Sportanalytik hat großen Einfluss auf die Entwicklung innovativer Trainingsmethoden und die mediale Übertragung von Sportveranstaltungen. In dieser Dissertation werden Algorithmen für kinematische Analysen und weiterführende Bewegungsinterpretationen vorgestellt, die auf Daten tragbarer Sensorik und daraus berechneten Merkmalen aufbauen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Merkmalen, die die Orientierung im Raum betreffen und darauf, das Potential dieser Merkmale für die Sportanalytik zu erforschen. Die entwickelten Algorithmen werden anhand von fünf Sportarten beschrieben und evaluiert. Beim Gerätetauchen, Rudern und Skispringen wird die 3D-Orientierung von Körper/Boot/Skiern ermittelt und zur Analyse und Visualisierung des Bewegungsverhalten weiterverarbeitet. Beim Snowboarden und Skateboarden wird die Orientierung des Boards berechnet und zur Bewegungsvisualisierung sowie für Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens genutzt. Boardsporttricks werden automatisiert erkannt und anschließend in Trickkategorie und -typ klassifiziert. Die Algorithmen dieser Arbeit wurden bereits teilweise zur TV-Übertragung von internationalen Wettkämpfen (z.B. Olympische Spiele 2018) eingesetzt. Weiterhin können sie für sportwissenschaftliche Forschung verwendet werden, um tiefgehende sportbezogene Analysen und innovative Trainingsmethoden zu entwickeln.weiterlesen