Enduco - Eine Trainingsplattform mit Künstlicher Intelligenz

Menschen, die anfangen sportlich Rad zu fahren, stehen irgendwann vor der Frage wie ein planmäßiges Training aussehen kann. Dabei können die Ziele so unterschiedlich und individuell sein wie die Sportler selbst. Manche möchten einfach nur 100 Kilometer am Stück auf schmalen Reifen zurücklegen, andere ihre Bestzeit am Hausberg verbessern und wieder andere an Wettkämpfen teilnehmen. Trainingstipps und Standardpläne finden sich im Internet in unbegrenzter Zahl, für jedes Leistungsniveau und für jedes Ziel. Die Schwierigkeit besteht meist darin, den Plan zu finden, der der persönlichen Sport-Historie, den Vorlieben, dem Leistungsvermögen und Zeitbudget entspricht. Mit ein paar einfachen Grundregeln und etwas sportwissenschaftlichem Verständnis ist es zwar möglich Pläne individuell anzupassen, aber auch diese Grundregeln mögen für Novizen eine hohe Hürde darstellen. Und natürlich ist es auch legitim sich damit gar nicht auseinander setzen zu wollen. Idealerweise würden an dieser Stelle die Radsportvereine einspringen und mit gut ausgebildeten Übungsleitern und Trainern zumindest einem Teil der Nachfrage ein attraktives Angebot entgegenstellen. Von Ausnahmen abgesehen ist das aber eher Wunschdenken. 

Eine Alternative ist ein "Personal Coach". Jemand, der nach einem ausführlichen, persönlichen Gespräch einen individuellen, bestmöglich angepassten Trainingsvorschlag erstellt und erklärt. Der mit Rat und Tat zur Seite steht, den Trainingserfolg überwacht und den Plan, falls notwendig, anpasst. Ein solcher Service ist allerdings kostspielig, zwischen 150 und 500 Euro pro Monat können je nach gebuchtem Paket anfallen.

Den Platz zwischen diesen beiden Polen möchte das Start-Up Enduco mit einem KI-gestützten Training füllen. Enduco ist ein Kunstwort aus Endurance und Coach, also ein Ausdauer-Trainer, KI ist die deutsche Abkürzung für Künstliche Intelligenz. Künstlich, weil von einem Computer Programm nachgebildet.

Die Fortschritte der Computer Wissenschaften in diesem Bereich sind mit Recht als atemberaubend zu beschreiben. 2016 ist es etwa erstmal einem Computer gelungen einen menschlichen Go-Spieler zu besiegen. Was Go ist und warum das so eine große Sache war, kann man hier nachlesen oder sich in  Alpha Go - The Movie in Spielfilmlänge ansehen. Wenn es also einem Computer gelingt einen der besten Go Spieler zu besiegen, dann sollte KI doch auch in der Lage sein etwas vergleichbar simples wie einen Trainingsplan für einen Radsportler zu erstellen.

Ich habe mir die Pro-Version von Enduco für zwei Wochen, dem kostenlosen Testzeitraum, angesehen. Wichtig dabei zu wissen ist, dass Enduco als Produkt noch ganz am Anfang steht und ständig weiterentwickelt wird. Manche Funktionen sind noch nicht ausgereift und repräsentieren lediglich eine Idee zukünftiger Möglichkeiten. Es ist daher gut möglich, dass meine Print-Screens nicht mehr den aktuellen Stand zeigen und manche meiner Kritikpunkte nicht mehr existieren. Wer die Idee eines KI gestüzten Trainings grundsätzlich interessant findet, wird nicht umhin kommen die Enduco App auszuprobieren um sich selber ein Bild zu machen. Der Testzeitraum von zwei Wochen kann allerdings nur einen ersten Eindruck liefern. Um beurteilen zu können, ob man mit dem KI-Trainer zurechtkommt, ist es empfehlenswert, sich zumindest für zwei bis drei Trainingszyklen (etwa ein Quartal) auf das Programm und seine Empfehlungen einzulassen. Nur so wird der Algorithmus die Unterschiede zwischen geplantem und ausgeführtem Training analysieren und zukünftige Einheiten sinnvoll anpassen können.

Grundsätzliche Funktionsweise

KI ist ein Sammelbegriff für eine ganze Reihe unterschiedlicher Methoden und Teilbereiche der IT. Bei den von Enduco verwendeten Algorithmen geht es um Maschinelles Lernen. Dabei erstellt das Programm zunächst basierend auf einer Reihe von initialen Parametern (Alter, Größe‚ Sporthistorie, Ziele, Zeitbudget, FTP, ..) einen Trainingsplan. Dieser basiert auf einem Standardplan und weist wenig Individualisierung auf. Der Sportler beginnt dann nach dem Plan zu trainieren. Das mag mal besser und mal schlechter gelingen. Das Programm analysiert die Abweichungen zwischen Plan und Ausführung und nimmt entsprechende Anpassungen vor. Wird eine harte Trainingseinheit mit Intervallen etwa abgebrochen, als zu hart bewertet oder die Leistungsvorgabe nicht erreicht, kann das Programm zukünftige Einheiten anpassen. Trainingspausen können verlängert, Intervalle anders strukturiert und Umfänge angepasst werden. Dabei können solche KI-Programme viel mehr Parameter berücksichtigen um Zusammenhänge zu erkennen als es selbst gut ausgebildeten Trainern möglich ist. Mit der Zeit wird das Programm immer besser und kann schließlich mit hoher Sicherheit voraussagen, wie sich die Fitness eines Athleten ändert, wenn ein bestimmter Trainingsreiz gesetzt wird. Soweit die Theorie.

Installation und Set-Up

Die Enduco App ist für iOS und Android in Deutsch und Englisch verfügbar. Es gibt eine kostenlose Light und eine kostenpflichtige Pro-Version, zu den Unterschieden später mehr. Meine Erfahrung und die folgenden Ausführungen beschränken sich auf die Pro-Version in der iOS App. Die Print Screens zeigen das englische Interface. Ein Web-Interface gibt es übrigens leider nicht. Damit entfällt jede Möglichkeit Analysen wie zum Beispiel die Fitness Grafik (Performance Management Chart) oder die Routenplanung auf einem großen Bildschirm anzuschauen. Umso unverständlicher ist, dass die App kein Querformat kann. Hier gilt also nicht nur "mobile only", sondern auch "portrait only".

Nach der Installation der App kann man Apple Health Daten verknüpfen, die Körpergröße, Trainingstyp und Ziel eingeben.

In der Pro-Version werden dann noch einige zusätzliche Daten abgefragt, wie der aktuelle FTP Wert, die Tage, die für Training zu Verfügung stehen, die Anzahl der Trainings und das wöchentliche Zeitbudget. Zusätzlich können Wettkämpfe hinterlegt werden. Dabei wird zwischen A, B und C Wettkämpfen unterschieden, A sind die ganz besonders wichtigen und C die "Trainingsrennen". Dazu werden noch die Distanz und die Höhenmeter abgefragt und ob es sich um ein Rennen auf der Straße oder im Gelände handelt. An dieser Stelle wäre es meines Erachtens nach wichtig noch mehr Informationen zu eruieren, etwa ob es sich um ein Zeitfahren, ein Kriterium oder einen Gran Fondo handelt, ob einfach eine persönliche Bestzeit angepeilt wird oder ob aktiv in die Entscheidung eines Radrennens eingegriffen wird. Ein Zeitfahren und ein Rundstreckenrennen können hinsichtlich Kilometer und Höhenmeter identisch sein, die physiologischen Anforderungen sind aber unterschiedlich. Ein Trainingsplan sollte dies berücksichtigen. 

Zum Zeitpunkt meines Testes war Radsport die einzige Sportart in Enduco, wobei zwischen Straße, MTB und Gravel unterschieden werden kann. Inzwischen steht auch Laufen zur Auswahl.

Darüber hinaus sollte man natürlich unbedingt auch eine Verbindung zu einer Trainings-Daten Plattform herstellen um Enduco Zugriff auf die eigene Trainingshistorie geben und zukünftigen Datenaustausch sicherzustellen. Je mehr Daten dem KI Coach zur Verfügung stehen, umso besser sollte die Trainingsempfehlung funktionieren. Möglich sind Verbindungen zur Garmin, FitBit, Polar und Strava. Der Austausch mit Garmin funktioniert in beide Richtungen, das bedeutet, dass nicht nur abgeschlossene Trainings nach Enduco geladen werden, sondern auch von Enduco geplante Workouts auf einen Garmin Device bereit gestellt werden können.

Strava als originäre Datenquelle sollte man übrigens nach Möglichkeit vermeiden. So sehr Strava als "Social Network" und mit all den KOM und PR-Funktionen zu schätzen ist, hängt über der Nutzung von Strava als Datenlieferant doch immer das Damoklesschwert der zuweilen willkürlich wirkenden Firmenpolitik, die manchen Drittanbietern auch mal gerne den Datenhahn zudreht.

Das Machine Learning (ML) Modell verwendet nur die Daten des einzelnen Athleten. Die verwendete Historie hängt auch von der Datenquelle ab. Polar erlaubt etwa nur einen Zugriff ab dem Zeitpunkt der Verbindungsherstellung. Garmin stellt die gesamte Historie zur Verfügung, wobei Enduco die Daten ein Jahr rückwirkend abruft.

Trainingsempfehlung

Ich habe Enduco mit zwei A-Wettkämpfe gefüttert. Ende Mai der Media Fondo Schleck (inzwischen auf September verschoben) und das Straßenradrennen des RSC Überherrn Anfang Oktober. Der ausgegebene Saisonplan folgte dem grundsätzlichen Standard-Saisonaufbau im Radsport. Zwei jeweils drei wöchigen Basis Micro-Zyklen folgte ein Aufbau Zyklus, dann eine Woche unmittelbare Wettkampfvorbereitung, eine Woche "Tapering" und die Wettkampfwoche. Nach einer Ruhewoche ging das Ganze für den zweiten A-Wettkampf nochmal von vorne los. Dabei wird die Belastung in jedem Micro-Zyklus sukzessive gesteigert. Periodisierung wie im Lehrbuch. Dagegen ist nichts einzuwenden. KI wird die Trainingslehre nicht neu erfinden und der Startpunkt ist natürlich der normale Standardplan, die Leistung der KI kommt erst später zum Tragen, wenn der Plan angepasst wird.

Die App liefert wesentliche Informationen zu den einzelnen Phasen und den Trainingszielen. Die Erklärungen sind eingängig und gut verständlich. Allerdings gibt es keine weiterführenden Links zu detaillierteren Erklärungen. An Stellen, an denen Studienergebnisse zitiert werden, würde ich mir einen Link zu dem jeweiligen Paper wünschen.

Zunächst habe ich alle Tage als mögliche Trainingstage definiert. Die maximale Anzahl der tatsächlichen Trainingstage ist fünf. Enduco schreibt also in jedem Fall zwei Ruhetage pro Woche vor. Auf die Verteilung des Zeitbudgets auf einzelne Wochentage konnte ich keinen Einfluss nehmen. Das Ergebnis war, dass die Sonntage trainingsfrei waren und lange Einheiten auf den Donnerstag gelegt wurden. Das war etwas enttäuschend. Aus meiner Trainingshistorie sollte sehr leicht erkennbar sein, dass ich die langen Einheiten üblicherweise am Wochenende fahre. 

In einem neuen Anlauf habe ich den Montag als trainingsfreien Tag angegeben. Die Wochenpläne haben danach schon sehr viel mehr meinem eigenen Plan geglichen, mit einer langen Ausdauereinheit am Sonntag.

Die einzelnen Einheiten waren ein Mix von intensiven und langen, ruhigen Einheiten. Die Trainings sind dabei sehr strukturiert, genau geplant und gut erklärt. Intervalle sind, soweit ich es gesehen habe, nicht außergewöhnlich komplex und sollten sich gut umsetzen lassen. Die Grundlageneinheiten, die Enduco vorgeschlagen hat, waren allerdings alle im Tempo Bereich. Dreieinhalb Stunden mit einer Durchschnittsleistung von 225 bis 270 Watt und einer 75er Trittfrequenz wäre für mich nun wirklich keine Grundlage mehr. Die Intensität der Basis Ausdauer Einheit war auch dementsprechend mit Tempo angegeben. Nach Rücksprache mit Enduco handelte es sich hier um einen Fehler. Wie bei jedem Trainingsplan sollte man auch hier dem gesunden Menschenverstand folgen und Vorgaben durchaus hinterfragen.

Links: Die Export Workout Schaltfläche sendet die Einheit an Garmin, womit die Informationen auf dem Radcomputer angezeigt werden können.

Die Empfehlungen und die Trainingsgestaltung sind durchaus korrekt. Es gibt natürlich viele erfolgversprechende Ansätze ein Radsport-Training zu gestalten, auch ausserhalb der Methoden, die Enduco bereithalten mag. Viel wichtiger als eine bestimmte Methodik ist aber eine dauerhaft konsistente Durchführung. Diese wiederum wird nur gelingen, wenn das Training auch dauerhaft angemessen ist, nicht zu viel, nicht zu wenig. Und gerade in der dynamischen Anpassung liegt potenziell die Stärke eines KI basierten Trainings. In meinem Fall konnte Enduco dies natürlich nicht ausspielen, das muss man fairerweise sagen. Ich habe mich weder auf die Empfehlungen eingelassen, noch habe ich das Programm lange genug getestet um der KI Gelegenheit zu geben, aus meiner Umsetzung der vorgeschlagenen Einheiten zu lernen und die Trainings dynamisch anzupassen.

Sehr gut umgesetzt ist das wahlweise zusätzliche Athletik Training. Hier werden die guten Erklärungen der einzelnen Übungen sowohl mit einer Fotostrecke als auch mit einem kurzen Video unterstützt.

Was allerdings fehlt, ist die Möglichkeit ein echtes Krafttraining einzubinden. Das ist schade, da der Nutzen von Maximalkrafttraining etwa in Form von Kniebeugen mit der Langhantel inzwischen unbestritten ist (Data Driven Athlete, Trainer Road, some Research). Allerdings bedarf Krafttraining mit hohen Gewichten neben dem entsprechenden Equipment auch einer gründlichen Einweisung und Kontrolle der Bewegungsausführung, beides Dinge, die ein KI-Coach (noch?) nicht leisten kann. Andererseits haben Videoanalyse und künstliche Intelligenz auch oder gerade in diesem Bereich großes Potenzial. Die Bike-Fitting App myVeloFit nutzt diese Technologie bereits. Der Schritt zu einer Bewegungskontrolle im Krafttraining scheint mit nicht sehr weit zu sein. 

Weitere Funktionen

Teil der Enduco App ist auch ein Tool zur Routenplanung. In der Funktionsweise ähnlich dem Strava Route Builder, zeichnet man mit dem Finger grob welche Strecke man fahren möchte und die Software schlägt eine genaue Strecke vor. Alternativ gibt man einfach Streckentyp (Straße, MTB, Running), Höhenmeter und Distanz vor und überlässt alles andere Enduco. Ein kurzer Test hat teilweise interessante Vorschläge geliefert, Strecken, die ich selber so nie gewählt hätte, die man aber durchaus fahren kann. Andere Versuche haben aber auch eher skurrile Ergebnisse geliefert wie die Runde um den Ikea Parkplatz in Saarlouis oder ein "Hin und Her" auf einer Straße. Die vorgeschlagene Route über den Truppenübungsplatz der Bundeswehr in Merzig ist nicht unbedingt Enduco anzurechnen, sondern mag an den zugrundeliegenden Open Street Map Daten liegen, aber es macht deutlich, dass die Routenvorschläge immer nochmal mit gesundem Menschenverstand geprüft werden sollten. Ohne entsprechende Ortskenntnis, also dann, wenn ein solches Planungstool eigentlich am nützlichsten sein sollte, ist dies aber gar nicht so einfach.

3. Bild vl: über den Truppenübungsplatz, 2. vr: vor und zurück, 1. vr: "Rund um Ikea" 

Ein weiteres Feature ist die Chat Funktion, bei der man sich mit dem KI-Coach unterhalten kann. Zum Zeitpunkt meines Testes war hier von künstlicher Intelligenz allerdings noch nichts zu sehen. Die Fragen, die man der "KI" stellen konnte waren via Button vorgegeben und dementsprechend einfach "vorhersehbar". Im Kern gab es zwei Möglichkeiten "Hallo" und "Ich kann nicht trainieren". Letzteres hat dann noch den Grund abgefragt, etwa eine mögliche Krankheit und für wieviele Tage das Training pausieren soll. Der Plan wird dann entsprechend angepasst. 

Roadmap

Wie bereits eingangs geschrieben ist Enduco kein finales Produkt und die Liste der geplanten Erweiterungen ist lang und durchaus spannend. Wie bei Cloud-basierter Software üblich kommen ständig neue Funktionen hinzu und Fehler werden behoben. Zum Zeitpunkt meines Testes war Radsport die einzige Sportart, inzwischen ist mit Laufen eine weitere hinzugekommen.

Sehr interessant ist etwa die geplante Verknüpfung von Trainingseinheiten mit Routenvorschlägen. Angenommen der Plan sieht eine VO2max Einheit in Form von vier mal fünf Minuten schnellem Bergauffahrens vor. Dann kann der Routenplaner die Strecke so planen, dass genau zu der richtigen Zeit ein Anstieg von fünf Minuten Länge erreicht wird. Die Idee lässt sich leicht weiterspinnen, denn genauso könnte die Software Einheiten auch an die Topografie anpassen. Menschen in Norddeutschland werden es eher schwer haben Intervalle am Berg zu fahren. Intervalle und Trainings mögen daher anders aussehen. Stattdessen kann man vielleicht die Wettervorhersage berücksichtigen, so wie es heute bereits mit EpicRideWeather oder myWindSock möglich ist und Intervalle mit Gegenwind fahren.

Oftmals ist es auch gar nicht so einfach einen passenden Trainingspartner zu finden, der weder zu langsam noch zu schnell ist. Enduco möchte auch hier mit einem Trainingspartner-Match helfen.

Mit den gesammelten Leistungsdaten, den Informationen über das geplante Training und Details zu den anstehenden Wettkämpfen soll auch eine Prognose der Wettkampfleistung möglich sein. Das hilft bei einer realistischen Zielsetzung und kann eine zusätzliche Motivation im Training darstellen. Best Bike Split prognostiziert bereits heute die mögliche Zeit in Zeitfahren oder dem, wie der Name sagt, Bike Split im Triathlon, allerdings unter den heute bekannten Leistungsparametern und ohne Kenntnis der erwarteten Steigerung durch das Training.

Weitere Verbesserungen sind auch im Bereich der Verständlichkeit der Trainingsempfehlungen und der Software an sich zu erwarten. Die Erklärungen über Hintergründe und Zusammenhänge sollen noch deutlich verbessert werden.

Good to know

Kein Produkt und keine Dienstleistung wird immer und jederzeit perfekt sein. Viel wichtiger als eine illusionistische Perfektion ist daher ein schneller und guter Service, der Fragen kompetent beantworten und Probleme lösen kann. Bei Enduco werden Supportanfragen nicht von dedizierten Supportmitarbeitern beantwortet, sondern von den tatsächlichen Entwicklern, die die App programmieren. Das ist eine ganz hervorragende Idee, da in dieser Konstellation die Entwickler den unmittelbaren Kontakt zu den Anwendern bekommen und verstehen können, was funktioniert und was nicht. Die Konsequenzen schlechten Codes werden so für dessen Urheber ganz direkt "spürbar". Das sollte der Motivation guten und fehlerfreien Code zu schreiben durchaus zuträglich sein.

Da, wie bereits geschrieben, Enduco ständig weiterentwickelt wird, besteht für die User auch die Möglichkeit ganz unmittelbar und direkt Feed-Back zu geben, Wünsche und Ideen einzubringen und auf die Funktionalität der Software Einfluss zu nehmen.

Light und Pro Version

Enduco gibt es in einer kostenlosen Light Version und in der hier besprochenen Pro Version. Diese kostet rund 30 Euro im Monat, Rabatte gibt es, wenn man sich direkt für sechs oder zwölf Monate verpflichtet. 

Update August 2021: Inzwischen wurde der Preis der Pro Version auf 14,99 Euro pro Monat bzw. rund 80 (sechs Monate, 11% Rabatt) und 120 Euro (12 Monate, 33% Rabatt) gesenkt. Wie bereits erwähnt, dieser Blogpost reflektiert den Status der Software im Frühjahr 2021, für aktuelle Details und Preise einfach auf der Enduco Seite nachschauen.

Preise Frühjahr 2021 - Monatspreis Stand August 2021 14,99 Euro

Mitbewerber

Das Angebot an KI unterstützen Training ist noch vergleichsweise überschaubar. Eine kurze Web Recherche liefert trotzdem einige interessante Resultate:

VeloPro 

• Web basierte Software
• keine Mobile App
• Erstellung, Auswertung und Anpassung von Trainingsplänen
• Englisch
• Radsport
• keine Routen Funktion
• 10 USD pro Monat

AIEndurance 

• Web basiert
• Mobile App angekündigt
• Erstellung, Auswertung und Anpassung von Trainingsplänen
• Englisch
• Radsport, Laufen und Triathlon (ohne Schwimmen)
• keine Routen Funktion
• 9,99 USD pro Monat

Trainer Road's Adaptive Training

Trainer Road ist einer der Platzhirsche unter den Ausdauer-Training Anbietern. Die Plattform startete vor Jahren mit strukturierten Trainingsplänen für Indoor Trainer Einheiten, hat sich aber zu einer vollständigen Plattform mit einer sehr umfangreichen Trainingsplan und Workout Library entwickelt. Die wissenschaftliche Unterstützung und Betreuung sind hervorragend und das Forum lebt von einer engagierten Community. Sehr empfehlenswert ist etwa der TrainerRoad-Podcast. Das neuste Feature ist das so genannte "Adaptive Training". Hier wird das Training mit Machine Learning Algorithmen analysiert und angepasst. YouTube, DCRainMaker, CT NerdAlert

• Desktop, Web und Mobile App
• Erstellung, Auswertung und Anpassung von Trainingsplänen
• Workout Builder
• Englisch
• Radsport, Triathlon
• keine Routen Funktion
• 19,95 USD pro Monat

ARDA - AI Coaching

Kein End-User-Produkt sondern eine KI-Software, die für die Anwendung in anderen Applikationen lizensiert werden kann.

Fazit

KI-basiertes Training hört sich noch etwas exotisch an, wird aber schon bald nicht mehr weg zu denken sein. Die Daten, die heute zur Verfügung stehen um sportliche Leistungen und unser Leben insgesamt zu erfassen, nehmen seit Jahren zu. Kilometer, Zeit, Herzfrequenz, Trittfrequenz, Leistung in Watt, Heart Rate Variability, Belastungsempfinden, Stimmung, Gewicht, Schlaf, Ernährung, Wetter, Sauerstoffsättigung (Moxy), Insulin (SuperSapien) und Körpertemperatur (CoreBodyTemp) sind noch lange nicht alle Werte, die gemessen und festgehalten werden können.

Eine Erkenntnis welche Werte andere beeinflussen oder sogar von einander abhängen, welche Rückschlüsse aus der Veränderung eines Parameters und der Kombination aus mehreren gezogen werden kann ist aufgrund der schieren Fülle an Informationen ohne die Unterstützung der Datenverarbeitung nicht möglich. Diese Erkenntnisse dann wiederum auf die Trainingsplanung anzuwenden, individuell für jeden Sportler, wird selbst erfahrene Trainer und Sportwissenschaftler vor Herausforderungen stellen. Das alles ruft geradezu nach KI-Software, die mit Machine-Learning Algorithmen entsprechende, individuelle (!) Muster findet und anwendet.

Die heute verfügbaren Anwendungen stehen erst am Anfang dieser Entwicklung, was den aktuellen Nutzen nicht unbedingt schmälert. Das gilt auch für Enduco. Wer strukturiert trainieren möchte und mehr will als irgendeinem Plan aus dem Internet zu folgen, aber auch nicht in einen menschlichen Coach investieren will, für den kann Enduco durchaus ein Weg sein.

Ob der ambitionierte Preis von 30 Euro pro Monat gerechtfertigt ist (Update August 2021: Der Preis pro Monat beträgt inzwischen 14,99 Euro), insbesondere im Vergleich mit den Angeboten der Mitbewerber, mag von der Wichtigkeit einzelner Funktionen für einzelne Nutzer abhängen. Wer etwa eine deutschsprachige Oberfläche bevorzugt, hat, soweit ich es sehe, derzeit nur Enduco zur Auswahl. Viel wird davon abhängen, wie schnell Funktionen mit echtem Alleinstellungsmerkmal ausgerollt werden. Der Routen-Vorschlag passend zur aktuellen Trainingseinheit könnte etwa ein solches Killerfeature sein. 

Die weitere Entwicklung der künstlichen Intelligenz in den Sportwissenschaften im Allgemeinen und die von Enduco im Speziellen zu verfolgen wird in jedem Fall spannend sein.

Strava Apps - Für Rückenwind!

Die meisten Radfahrer verbindet mit dem Wind eine Hassliebe, als Rückenwind ist er ganz wunderbar, als Gegenwind, nun ja, da macht er nicht mehr so viel Spass. Aber was wären Radrennen ohne Wind, ohne Windschatten, ohne Windkante, ohne all die taktischen Möglichkeiten, die der Wind eröffnet und die Radrennen erst zu Radrennen machen? Also, Wind muss her, man muss nur verstehen ihn zu seinem Vorteil zu nutzen. Dazu muss man wissen, aus welcher Richtung er kommt, bei der nächsten Ausfahrt genauso wie bei dem nächsten Rennen. Mit der richtigen Vorhersage greift man nur noch mit Rückenwind nach Strava Krönchen. Oder man wählt die Runde so, dass man mit Gegenwind raus und mit Rückenwind rein fährt. Vor Radrennen lassen sich das Material dem Wetter anpassen und taktische Überlegungen anstellen.

Wetter-Apps und Services gibt es ja wie Sand am Meer. Interessant dabei zu wissen: Die eigentlichen Wetterdaten und die Ergebnisse der Vorhersagemodelle kommen in Deutschland überwiegend vom Deutschen Wetterdienst. Tausende von Messungen werden von Großrechnern in komplexen Modellen bewertet, bevor am Ende eine Prognose erstellt werden kann. Über  entsprechend potenten Rechner verfügen aber nur die Wenigsten, also werden die Prognosen der meist staatlichen Wetterdienste lizensiert und finden so ihren Weg in Wetter-Apps jeglicher Couleur. Den Unterschied macht dann im wesentlichen, wie die verschiedenen Prognosen bzw. Wettermodelle gewichtet werden. Wer dazu mehr erfahren will, dem kann ich diesen Artikel bzw. Podcast des Deutschlandfunks empfehlen: "Wem gehört das Wetter"?

Warnwetter

Die Warnwetter App des Deutschen Wetterdienstes ist vielleicht nicht ganz so elegant wie andere Angebote, bietet aber sehr viele Informationen, unter anderem diese animierte Karte zur Vorhersage des Windes. Mehr gibt es über die Wetteraussichten eigentlich nicht zu wissen. Seit einiger Zeit kostet die App in der Vollversion 1,99 Euro. Mitarbeiter in Rettungsdiensten und im Katastrophenschutz bekommen die App weiterhin kostenlos.
Radsport spezifische Informationen findet man hier natürlich nicht.

KOMinator - Für die spontane Suche nach Rückenwind Segmenten

Die für iOS und Android verfügbare App sucht Segmente in dem aktuellen Kartenausschnitt und zeigt mit verschiedenen Farben an, ob der Wind für einen Rekordversuch gerade günstig steht. Die Suche nach bestimmten Segmenten gestaltet sich allerdings schwierig. Wie auch auf der Strava Segment Explore Seite tauchen nicht immer die erwarteten Segmente auf. Warum dem so ist hat sich mir bis heute noch nicht erschlossen.
Die App greift nur auf die öffentlichen Strava-Segmente zu und erfordert keine Verbindung mit dem eigenen Account, kann somit aber auch nicht auf Routen oder private oder eigene Segmente (die mit Stern) zugreifen.
Gegen eine Gebühr von 2,29 Euro wird die Werbeanzeige ausgeblendet, die App wird nicht mehr nach fünf Segment-Suchen geschlossen und es können Abfragen für zukünftige Zeitpunkte gestellt werden.

Epic Ride Weather - Für die Planung der nächsten Ausfahrt

Eine andere Zielrichtung verfolgt Epic Ride Weather, ebenfalls für iOS und Android erhältlich. Hier geht es nicht so sehr um die Windverhältnisse auf einzelnen Segmenten, sondern um das Wetter auf der nächsten Tour. Man kann auf vergangene Aktivitäten oder geplante Routen zurückgreifen, die Startzeit und die Durchschnittsgeschwindigkeit eingeben oder Teilbereiche einer Strecke markieren. Die App zeigt dann Temperatur, Regen, Windstärke und Richtung an. Die App arbeitet dabei nicht nur mit Strava, sondern auch mit einer ganzen Reihe anderer Dienste zusammen.

Der Service kostet für 10.000 Abfragen 4,49 Euro, für ein halbes Jahr 5,49 und für ein Jahr 8,99 Euro.

myWindSock - Für die Daten-Geeks

In einer ganz anderen Liga spielt die Web-Applikation myWindSock. Dieses Programm ist eine echte Offenbarung für Statistik- und Daten-Geeks. Hier lässt sich jeder Wetter Aspekt einer Fahrt analysieren. Wann war Gegenwind, wann Rückenwind? Wie war das Verhältnis? Wie hoch war der Nachteil durch den Gegenwind ausgedrückt in Kilometer und in Watt? Der Vorteil durch den Rückwind? Es gibt ein Wetter-Ranking, ähnlich dem Strava Suffer-Core, das angibt, wie hart die Fahrt unter Wettergesichtspunkten war und eine Rangliste allen Aktivitäten. Wetter-Prognosen sind neben den Strecken eigener Aktivitäten und Routen auch für Segmente möglich.

Die Leaderboards von Segmenten lassen sich um Wetterdaten anreichern. Damit lässt sich etwa erkennen, wer unter welchen Bedingungen gefahren ist und ob der KOM etwa mit besonders starkem Rückenwind gefahren wurde. Es lassen sich auch Prognosen für die eigene Zeit erstellen, Power, Aerodynamik und Gewicht sind dabei die zu veränderten Variablen. Das Programm berücksichtigt dazu die Wettervorhersage und berechnet eine prognostizierte Endzeit. Man kann sogar bis zu fünf Segmente hinterlegen, für die man dann eine Benachrichtigung bekommt, wenn die Verhältnisse besonders günstig für einen Angriff auf die Bestzeit sind.

Ein besonderes Feature ist die Analyse des Strömungswiderstandskoeffizienten CdA. Beim Radfahren stehen vier Widerstände dem Vorwärtsdrang entgegen: Der Rollwiderstand, die Hangabtriebskraft, der Reibungsverlust aller sich drehender Teile und der Luftwiderstand. Der Rollwiderstand und der Reibungsverlust sind weitgehend konstant und können für verschiedene Radtypen angenommen werden. Die Hangabtriebskraft lässt sich aufgrund der GPS Daten berechnen. Wenn man dazu den Output (Geschwindigkeit) und den Input (Watt) kennt, lässt sich mit dem Wissen um die Windverhältnisse die fehlende Variable CdA berechnen. Das Ergebnis ist natürlich modelliert und entspricht nicht unbedingt dem physikalisch korrekten Luftwiderstand, sollte aber zumindest erste Anhaltspunkte für die Materialwahl oder die Positionsanalyse geben.

Die Anwendung ist grundsätzlich frei, Premium Features wie die CdA Analyse werden für rund 20 GBP im Jahr freigeschaltet, wer sich nach der Anmeldung schnell für eine Premium-Mitgliedschaft entscheidet, bekommt diese für die Hälfte. MyWindSock bietet ähnliche Funktionen wie Best Bike Split an, das in jeder Hinsicht professionellere Tool, dass allerdings pro Jahr auch 120 USD kostet.

Die Bedienung von myWindSock ist manchmal etwas hakelig und das Design ist nicht ganz so elegant, die bereitgestellten Daten und Funktionen machen das Tool aber zu einem echten Tipp.

Real Life Aerotesting mit Notio Konect

Inzwischen ebben die Berichte über die Messe-Neuheiten von der Eurobike ab. Es wurde über alle möglichen und teilweise auch unmöglichen Fahrräder, über Zubehör, Bekleidung und Gadgets berichtet. Was erstaunlicherweise nur wenig Beachtung fand (ich habe nur diesen Artikel gesehen), ist ein neuer Aerodynamik- und Fahrdynamik-Sensor von Notio Konect. Erstmals ist dieser Sensor auf der Eurobike 2016 an einem Rad von Argon18 aufgetaucht. Inzwischen hat Argon18 die Technologie in die speziell dafür gegründete Tochterfirma Notio Konect ausgelagert. Die Entwicklung zielt nun nicht mehr auf ein komplettes "Smart-Bike" ab, sondern auf einen Sensor, der an jedes Rad montiert werden kann. Daten wie Herzfrequenz, Leistung, Trittfrequenz oder Sauerstoffsättigung werden von vorhandenen Geräten eingebunden. Notio Konect misst dazu den Luftwiderstand und eine Reihe von biomechanischen Daten. Die daraus entstehende Datenflut wird auf einer eigens entwickelten Plattform angezeigt und ausgewertet.

Der größte Clou besteht aber in der Möglichkeit den CdA Wert bereits unterwegs live auf dem Computer anzeigen zu lassen. Damit kann man genau feststellen, welche Position am aerodynamischsten ist. Was bisher nur mit hohem Aufwand im Windkanal und auf der Radrennbahn bestimmt werden kann, ist dann live auf der Straße möglich. Denn es sind zwei Paar Schuhe eine im Windkanal optimierte Position auch über lange Zeit auf der Straße halten zu können. Ein unmittelbares Feed-Back unter "Real-World"-Bedingungen zu bekommen ist da durchaus als bahnbrechend zu bewerten. Für Zeitfahrer, Triathleten und Solo-Künstler können kleinste Watt-Ersparnisse über Sieg und Niederlage entscheiden. Wie muss der Kopf gehalten werden? Die Arme? Die Hände? Welchen Einfluss hat die Trinkflasche? Die Regenjacke? Die Startnummer? Die Liste an Test Szenarien lässt sich beliebig erweitern.

Man kann ähnliche Dinge mit dem PowerPod und einem traditionellen Powermeter machen. DC Rainmaker geht darauf in einem ausführlichen Test ein. Mir erscheint der Notio Konect Sensor allerdings sehr viel ausgereifter. Dafür ist der PowerPod bereits heute verfügbar und mit 299 USD vergleichsweise günstig. Ein direkter Vergleich der Geräte wäre interessant

Erste Geräte sollen Ende des Jahres ausgeliefert werden. Preise stehen bisher noch nicht fest, ein Bereich zwischen 500 und 1.000 Euro, vergleichbar mit einem Powermeter, erscheint realistisch. Ich bin auf jeden Fall gespannt und habe mich in die Newsletter Liste eingetragen.

Links:

Argon18 Bekanntmachung

Notio Konect Homepage

BSX Insight - Anzeige und Data Handling mit Golden Cheetah

Ray Maker hat vor einigen Wochen einen seiner unglaublich ausführlichen Review-Posts über die zweite Generation des BSX Insight geschrieben. Alles was es hinsichtlich der Unterschiede zur ersten Generation zu wissen gibt, wie die Threshold Tests beim Radfahren und beim Laufen funktionieren, was es neues in der Software gibt und einiges mehr kann man dort nachlesen.

Die beiden wichtigsten Unterschiede sind sicherlich der kontinuierliche Modus und der Export der Rohdaten. Kontinuierlicher Modus bedeutet, dass die Werte der Sauerstoffsättigung nun auch während eines normalen Trainings oder einem Wettkampf angezeigt, aufgezeichnet und anschliessend ausgewertet werden können. Mit der ersten Generation der BSX Insights konnte man nur den Stufentest durchführen und hatte keinen Zugriff auf die Rohdaten. Zwar war beides schon während der initialen Kickstarter Kampagne versprochen, konnte aber aufgrund von Hardware Limitationen nicht implementiert werden.

Im kontinuierlichen Modus zeichnet der BSX Puls, Leistung (von entsprechenden ANT+ fähigen Geräten) und die Sauerstoffsättigung SMO2 auf und speichert diese zur späteren Auswertung. Zur Anzeige der Daten während einer Aktivität gibt es verschiedene Möglichkeiten.

• Da wäre zunächst einmal die App, in meinem Fall auf dem iPhone. Dazu müsste das Telefon aber zusätzlich zu dem Radcomputer am Lenker montiert werden. Nicht gerade was ich mir unter einem aufgeräumten Cockpit vorstelle. Da die BSX App auch nur die oben genannten Daten Puls, Power und SMO2 anzeigt, ist es auch keine Alternative das Telefon als alleinigen "Radcomputer" zu verwenden. Es bestünde natürlich die Möglichkeit, zwischen der BSX und einer weiteren App, z.B. Strava, hin und herzuwechseln. Da aber die wenigsten Telefone ANT+ verstehen und somit Puls und Power nicht lesen können, scheidet das auch aus.
• Der SMO2 Datenstream kann auch als ANT+ Trittfrequenz von entsprechenden Radcomputern oder Sportuhren gelesen werden. Statt der echten Trittfrequenz wird dann auf diesem Feld der Wert der Sauerstoffsättigung angezeigt und aufgezeichnet. Grundsätzlich nicht schlecht, allerdings fehlen dann die tatsächlichen Trittfrequenz-Daten. Da diese für mich unverzichtbar sind, ist das auch keine Alternative.
• Die dritte Möglichkeit besteht darin, die BSX Daten auf einem zweiten ANT+ fähigen Device anzeigen zu lassen, idealerweise auf einer Armbanduhr. Ich verwende dazu die Garmin 910xt und lasse SMO2 dort als Trittfrequenz anzeigen. Zu beachten ist lediglich, dass die Trittfrequenz immer als ganze Zahl angezeigt und aufgezeichnet wird. Während einer Aktivität ist das absolut ausreichend, zur späteren Auswertung sollte man dann aber auf die Original Daten mit einer Dezimalstelle zurückgreifen.
• Sobald Radcomputer ein Feld für SMO2 Daten bereitstellen, ist dieser Aufwand nicht mehr notwendig. Für Garmin gibt es bereits ein Connect IQ Feld für Moxy, das aber soweit ich weiß nicht mit BSX funktioniert. 

Soweit zur Anzeige unterwegs. Nach dem Ende der Aktivität werden die Daten von dem BSX auf die BSX-Web-Plattform hochgeladen und können dort angezeigt werden. Bei mir funktioniert das aus welchem Grund auch immer nur mit dem Firefox Browser, nicht aber mit Safari und Chrome. Die Möglichkeiten der Webplattform zur Analyse sind allerdings mehr als bescheiden, so gibt es zum Beispiel keine Möglichkeit in die Aktivität hinein zu zoomen und es werden wie bereits geschrieben nur Puls, Power und SMO2 angezeigt. Alle anderen Informationen und Metriken wie Geschwindigkeit, Steigung, Strecke usw. fehlen.

An der Stelle kommt die neue Export Funktion in's Spiel. Man erhält eine CSV Datei, die in Excel oder Numbers so aussieht:

Damit kann man natürlich auch noch nicht viel anfangen. Stellt sich die Frage wie man diese Daten mit den übrigen Informationen (Geschwindigkeit, Power-Metriken, Strecke) zusammenbekommt.

Das Mittel meiner Wahl ist hierbei Golden Cheetah, die freie Trainingsdaten-Auswertungssoftware. Zunächst importiere ich die eigentliche Trainingsdatei. Wenn diese von einem Garmin Gerät stammt, ist es wichtig die original GPX Datei zu nehmen. Das FIT-File enthält nicht alle Daten, so fehlt zum Beispiel die Links/Rechts Verteilung der Leistungsdaten.

Nach dem Import können weitere Datenreihen hinzufügt werden. Dazu gibt es zwei Möglichkeiten.

• Auf dem "Edit" Tab der Aktivität kann eine SMO2 Spalte hinzugefügt werden (Rechtsklick auf die Kopfzeile > 'Add Column' > 'SMO2'). Die neue Spalte entsprechend zu kennzeichnen ist wichtig, damit Golden Cheetah auch weiß was mit den Daten anzufangen ist und die darauf beruhenden Metriken richtig berechnet. In der neuen Spalte können die Werte dann ganz einfacher per Copy&Paste aus der in Excel geöffneten BSX Datei heraus eingefügt werden. Wenn die Aufzeichnungen auf dem Garmin und dem BSX nicht genau gleichzeitig gestartet wurden, ist es allerdings nicht einfach die Daten zu synchronisieren. 

• Aber es geht einfacher. Golden Cheetah bietet einen Assistenten zum Zusammenfügen von Datenreihen an. Über das Menü 'Activity' > 'Combine Activities' könne wir weitere Daten hinzufügen. Golden Cheetah kann die BSX CSV Dateien direkt lesen, das macht das Ganze zum Kinderspiel:

Hier wählen wir den ersten Punkt: 'Import from a File'. Es öffnet sich der übliche File Dialog und wir können direkt die BSX CSV Datei auswählen.

Auch wieder der erste Punkt: 'Merge Data to add another data series.'

Links werden die Datenreihen angezeigt die wir schon haben, rechts die in der importierten Datei zur Verfügung stehen. Puls und Leistung haben wir schon, wir sind nur an den SMO2 Werten interessiert.

Jetzt werden wir gefragt wie die Datenreihen synchronisiert werden wollen. Am einfachsten ist es unter der Verwendung gemeinsamer Datenreihen. In diesem Fall sind Puls und Leistungswerte in beiden Dateien vorhanden. Golden Cheetah muss diese also nur übereinander legen und die Sauerstoffsättigung ist genau dort wo sie sein soll.

Danach kann man das Ergebnis noch mal prüfen und speichern.

So lassen sich übrigens auch die Strecke und die Kilometer von Zwift-Aktivitäten zu den detaillierteren Garmin Daten hinzufügen.

In Golden Cheetah hat man jetzt alle gesammelten Informationen zusammen und kann die Auswertung starten. Hier ein Print Screen eines 20' FTP Tests, bei dem man gut erkennen kann wie die Sauerstoffsättigung abnimmt und im Anschluss wieder ansteigt.

BSX Insight vorher auf Unterlenker: Cutting Edge

Trainingsaufzeichnungen Teil 7 (Update)

Nils Knieling, der Mann hinter Trainingstagebuch.org, über das ich hier nicht sonderlich begeistert geschrieben habe,  hat eine neue Platform am Start: VeloHero. Und ich muss sagen, VeloHero ist schon eine ganz andere Liga als das Trainingstagebuch.

Zunächst muss man natürlich wie bei jeder Trainingssoftware erst einmal Trainingsdaten importieren. Und da hat VeloHero einige clevere Funktionen zu bieten:

• Dateien können einfach auf einem Drag & Drop Feld fallen gelassen werden.
• Import per Email: Man kann eine persönliche VeloHero Email Adresse generieren, an die Trainingsdateien gesendet werden können. Diese werden dann automatisch hochgeladen. Praktisch wenn man nur ein Smartphone oder Tablet dabei hat, mit denen Drag and Drop schwieriger ist.
• Es gibt ein Garmin Communicater Plug-In. Wer ein kompatibles Garmin Gerät sein Eigen nennt (mit meiner 910xt geht es nicht) kann die Daten direkt von der Uhr importieren.
• VeloHero spricht mit Tapiriik, einem Fitnessdaten Synchronisationsservice. 
• Und natürlich können auch manuelle Aktivitäten angelegt werden.

Statt mit einem Passwort kann man sich auch über eine Webadresse mit einem persönlichen Schlüssel einloggen. Das heisst hier Single Sign-On. Diese Adresse ist ähnlich wie die Email-Adresse personalisiert und dem eigenen Account zugeordnet. Wenn man diese Adresse in den Favoriten speichert, kommt man direkt und ohne Passwort auf seine eigene Seite.

Ebenfalls sehr gut gefällt mir die Anbindung an Withings. Wenn man eine dieser Waagen hat, die das Gewicht auf den Withings Server sendet, kann VeloHero diese Daten abrufen. So hat die Software immer das aktuelle Gewicht zur Berechnung der Leistungswerte parat. Sehr elegant gelöst.

In den Einstellungen kann man Equipment definieren und sieht dann später zum Beispiel wie viel Kilometer man mit einem bestimmten Paar Schuhe schon gelaufen ist. Das sich Puls und Leistungswerte, Alter, Maßeinheiten etc. definieren und einstellen lassen ist selbstverständlich.

Auch auf VeloHero gibt es SocialNetwork Funktionen. Man kann sich mit anderen Sportlern verbinden und es gibt Ranglisten der "Trainingsweltmeister".

Wenn die Daten importiert sind geht es an die Analyse. Einen ersten Überblick gibt das Dashboard. Man kann zwischen verschiedenen Zeiträumen wählen und bekommt einige Metriken angezeigt wie Kilometer, Stunden, Anzahl der Einheiten, Höhenmeter, Kalorien usw.

Eigentlich sollte VeloHero meiner Vorliebe eines klaren, schnörkellosen Designs entgegenkommen. Viel Weiss, übersichtliche Navigation, serifenlose Schrift, nette Icons. Aber irgendwie kann ich mich nicht damit anfreunden. Vielleicht weil zu verschwenderisch mit dem Platz umgegangen wird und sich das Dashboard auf vier (!) Bildschirmseiten (800 Pixel in der Höhe) erstreckt und dass, obwohl ich die Ansicht schon verkleinert habe. Vielleicht liegt es aber auch daran, dass die Icons sehr viel größer als die Zahlen sind um die es doch eigentlich geht.

Der nächste Tap ist das Diary, das Tagebuch mit einer Kalender- und Listenansicht der Workouts und der Body Measurements. Die Listen lassen sich sehr schnell und einfach nach allen möglichen Kriterien filtern. Spalten lassen sich ein und ausblenden. Auf einer Goals Seite kann man Ziele definieren.

Die Analyse Seite ist im Prinzip ähnlich wie das Dashboard. Interessant wird es, wenn man eine Aktivität aufruft. Dort werden noch viel mehr Metriken mit vielen bunten Icons angezeigt als auf dem Dashboard. Ich sehe hier den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr.

Die Funktionen sind nicht schlecht und vergleichbar mit dem, was andere Trainingsseiten auch bieten. Das Design fällt vielleicht auch einfach unter Geschmacksache. Wo VeloHero aber wirklich verliert, ist bei der detaillierten Analyse. Wenn in der Grafik ein bestimmter Bereich markiert wird, zoomt die Grafik zwar auf genau diesen Bereich, es werden aber nirgendwo die Metriken für die Markierung angezeigt, wie z.b. maximale und durchschnittliche Leistung.

VeloHero zeigt zwar Werte für Intervalle an, allerdings nur, wenn diese unterwegs auf dem "Datenlieferanten" markiert wurden. Werden die Intervalle in VeloHero manuell erstellt, müssen auch alle Werte (Puls, Geschwindigkeit etc.) für dieses Intervall manuell eingegeben werden, was ziemlich witzlos ist.

Es gibt zwar eine Mean-Max Grafik, aber auch diese ist kein Ersatz für eine Analyse von nachträglich erstellten Intervallen oder Segmenten. Die Mean-Max Grafik zeigt für jede Zeitspanne zwischen einer Sekunde und der Länge der Aktivität den jeweils besten Durchschnitt von Puls, Leistung, Geschwindigkeit und Trittfrequenz für die gewählte Zeitspanne an. Und das ohne eine Information darüber wo genau z.b. die besten 20 Minuten waren. Im Prinzip ist das eine Critical Power Analyse.

Der detailed Line Chart ist für eine echte Analyse auch sehr klein geraten, die Höhe der Grafik ist zwar ähnlich wie bei Strava, dort wird allerdings wenigstens noch der Maximal- und Durchschnittswert angezeigt. Ich habe zum Vergleich mal den selben Abschnitt in VeloHero (OL) , Strava (OR), Veloviewer (UL) und Cycling Analytics (UR) markiert.

Wenn die Analyse Fähigkeiten von VeloHero auch beschränkt sind, so gibt es neben den oben erwähnten doch noch weitere Punkte bei denen die Software sehr weit vorne liegt.

Das ist einmal beim Preis: für nur 19 Euro im Jahr bekommt man den Pro-Account mit allen Funktionen. Das ist, abgesehen von der Strava Erweiterung Velo Viewer, die günstigste Trainingsanalyse Software die ich kenne. Am Anfang gibt es auch eine Testperiode von 45 Tagen. Zeit genug sich eine Meinung zu bilden und VeloHero ausgiebig zu testen.

Der andere große Pluspunkt ist die Datensicherheit. Niels Knielang verspricht die Daten nicht kommerziell auszubeuten, wie es zum Beispiel Strava macht. In diesem Zusammenhang ist dieser Artikel auf outsideonline lesenswert.

Und, last but not least, man kann sich bei Fragen und Problemen oder mit Verbesserungsvorschlägen direkt an den CEO, Eigentümer und Chef-Programmierer von VeloHero wenden. Kompetenteren Support kann man nicht bekommen.

VeloHero Für und Wider:
+ Einfacher Daten Import
+ Synchronisation via Tapiriik
+ Withings Anbindung
+ Einfache Handhabung und Navigation
+ Günstig
+ Daten werden nicht verkauft
+ Software auf Deutsch und English verfügbar
- Design nicht immer übersichtlich
- Beschränkte Analyse Funktionen
- Keine sinnvolle Möglichkeit innerhalb der Software Abschnitte zu markieren

Hier geht's zur VeloHero Homepage.

>>>>>>>>>> Update 26. März 2015 <<<<<<<<<<<

Eine Eigenschaft von Online-Tools ist ja, dass sie nie aus der Beta Phase herauskommen und nie wirklich fertig sind. Das Gute daran ist, dass ständig neue Funktionen hinzukommen. In den letzten Tagen habe ich einige Emails mit Nils Knielang ausgetauscht und nachgefragt, ob es denn wirklich keine Funktion gibt, nachträglich definierte Intervalle zu analysieren. Ich weiss nicht ob meine Frage etwas damit zu tun hat (ich glaube nicht), aber seit vorgestern kann man aus einem markierten Bereich ein Intervall erzeugen, dessen Daten dann auch auf dem Intervall Tab angezeigt werden.

Darüber hinaus wird kann man nun im Vollbildmodus des Line Charts wählen, ob nur die Karte oder nur die Grafik oder beides angezeigt werden soll.

Trotz der Verbesserungen bleibt VeloHero bei den Möglichkeiten zur Analyse des Trainings immer noch weit hinter anderen Tools zurück. Aber natürlich kommt es dabei auch immer auf den Anspruch an den man an eine Software und deren Funktionen hat. Was mir zu wenig erscheint kann für jemand anderen voll und ganz ausreichend sein.

Was man aber auch sieht und ausdrücklich herausstellen muss, ist dass an der Software aktiv gearbeitet wird und ständig neue Funktionen hinzukommen. Der VeloHero Facebook Account informiert über die Neuerungen und ist daher auf jeden Fall ein Like wert.

Trainingsdaten Sammeln und Analysieren

Gestern habe ich vor den angehenden C-Trainern des Saarländischen Radfahrer Bundes einen Vortrag über "Trainingsdaten - Sammeln und Analysieren" gehalten. So schnell kann es gehen, vor gar nicht allzu langer Zeit habe ich selber da gesessen.

In dem Vortrag ging es darum, was überhaupt alles an relevanten Daten erfasst werden kann und wie. Das fängt einfach bei der Zeit und den Kilometern auf einem Blatt Papier an und hört bei Herzfrequenz und Power Werten in komplexer Analyse Software noch lange nicht auf. Als Trainer oder Übungsleiter sollte man die Möglichkeiten kennen, dabei aber immer die Zielgruppe und Verhältnismäßigkeit im Auge behalten.

Kinder, die ohne Leistungsanspruch in ein Radtraining kommen und gerade erst mit dem Sport anfangen, brauchen natürlich keine Radcomputer mit PC Anschluss usw. In dem Fall ist es schon eine tolle Sache, wenn einfach die Kilometer notiert werden und am Ende der Saison eine beeindruckende Zahl herauskommt. Vielleicht gibt es dann einen Preis für das Kind mit den meisten Kilometern oder den regelmäßigsten Trainingsteilnahmen?

Jugendliche die mit dem Leistungssport anfangen, sollten dann mehr Daten erfassen. Entfernung, Geschwindigkeit, Trittfrequenz usw. aber auch weitere Faktoren wie Schlaf, Gewicht, Stimmung. Irgendwann ist eine elektronische Erfassung und Speicherung sinnvoll um die Daten auch Analysieren zu können.

Für Junioren und U-23 Fahrer wird es dann irgendwann interessant auch die Leistung zu messen und Training und Wettkämpfe entsprechend zu analysieren.

Darüber hinaus ist es für Trainer wichtig zu dokumentieren, was in welchem Training gemacht wurde und wie es angekommen ist. Welche Übungen haben den Kindern und Jugendlichen Spaß gemacht, gibt es Alternativen bei schlechtem Wetter, was wurde im Hallentraining gemacht. Solche Aufzeichnungen können auch eine gewisse Kontinuität bei Trainerwechseln garantieren.

Hier geht es zu der Präsentation.

Trainingsaufzeichnungen Teil 6

Bei der Vielzahl von Tools und Anwendungen die zur Verfügung stehen, alle mit Stärken und Schwächen, endet man schnell damit seine Daten nicht nur auf eine Plattform hoch zuladen. Das hat den Vorteil direkt eine Datensicherung zu haben. Allerdings auch den Nachteil dass es zeitraubend und lästig ist die Upload Prozedur nach dem Training gleich mehrmals durch zuführen.

Einige Tools bieten die Möglichkeit automatisch mit anderen zu sprechen, aber nie mit Allen. CyclingAnalytics kann die Daten zum Beispiel selbständig zu Strava hochladen. Ich lade meine Daten zu Garmin hoch, dann zu Strava und synchronisiere anschliessend mein VeloViewer Strava Dashboard.

Diese Arbeit kann an einige spezialisierte Tools delegieren werden, die Trainingsdaten zwischen den unterschiedlichen Plattformen synchronisieren. Vor einiger Zeit hat Ray, aka DC Rainmaker einen wie immer allumfassenden Blogpost über die verschiedenen Möglichkeiten / Anwendungen zur Synchronisation geschrieben. Sehr lesenswert.