Huawei Wang, onderzoeker en oprichter van WearM.AI, weet uit eigen ervaring hoe moeilijk het kan zijn de oorzaak en oplossing te vinden van hardloopblessures. “Ik heb van alles geprobeerd: verschillende schoenen gedragen, mijn looptechniek aangepast en fysiotherapeuten bezocht. Het lichaam is complex. Ik wilde iets ontwikkelen dat hardlopers volgt en hun bewegingen registreert. Door data over de voetlanding en beweging van heupen, knieën en armen te analyseren, kunnen gerichte adviezen worden gegeven. Een collega besloot deze reis samen met mij aan te gaan en binnen twee jaar zijn we uitgegroeid tot een team van zeven mensen.”

Uniek en innovatief

Ze ontwikkelen een sensor die vanuit de linker- en rechtervoet de hardloper filmt en voor beide voeten de versnelling meet. In de cloud worden de beelden en meetgegevens geanalyseerd om een gedetailleerd beeld van de loopbeweging te creëren. “Wat ons uniek maakt, is dat we beweging vastleggen met camera’s - het eerste draagbare camerasysteem voor bewegingsanalyse. We hebben al meerdere innovatieprijzen gewonnen. Met slechts twee sensoren op de hardloopschoenen reconstrueren we de volledige lichaamsbeweging in 3D. De toepassingen zijn breed: zo kunnen we, enkel op basis van camerabeelden en modellen, bijvoorbeeld voorspellen wat de kracht op je rechterknie is geweest, zonder daar een sensor te plaatsen. En dat is slechts één voorbeeld. Er zijn wel duizend parameters die waardevol zijn voor hardlopers die pijn- en blessurevrij willen sporten.”

Sensor en testopstelling

Voor de ontwikkeling van de sensor werkt WearM.AI samen met Dynteq uit Enschede, een gerenommeerde productontwikkelingspartner voor start-ups. Dynteq heeft ook een installatie ontwikkeld om de sensor en de bevestiging ervan aan de veters van een hardloopschoen te testen. De testopstelling kan daadwerkelijk stappen zetten, net als een echte hardloper. De sensor moet minimaal 100.000 stappen meegaan, ongeveer gelijk aan vijf marathons. “Met behulp van deze testopstelling kun je gericht toewerken naar een hoogwaardig eindproduct”, zegt Tijn Huttenhuis, lead engineer bij Dynteq. Tijdens de conceptfase werkte Dynteq diverse bewegingsprofielen uit, waarin de afwikkeling van de voet - van hiel naar teen - werd gesimuleerd. In overleg met WearM.AI werd bepaald welke parameters in de testopstelling moesten worden opgenomen. De belangrijkste daarvan was een versnelling van 80 m/s² (8G) bij de landing van de voet.

Partner met Festo-kennis

Voor de aandrijflijn is gekozen voor een verticale beweging die de gewenste versnelling van 8G kan realiseren. Deze oplossing paste volgens Tijn binnen het (beperkte) budget. Om tot een efficiënte en doeltreffende testopstelling te komen, raadpleegde hij enkele contacten uit de machinebouwsector. Daarbij werden de componenten van Festo regelmatig genoemd. “We zijn vervolgens op zoek gegaan naar een partner die ons kon ondersteunen bij de programmering,” vertelt Tijn. “ERIKS bleek daarin de juiste partij. Zij boden ondersteuning bij de selectie en validatie van de Festo-componenten én bij het schrijven van de software.”

Laagdrempelige samenwerking

De engineers van ERIKS kennen het Festo-portfolio goed en kunnen snel de juiste componenten selecteren. “Soms is er direct een passende oplossing, soms moeten we puzzelen”, zegt Jesse Ippel, technisch engineer bij ERIKS. “Bij detailvragen neem ik contact op met Tim van der Marel. We hebben korte lijnen en kunnen laagdrempelig sparren om samen tot de beste oplossing te komen.” Tim, sales driver electric automation bij Festo, bevestigt: “ERIKS kent onze componenten en heeft vaak aan een half woord genoeg. Wij voegen alleen de laatste specifieke Festo-kennis toe. Hun vragen zijn inhoudelijk sterk - dat maakt samenwerken leuk. We zeggen bij Festo wel eens: ‘Je weet pas wat een product kan, als je het gesloopt hebt.’ Samen met ERIKS hebben we verrassende projecten gerealiseerd, waarbij Festo-onderdelen op creatieve wijze zijn toegepast. Dat levert oplossingen op die echt het verschil maken voor de klant.”