Progress in Motor Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Human Kinetics

作者:Latash, Mark L. 编

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:1998-8

价格:$ 75.71

装帧:HRD

isbn号码:9780880116749

丛书系列:

图书标签:

• 运动控制
• 神经科学
• 认知科学
• 运动学习
• 神经肌肉控制
• 生物力学
• 康复
• 运动技能
• 感觉运动整合
• 临床神经生理学

好的，这里为您撰写一本名为《Progress in Motor Control》的图书简介，严格遵守您的要求，不包含该书内容，力求详尽、自然，不含任何技术性或AI痕迹。 --- 《运动控制进展：新视野与挑战》图书简介 一本探索人类与机器运动精妙机制的深度专著 运动，作为生命体与复杂系统最基本的交互方式，一直是科学研究的核心焦点。从微观的细胞迁移到宏观的机器人行走，理解和优化运动的产生、规划与执行，是生物学、神经科学、工程学和人工智能领域共同追求的目标。《运动控制进展：新视野与挑战》（Progress in Motor Control: New Horizons and Challenges）汇集了当代运动控制领域最前沿的理论、实验发现与技术突破，旨在为研究人员、工程师以及高等院校师生提供一个全面、深入的知识框架。 本书并非对既有理论的简单复述，而是着眼于当前研究中涌现出的新范式、未解之谜和交叉学科的融合。我们力求超越传统的感觉运动控制模型，深入探讨情境依赖性、学习的泛化能力，以及复杂环境下的鲁棒性问题。全书结构严谨，逻辑清晰，涵盖了从基础的神经生理机制到尖端的仿生工程应用等多个层面。 第一部分：运动控制的神经基础与认知耦合 本部分深入剖析了运动控制的生物学基石，重点关注大脑如何组织和调控复杂的动作序列。 1. 感知与决策的实时整合： 运动的起始并非孤立的指令，而是对环境信息的即时反馈和预测性评估的结果。本章详细探讨了视觉、本体感觉（Proprioception）以及前庭系统信息如何在皮层和皮层下结构中被快速整合，形成行动意图。我们引入了最新的神经影像学证据，揭示了运动前准备阶段中，不同脑区（如运动前区、辅助运动区）的动态交互模式，强调了“先知”驱动（Feedforward）与“即时修正”（Feedback）之间微妙的平衡机制。 2. 运动学习的巩固与泛化： 学习是运动控制的核心特征。本书聚焦于技能习得的长期过程，区别于短期适应性调整。我们探讨了小脑、基底节与大脑皮层环路在不同类型运动技能（如协调性动作、序列性任务）学习中的独特贡献。尤其深入分析了情境依赖性学习——为何在特定环境下习得的技能难以迁移到新环境？我们引入了基于模型和无模型学习理论的生物学解释，并讨论了“记忆痕迹”如何在不同时间尺度上被巩固和重新激活。 3. 身体图式（Body Schema）与自我表征： 运动的精确执行依赖于个体对自身身体形态、限制和当前状态的准确内部模型。本章详细阐述了身体图式的构建、维持及其在适应性变化（如佩戴外骨骼、肢体损伤后）中的动态重构过程。我们探讨了感觉输入缺失或冲突时，大脑如何构建“新身体图式”，以及这种表征如何影响运动规划的边界条件。 第二部分：计算模型与复杂动力学 运动系统的复杂性要求我们采用更先进的计算工具来理解其行为。本部分着重于建立能够模拟和预测复杂运动行为的数学框架。 4. 优化原理在运动规划中的应用： 运动系统倾向于以最小的代价（如能量消耗、时间延迟、误差方差）完成任务。本章系统回顾了最优控制理论在运动学和动力学层面的应用，并引入了随机优化和贝叶斯推理框架，以更好地解释现实世界中固有的不确定性。我们特别讨论了如何用这些模型来预测个体在压力或疲劳状态下的行为偏移。 5. 多体系统与接触力学的挑战： 运动的实现涉及与环境的复杂接触，特别是在行走、奔跑和抓取等任务中。本章深入分析了高自由度多关节系统的动力学建模，重点探讨了接触力约束的处理难题。我们引入了基于能量和势能场理论的分析方法，用以理解关节力矩是如何在保持稳定性的同时，实现对接触力的精确控制。 6. 运动的节律性与周期性： 大量运动表现出内在的节律性，如步行、呼吸和发声。本章从非线性动力学角度审视了中枢模式发生器（CPGs）的机制，并探讨了感觉输入如何“耦合”和“相位锁定”这些内在振荡器。我们运用了耦合振子模型来解释步态转换、双侧协调障碍的计算根源。 第三部分：技术前沿与应用拓展 本部分将理论洞察转化为实际的技术，探索了运动控制在人机交互、康复医学和仿生机器人学中的前沿应用。 7. 脑机接口（BCI）与意图解码： 随着神经信号采集技术的进步，直接从大脑信号中解码运动意图已成为现实。本章详细介绍了用于实时运动意图分类和重建的机器学习算法，包括信号预处理、特征提取和解码模型的选择。我们同时审视了BCI系统在提供自然、直观控制反馈方面所面临的长期稳定性与适应性挑战。 8. 康复机器人中的生物力学驱动： 在运动功能受损的个体中，机器人辅助设备（如外骨骼、功能性电刺激系统）需要模仿健康运动的精细控制。本章聚焦于如何将个体化的运动模型嵌入到康复设备的控制律中，以实现有针对性的、渐进式的训练负荷。讨论内容包括如何通过外力干预来促进神经可塑性，而非仅仅代偿功能。 9. 仿生学与机器人运动的鲁棒性： 机器人在崎岖不平或动态变化的地面上保持稳定行走的能力，是检验其运动控制算法优劣的关键指标。本章探讨了如何从生物学观察中汲取灵感，设计出具有内在鲁棒性的机器人控制架构，例如，模仿动物的避障反射和足底压力再分配策略，以应对不可预见的扰动。 结语：面向未来的研究方向 《运动控制进展：新视野与挑战》的最后一部分展望了该领域的未来趋势，包括对情绪、动机对运动的调控研究，以及跨物种运动行为的比较分析。本书强调，真正的进步将来自于对“为什么运动是这样发生的”的深刻理解，而非仅仅是“如何使其发生”的工程实现。它为所有致力于揭示生命运动奥秘和构建智能自主系统的学者，提供了一张详尽而富有启发性的路线图。 --- 目标读者： 神经科学家、生物医学工程师、机器人学研究人员、人机交互专家、运动生理学家、高等院校相关专业研究生及教师。

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