Тренировка в условиях искусственной среды и виртуальной реальности

Источник: «Теория спортивной тренировки».
Учеб. для ВУЗов. Авт.: проф. В.Б. Иссурин, 2016

Тренировка в условиях искусственной среды и виртуальной реальности

Создание искусственной среды и виртуальной реальности (ВР) в процессе тренировки можно считать одним из популярных направлений в теории и практике современного спорта и физических упражнений. Это направление тесно связано с прогрессом компьютерных технологий и их применением как в исследованиях, так и в повседневной тренировочной практике. В этом разделе представлены выводы ряда наиболее практически ориентированных проектов, которые были осуществлены в различных видах спорта с целью развития инновационных подходов и рационализации процесса подготовки спортсменов.

Исследования тренировки в условиях искусственной среды

Один из развивающихся в настоящее время инновационных подходов к процессу тренировки связан с созданием и применением искусственной среды (ИС). Такие системы И С можно определить как «техногенные среды, имитирующие реальные условия с учётом специально сформулированных требований и в контролируемых режимах» (Issurin, 2013).

Возможно, первоначальный импульс для разработки таких биотехнологических систем был связан с развитием специализированных тестирующих комплексов, которые в лабораторных условиях имитируют различные варианты спортивной деятельности в реальных условиях. Успешно моделируются и изучаются такие спортивные дисциплины, как бег, велоспорт, академическая гребля, гребля на байдарках и каноэ, лыжные гонки, конькобежный и парусный спорт (Dal Monte, 1988). Ещё одним фактором, влияющим на развитие спортивных систем ИС, был успешный опыт в разработке подобных систем подготовки, используемых для специального обучения различных профессиональных групп, таких как водители (Mahoney, 1997), летчики, хирурги (Satava, 1995) и парашютисты (Hue et al., 1997). Следующим шагом в создании такой системы было использование ИС для подготовки спортсменов в точно заданных условиях с использованием онлайн-мониторинга, обратной связи и корректировки. Такой инновационный подход создал огромные возможности при применении в полностью контролируемых средах. Эти передовые технологии были реализованы в нескольких олимпийских видах спорта, таких как парусный спорт, бобслей, академическая гребля, теннис и гимнастика. Рассмотрим ряд успешных применений такого подхода в различных видах спорта (табл. 3).

Таблица 3. Результаты ряда исследований, в которых системы ИС были созданы и оценивались

Описание	Результаты	Ссылка
Гребной тренажёр для внутренних помещений с многомерной регистрацией параметров схемы движения, кардиореспираторной и метаболической реакций	Управление в реальном времени параметрами техники гребка и эффективностью моделируемой гребли; объективный контроль подготовленности	Dal Monte, 1983
Тренажёр, имитирующий действия яхтсмена в классе «Лазер», включающий имитатор корпуса лодки и управляемое компьютером гидравлическое устройство* для воспроизведения усилий спортсмена при изменении курса и управлении парусом и блоком визуального воспроизведения различных гоночных ситуаций	Автоматизация навыков руления; объективная оценка и коррекция специфических навыков в парусном спорте	Walls et al., 1998
Система ИС бобслейной трассы состояла из кабины тренажёра, программы управления движением и визуализирующего монитора	Объективная регистрация и оценка гоночных навыков элитных бобслеистов	Kelly и Hubbard, 2000
Имитация игры в теннис против подающей мяч машины в соответствии с точным протоколом	Мониторинг в режиме реального времени специфических показателей подготовленности теннисиста, реакции ЧСС и наступления центрального утомления**	Davey et al., 2003
Система ИС в гимнастике, состоящая из различных образов имеющихся навыков с комментируемой анимацией до и во время практических занятий	Существенное упрощение приобретения двигательных навыков и улучшение результата	Ying et al., 2006
Гребной тренажёр для закрытых помещений, обеспечивающий визуальную и звуковую обратную связь с информацией о приложении силы и траектории гребка	Быстрое улучшение схемы движения при достижении соответствия заданной модели	Frisoli et al., 2010
Традиционный силовой тренажёр, приспособленный для автоматической оценки двигательных навыков и качества тренировочных занятий	Внедрение системы ИС позволило усилить кумулятивный эффект тренировки	Novatchkov и Baca, 2013

* Имитатор шлюпочной палубы подвешен между двумя опорами и динамически управляется с помощью пневматического компьютерного привода. Компьютер генерирует реалистичные картинки, воспроизводящие ситуации при рулении, использовании шкота, лавировании и балансировании лодки.

• • В момент, когда наступает центральное утомление, спортсмен уже не может продолжить выполнение упражнения без нарушения двигательного навыка (ему приходится ломать схему движения, изменять ритм, отклоняться назад или в сторону и т.д.), то есть спортсмен должен найти «обманный» вариант, чтобы закончить выполнение задания за точкой наступления центрального утомления.

Возможно, одна из первых удачных попыток создания ИС для мониторинга и экспериментальной подготовки была выполнена Dal Monte (1983). Многомерная система мониторинга для гребцов-академистов обеспечивала контроль и онлайн-коррекцию технических схем, оценку соответствующих метаболических и кардиореспираторных показателей и поддержку спортсменов во время многолетней подготовки, (рис. 2).

Рис. 2. Система искусственной окружающей среды для оценки и коррекции движений при моделировании в академической гребле (Dal Monte, 1983). 1-16 - датчики и системы индикации, использованные в исследовании

Оригинальная биотехническая система была создана Walls с соавторами (1998) для моделирования действий спортсмена в парусном спорте. Тренажёр состоял из компьютеризированной системы, воспроизводившей реальные условия парусных гонок и передававшей специальные технические требования спортсменам, а также шлюпочной палубы с механическим приводом, которая управлялась спортсменами. Действия рулевого оценивались с помощью соответствующей компьютеризированной программы, а окончательный отчёт включал детальную оценку технико-тактических возможностей испытуемого. Подтвердилось значительное сходство между действиями, моделируемыми в условиях эксперимента, и реальными на практике.

Аналогичный проект с системой ИС был осуществлён в бобслее. Бобслейный тренажёр предназначался для улучшения специфического по виду спорта процесса подготовки и обеспечения детальной оценки технико-тактического мастерства спортсменов наивысшей квалификации. Система управления движением и онлайн-мониторинг были использованы для регистрации и объективной оценки, а тренажёр-кабина боба позволял получать обратную связь на рабочем месте спортсмена. На мониторе отображалась специфическая «картинка» движения, и пилот мог управлять виртуальным бобом как реальным. Система управления движением автоматически анализировала движения спортсменов и осуществляла обратную связь в реальном времени (Kelly, Hubbard, 2000).

Оригинально была реализована идея ИС в академической гребле (Frisoli et al., 2010). Гребной тренажёр обеспечивал высокий уровень динамического подобия с греблей в реальных условиях; соответствующие датчики и компьютеризированная программа передавали сигналы спортсменам. Они получали визуальную, акустическую и механическую обратную связь, имея возможность корректировать технику движений и уровень метаболических процессов.

Успешную попытку создать систему ИС для обучения двигательным действиям в гимнастике предприняли китайские исследователи (Ying et al., 2006). Видеоклипы, двухмерная графика и анимация использовались спортсменами и тренерами во время тренировок. Эта система передавала всю соответствующую информацию через беспроводную связь на интернет-ресурс, где была доступна для дальнейшего применения.

Исследовательский проект Novachkov и Васа (2013) был посвящён созданию и апробации «искусственного интеллекта» во время силовых тренировок на традиционных тренажёрах. Общая идея этого проекта предполагала использование «умных» упражнений, которые предоставляли тренирующимся обратную связь во время и после тренировки. Такая онлайн-коррекция позволила радикально улучшить качество физической подготовки. В результате спортсмены быстро повысили свой технический уровень и добились существенно более значительных острых и кумулятивных эффектов по сравнению с обычной подготовкой.

Завершая этот раздел, стоит отметить, что упомянутые выше и другие системы ИС были разработаны с целью повышения эффективности подготовки спортсменов за счёт более детерминированных и полностью контролируемых тренировочных условий. Более того, эти инновационные системы открыли новые перспективы в объективной диагностике и более точной оценке специфических по виду спорта способностей спортсменов. Суммируя упомянутые особенности систем ИС, можно выделить ряд их преимуществ:

1. действия спортсмена при имитации в значительной степени соответствуют реальности; это одно из главных преимуществ искусственно созданных систем спортивной подготовки;
2. используя устройства обратной связи в режиме реального времени, системы ИС позволяют осуществлять онлайн-коррекцию двигательных действий, приближая их к «идеальной» схеме;
3. дополнительные преимущества систем ИС связаны с индивидуализацией тренировочного процесса; это позволяет тренеру развить сильные и подтянуть слабые стороны каждого спортсмена.

К сожалению, недостатки систем ИС, в том числе высокая стоимость и необходимость привлечения высококвалифицированных специалистов для сопровождения, существенно ограничивают их реализацию на практике.

Использование виртуальной реальности в подготовке спортсменов

Виртуальной реальностью (ВР) называется компьютерная технология, создающая мнимый мир, то есть воспроизводящая реальность при соблюдении разных условий и в соответствии с различными сценариями. Отвечая специфическим по виду спорта требованиям, технологии ВР могут сочетаться с практическими тренировками. Когда виртуальный мир взаимодействует с реальностью, возникают большие перспективы улучшения процесса подготовки, роста результата и совершенствования процедур анализа. Эти перспективы касаются ряда возможных применений ВР (табл. 4).

Таблица 4. Варианты применения технологий ВР в спортивной практике (по Liu et al., 2011 и Wang, 2012)

Область применения ВР	Особенности
Создание банка данных спортсменов	Сбор физиологических, биохимических и специфических по виду спорта данных спортсменов для компьютеризированного анализа и оценки
Создание трёхмерных моделей движения	Преобразование традиционных двумерных картинок в пространственную техническую схему расширяет возможности анализа движений в эстетических видах спорта, единоборствах, командных видах и т.д.
Оценка тренировочных эффектов	ВР подход позволяет количественно оценить реакцию на тренировочную нагрузку и её параметры для объективной оценки острых, срочных и кумулятивных тренировочных эффектов
Генерирование виртуальных соперников	Используя компьютерную анимацию для создания виртуального соперника, можно учитывать заданные условия и наделять его ожидаемыми свойствами
Моделирование «идеального» спортсмена	Основываясь на специфических требованиях, тенденциях и конкретных показателях ведущих спортсменов в определённом виде спорта, выраженных в числовых значениях, можно создать модель виртуального чемпиона

Принимая во внимание данные таблицы 4, можно выделить ряд преимуществ ВР-подхода. Во-первых, модели ВР основаны на заданных, точно структурированных условиях, которые могут контролироваться и корректироваться до тех пор, пока конечный продукт соответствует ожиданиям пользователей. Во-вторых, создание каждой модели ВР обобщает имеющиеся знания и опыт создателей. Соответственно, разработка моделей ВР стимулирует сбор и систематизацию имеющейся информации, чтобы «виртуальный мир» соответствовал реальности. В-третьих, синхронизация ВР визуальных картинок с практическим упражнением позволяет спортсмену осваивать адекватную технико-тактическую схему поведения в соответствии с заданными условиями, такими как ожидаемые действия соперника, тактика запланированной гонки, разные направления ветра и т.д. В-четвертых, создание ВР-клипов в сочетании с образами позволяет эффективно включать психологические практики в подготовку спортсменов. Такой синтез ВР с психологическими сеансами обеспечивает дополнительные возможности для снижения предсоревновательной тревоги и усиления психологической устойчивости спортсменов.

Обзор доступных публикаций раскрывает ряд исследований, в которых были продемонстрированы упомянутые преимущества ВР подхода (табл. 5).

Данные из таблицы 5 можно обоснованно сопроводить краткими комментариями. Исследование Graig с соавторами (2006) было посвящено рассмотрению способностей футболистов оценивать и прогнозировать траекторию движения мяча после выполнения штрафных ударов с подкруткой мяча и без. Известно, что понимание траектории движения мяча представляет трудности для голкиперов в случаях, когда мяч подкручен во время свободного удара. ВР-моделирование таких ситуаций позволило объективно измерить способности футболистов к оценке траектории движения мяча и улучшить восприятие таких ситуаций, в частности вратарями.

Система трёхмерного моделирования была разработана исследователями из Китайской академии наук для анализа и мониторинга действий спортсмена на батуте (Wang et al., 2007). Целью исследования было разработать компьютеризированную систему подготовки. Программа выдавала «идеальный» ВР-образец движения, который сравнивался с реальным сразу после выполнения упражнения. Таким образом, во время подготовки к Олимпийским играм в 2004-2012 гг. традиционный способ тренерской оценки исполнения упражнения был дополнен компьютеризированной 3D-системой мониторинга, позволившей добиться повышения результата на основе ВР-программы. Стоит отметить, что по прошествии этого периода китайские батутисты завоевали 2 золотые, 1 серебряную и 4 бронзовые олимпийские медали.

Таблица 5. Краткое изложение результатов исследований, посвящённых тренировке в виртуальной реальности (ВР)

Описание	Результаты	Ссылка
Система ВР предназначена для оценки ситуации, при которой футболист выполняет штрафной удар с приданием мячу дополнительного вращения, при этом демонстрируется траектория полёта мяча	Система визуализации позволяет судить о том, попадёт ли мяч в ворота после такого свободного удара с подкруткой мяча	Graig et al., 2006
ЗD-программа ВР была создана на основе экспертных оценок; видеозапись движений спортсменов сравнивалась с «идеальной» моделью онлайн	Компьютеризированная оценка реальной двигательной схемы позволила тренерам корректировать и уточнять её во время подготовки в Олимпийским играм 2004 года	Wang et al., 2007
Основанная на компьютерных программах ВР-схема движения мяча при подаче в теннисе была показана спортсменам для оценки скорости полёта мяча, его направления и степени вращения	Программа позволила оценить и повысить способности спортсменов предвидеть ход развития ситуации на корте, влияющей на результат в реальных условиях	Ida et al., 2007
ЗD-компьютерная анимация представляла виртуальную версию движений в художественной гимнастике для дальнейшей реализации	Система позволила включить объективное оценивание реальных действий в гимнастические программы	Deng, 2008
Программа ВР демонстрировала игровые ситуации в регби с обманными действиями нападающего; защитников просили предсказывать реальные действия нападающего	Программа ВР позволила распознать обманные действия, основываясь на видимом смещении центра масс нападающего	Brault et al., 2009
Были заданы и реализованы пять ВР сценариев в парусном спорте; яхтсмены выполняли соответствующие действия, исходя из заданных условий	Оценивался вклад различных навыков при рулении лодки; тренированным яхтсменам требуется более высокий уровень соответствия реальности, чем новичкам	Mulder et al., 2010
Действия гандболиста при выполнении броска мяча были зарегистрированы, анимированы и воспроизведены в ВР; были проанализированы реальные реакции вратаря	ВР тренировка вратаря позволила повысить уровень его реагирования на мяч в реальных условиях; его действия против реальной и виртуальной угрозы при броске нападающего по воротам были схожими	Vignais et al., 2010
Исследование движений Liu Xiang, барьериста, позволило создать ВР-модель, использованную для мониторинга и совершенствования техники	Основанная на ВР подготовка китайского спортсмена позволила ему выиграть золотую медаль на Олимпийских играх 2004 года в Афинах	Liu et al., 2011

Для исследования возможностей предвидения траектории полёта мяча квалифицированными и начинающими теннисистами была создана оригинальная система ВР на основе компьютерного моделирования подачи мяча (Ida et al., 2007). Анимированная программа позволяла воспроизводить различные условия подачи, а спортсменам было предложено оценить направление, скорость и вращение мяча. Объективно оценивались различия в способности оценивать движение мяча между опытными и менее подготовленными игроками.

Исследование, проведенное в художественной гимнастике, имело целью разработку автоматизированной компьютеризированной системы для рационализации процесса подготовки элитных спортсменов (Deng, 2008). Технология захвата движения использовалась для создания анимированной 3D-модели ВР для индивидуальных и групповых упражнений. Такие модели были использованы для синтеза соревновательных программ, оценки и улучшения их качества.

Установка, генерирующая ВР, была разработана для исследования способностей регбистов предвидеть действия нападающего (Brault et al., 2009). Авторы создали ВР-сценарий, по которому защитник должен был предвидеть завершающее действие нападающего, выполнявшего обманные движения. Защитник мог предсказать поведение нападающего, наблюдая за перемещениями центра масс его тела. Программа предлагала рациональный алгоритм принятия решения в этой ситуации.

Группа ученых из Нидерландов провела исследование, в котором ВР-программа представляла типичные ситуации в парусных гонках; спортсмены должны были выполнять адекватные действия на специальном симуляторе (Mulder et al., 2010). Яхтсмены сосредотачивались на конкретных движениях при рыскании, крене и качке. Программа позволяла оценивать субъективную обратную связь и реальные ощущения в конкретных гоночных условиях. Были выявлены чёткие различия между более и менее квалифицированными яхтсменами.

Исследовательский проект французских учёных оценивал ВР-модель бросков мяча в гандболе на основе кинематических данных, полученных у элитных игроков. На большом экране виртуального стадиона демонстрировалась атака на ворота; действия вратаря в задаваемых условиях регистрировались для последующего анализа. Результаты позволили объективно оценить двигательные навыки вратарей и определить различные источники информации, которые могут повлиять на их поведение (Vignais et al, 2010).

Лонгитудинальное исследование китайских учёных было чётко ориентировано на решение практических проблем подготовки элитных барьеристов к Олимпийским играм и другим престижным событиям (Liu et al., 2011). Для создания анимированной ВР модели движений китайского спортсмена Liu Xiang и нескольких его соперников была использована технология захвата движения. Эта система использовалась для систематического мониторинга процесса подготовки спортсмена, ориентируясь на практически важные сигналы обратной связи и совершенствование индивидуальной техники. Спортсмен достиг великолепных результатов, выиграв золотую медаль на Олимпийских играх 2004 г. с новым мировым рекордом (110 м с барьерами - 12,91). В период 2003-2011 гг. Liu Xiang с успехом принимал участие в чемпионатах мира, где получил одну золотую (2007), две серебряные (2005 и 2011) и одну бронзовую медаль (2003).

Упомянутые выше исследования с применением ВР имеют определённое значение для теоретических основ спортивной подготовки в различных спортивных дисциплинах. Тем не менее практическое использование результатов перечисленных выше проектов не может недооцениваться. Будущие исследования и возможный опыт в этой области может сделать большой вклад в подготовку спортсменов высокой квалификации, а также в обучение и диверсификацию подготовки спортсменов низкого и среднего уровня.

Читайте также

• Одновременная и предварительная преактивация
• Психологическая подготовка спортсмена
  • Тренировка с использованием биологической обратной связи (БОС)
  • Методы аутогенной тренировки

Литература

• Aggelousis, N., Mavromatis, G., Gourgolis, V. et al. (2001). Modifications of neuromuscular activity in performance of a novel motor skill. Perceptual and Motor Skills; 93: 239-248.

• Amemlya, K., Ishizu, T., Ayabe, T. et al. (2010). Effects of motor imagery on intermanual transfer: a near-infrared spectroscopy and behavioral study. Brain Res; 1343: 93-103.

• Baca, A., Kornfeind, P., Heller, M. (2006). Feedback systems in rowing. The Engineering in Sport; 10: 407-412.

• Bar-Eli, M., Dreshman, R., Blumenstein, B. et al. (2002). The effect of mental training with biofeedback on the performance of young swimmers. Appl Psychology: An International Review; 51: 567-581.

• Basmajian, D. (1977). Motor learning and control: A working hypothesis. Arch Physical Med Rehabilitation; 58: 8-41.

• Blumenstein, B., Bar-Eli, M. (1998). Self-regulation training with biofeedback training in elite earners and kayakers. In: Issurin, V., editor. Science and practice of canoe/kayak high performance training. Netanya: Wingate Institute, pp. 124-132.

• Blumenstein, B. (1996). Psychological aspects of Olympic preparations. In: Davidov, H., editor. The process of training and competition in view of the 96 Atlanta games. Netanya, Wingate Institute, pp. 97-105.

• Blumenstein, B. (2002). Biofeedback applications in sport and exercise: Research Findings. In: Blumenstein, B., Bar-Eli, M., Tenenbaum, G., editors. Brain and Body in sport and Exercise. John Wiley & Sons, Ltd., pp. 36-54.

• Blumenstein, B., Bar-Eli, M., Collins, D. (2002). Biofeedback training in sport. In: Blumenstein, B., Bar-Eli, M., Tenenbaum, G., editors. Brain and Body in sport and Exercise. John Wiley & Sons, Ltd., pp. 55-76.

• Blumenstein, B., Weinstein, Y. (2011). Biofeedback training: enhancing athletic performance. Biofeedback; 39: 3, 101-104.

• Blumenstein, B., Orbach, I. (2012). Mental practice in sport. New York: Nova Science Publishers.

• Brault, S., Bideau, B., Kulpa., R. et al. (2009). Detecting deceptive movement in 1 vs. 1 based on global body displacement of a rugby player. The International Journal of Viitual Reality; 8: 31-36.

• Chollet, D., Micallef, J.P., Rabischong, Р. (1986). Biomechanical signals for external biofeedback to improve swimming technique. Swimming Science V: Proceedings of the Vth International Symposium of Biomechanics and Medicine in Swimming. Champaign: Human Kinetics, pp. 389-396.

• Deng ChunYan, (2008). Computer aided motion design system for rhythmic gymnastics. Master’s thesis, Zhejiang University.

• Cunnington, R., Iansek, R., Bradshaw, J.L. et al. (1996). Movement-related potentials associated with movement preparation and motor imagery. Exp Brain Res; 111: 429-436.

• Dal Monte, A. (1983). La valutazione funzionale dell’ atleta. Roma, Sansoni.

• Dal Monte, A. (1988). Exercise testing and ergometers. In: Dirix, A., Knuttgen, H.G., Tittel, K. editors. The Olympic Book of Sport Medicine. Oxford: Blackwell Scientific Publications, pp. 121-150.

• Driediger, M., Hall, G., Callow, N. (2006). Imagery use by injured athletes: A qualitative analysis. J Sports Sci; 24: 261-271.

• Fetz, D.L., Landers, D.M. (1983). The effect of mental practice on motor-skill learning and performance: A meta-analysis. J Sport Psychol; 2: 211-220.

• Frisoli, A., Ruffaldi, E., Filippeschi, A. et al. (2010). In-door skill training in rowing practice with a VR based simulator. Int J Sport Psychol; 10: 14-17.

• Craig, C.M., Berton, E., Rao, G. et al. (2006). Judging where a ball will go: the case of curved free kicks in football. Naturwissenschaften; 93(2): 97-101.

• Groslambert, A., Candau, R., Grappe, F.(2003). Effects of autogenic and imagery training on the shooting performance in biathlon. Res Quart Exerc Sport; 74(3): 337-41.

• Hale, B.D. (1998). Imagery training: A guide for sport coaches and performers. Leeds, UK: National Coaching Foundation.

• Holmes, P., Caimels, C. (2008). A neyroscientific review of imagery and observation use in sport. J Motor Behav; 40: 433-445.

• Hue, P., Delannay, B., Beuland, J-C. (1997). Virtual reality training simulator for longtime flight. In: Seidel, R.J., Chantelier, P.R., editors. Virtual Reality, Training’s Future? New York: Plenum, pp. 69-76.

• Ida, H., Fukuhara, K., Ishi, M. et al. (2007). Examination of anticipatory performance with computationally simulated tennis serve motion. J Sport Exer Psychol; 29: 172-76.

• Issurin, V. (2013). Training transfer: scientific background and insights for practical application. Sports Med; 43: 675-694.

• Jeannerod, M. (1994). The representing brain: Neural correlates of motor intention and imagery. Behav Brain Sciences; 17: 187-202.

• Kelly, A., Hubbard, M. (2000). Design and construction of a bobsled driver training simulator. Sports Engineering; 3: 13-25.

• Kohl, R.M, Roenker, D.L. (1983). Mechanism involvement during skill imagery. J Mot Behav; 15: 179-190.

• Landers, D.M. (1985). Psychophysiological assessment and biofeedback.. In: Sanweiss, J. and Wolf, S., editors. Biofeedback and sport science. New-York: Plenum, pp. 63-105.

• Lebon, F., Collet, C., Guillot, A. (2010). Benefits of motor imagery training on muscle strength. J Strength Cond Res; 24(6): 1680-7.

• Liu, X., Sun, J., He, Y. et al. (2011). Overview of virtual reality apply to sports. Journal of Convergence Information Technology; 6(12): 1-7.

• Mahoney, D.P. (1997). Defensive driving. Computer Graphics World; 20: 71-73.

• McLean, B., Lafortune, M. (1988). Improving pedaling technique with “real time” biomechanical feedback. Exel; 5: 5-18.

• Morris, T„ Spittle, M., Watt, A. (2005). Imagery in sport. Champaign: Human Kinetics.

• Ратов И.П. (1994). Двигательные возможности человека и нетрадиционные методы их развития и восстановления. Минск: Издательство Минтиппроэкт.

• Satava, R.M. (1995). Medical applications of virtual reality. J Med Systems; 19: 275-280.

• Tokuhara, Y., Hashimoto, F., Kameyama, O. et al. (1987). EMG biofeedback training for kayak pad-dlers: an application to the arm pull movement. In: Johnson, I., editor. Biomechanics X-A. Champaign: Human Kinetics, pp. 319-323.

• Tenenbaum, G., Corbett, М., Kisantas, А. (2002). Biofeedback: applications and methodological concerns. In: Blumenstein, B., Bar-Eli., M, Tenenbaum, G., editors. Brain and Body in Sport and Exercise. John Wiley & Sons Ltd., pp. 101-123.

• Vealey, R.S., Greenleaf, C.A. (2001). Seeing is believing: understanding and using imagery in sport. In: Williams J.M., editor. Applied sport psychology: Personal growth to peak performance. 4th edition. Mountain View, CA: Mayfield; pp. 247-288.

• Van Gyn, G.H., Wenger, H.A., Gaul, C.A. (1990). Imagery as a method of enhancing transfer from training to performance.] Sport Exer Psychol; 12:366-375.

• Vignais, N., Kulpa, R., Craig, C. et al.(2010). Virtual thrower vs. real goalkeeper: influence of different visual conditions on performance. Presence: Teleoperators and Virtual Environments; 19(4): 281-290.

• Walls, J., Bertrand, L., Gale, T.J. et al. (1998). Assessment of upwind dinghy sailing performance using a virtual reality dinghy simulator. J Science Med Sport; 1: 61-72.

• Wang, Z., Xia, S., Qiu, X. et al. (2008). Digital 3-D trampoline simulating system: VH trampoline. Chinese Journal of Computers; 3: 498-504.

• Wang, T. (2012). Research on application of virtual reality technology in competitive sports. Procedia Engineering; 29: 3659-3662.

• Waskiewicz, Z., Zajac, A. (2001). The imagery and motor skills acquisition. Biology of Sport; 18: 71-83. Wei Ying, L., Koh, M. (2006). E-leaming: new opportunities for teaching and learning in gymnastics. Br J Teaching Phys Education; 37: 22-25.

• Zaichkowsky, L.D. (1983). The use of biofeedback for self-regulation of performance states. In: Un-estal, L.E., editor. The mental aspects of gymnastics. Orebro: Sweden: Veje, pp. 95-105.

Технология Motion Capture, или по-русски «технология захвата движения», позволяет оцифровать движения человека и использовать результаты для управления трёхмерной моделью персонажа. Захват движения активно используется и в компьютерных играх, и в анимации, и в кинематографе.