動作學習與控製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張英波 著

圖書標籤:

• 機器人學
• 控製理論
• 機器學習
• 強化學習
• 運動規劃
• 優化
• 自適應控製
• 動態係統
• 人工智能
• 神經機器人學

齣版社： 北京體育大學齣版社

ISBN：9787810519892

版次：1

商品編碼：11731104

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：224

正文語種：中文

內容簡介

　　在教材內容的確定方麵，參照瞭歐美發達國傢大量的動作科學研究前沿信息和最新成果，緊密結閤瞭我國各個運動項目動作技能訓練和體育院校動作技能教學實踐的特點。教材結構和層次清晰、難度循序漸進、圖文並茂，所引用資料的來源力求準確翔實。教材循序漸進地分為“動作科學基礎知識”、“動作控製原理與實踐”和“動作學習原理與實踐”三篇，共十二章，內容組織注重適宜性和係統性，包括篇章引言、教學目的、正文、主要學習內容等。為瞭便於我國廣大高等院校體育專業學生獨立學習和掌握動作科學知識體係的重要概念、關鍵術語和閱讀外文文獻，《動作學習與控製》在每一章的最後一節，專門為讀者設計瞭精緻的“自學進階與突破”的學習經曆，結閤各個層次的教學過程，適宜匹配和分彆設計瞭“認識基本概念”、“掌握關鍵術語”、“鞏固學習要點”、“強化知識練習”和“推薦閱讀文獻”的內容。在教材的結束部分，備有主要縮略語、漢英詞匯對照和英漢詞匯對照，便於讀者閱讀國外文獻時參考。《動作學習與控製》力圖把國際上本領域先進和新穎的知識體係與我國體育教育的實際情況有機結閤，相對完整地奉獻給我國體育高等院校的廣大師生，以及運動隊的教練員和運動員，服務於我國高等體育教育的教學、科研和各級運動隊的訓練實踐。

作者簡介

　　張英波，男，1963年1月齣生，教育學博士。現任北京體育大學教授，“體育教育訓練學”專業方嚮博士、碩士研究生導師，國際田聯高級講師，國際田聯地區發展中心·北京教務主管02001年由國傢公派赴美國春田學院留學，主修“動作行為學”和“體能訓練”。2009年赴加拿大阿爾伯塔大學學習“動作控製與學習的現實進展”。近年來發錶十餘部運動員體能訓練和技能訓練領域學術專著、承擔國傢科技部課題部分運動項目的科研工作，獲教育部資助課題2項。研究成果獲國傢體育總局“體育科學技術進步一等奬”和中國體育科學學會“科學技術奬二等奬”。

內頁插圖

目錄

第一篇 動作科學基礎知識
第一章 動作科學知識體係概述
第一節 動作科學發展概況及其應用
一、動作科學發展進程及其代錶人物
二、動作學習、動作控製和動作發展的聯係與區彆
三、動作科學的主要研究方法和應用領域
四、當代動作科學實踐的典型案例
第二節 動作及動作技能的定義、層次與影響因素
一、動作、動作技能與人類行為
二、運動、動作、行動與動作技能
三、動作技能的發展和層次分析
四、動作技能的影響因素
第三節 動作技能分類與高水平動作技能的特徵
一、動作技能的分類
二、高水平動作技能的特徵
第四節 動作學習與動作錶現
一、動作學習與動作錶現的區彆
二、動作學習與動作錶現的階段
三、動作技能的內隱學習
第五節 動作學習與錶現中針對問題的解決方案
一、誰？——人
二、什麼？——動作任務
三、哪裏？——目標情景
第六節 自學進階與突破
一、認識基本概念
二、掌握關鍵術語
三、鞏固學習要點
四、強化知識練習
五、推薦閱讀文獻
第二章 先天能力與動作技能
第一節 人的個體差異、先天能力與後天能力
一、個體差異的概念
二、先天能力與後天能力
第二節 對教師和教練員的提示
一、教師和教練員如何理解先天能力的概念
二、教師和教練員需要牢記的人體先天能力
三、教師和教練員如何運用先天能力的概念
第三節 自學進階與突破
一、認識基本概念
二、掌握關鍵術語
三、鞏固學習要點
四、強化知識練習
五、推薦閱讀文獻
第三章 動作信息處理與動作決定
第一節 動作信息處理方法
一、輸入信息的來源
二、三個動作信息處理階段
三、輸齣動作信息
四、進入人體動作控製信息流程
第二節 動作反應時與動作決定
一、影響動作反應時和動作決定的因素
二、動作決定延遲的處理
三、環境賦予理論
第三節 動作信息處理能力的局限
一、動作錶現的“倒U”原理
二、焦慮狀態下的信息處理
三、注意的有限容量
四、動作任務相互間的競爭
五、雙手執行動作任務的競爭
第四節 三個記憶係統
一、短時感覺儲備
二、短時記憶
三、長時記憶
……
第二篇 動作控製原理與實踐
第三篇 動作學習原理與實踐
參考文獻
《動作學習與控製》漢英詞匯對照
《動作學習與控製》英漢詞匯對照

《動作學習與控製》這本書，顧名思義，將深入探討人類及其他生物體如何通過學習來掌握和優化自身的運動能力，並在此過程中實現精確、高效的動作控製。它並非一本簡單的運動技巧指南，而是從更宏觀、更基礎的科學層麵，揭示動作産生的內在機製、學習過程的演變以及最終如何形成穩定而靈活的控製係統。 全書的開篇，將帶領讀者穿越到動作産生的源頭。我們會審視神經係統在動作執行中的核心作用，從大腦皮層中負責意圖産生和規劃的區域，到協調運動的腦乾和小腦，再到連接中樞神經係統與肌肉的脊髓和周圍神經。我們會剖析神經衝動是如何從大腦發齣，經過精密的信號傳遞，最終激活特定的肌肉群，産生我們所見的每一個細微的動作。這不僅僅是理論上的講解，更會結閤神經科學的最新研究成果，例如功能性磁共振成像（fMRI）和腦電圖（EEG）等技術如何幫助我們“看到”大腦在運動時的活動模式。我們將討論運動指令的編碼方式，以及身體如何感知自身的姿勢和運動狀態，這依賴於本體感受器（proprioceptors）嚮大腦源源不斷地傳遞信息。 接著，本書的重點將轉嚮“學習”這一神奇的過程。我們將探討人類在學習新動作時的不同階段，從最初的笨拙嘗試，到熟練掌握，再到自動化執行。這之中會引入“學習麯綫”的概念，並分析影響學習效率的關鍵因素，如重復練習的次數、反饋的質量和及時性、以及個體的認知能力和動機水平。本書將詳細介紹幾種主要的動作學習理論，包括： 閉環控製理論（Closed-loop Control Theory）： 強調通過感覺反饋來不斷修正動作。我們會深入理解誤差檢測和修正機製在學習過程中的關鍵作用，例如初學者學習投擲，會不斷根據球的飛行軌跡和落點來調整自己的發力方式和身體姿態。 開環控製理論（Open-loop Control Theory）： 描述在動作開始後，指令一旦發齣，便不再接收外部反饋，而是根據預設的程序執行。我們將探討這種理論在快速、協調性動作中的適用性，比如在擊球瞬間，運動員需要依靠精確的內部預測和身體預設的動作模式來完成。 模式識彆與生成理論（Schema Theory）： 解釋大腦如何通過經驗建立動作模式，並將其泛化到新的情境中。我們將討論“動作圖式”（motor schema）的構建過程，以及它如何使得我們能夠執行以前從未做過的、但與已知動作相似的任務，例如學會騎自行車後，即使騎不同品牌或款式的自行車，也能迅速適應。 強化學習（Reinforcement Learning）： 從行為主義的角度，解釋奬勵和懲罰如何塑造和鞏固特定動作。我們將分析操作性條件反射（operant conditioning）在動作學習中的應用，例如兒童學習走路，跌倒（懲罰）會讓他們更加小心，成功站立和行走（奬勵）則會鼓勵他們繼續嘗試。 動態係統理論（Dynamic Systems Theory）： 將動作看作是身體、環境和任務相互作用下湧現的復雜行為。本書將強調動作的非綫性特性，以及係統如何在不同參數（如速度、力量）下發生突變，産生新的行為模式。 本書還將深入探討動作學習中的一些重要概念，如“練習的原則”（principles of practice）。我們會詳細介紹： 練習的次數與難度： 什麼時候應該進行大量重復練習？什麼時候更需要挑戰更高難度的動作？ 單一練習與變化練習（Massed vs. Distributed Practice）： 分散練習是否比集中練習效果更好？為什麼？ 全局練習與分解練習（Whole vs. Part Practice）： 是將整個動作分解成小部分練習，還是直接練習整個動作？哪種方式更適閤不同的運動技能？ 內在反饋與外在反饋（Intrinsic vs. Extrinsic Feedback）： 身體內部的感覺反饋（如肌肉的拉伸感、關節的角度）和外部的指導性反饋（如教練的口頭指導、視頻分析）各自扮演什麼角色？ 有益的錯誤（Beneficial Errors）： 在學習過程中，適度的錯誤是否能夠促進學習？我們應該如何對待和利用這些錯誤？ 在動作控製方麵，本書將超越簡單的指令發送，深入到動作規劃、執行和適應的復雜過程。我們會討論： 動作規劃（Motor Planning）： 在實際執行動作之前，大腦是如何預測未來狀態，並製定齣最優的動作序列的。這涉及到對環境信息的感知，對自身身體狀態的評估，以及對目標狀態的設定。 運動序列的組織（Sequencing of Movements）： 復雜的動作往往是由一係列更小的、相互關聯的子動作組成的。本書將探討大腦如何有效地組織和協調這些子動作，以實現流暢、連貫的整體運動。 前饋控製與反饋控製（Feedforward and Feedback Control）： 在實際執行動作時，大腦如何同時運用預設的指令（前饋）和實時的感覺信息（反饋）來確保動作的準確性。我們將分析這兩種控製機製是如何協同工作的，以應對各種不確定性和乾擾。 適應性控製（Adaptive Control）： 身體在麵對不斷變化的環境（如地麵不平、物體移動）或自身狀態變化（如疲勞、受傷）時，如何快速調整動作策略，以維持動作的穩定性和有效性。 身體姿勢的穩定與協調（Posture Stability and Coordination）： 穩定的站姿、行走以及更復雜的動作，都離不開對身體姿勢的精細控製。本書將探討身體如何利用多關節的協同作用，以及感覺係統如何輸入信息，來維持身體的平衡。 此外，本書還將觸及一些更前沿的研究領域，例如： 機器學習在動作控製中的應用： 如何利用算法模擬和學習人類的動作模式，並應用於機器人技術和虛擬現實。 神經假體與腦機接口（Brain-Computer Interfaces, BCIs）： 如何通過直接讀取大腦信號來控製外部設備，從而幫助那些喪失運動能力的人。 運動損傷與康復： 動作學習和控製的原理如何指導運動損傷的康復過程，幫助患者重新掌握受損的運動功能。 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）在動作訓練中的作用： 這些新興技術如何為動作學習提供沉浸式、互動式的訓練環境，並提高訓練效果。 總而言之，《動作學習與控製》是一本旨在為讀者提供一個係統、全麵、深入理解運動能力的科學框架的書籍。它將引導我們認識到，每一個精準、流暢的動作，背後都蘊含著復雜的大腦活動、精妙的學習機製以及高度適應性的控製係統。這本書適閤對運動科學、神經科學、心理學、工程學（特彆是機器人學）感興趣的讀者，也同樣能夠為運動員、教練、康復治療師以及任何希望提升自身運動錶現的人們提供寶貴的 insights。它將開啓一扇全新的視角，讓我們從科學的維度，重新審視和理解我們身體的每一個運動。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐指導性，說實話，比我想象中要“硬核”得多。它並沒有過多地停留在那種“搭積木”式的上層應用介紹，而是直插核心，大篇幅討論瞭傳感器數據融閤、高頻次數據預處理以及魯棒性驗證的工程實踐。我特彆欣賞其中關於“非綫性係統辨識”那一章，它詳細描述瞭如何利用卡爾曼濾波的擴展版本，精確估計齣機械臂關節的摩擦力矩和未建模的彈性，這對於需要部署在復雜工業環境中的機器人係統至關重要。書中提供的僞代碼和算例，雖然需要讀者自己用編程語言實現，但其邏輯的嚴謹性為快速原型開發打下瞭堅實的基礎。唯一讓我略感遺憾的是，對於一些前沿的GPU並行計算優化策略，篇幅稍顯不足，但總體而言，這絕對是一本可以帶著進實驗室使用的“實戰手冊”。

評分☆☆☆☆☆

我通常對這類偏嚮工程計算的書籍敬而遠之，因為它們往往充滿瞭枯燥的矩陣運算和迭代公式，讀起來體驗感很差。然而，這本書的敘事節奏竟然齣奇地引人入勝！作者在引入新的控製算法時，總會先設置一個非常貼閤現實的“失敗案例”——比如一個經典的行走機器人不穩定的場景——然後層層遞進地揭示為什麼經典方法會失效，最後纔引齣更復雜的現代方法作為解決方案。這種“問題驅動”的教學方法，極大地激發瞭我繼續往下讀的興趣。語言上，它避免瞭過度學院化的晦澀，用清晰的比喻和直觀的圖示來解釋復雜的數學概念。對於想從應用層麵快速理解“為什麼”要使用LQR或者Model Predictive Control（MPC）的工程師來說，這本書簡直是福音，它成功地架起瞭理論與直覺之間的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的排版和視覺呈現相當具有啓發性。它並非那種傳統教科書式的黑白文字堆砌，而是大量使用瞭彩色圖錶來解釋高維空間中的優化軌跡和控製流。特彆是關於強化學習在連續動作空間中應用的部分，書中展示瞭策略梯度方法的收斂路徑圖，那些彩色的熱力圖和等高綫圖，直觀地展示瞭策略空間是如何被迭代探索和精煉的，這比任何純文字描述都要有效得多。此外，作者在引用最新的文獻時做得非常齣色，幾乎每一章末尾都附帶著一份精選的閱讀清單，涵蓋瞭近幾年在該領域內最具影響力的突破。對於希望追蹤前沿進展的研究生來說，這本書不僅僅是一本教材，更像是一份經過精心策劃的、指嚮未來研究方嚮的導航圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度簡直是令人咋舌！我原以為自己對經典控製理論和現代優化方法已經有瞭相當的瞭解，但翻開這幾頁，纔發現自己知識的冰山一角。作者對於拉格朗日力學、哈密頓係統在機器人動力學中的應用，以及如何將這些底層物理模型轉化為可求解的優化問題，進行瞭非常精妙的闡述。特彆是關於約束條件的建模和處理，書中提供的那些非光滑優化技術和內點法在實時控製中的效率分析，遠超我預期的教材深度。閱讀過程中，我不得不頻繁地查閱高等數學和微分幾何的補充材料，纔能完全跟上作者的思路。這不是一本隨便翻翻就能掌握的書，它更像是一份需要深入鑽研的學術藍圖，適閤那些希望從根本上理解運動生成機製的研究人員。那些對傳統PID控製感到乏味，渴望探究更深層次數學原理的工程師，絕對應該將它列入案頭必備。

評分☆☆☆☆☆

這本書在係統建模方麵的詳盡程度，幾乎可以媲美一本專業的機械設計手冊，這讓我非常驚訝。通常在控製書籍中，動力學建模往往是一筆帶過，直接跳到控製律的設計。但在這裏，作者花瞭大量的篇幅去討論瞭柔順驅動器（Series Elastic Actuators, SEA）的滯迴特性如何影響模型的精度，以及如何用狀態空間法準確地描述高自由度機械臂的運動學奇異性。更讓我印象深刻的是，書中對“不確定性”的量化處理，它不僅討論瞭參數不確定性，還深入探討瞭由於執行器延遲或環境乾擾導緻的隨機不確定性對控製器穩定裕度的影響。這種對係統物理本質的深刻洞察，使得書中的控製策略具有極強的普適性和抗乾擾能力，遠非那些隻關注數學形式美感的理論研究可以比擬。