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张英波 著

图书标签:

• 机器人学
• 控制理论
• 机器学习
• 强化学习
• 运动规划
• 优化
• 自适应控制
• 动态系统
• 人工智能
• 神经机器人学

出版社： 北京体育大学出版社

ISBN：9787810519892

版次：1

商品编码：11731104

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：224

正文语种：中文

内容简介

　　在教材内容的确定方面，参照了欧美发达国家大量的动作科学研究前沿信息和最新成果，紧密结合了我国各个运动项目动作技能训练和体育院校动作技能教学实践的特点。教材结构和层次清晰、难度循序渐进、图文并茂，所引用资料的来源力求准确翔实。教材循序渐进地分为“动作科学基础知识”、“动作控制原理与实践”和“动作学习原理与实践”三篇，共十二章，内容组织注重适宜性和系统性，包括篇章引言、教学目的、正文、主要学习内容等。为了便于我国广大高等院校体育专业学生独立学习和掌握动作科学知识体系的重要概念、关键术语和阅读外文文献，《动作学习与控制》在每一章的最后一节，专门为读者设计了精致的“自学进阶与突破”的学习经历，结合各个层次的教学过程，适宜匹配和分别设计了“认识基本概念”、“掌握关键术语”、“巩固学习要点”、“强化知识练习”和“推荐阅读文献”的内容。在教材的结束部分，备有主要缩略语、汉英词汇对照和英汉词汇对照，便于读者阅读国外文献时参考。《动作学习与控制》力图把国际上本领域先进和新颖的知识体系与我国体育教育的实际情况有机结合，相对完整地奉献给我国体育高等院校的广大师生，以及运动队的教练员和运动员，服务于我国高等体育教育的教学、科研和各级运动队的训练实践。

作者简介

　　张英波，男，1963年1月出生，教育学博士。现任北京体育大学教授，“体育教育训练学”专业方向博士、硕士研究生导师，国际田联高级讲师，国际田联地区发展中心·北京教务主管02001年由国家公派赴美国春田学院留学，主修“动作行为学”和“体能训练”。2009年赴加拿大阿尔伯塔大学学习“动作控制与学习的现实进展”。近年来发表十余部运动员体能训练和技能训练领域学术专著、承担国家科技部课题部分运动项目的科研工作，获教育部资助课题2项。研究成果获国家体育总局“体育科学技术进步一等奖”和中国体育科学学会“科学技术奖二等奖”。

内页插图

目录

第一篇 动作科学基础知识
第一章 动作科学知识体系概述
第一节 动作科学发展概况及其应用
一、动作科学发展进程及其代表人物
二、动作学习、动作控制和动作发展的联系与区别
三、动作科学的主要研究方法和应用领域
四、当代动作科学实践的典型案例
第二节 动作及动作技能的定义、层次与影响因素
一、动作、动作技能与人类行为
二、运动、动作、行动与动作技能
三、动作技能的发展和层次分析
四、动作技能的影响因素
第三节 动作技能分类与高水平动作技能的特征
一、动作技能的分类
二、高水平动作技能的特征
第四节 动作学习与动作表现
一、动作学习与动作表现的区别
二、动作学习与动作表现的阶段
三、动作技能的内隐学习
第五节 动作学习与表现中针对问题的解决方案
一、谁？——人
二、什么？——动作任务
三、哪里？——目标情景
第六节 自学进阶与突破
一、认识基本概念
二、掌握关键术语
三、巩固学习要点
四、强化知识练习
五、推荐阅读文献
第二章 先天能力与动作技能
第一节 人的个体差异、先天能力与后天能力
一、个体差异的概念
二、先天能力与后天能力
第二节 对教师和教练员的提示
一、教师和教练员如何理解先天能力的概念
二、教师和教练员需要牢记的人体先天能力
三、教师和教练员如何运用先天能力的概念
第三节 自学进阶与突破
一、认识基本概念
二、掌握关键术语
三、巩固学习要点
四、强化知识练习
五、推荐阅读文献
第三章 动作信息处理与动作决定
第一节 动作信息处理方法
一、输入信息的来源
二、三个动作信息处理阶段
三、输出动作信息
四、进入人体动作控制信息流程
第二节 动作反应时与动作决定
一、影响动作反应时和动作决定的因素
二、动作决定延迟的处理
三、环境赋予理论
第三节 动作信息处理能力的局限
一、动作表现的“倒U”原理
二、焦虑状态下的信息处理
三、注意的有限容量
四、动作任务相互间的竞争
五、双手执行动作任务的竞争
第四节 三个记忆系统
一、短时感觉储备
二、短时记忆
三、长时记忆
……
第二篇 动作控制原理与实践
第三篇 动作学习原理与实践
参考文献
《动作学习与控制》汉英词汇对照
《动作学习与控制》英汉词汇对照

《动作学习与控制》这本书，顾名思义，将深入探讨人类及其他生物体如何通过学习来掌握和优化自身的运动能力，并在此过程中实现精确、高效的动作控制。它并非一本简单的运动技巧指南，而是从更宏观、更基础的科学层面，揭示动作产生的内在机制、学习过程的演变以及最终如何形成稳定而灵活的控制系统。 全书的开篇，将带领读者穿越到动作产生的源头。我们会审视神经系统在动作执行中的核心作用，从大脑皮层中负责意图产生和规划的区域，到协调运动的脑干和小脑，再到连接中枢神经系统与肌肉的脊髓和周围神经。我们会剖析神经冲动是如何从大脑发出，经过精密的信号传递，最终激活特定的肌肉群，产生我们所见的每一个细微的动作。这不仅仅是理论上的讲解，更会结合神经科学的最新研究成果，例如功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）等技术如何帮助我们“看到”大脑在运动时的活动模式。我们将讨论运动指令的编码方式，以及身体如何感知自身的姿势和运动状态，这依赖于本体感受器（proprioceptors）向大脑源源不断地传递信息。 接着，本书的重点将转向“学习”这一神奇的过程。我们将探讨人类在学习新动作时的不同阶段，从最初的笨拙尝试，到熟练掌握，再到自动化执行。这之中会引入“学习曲线”的概念，并分析影响学习效率的关键因素，如重复练习的次数、反馈的质量和及时性、以及个体的认知能力和动机水平。本书将详细介绍几种主要的动作学习理论，包括： 闭环控制理论（Closed-loop Control Theory）： 强调通过感觉反馈来不断修正动作。我们会深入理解误差检测和修正机制在学习过程中的关键作用，例如初学者学习投掷，会不断根据球的飞行轨迹和落点来调整自己的发力方式和身体姿态。 开环控制理论（Open-loop Control Theory）： 描述在动作开始后，指令一旦发出，便不再接收外部反馈，而是根据预设的程序执行。我们将探讨这种理论在快速、协调性动作中的适用性，比如在击球瞬间，运动员需要依靠精确的内部预测和身体预设的动作模式来完成。 模式识别与生成理论（Schema Theory）： 解释大脑如何通过经验建立动作模式，并将其泛化到新的情境中。我们将讨论“动作图式”（motor schema）的构建过程，以及它如何使得我们能够执行以前从未做过的、但与已知动作相似的任务，例如学会骑自行车后，即使骑不同品牌或款式的自行车，也能迅速适应。 强化学习（Reinforcement Learning）： 从行为主义的角度，解释奖励和惩罚如何塑造和巩固特定动作。我们将分析操作性条件反射（operant conditioning）在动作学习中的应用，例如儿童学习走路，跌倒（惩罚）会让他们更加小心，成功站立和行走（奖励）则会鼓励他们继续尝试。 动态系统理论（Dynamic Systems Theory）： 将动作看作是身体、环境和任务相互作用下涌现的复杂行为。本书将强调动作的非线性特性，以及系统如何在不同参数（如速度、力量）下发生突变，产生新的行为模式。 本书还将深入探讨动作学习中的一些重要概念，如“练习的原则”（principles of practice）。我们会详细介绍： 练习的次数与难度： 什么时候应该进行大量重复练习？什么时候更需要挑战更高难度的动作？ 单一练习与变化练习（Massed vs. Distributed Practice）： 分散练习是否比集中练习效果更好？为什么？ 全局练习与分解练习（Whole vs. Part Practice）： 是将整个动作分解成小部分练习，还是直接练习整个动作？哪种方式更适合不同的运动技能？ 内在反馈与外在反馈（Intrinsic vs. Extrinsic Feedback）： 身体内部的感觉反馈（如肌肉的拉伸感、关节的角度）和外部的指导性反馈（如教练的口头指导、视频分析）各自扮演什么角色？ 有益的错误（Beneficial Errors）： 在学习过程中，适度的错误是否能够促进学习？我们应该如何对待和利用这些错误？ 在动作控制方面，本书将超越简单的指令发送，深入到动作规划、执行和适应的复杂过程。我们会讨论： 动作规划（Motor Planning）： 在实际执行动作之前，大脑是如何预测未来状态，并制定出最优的动作序列的。这涉及到对环境信息的感知，对自身身体状态的评估，以及对目标状态的设定。 运动序列的组织（Sequencing of Movements）： 复杂的动作往往是由一系列更小的、相互关联的子动作组成的。本书将探讨大脑如何有效地组织和协调这些子动作，以实现流畅、连贯的整体运动。 前馈控制与反馈控制（Feedforward and Feedback Control）： 在实际执行动作时，大脑如何同时运用预设的指令（前馈）和实时的感觉信息（反馈）来确保动作的准确性。我们将分析这两种控制机制是如何协同工作的，以应对各种不确定性和干扰。 适应性控制（Adaptive Control）： 身体在面对不断变化的环境（如地面不平、物体移动）或自身状态变化（如疲劳、受伤）时，如何快速调整动作策略，以维持动作的稳定性和有效性。 身体姿势的稳定与协调（Posture Stability and Coordination）： 稳定的站姿、行走以及更复杂的动作，都离不开对身体姿势的精细控制。本书将探讨身体如何利用多关节的协同作用，以及感觉系统如何输入信息，来维持身体的平衡。 此外，本书还将触及一些更前沿的研究领域，例如： 机器学习在动作控制中的应用： 如何利用算法模拟和学习人类的动作模式，并应用于机器人技术和虚拟现实。 神经假体与脑机接口（Brain-Computer Interfaces, BCIs）： 如何通过直接读取大脑信号来控制外部设备，从而帮助那些丧失运动能力的人。 运动损伤与康复： 动作学习和控制的原理如何指导运动损伤的康复过程，帮助患者重新掌握受损的运动功能。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）在动作训练中的作用： 这些新兴技术如何为动作学习提供沉浸式、互动式的训练环境，并提高训练效果。 总而言之，《动作学习与控制》是一本旨在为读者提供一个系统、全面、深入理解运动能力的科学框架的书籍。它将引导我们认识到，每一个精准、流畅的动作，背后都蕴含着复杂的大脑活动、精妙的学习机制以及高度适应性的控制系统。这本书适合对运动科学、神经科学、心理学、工程学（特别是机器人学）感兴趣的读者，也同样能够为运动员、教练、康复治疗师以及任何希望提升自身运动表现的人们提供宝贵的 insights。它将开启一扇全新的视角，让我们从科学的维度，重新审视和理解我们身体的每一个运动。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度简直是令人咋舌！我原以为自己对经典控制理论和现代优化方法已经有了相当的了解，但翻开这几页，才发现自己知识的冰山一角。作者对于拉格朗日力学、哈密顿系统在机器人动力学中的应用，以及如何将这些底层物理模型转化为可求解的优化问题，进行了非常精妙的阐述。特别是关于约束条件的建模和处理，书中提供的那些非光滑优化技术和内点法在实时控制中的效率分析，远超我预期的教材深度。阅读过程中，我不得不频繁地查阅高等数学和微分几何的补充材料，才能完全跟上作者的思路。这不是一本随便翻翻就能掌握的书，它更像是一份需要深入钻研的学术蓝图，适合那些希望从根本上理解运动生成机制的研究人员。那些对传统PID控制感到乏味，渴望探究更深层次数学原理的工程师，绝对应该将它列入案头必备。

评分☆☆☆☆☆

这本书在系统建模方面的详尽程度，几乎可以媲美一本专业的机械设计手册，这让我非常惊讶。通常在控制书籍中，动力学建模往往是一笔带过，直接跳到控制律的设计。但在这里，作者花了大量的篇幅去讨论了柔顺驱动器（Series Elastic Actuators, SEA）的滞回特性如何影响模型的精度，以及如何用状态空间法准确地描述高自由度机械臂的运动学奇异性。更让我印象深刻的是，书中对“不确定性”的量化处理，它不仅讨论了参数不确定性，还深入探讨了由于执行器延迟或环境干扰导致的随机不确定性对控制器稳定裕度的影响。这种对系统物理本质的深刻洞察，使得书中的控制策略具有极强的普适性和抗干扰能力，远非那些只关注数学形式美感的理论研究可以比拟。

评分☆☆☆☆☆

我通常对这类偏向工程计算的书籍敬而远之，因为它们往往充满了枯燥的矩阵运算和迭代公式，读起来体验感很差。然而，这本书的叙事节奏竟然出奇地引人入胜！作者在引入新的控制算法时，总会先设置一个非常贴合现实的“失败案例”——比如一个经典的行走机器人不稳定的场景——然后层层递进地揭示为什么经典方法会失效，最后才引出更复杂的现代方法作为解决方案。这种“问题驱动”的教学方法，极大地激发了我继续往下读的兴趣。语言上，它避免了过度学院化的晦涩，用清晰的比喻和直观的图示来解释复杂的数学概念。对于想从应用层面快速理解“为什么”要使用LQR或者Model Predictive Control（MPC）的工程师来说，这本书简直是福音，它成功地架起了理论与直觉之间的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的排版和视觉呈现相当具有启发性。它并非那种传统教科书式的黑白文字堆砌，而是大量使用了彩色图表来解释高维空间中的优化轨迹和控制流。特别是关于强化学习在连续动作空间中应用的部分，书中展示了策略梯度方法的收敛路径图，那些彩色的热力图和等高线图，直观地展示了策略空间是如何被迭代探索和精炼的，这比任何纯文字描述都要有效得多。此外，作者在引用最新的文献时做得非常出色，几乎每一章末尾都附带着一份精选的阅读清单，涵盖了近几年在该领域内最具影响力的突破。对于希望追踪前沿进展的研究生来说，这本书不仅仅是一本教材，更像是一份经过精心策划的、指向未来研究方向的导航图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践指导性，说实话，比我想象中要“硬核”得多。它并没有过多地停留在那种“搭积木”式的上层应用介绍，而是直插核心，大篇幅讨论了传感器数据融合、高频次数据预处理以及鲁棒性验证的工程实践。我特别欣赏其中关于“非线性系统辨识”那一章，它详细描述了如何利用卡尔曼滤波的扩展版本，精确估计出机械臂关节的摩擦力矩和未建模的弹性，这对于需要部署在复杂工业环境中的机器人系统至关重要。书中提供的伪代码和算例，虽然需要读者自己用编程语言实现，但其逻辑的严谨性为快速原型开发打下了坚实的基础。唯一让我略感遗憾的是，对于一些前沿的GPU并行计算优化策略，篇幅稍显不足，但总体而言，这绝对是一本可以带着进实验室使用的“实战手册”。