Об’єктивізація контролю ударної підготовленості в ударних видах одноборств на основі інерціальних сенсорних систем

Метою статті є наукове обґрунтування підходів до об’єктивного контролю підготовленості спортсменів в ударних одноборствах за допомогою інерціальних сенсорних систем для кількісного аналізу параметрів удару.
Методи дослідження. У роботі застосовано комплекс методів: аналіз та узагальнення наукових джерел, системно-структурний та біомеханічний аналіз ударних рухів, цифрову обробку сенсорних сигналів, теоретичне моделювання для інтегрального оцінювання ударної діяльності. Результати дослідження. Проаналізовано сучасні підходи до контролю ударної підготовленості та встановлено чинники, що обмежують об’єктивність їхнього оцінювання. Виявлено найбільш інформативні біомеханічні й просторово-часові показники ударів, які піддаються точній реєстрації інерціальними сенсорними системами. Науково обґрунтовано методичні засади кількісного моніторингу параметрів ударної діяльності на основі інтеграції сенсорних параметрів у комплексний індекс технічної стійкості. Окреслено науково-практичні проблеми впровадження сенсорних технологій, пов’язані зі стандартизацією вимірювань, інтерпретацією великих масивів даних та врахуванням індивідуальної варіативності техніки виконання ударів.
Висновки. Доведено, що впровадження інерціальних сенсорних систем забезпечує перехід від описового контролю до доказово орієнтованого управління ударною підготовкою. Це дає змогу об’єктивно оцінювати якість виконання рухів, відстежувати динаміку технічного стану спортсмена та підвищувати ефективність тренувального процесу.

The relevance of the study is determined by the growing demands for objectivity in assessing the technical preparedness of athletes in combat sports, given the intensification of competitive activity and the digitalization of sports science. Traditional control approaches are mainly based on expert observation and qualitative coaching evaluation, which limits quantitative analysis of striking performance and constrains individualization of the training process. Therefore, the application of instrumental technologies capable of continuous monitoring of motor actions in real training environments becomes increasingly important. The purpose of the article is to scientifically substantiate approaches to the objective assessment of striking preparedness in athletes practicing striking martial arts through the application of inertial sensor systems for quantitative analysis of striking performance parameters.
Methods. Methods of analysis and generalization of scientific literature, system-structural and biomechanical analysis of striking movements, digital processing of inertial sensor signals, comparative analysis of existing control approaches, and theoretical modeling of an integral assessment framework for striking performance were applied.
Results. Contemporary approaches to monitoring striking preparedness were investigated, and their limitations in ensuring objective assessment were identified. Informative biomechanical and spatiotemporal indicators suitable for registration using inertial sensor systems were determined. Methodological principles of quantitative monitoring based on integration of sensor parameters into a comprehensive index of technical stability were substantiated. Scientific and practical challenges related to measurement standardization, data interpretation, and variability of striking technique were revealed. Conclusions. It has been demonstrated that the implementation of inertial sensor systems enables the transition from descriptive coaching assessment to evidence-based management of striking training. The proposed approach provides objective evaluation of movement quality, allows tracking of technical condition dynamics, and contributes to improving the efficiency of the training process. Prospects for further research include development of standardized integral models for assessing striking preparedness, broader empirical validation of inertial sensor technologies across different martial arts disciplines, and integration of intelligent data analysis methods for predicting technical reliability and performance stability of athletes.