Розробка та впровадження велокомп'ютера на базі ESP32 LilyGO S3 T-Display для моніторингу та збору показників спортсмена

Abstract

Актуальність теми кваліфікаційної роботи полягає у зростаючому значенні контролю фізичного стану спортсменів у сучасному світі, де технології відіграють ключову роль в управлінні тренувальними процесами. Велосипедний спорт, як один із найпопулярніших олімпійських видів спорту, вимагає точного контролю фізичних показників спортсменів, що є важливим для досягнення високих результатів. Сучасні напрямки велоспорту, такі як маунтенбайк та ВМХ, продовжують розвиватися, а використання інноваційних технологій, зокрема Інтернету речей, стає невід'ємною частиною цього процесу. Розробка велокомп'ютера на базі ESP32 LilyGO S3 T-Display для моніторингу фізичних показників спортсменів відповідає актуальним тенденціям цифровізації спортивної підготовки. Така система дозволить підвищити ефективність тренувань за рахунок точного збору даних про фізичний стан спортсмена, що сприятиме оптимізації навантажень і запобіганню перевтоми. В умовах постійної потреби у збереженні фізичного здоров'я, такий комплекс стане корисним інструментом для підтримки спортсменів на високому рівні готовності до змагань. Об'єкт дослідження: процеси вимірювання, передачі, обробки та відображення даних спортсмена. Предмет дослідження (розробки): методи, засоби та технології вимірювання, передачі, обробки та відображення даних про спортсмена на основі модуля ESP32 LilyGO S3 T- Display та Інтернету речей. Мета: розробити велокомп'ютер на базі ESP32 LilyGO S3 T- Display для моніторингу та збору показників спортсмена, який дозволить вимірювати та відображати основні показники, такі як швидкість, середню швидкість, каденс, пульс, час та інше. Для досягнення поставленої мети було поставлено такі завдання: − оглянути сучасні системи моніторингу фізичних показників велоспортсмена, проаналізувати переваги та недоліки існуючих систем; − вивчити особливості модуля ESP32 LilyGO S3 T- Display та його можливості для реалізації системи моніторингу; − розробити апаратну частину комплексу, яка складається з модуля ESP32 LilyGO S3 та датчиків швидкості та каденсу; − розробити програмну частину комплексу, яка складається з прошивки для модуля ESP32 LilyGO S3 T- Display, обробки даних, вебзастосунок для відображення та керування апаратно-програмним комплексом (АПК); − провести експериментальні випробування комплексу та оцінити його функціональність, точність, надійність та енергоефективність. Кваліфікаційна робота містить: перелік скорочень, вступ, чотири розділи, висновки, перелік джерел посилання та два додатки. Вступ містить основні обґрунтування актуальності розробки обраної теми, об’єкт, предмет дослідження, мету та завдання, які необхідно виконати для досягнення поставленої мети. В першому розділі проведено аналіз різноманітних методів, засобів та аналогів моніторингу фізичних показників велоспортсмена, які використовуються для вирішення важливих завдань забезпечення здоров’я та фізичної підготовки спортсмена. Визначено переваги та обмеження, а також особливості аналізу на основі технології Інтернету речей (англ. Internet of Things – IoT). Розроблено специфікацію вимог до апаратно-програмного комплексу. Другий розділ містить опис процесу проєктування АПК. Третій розділ містить результати проєктування програмної частини АПК. У четвертому розділі проведено експериментальні дослідження (тестування, перевірка працездатності АПЗ тощо), виконано аналіз результатів розробки. У висновку описано результати виконання кваліфікаційної роботи. Додатки містять код програмного забезпечення та інформацію про апробацію кваліфікаційної роботи. Наукова новизна роботи полягає в удосконаленні алгоритму збору та передачі даних – фізичних показників велоспортсменів у реальному часі за рахунок інтеграції з Інтернетом речей, що дозволяє використовувати розроблену систему для різних дисциплін велоспорту та в реальних тренувальних умовах. Кваліфікаційна робота містить 71 сторінку (без додатків), 40 рисунків, 32 джерела посилання, 2 додатки. The relevance of the topic of qualification work lies in the growing importance of monitoring the physical condition of athletes in the modern world, where technologies play a key role in the management of training processes. Cycling, as one of the most popular Olympic sports, requires precise control of athletes' physical performance, which is important for achieving high results. Modern directions of cycling, such as mountain biking and VMX, continue to develop, and the use of innovative technologies, in particular the Internet of Things, is becoming an integral part of this process. The development of the cycling computer based on the ESP32 LilyGO S3 T- Display for monitoring the physical indicators of athletes corresponds to the current trends of digitalization of sports training. Such a system will make it possible to increase the effectiveness of training due to the accurate collection of data on the athlete's physical condition, which will contribute to the optimization of loads and the prevention of overfatigue. In conditions of constant need to maintain physical health, such a complex will be a useful tool for supporting athletes at a high level of readiness for competition. Object of research: processes of measurement, transmission, processing and display of athlete data. Subject of research (development): methods, means and technologies of measurement, transmission, processing and display of athlete data based on the ESP32 LilyGO S3 T-Display module and the Internet of Things. Purpose: to develop a cycling computer based on the ESP32 LilyGO S3 T-Display for monitoring and collecting the performance of an athlete, which will allow to measure and display the main indicators such as speed, average speed, cadence, heart rate, time and others. To achieve the goal, the following tasks were set: − inspect modern systems for monitoring the physical indicators of cyclists; − analyze the shortcomings of the existing systems; − study the features of the ESP32 LilyGO S3 T-Display module and its possibilities for implementing the monitoring system; − develop the hardware part of the complex, which consists of the ESP32 LilyGO S3 module and speed and cadence sensors; − develop the software part of the complex, which consists of firmware for the ESP32 LilyGO S3 T-Display module, data processing, web applications for displaying and controlling the hardware and software complex (APK); − conduct experimental tests of the complex and evaluate its functionality, accuracy, reliability and energy efficiency. The qualification paper contains: a list of abbreviations, an introduction, four chapters, a conclusion, a list of reference sources and three appendices. The introduction contains the main reasons for the relevance of the development of the chosen topic, the object, the subject of research, the goal and the tasks that must be performed to achieve the goal. In the first section, an analysis of various methods, means and analogues of monitoring the physical indicators of a cyclist, which are used to solve important tasks of ensuring the health and physical training of an athlete, is carried out. Advantages and limitations, as well as features of IoT-based analysis, are identified. The specification of requirements for the hardware and software complex has been developed. The second section contains a description of the hardware and software complex design process. The third section contains the results of designing the software part of the APC. In the fourth chapter, experimental studies were conducted (testing, checking the performance of the APS, etc.), and the analysis of the development results was performed. The conclusion describes the results of the qualification work. Appendices contain software code and information on the approval of the qualification work. The scientific novelty of the work lies in improving the data collecting and transmission algorithm - physical indicators of cyclists - in real time through integration with the Internet of Things, which allows using the developed system for various cycling disciplines and in real training conditions. The qualification work contains 71 pages (without appendices), 40 figures, 32 reference sources, 2 appendices.