Dans le monde du cyclisme, où la précision et l’exactitude peuvent faire la différence en termes de performances, la cohérence des données s’avère être un facteur crucial, dont la fiabilité devrait être garantie non seulement dans les conditions de laboratoire, mais également et surtout dans les conditions d’utilisation réelles.
La question qui se pose naturellement est donc : votre capteur de puissance est-il vraiment précis ?
Les fluctuations ou les incohérences dans la lecture des données de puissance peuvent amener les athlètes à s’entraîner de manière inappropriée en raison d’une mauvaise interprétation des niveaux d’intensité.
Contrairement aux conditions de laboratoire, la prise en compte de la variation de vitesse de chaque coup de pédale est essentielle lorsque l'on roule en conditions réelles compte tenu de nos pédalages très irréguliers (sprints, plateaux ovales, montées).
Pour ce faire, un gyroscope intégré est indispensable pour un capteur de puissance : Assioma utilise son système d'alimentation IAV spécial pour exploiter les données provenant du gyroscope, garantissant ainsi que les cyclistes peuvent établir et adhérer à des entraînements précis (+/-1 % de précision) quelles que soient les conditions.
Les capteurs de puissance Assioma garantissent des mesures stables et fiables dans les conditions extérieures réelles, quelles que soient les conditions météorologiques.
Cet objectif est atteint notamment grâce à la Technologie de Compensation Active de la Température (ATC), laquelle reconnaît et compense les fluctuations de mesure dues aux variations de température.
Notre technologie est très avancée car elle permet de discerner une variation de la longueur des jauges de contrainte en nanomètres : cette précision est assurée par le fait que chacun des capteurs est calibré à l’usine à travers des cycles de température spécifiques.
La qualité des données est avant tout déterminée par l'excellente précision des mesures, mais l'algorithme de filtrage des données joue également un rôle important pour le cycliste.
Le filtrage est en effet crucial car sinon, les données de puissance oscilleraient trop brusquement et fréquemment, rendant la lecture et l'interprétation conséquente des données pratiquement impossibles.
L'algorithme de Assioma entre donc en jeu de manière exceptionnelle en offrant une lecture continue et homogène dans toutes les conditions, sans sacrifier la précision de la collecte des données.