nike Run Club e Garmin Connect melhoraram seus modos internos ao longo dos anos. Freqüentemente, eles pedem que você insira sua altura ou corridas anteriores ao ar livre para calibrar o comprimento da passada. Isso ajuda. Mas ainda é uma estimativa.
Zombies, Run! concentra-se na narrativa. Seu rastreamento é secundário em relação à história. Se precisar de dados precisos para o treinamento, você pode querer verificar com um relógio de corrida dedicado. Esses dispositivos também possuem acelerômetros integrados, mas geralmente são calibrados de maneira diferente. Eles foram projetados para esta tarefa específica.
Os acelerômetros no seu bolso são essencialmente detectores de movimento sofisticados. Eles medem mudanças de direção e velocidade. Quando você corre, eles monitoram sua aceleração em cada passada e a leve desaceleração depois que seu pé atinge o solo. São dados constantes e implacáveis.
Mas aqui está o problema. Embora o GPS torne o rastreamento de distâncias externas trivial, a precisão da distância na esteira usando sensores de telefone é uma bagunça. Existem centenas de aplicativos em execução no iOS e Android. Muito poucos lidam bem com o rastreamento interno. Por que? Porque calcular a distância imaginária sem sinal de satélite é difícil.
Alex Macmillan, desenvolvedor líder de Zombies, Run!, aponta o problema central. Os dados do acelerômetro são barulhentos. Você tem que distinguir entre o movimento real do corredor e o telefone chacoalhando no bolso. Não se trata apenas de movimento. Trata-se de isolar o sinal do caos.
Depois, há o carregamento de dados. Para obter resultados utilizáveis, você deve testar o acelerômetro com frequência. Isso significa que seu código precisa processar cálculos entre cada amostra. Requer velocidade. Requer eficiência. Acrescente a isso o fato de que você não vai a lugar nenhum e verá por que os desenvolvedores têm dificuldades.
A armadilha do pedômetro
A solução fácil? Trate o acelerômetro como um pedômetro. Conte os passos. Multiplique pelo comprimento da passada. Feito.
Parece simples. Também é extremamente impreciso.
Este método requer entrada. Você deve informar ao aplicativo sua altura e peso. O aplicativo usa isso para estimar o comprimento da passada. Mas e se você tiver pernas longas em relação à sua altura? Uma pessoa com a mesma altura que você pode ter passos mais curtos. A matemática falha imediatamente.
Alguns aplicativos tentam consertar isso. Eles pedem que você corra uma distância conhecida. Talvez uma milha. Então você informa ao aplicativo o quão longe você foi. O aplicativo ajusta a estimativa da passada. Nike+ GPS permite uma “corrida de calibração”. Você insere a distância após o fato. Ele recalcula para a próxima vez.
Mas isso introduz novas variáveis.
E se você usar intervalos de corrida/caminhada? Sua passada de caminhada é mais curta que sua passada de corrida. O aplicativo não sabe o que você está fazendo, a menos que você diga. E se a sua corrida de calibração fosse mais rápida que o seu ritmo normal? A marcha varia. Os passos variam.
“Se a medição do comprimento da passada estiver errada, mesmo que seja um pouco, a distância total estimada pode estar muito errada.”
O aviso de Macmillan é verdadeiro. Se você notou uma disparidade entre a distância do seu aplicativo e a exibição da esteira, você viu esse erro em ação. É um problema para quem treina para meia maratona ou maratona. A precisão é importante.
A equipe da Macmillan está trabalhando em um novo modelo. Eles não estão tentando medir a velocidade absoluta. Eles estão medindo a mudança relativa. Essa abordagem ignora altura e peso. Ele ignora o comprimento da passada. Ele se concentra em como a velocidade muda em relação a si mesma. Ainda não se sabe se isso resolve o problema.
A esteira também não é perfeita
Por que não confiar apenas na máquina? As esteiras contam as rotações da esteira. Parece infalível. Não é.
Pesquise “precisão da distância da esteira” e você encontrará reclamações em todos os lugares. Um pequeno erro de cálculo no comprimento da correia aumenta ao longo de milhares de rotações. Em uma corrida de 5 km, esse pequeno erro se torna uma lacuna de distância significativa. A máquina também mente.
Então você está preso entre um sensor barulhento e uma máquina potencialmente imprecisa. O que você pode fazer?
Personalize sua experiência para obter melhores resultados
Você não pode consertar o hardware. Você só pode otimizar a entrada. Se o seu aplicativo permitir calibração, use-o. Faça isso de forma consistente. Use o mesmo ritmo de aquecimento para execuções de calibração para manter as variáveis estáveis.
Desconfie de aplicativos que afirmam precisão perfeita sem a intervenção do usuário. Se um aplicativo solicitar altura e peso, mas nada mais, trate os números de distância como estimativas. Ásperos.
“Precisando apenas medir a mudança relativa na velocidade de uma pessoa, em vez de tentar estimar com precisão a velocidade real do corredor, acreditamos que podemos criar um modelo que funcione para uma ampla gama de corredores.”
Esta filosofia pode ser o futuro do rastreamento indoor. Até então, confie no esforço. Confie no tempo. Confie mais na queimadura em suas pernas do que no número na tela.
A lacuna entre o esforço percebido e as leituras digitais é onde residem os dados reais. É uma bagunça. É humano. E é a única coisa que você pode realmente controlar.
Calibrando aplicativos de corrida em ambientes fechados para precisão
Obter dados precisos de um aplicativo de esteira não é automático. Você tem que trabalhar para isso.
O primeiro obstáculo é encontrar um software que realmente permita inserir dados de calibração. Muitos aplicativos de fitness populares não oferecem suporte a esse recurso. Se sua escolha atual não oferecer isso, você terá uma estimativa. Se você encontrar um que permita entrada manual, veja como aumentar essa precisão.
Identifique sua distância
Você precisa de uma variável conhecida.
Encontre um local onde a distância seja 100% certa. Uma pista de atletismo regulamentada é o padrão ouro aqui. Está marcado. É medido.
Não tem acesso a uma faixa? Sem problemas. Vá para fora. Use um dispositivo GPS ou telefone no modo externo para mapear uma rota. Escolha algo simples. Uma milha. Um quilômetro. Marque os pontos exatos de início e parada. Escreva-os. Você precisa que essas coordenadas sejam exatas.
Mude seu aplicativo para o modo interno
Esta etapa não é negociável.
Esteja você em uma esteira ou apenas andando pela sala para calibrar, você deve mudar seu aplicativo para o modo “interno”. Por que? Porque isso diz ao software para ignorar os sinais de GPS. Isso força o telefone a confiar no acelerômetro. O GPS não funciona bem em ambientes fechados. O acelerômetro sim. É o único sensor que escuta seus passos.
Execute a execução de calibração
Agora, vá correr.
Comece no ponto inicial marcado. Pare exatamente onde você planejou. Se você usa treinamento intervalado (corrida/caminhada), mantenha a proporção normal. Não mude seu ritmo ou padrão por causa do teste.
É crucial que a distância seja a maior possível. Mais pontos de dados significam um cálculo mais estável. Um pequeno salto não fornecerá ao aplicativo informações suficientes para construir um modelo confiável.
Insira os dados
Quando terminar, insira a distância.
O aplicativo pega esse número. Ele divide pela contagem de passos registrada pelo acelerômetro. O resultado é o comprimento médio da passada.
É por isso que o tempo do intervalo é importante. Se você correr e caminhar durante o teste, o aplicativo calcula uma média que inclui ambos os movimentos. Se você correr apenas durante a calibração, mas caminhar durante o treino real, os dados serão inúteis. Você está comparando maçãs com laranjas. O comprimento da passada muda entre corrida e caminhada. O aplicativo precisa saber disso.
Verifique os resultados
Execute o curso novamente.
Mantenha o aplicativo no modo interno. Verifique a distância.
Se estiver perto, ótimo. Se estiver desligado, não entre em pânico. Tente todo o processo novamente com uma distância maior. Um tamanho de amostra maior geralmente corrige pequenas variações.
Quando recalibrar
Seu corpo muda. Sua rotina muda.
Se o seu peso mudar mais do que alguns quilos, recalibre. Perder peso geralmente significa que você fica mais rápido. Seu passo aumenta. A frequência do seu passo muda. Se você alterar a proporção entre corrida e caminhada, esse será outro gatilho.
O aplicativo está adivinhando. Está usando uma fórmula: passos vezes comprimento da passada. Não é mágica. É matemática baseada em dados limitados. Você não obterá 100% de precisão. Isso é impossível com a tecnologia de sensores atual. Mas você pode acompanhar o progresso. Você pode ver tendências. Você pode saber se está ficando mais rápido ou mais lento com o tempo.
Esse é o valor real. Não é a contagem exata de metros. A tendência.
Nota do autor: O mistério do acelerômetro
Testei mais de uma dúzia de aplicativos em execução. Adoro a tecnologia, mas também conheço seus limites. Nenhum deles é perfeitamente preciso em ambientes fechados. As etapas de calibração ajudam. Eles preenchem a lacuna entre “suposições malucas” e “estimativas fundamentadas”.
Mas se eu precisar de dados exatos de ritmo? Eu saio. GPS é melhor para precisão. Os sensores são melhores por conveniência. Conheça a diferença.
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Recursos Externos
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- iTreadmill
*Nike + GPS
Fontes
- Barański, P., et al. “Navegação com cálculo morto – complementando o GPS para pedestres com um pedômetro baseado em acelerômetro e uma bússola eletrônica.” 2009.
- Cho, Dae-Ki, et al. “AutoGait: uma plataforma móvel que estima com precisão a distância percorrida.” UCLA, Alcatel-Lucent Bell Labs. 2012.
- Corredor da Colina. “Conversões de ritmo em esteira.”
- Instrumentos Texas. “Acelerômetros e como eles funcionam.”
