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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Sternad, Dagmar 编

出品人:

页数:752

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 224.87

装帧:

isbn号码:9780387770635

丛书系列:

图书标签:

• 运动控制
• control
• Motor
• 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

《运动控制的进展》是一本深度探讨运动控制领域前沿研究的学术专著。本书汇聚了该领域多位顶尖科学家和研究者的最新成果与深刻洞见，旨在全面梳理运动控制理论与实践的最新发展动态，并展望未来的研究方向。 本书的核心内容涵盖了运动控制的多个关键分支，并以系统性的视角进行了深入剖析。 第一部分：运动控制的基本原理与模型。 这一部分将回顾和重塑运动控制的核心理论基础。作者们将从神经生理学、生物力学和认知科学的交叉视角出发，重新审视运动的产生机制。内容包括： 感觉运动整合： 深入探讨身体如何接收、处理和整合来自本体感受器、视觉、听觉等多种感觉信息，并将其转化为精确的运动指令。我们将考察本体感觉反馈在运动规划和执行中的关键作用，以及视觉信息如何用于运动的误差修正和路径导航。 运动单元的招募与协调： 详细阐述运动单元（motor unit）如何根据任务需求被选择性地激活和同步化，以产生不同大小和力量的肌肉收缩。本书将介绍前沿的电生理学技术，如肌电图（EMG）的分析方法，以及如何利用这些技术来理解运动单元活动的编码策略。 神经肌肉动力学： 探讨肌肉、肌腱和关节之间的复杂相互作用，以及这些相互作用如何影响运动的刚性、弹性和阻尼特性。我们将介绍建模技术，用于描述和预测肌肉的力学行为，以及这些行为如何影响整体运动的流畅性和效率。 运动控制理论模型： 回顾并评估现有的运动控制理论模型，例如最优控制理论、自适应控制理论、增量学习理论等。本书将重点分析这些模型的优势与局限性，并探讨如何通过整合不同理论的优点来构建更全面、更具预测性的运动控制模型。 第二部分：运动的感知与学习。 运动控制并非孤立的指令输出，它与感知和学习密切相关。本部分将深入探讨大脑如何感知运动、如何从经验中学习运动技能，以及这些过程如何受到认知因素的影响。 运动表象与意向： 研究大脑如何构建和表征即将发生的运动，以及运动的意图是如何在大脑中产生的。我们将审视前运动皮层（premotor cortex）和辅助运动区（supplementary motor area）在运动表象和规划中的作用。 运动学习的神经机制： 揭示运动技能习得的神经通路和可塑性变化。本书将重点介绍不同类型的运动学习，如程序性学习、条件反射学习等，并探讨其在神经环路中的具体实现方式，包括突触可塑性、网络重组等。 反馈与前馈控制在学习中的作用： 详细分析内在和外在反馈信息如何指导运动学习，以及前馈控制策略如何在熟练掌握后逐渐形成。我们将讨论增量学习算法在模拟运动学习过程中的应用。 认知因素对运动学习的影响： 探讨注意力、记忆、动机和情绪等认知过程如何影响运动的学习效率和稳定性。例如，如何通过改变任务的难度或奖励机制来促进或抑制运动学习。 第三部分：特殊人群的运动控制。 运动控制的异常是许多神经系统疾病和发育障碍的常见表现。本部分将聚焦于研究不同特殊人群的运动控制特点、功能障碍的机理以及康复干预的最新进展。 儿童运动发育： 追踪儿童从出生到成年的运动能力发展过程，分析关键的里程碑事件，以及影响发育的内在和外在因素。重点关注早期运动筛查和干预的重要性。 神经损伤与康复： 探讨中风、脑外伤、脊髓损伤等神经损伤如何导致运动功能障碍，并深入研究神经康复的理论基础和临床实践。本书将详细介绍神经重塑、运动再训练、辅助技术等康复策略的有效性。 神经退行性疾病： 分析帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化症（ALS）等神经退行性疾病对运动控制系统的影响，研究其病理生理学机制，并介绍当前的治疗手段和研究进展。 残障辅助技术： 介绍最新的假肢、外骨骼、脑机接口（BCI）等辅助技术，以及它们如何帮助改善残障人士的运动能力和生活质量。本书将重点关注这些技术的研发方向和未来潜力。 第四部分：前沿技术与应用。 随着科技的飞速发展，新的技术手段不断涌现，为运动控制的研究提供了前所未有的工具和视角。本部分将介绍和展望这些前沿技术在运动控制领域的应用。 脑成像与神经电生理技术： 介绍功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、侵入性神经记录等技术在揭示运动控制神经机制中的作用。我们将探讨如何利用这些技术来理解大脑在运动规划、执行和学习过程中的活动模式。 机器人技术与人机交互： 探讨运动控制机器人（如康复机器人、外骨骼机器人）的设计原理、控制策略以及它们在康复、训练和辅助生活中的应用。本书将重点关注如何通过先进的机器人技术来实现更自然、更高效的人机协作。 大数据分析与人工智能： 介绍如何利用大数据分析和机器学习技术来处理海量的运动数据，从而揭示运动模式的规律，预测运动表现，并开发智能的运动控制算法。我们将探讨深度学习在运动姿态估计、动作识别和个性化训练方案设计中的应用。 虚拟现实与增强现实（VR/AR）： 阐述VR/AR技术如何创造沉浸式的训练环境，用于运动技能的模拟、康复和评估。我们将讨论VR/AR在提高运动学习效率、增强运动感知和提供即时反馈方面的潜力。 本书的特点： 跨学科视角： 融合了神经科学、运动学、生物力学、计算机科学、心理学等多个学科的知识，为读者提供一个全面的理解框架。 前沿性： 汇集了最新的研究成果和未公开的发现，反映了运动控制领域的最新发展趋势。 系统性： 以逻辑清晰的结构，从基础理论到应用实践，层层深入地阐述了运动控制的各个方面。 深度与广度并存： 既有对核心概念的深入剖析，也涵盖了广泛的研究领域和应用场景。 专家撰写： 所有章节均由该领域的知名专家和活跃的研究者撰写，保证了内容的权威性和准确性。 《运动控制的进展》不仅是研究人员和学者了解该领域最新进展的宝贵资源，也是相关领域的学生、临床医生、工程师以及对运动科学感兴趣的广大读者深入学习和探索的绝佳读物。本书将激发新的研究思路，促进学科间的交流与合作，并最终推动运动控制技术在医疗、教育、体育、人机工程等多个领域的创新应用。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的亮点在于其对“感知”与“控制”的耦合机制的探讨，这一点在很多纯粹的控制理论书籍中是被弱化的。它深入剖析了如何利用视觉信息或力矩传感器数据实时修正运动轨迹，以应对环境的突变。我记得有一个章节详细对比了基于模型的预测控制（MPC）和基于学习的控制策略在处理外部扰动时的表现差异。作者没有简单地倾向于某一方，而是通过一系列精心设计的仿真案例，展示了在不同复杂度场景下，各自的优缺点和适用范围。这种不偏不倚、以数据说话的写作风格，极大地增强了内容的客观性和可信度。然而，在涉及硬件实现细节时，描述显得略为笼统，比如关于高频数据采集的硬件选型和实时操作系统（RTOS）的配置建议，这部分内容略显不足，仿佛作者更热衷于纸面上的最优解，而对实际系统中时延和资源限制的“泥泞”不甚关心。总体而言，它为我们打开了一扇理解“智能”运动系统的窗口。

评分☆☆☆☆☆

这本《运动控制的进展》给我带来了耳目一新的感受。作者似乎花了大量篇幅来探讨机器人学中的路径规划与轨迹生成问题，从经典的A*算法到更现代的基于采样的规划方法，都有相当深入的介绍。特别是关于在复杂动态约束下实现平滑、高效运动轨迹的章节，简直是教科书级别的范本。我记得有一部分详细分析了非完整性约束（nonholonomic constraints）在移动机器人导航中的影响，配有精妙的数学推导，让人不得不佩服其学术功底。不过，我个人感觉，对于那些更倾向于生物力学或者神经科学背景的读者来说，可能需要对控制理论有较好的预备知识才能完全跟上。书中的图示清晰明了，但某些算法流程图的细节处理上，如果能增加一些实际应用中的陷阱和解决方案的讨论，那就更完美了。总的来说，这是一部面向专业工程师和高级研究生的硬核著作，它成功地将理论的严谨性与工程实践的需求紧密地结合了起来，是理解现代先进运动控制系统设计不可或缺的参考书。 探讨的内容深度远超我预期的初级概述，非常扎实。

评分☆☆☆☆☆

令人惊喜的是，这本书中关于人机协作（HRI）和安全保障方面的论述，展现了超越传统控制范畴的人文关怀。它不仅仅停留在“如何让机器动起来”的层面，而是花费了大量篇幅来探讨“如何让机器安全、自然地与人协同工作”。作者引用了大量的心理物理学实验结果，来论证在共享工作空间内，运动信号的预测性和意图表达的重要性。这种跨学科的整合，使得本书的格局瞬间打开。书中对“意图预测模型”的介绍，特别是基于贝叶斯推理的方法，为未来的安全交互系统提供了坚实的理论基础。虽然对底层电机驱动和反馈环路的讨论相对简略，但这种聚焦于高层决策与社会接受度的视角，无疑是当代运动控制研究中至关重要的一环。它成功地将冰冷的算法与复杂的现实世界人际互动连接起来，让人在学习技术的同时，也反思了技术的社会责任，是一部非常具有前瞻性的作品。

评分☆☆☆☆☆

读完这册关于“运动控制进展”的书籍，我产生了一种强烈的体会，那就是它在信息组织和叙事风格上，显得有些……过于学术化了，甚至可以说有些冰冷。它更像是一份详尽的、由不同实验室的研究报告汇编而成的技术档案，而非一本旨在引导读者的科普读物。书中关于控制器设计的部分，比如PID的改进型、自适应控制、模糊逻辑在运动精度补偿中的应用，都被置于极其严谨的数学框架内进行论证。每一条定理的提出都伴随着冗长的证明过程，这对于初学者来说无疑是一个巨大的知识壁垒。我特别欣赏作者在探讨鲁棒性分析时所使用的李雅普诺夫稳定性理论，但随之而来的感受是，这本书几乎没有留给“直觉理解”的空间。整个阅读过程更像是一场智力上的马拉松，你需要不断地停下来，对照附录中的高等数学知识进行反刍。如果能加入一些历史沿革的叙述，或者增加一些对未来研究方向的宏观展望，或许能让这本厚重的著作增添一些温度和连贯性。对于想快速了解领域前沿动态的读者，可能需要有极强的耐心去筛选信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量，坦率地说，有些令人失望，尤其考虑到其内容的专业深度。许多公式的字体大小和间距处理得不够协调，使得在复杂的张量运算部分，阅读体验大打折扣，经常需要眯着眼睛才能分辨出上下标。内容上，它似乎对某些特定领域——例如高精度工业机械臂的刚体动力学建模——投入了不成比例的关注，而对新兴的柔性机器人或软体驱动的研究却只是一笔带过，显得结构有些失衡。我期望看到更多关于材料科学与驱动器特性如何反作用于控制算法设计的探讨，毕竟，控制的“进展”往往受限于我们所能制造的物理实体。对于那些希望通过此书来搭建起一套全新的、跨学科控制框架的读者来说，可能需要自己去整合来自不同学科的知识碎片。它更像是为已在某一细分领域深耕多年的专家准备的、用于查漏补缺的工具书，而非一本能够引领全面革新的纲领性著作。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆