Progress in Motor Control pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Human Kinetics

作者:Latash, Mark L. 編

出品人:

頁數:408

译者:

出版時間:1998-8

價格:$ 75.71

裝幀:HRD

isbn號碼:9780880116749

叢書系列:

圖書標籤:

• 運動控製
• 神經科學
• 認知科學
• 運動學習
• 神經肌肉控製
• 生物力學
• 康復
• 運動技能
• 感覺運動整閤
• 臨床神經生理學

好的，這裏為您撰寫一本名為《Progress in Motor Control》的圖書簡介，嚴格遵守您的要求，不包含該書內容，力求詳盡、自然，不含任何技術性或AI痕跡。 --- 《運動控製進展：新視野與挑戰》圖書簡介 一本探索人類與機器運動精妙機製的深度專著 運動，作為生命體與復雜係統最基本的交互方式，一直是科學研究的核心焦點。從微觀的細胞遷移到宏觀的機器人行走，理解和優化運動的産生、規劃與執行，是生物學、神經科學、工程學和人工智能領域共同追求的目標。《運動控製進展：新視野與挑戰》（Progress in Motor Control: New Horizons and Challenges）匯集瞭當代運動控製領域最前沿的理論、實驗發現與技術突破，旨在為研究人員、工程師以及高等院校師生提供一個全麵、深入的知識框架。 本書並非對既有理論的簡單復述，而是著眼於當前研究中湧現齣的新範式、未解之謎和交叉學科的融閤。我們力求超越傳統的感覺運動控製模型，深入探討情境依賴性、學習的泛化能力，以及復雜環境下的魯棒性問題。全書結構嚴謹，邏輯清晰，涵蓋瞭從基礎的神經生理機製到尖端的仿生工程應用等多個層麵。 第一部分：運動控製的神經基礎與認知耦閤 本部分深入剖析瞭運動控製的生物學基石，重點關注大腦如何組織和調控復雜的動作序列。 1. 感知與決策的實時整閤： 運動的起始並非孤立的指令，而是對環境信息的即時反饋和預測性評估的結果。本章詳細探討瞭視覺、本體感覺（Proprioception）以及前庭係統信息如何在皮層和皮層下結構中被快速整閤，形成行動意圖。我們引入瞭最新的神經影像學證據，揭示瞭運動前準備階段中，不同腦區（如運動前區、輔助運動區）的動態交互模式，強調瞭“先知”驅動（Feedforward）與“即時修正”（Feedback）之間微妙的平衡機製。 2. 運動學習的鞏固與泛化： 學習是運動控製的核心特徵。本書聚焦於技能習得的長期過程，區彆於短期適應性調整。我們探討瞭小腦、基底節與大腦皮層環路在不同類型運動技能（如協調性動作、序列性任務）學習中的獨特貢獻。尤其深入分析瞭情境依賴性學習——為何在特定環境下習得的技能難以遷移到新環境？我們引入瞭基於模型和無模型學習理論的生物學解釋，並討論瞭“記憶痕跡”如何在不同時間尺度上被鞏固和重新激活。 3. 身體圖式（Body Schema）與自我錶徵： 運動的精確執行依賴於個體對自身身體形態、限製和當前狀態的準確內部模型。本章詳細闡述瞭身體圖式的構建、維持及其在適應性變化（如佩戴外骨骼、肢體損傷後）中的動態重構過程。我們探討瞭感覺輸入缺失或衝突時，大腦如何構建“新身體圖式”，以及這種錶徵如何影響運動規劃的邊界條件。 第二部分：計算模型與復雜動力學 運動係統的復雜性要求我們采用更先進的計算工具來理解其行為。本部分著重於建立能夠模擬和預測復雜運動行為的數學框架。 4. 優化原理在運動規劃中的應用： 運動係統傾嚮於以最小的代價（如能量消耗、時間延遲、誤差方差）完成任務。本章係統迴顧瞭最優控製理論在運動學和動力學層麵的應用，並引入瞭隨機優化和貝葉斯推理框架，以更好地解釋現實世界中固有的不確定性。我們特彆討論瞭如何用這些模型來預測個體在壓力或疲勞狀態下的行為偏移。 5. 多體係統與接觸力學的挑戰： 運動的實現涉及與環境的復雜接觸，特彆是在行走、奔跑和抓取等任務中。本章深入分析瞭高自由度多關節係統的動力學建模，重點探討瞭接觸力約束的處理難題。我們引入瞭基於能量和勢能場理論的分析方法，用以理解關節力矩是如何在保持穩定性的同時，實現對接觸力的精確控製。 6. 運動的節律性與周期性： 大量運動錶現齣內在的節律性，如步行、呼吸和發聲。本章從非綫性動力學角度審視瞭中樞模式發生器（CPGs）的機製，並探討瞭感覺輸入如何“耦閤”和“相位鎖定”這些內在振蕩器。我們運用瞭耦閤振子模型來解釋步態轉換、雙側協調障礙的計算根源。 第三部分：技術前沿與應用拓展 本部分將理論洞察轉化為實際的技術，探索瞭運動控製在人機交互、康復醫學和仿生機器人學中的前沿應用。 7. 腦機接口（BCI）與意圖解碼： 隨著神經信號采集技術的進步，直接從大腦信號中解碼運動意圖已成為現實。本章詳細介紹瞭用於實時運動意圖分類和重建的機器學習算法，包括信號預處理、特徵提取和解碼模型的選擇。我們同時審視瞭BCI係統在提供自然、直觀控製反饋方麵所麵臨的長期穩定性與適應性挑戰。 8. 康復機器人中的生物力學驅動： 在運動功能受損的個體中，機器人輔助設備（如外骨骼、功能性電刺激係統）需要模仿健康運動的精細控製。本章聚焦於如何將個體化的運動模型嵌入到康復設備的控製律中，以實現有針對性的、漸進式的訓練負荷。討論內容包括如何通過外力乾預來促進神經可塑性，而非僅僅代償功能。 9. 仿生學與機器人運動的魯棒性： 機器人在崎嶇不平或動態變化的地麵上保持穩定行走的能力，是檢驗其運動控製算法優劣的關鍵指標。本章探討瞭如何從生物學觀察中汲取靈感，設計齣具有內在魯棒性的機器人控製架構，例如，模仿動物的避障反射和足底壓力再分配策略，以應對不可預見的擾動。 結語：麵嚮未來的研究方嚮 《運動控製進展：新視野與挑戰》的最後一部分展望瞭該領域的未來趨勢，包括對情緒、動機對運動的調控研究，以及跨物種運動行為的比較分析。本書強調，真正的進步將來自於對“為什麼運動是這樣發生的”的深刻理解，而非僅僅是“如何使其發生”的工程實現。它為所有緻力於揭示生命運動奧秘和構建智能自主係統的學者，提供瞭一張詳盡而富有啓發性的路綫圖。 --- 目標讀者： 神經科學傢、生物醫學工程師、機器人學研究人員、人機交互專傢、運動生理學傢、高等院校相關專業研究生及教師。

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