行走运动控制
仿人机器人设计及步行控制方法
仿人机器人设计及步行控制方法汇报人：日期:contents •仿人机器人设计概述•仿人机器人结构设计•步行控制方法•控制算法与实现•实验与验证•结论与展望目录01仿人机器人设计概述定义特点定义与特点拓展人类能力科学研究仿人机器人的重要性早期发展自20世纪60年代起，各国开始研制具有人类形态和运动能力的机器人，如美国的“UNIVAC”和日本的“早稻田机器人”。
近期发展随着技术的不断进步，现代仿人机器人的设计和制造能力已经得到了极大的提升，如波士顿动力公司的Atlas机器人和本田公司的ASIMO机器人。
仿人机器人的历史与发展02仿人机器人结构设计整体结构腿部是仿人机器人的重要组成部分，其设计需要考虑到机器人的运动性能和稳定性，包括步长、步高、步频等指标。
腿部设计需要考虑到关节的灵活性、稳定性和耐用性，同时需要与脚部和上半身的设计进行协调。
VS躯干是机器人的核心部分，需要支持机器人的整体结构和动作，同时需要容纳和控制器的位置进行协调。
手臂的设计需要考虑到机器人的动作范围和灵活性，包括手臂的长度、自由度和动作范围等。
头部的设汁需要与机器人的整体结构和功能进行协调，例如可以考虑安装传感器、摄像头等设备以提高机器人的感知和控制能力。
上半身是仿人机器人的重要组成部分，包括躯干、手臂和头部等部分。
上半身设计上半身设计需要考虑到机器人的整体稳定性和动作灵活性，同时需要满足机器人的功能和外观要求。
03步行控制方法地面适应能力静态步行控制也涉及到机器人对不同地面条件的适应能力，包括对不同摩擦系数、表面粗糙度、障碍物等条件的适应。
静态稳定性静态步行控制主要关注的是机器人在静态环境中的稳定性，也就是在没有任何外部干扰的情况下，机器人是否能够在给定的步态下保持稳定。
步态调整根据不同的任务需求和环境条件，机器人需要能够进行自我步态调整，以实现更优的行走性能。
静态步行控制动态步行控制动态稳定性地面跟踪平衡控制步态生成步态规划与优化步态优化步态适应性04控制算法与实现基于模型的控制器设计基于动力学模型的步行控制器利用仿人机器人的动力学模型设计控制器，通过调整输入输出参数实现稳定的步行。
人体运动控制能力发育的四个阶段
人体运动控制能力发育的四个阶段
人体运动控制能力发育的四个阶段是：
1. 基础运动能力阶段：这个阶段发生在婴幼儿期至幼儿期。
在这个阶段，婴幼儿通过探索和自发的动作来发展基础运动能力，如爬行、翻滚、坐立、站立和行走等。
2. 基本运动技能阶段：这个阶段发生在幼儿期至童年期。
在这个阶段，儿童开始学习和掌握基本的运动技能，如跑步、跳跃、投掷、接球、滑行等。
他们通过游戏、体育课程和其他活动来发展这些技能。
3. 运动专业化阶段：这个阶段发生在青少年期。
在这个阶段，青少年开始在特定的运动项目中专业化，并开始学习和发展更高级的运动技能和战术。
他们可能加入校队、俱乐部或其他竞技组织，接受专业的训练和指导。
4. 运动成熟阶段：这个阶段发生在成年期。
在这个阶段，个体的运动控制能力和技能已经达到成熟水平，并能够在各种运动和运动场景中运用这些能力。
他们可能参与各种竞技运动、休闲运动或其他体育活动，并在其中获得满足感和成就感。
走姿礼仪规范,正确的行走姿势,走姿基本礼仪
⾛姿礼仪规范,正确的⾏⾛姿势,⾛姿基本礼仪 中国有句古话叫做“站如松，⾏如风”，说明了⾛姿的重要性，⾛姿最能体现⼀个⼈的⼼情、态度和修养。
它是站姿的延续性动作，也是⼀个⼈的⽓质体现，以下是店铺为您搜集整理的⾛姿礼仪规范，欢迎阅读! 男⼥⾛姿的不同礼仪要求 ⼀、基本要求 ⾛姿的基本要求是⾛得正确⽽⾃然、优雅⽽风度、轻捷有节奏，能反映出积极向上的精神状态。
在⾏⾛时，上⾝基本保持站⽴的标准姿势，挺胸收腹，腰背笔直;两臂以⾝体为中⼼，前后⾃然摆。
前摆约35度，后摆约15度，⼿掌朝向体内;起步时，⾝⼦稍向前倾，重⼼落前脚掌，膝盖伸直;脚尖向正前⽅伸出，双⽬平视，收颌，表情⾃然平和。
⼆、⼥性⾛姿 1.作⽤：⼥⼠要步履轻捷优雅，步伐适中，不快不慢，展现出温柔、矫健的阴柔之美。
2.速度：⼥⼠的步幅⼀般在30厘⽶左右，每分钟118～120步，可根据所穿鞋的鞋跟⾼度来适当调整。
3.要点：⼥⼠常见的⾛姿是“⼀字步”。
“⼀字步”⾛姿的要领是：⾏⾛时两脚内侧在⼀条直线上，两膝内侧相碰，收腰提臀，肩外展，头正颈直，微收下颌。
三、男性⾛姿 1.作⽤：男⼠要步履雄健有⼒，不慌不忙，展现雄姿英发、英武刚健的阳刚之美。
2.速度：男⼠的步幅⼀般在50厘⽶左右，每分钟108～118步。
3.要点：男⼠常见的⾛姿是“平⾏步”。
其要领是双脚各踏出⼀条直线，使之平⾏，步伐快⽽不乱，与⼥⼠通⾏时，男⼠步⼦应与⼥⼠保持⼀致。
⾏⾛的训练⽅法 ⑴要练习腰部⼒量。
⾏⾛属于动态美，是全⾝协调性运动，在这其中腰部的控制⼒⼜是⾄关重要的。
练习时，双⼿固定于腰部，脚背绷直，踮脚正步⾏⾛，不需要额外找场地、找时间，在家中随时都可以练习。
⑵良好⾝姿还体现在背部。
脊背是⾏进中最美妙的⾳符，因此要练习脊背和脖颈的优雅。
头顶上放⼀本书⾛路，保持脊背伸展和头正、颈直、⽬平，起步⾏⾛时，⾝体略前倾，⾝体的重⼼始终落于⾏进在前边的脚掌上，前边的脚落地、后边的脚离地的瞬间，膝盖要伸直，脚落下时再放松。
3D双足机器人的动态步行及其控制方法
轨迹生成
基于步态规划结果，将步态序列转 化为关节角度、速度等控制信号， 生成机器人行走的轨迹。
轨迹跟踪与控制
通过反馈控制算法，实时调整机器 人各关节的运动轨迹，实现精确的 轨迹跟踪与控制。
03 3D双足机器人动态步行 的控制方法
基于模型的控制方法
建立动态模型Βιβλιοθήκη 利用机械动力学、运动学等理论，建立3D双足机器人的动态模型 ，包括身体各部分的运动方程、力和运动的关系等。
02
通过对机器人动力学和运动学 特性的深入研究，实现了对机 器人步行的精确控制。
03
引入了先进的控制算法和优化 策略，提高了机器人的稳定性 和适应性。
研究不足与展望
当前的研究仍存在一些不足之处，例如机器人在复杂地形和环境中的适应能力还有 待提高。
对机器人步行的动力学和运动学特性的理解还不够深入，需要进一步的研究和探索 。
控制器设计
基于动态模型，设计合适的控制器，通过调节机器人的姿态、步长 、步频等参数，实现稳定的动态步行。
参数调整
根据实际需要，对控制器参数进行调整，以达到最优的步行性能。
基于学习的控制方法
样本数据采集
通过实际实验或模拟，采集3D双足机器人在不同环境、任务下的 样本数据，包括姿态、速度、加速度等。
深度学习算法
步行周期与相位
步行周期
步行周期是指机器人完成一个完整步态循环所需的时间，通常由支撑相（单足支撑）和摆动相（双足支撑）组成 。
相位控制
相位控制是指控制机器人各关节在行走过程中的运动时序和幅度，实现稳定行走和姿态调整。
步态规划与轨迹生成
步态规划
根据机器人动力学模型和运动 学约束，设计稳定、高效的步 态序列，包括步长、步高、步
第四章 运动控制与步态 第三节 姿势控制
内容
第一节 与运动相关的神经系统结构与反射 第二节 运动控制的调节 第三节 运动控制
第三节 运动控制
学习内容
姿势控制
一
二
三
上肢控制
行走运动控制
姿势控制
定义 姿势控制系统
姿势控制异常
定义
姿势控制（postural control） 是指控制身体在空间的
位置以达到稳定性和和方向性的双重目的。
年龄、发病前的状态和代偿程度对姿势行为有
着深远的影响。
临床常见的疾病如脑中风、脑外伤、儿童脑瘫
等。
姿势方向性：保持身体节段间和身体与任务环境间适
当关系的能力。 借助前庭系统、体感系统和视觉系统。
姿势稳定性：也被称作平衡，是控制身体质心与支撑
面关系的能力。
定义
身体质心（center of mass, COM）是整个身体的中心
点，通过寻找身体各节段COM的加权平均值来决定。 身体质心的垂直射影被称作重心（center of gravity, COG）。 支撑面（base of support, BOS）被定义为身体与支撑 物表面接触的区域。 压力中心（center of pressure, COP）是作用于支撑物 表面的全部力量的分布中心。COP在COM周围不断地 移动并保持COM在支撑面内。
姿势控制异常
姿势控制异常可能的原因： 平衡问题
运动的协调性问题（包括顺序、协同肌的适时激
活、姿势肌的紊乱、姿势活动调节不能等） 骨骼肌肉及关节活动所致的对位对线问题 感觉障碍所致的预期姿势控制丧失 认知功能的问题所致 神经损伤的类型、部位Fra bibliotek和范围的差异可能导
行走的原理
行走的原理行走是人类以及其他生物体常见的一种运动方式。
行走的原理是通过肢体的运动来推动身体进行前进。
行走是机械能转化为动能的过程，需要人体的多个系统的协调与配合。
首先，行走需要骨骼系统的支撑和运动驱动。
人类的骨骼系统由206块骨头组成，其中最重要的骨头是脊柱、骨盆、大腿骨和脚骨。
在行走时，脊柱通过腰肌的支撑使得上半身保持平衡，骨盆作为连接大腿骨和脊柱的关节，起着重要的支撑和平衡作用。
大腿骨与髋关节相连，通过股骨头和耻骨结合形成的髋关节，完成上下体干的连接。
而脚骨则承担着在行走时忍受体重的重大任务。
其次，行走需要肌肉系统的协调和运动控制。
骨骼系统无法独立完成行走动作，需要依靠肌肉的收缩和放松来驱动。
人体拥有600多块肌肉，这些肌肉可以通过与骨骼系统的结合，完成对身体的控制和运动。
在行走时，肌肉系统通过接受中枢神经系统的指令，产生收缩和放松的动作，从而实现身体的前进。
行走过程中最关键的肌肉是腿部肌群，包括腓肠肌、股四头肌、腘绳肌等。
这些肌肉通过收缩和放松来驱动骨骼的运动，腓肠肌协助膝盖伸展，股四头肌使膝盖屈曲，腘绳肌帮助脚背的抬起。
同时，还有臀部肌群和腰腹肌群的协作，通过上身的前倾和臀部的推动，使身体维持平衡并向前推进。
这些肌肉在行走过程中的收缩和放松不断变化，以适应地面的变化和身体的平衡维持。
行走还需要神经系统的协调和控制。
神经系统主要由中枢神经系统和周围神经系统组成，包括大脑、脊髓和周围的神经纤维。
在行走时，中枢神经系统接收到来自身体各部位和外界环境的信息，通过对这些信息的处理和分析，对肌肉发出相应的命令。
这个过程涉及到大脑和脊髓的高度协调，从而实现行走动作的灵活和平衡。
此外，行走还需要感觉系统的参与。
感觉系统通过接受身体各部位的感受器的刺激，向中枢神经系统提供关于身体位置、力量和运动的反馈信息。
其中，视觉系统是最重要的感觉系统之一，可以提供关于地面和周围环境的信息，帮助身体调整步伐和保持平衡。
四足机器人步态及运动控制
发展阶段
随着科技的进步，尤其是计算机技 术和机械设计的发展，四足机器人 在20世纪90年代进入快速发展阶 段。
创新阶段
近年来，随着人工智能和深度学习 技术的突破，四足机器人的智能化 程度越来越高，性能和应用领域也 得到了极大的拓展。
四足机器人的分类及特点
根据驱动方式
四足机器人可以分为液压驱动、气压驱动和电动驱动等类型。液压驱动具有负载能力强、精度高的优点，但易受 环境温度影响。气压驱动具有速度快、响应灵敏的优点，但易受气压波动影响。电动驱动具有节能环保、维护方 便的优点，但需要良好的电源管理系统。
步态选择的原则与影响因素
选择四足机器人的步态应根据具 体的应用场景和需求进行考虑。
原则上，应考虑机器人的运动效 率、稳定性、灵活性和适应性等
方面的需求。
影响因素包括机器人的重量、负 载、能源供应、环境条件等。
03
四足机器人的运动控制方 法基于模型ຫໍສະໝຸດ 控制方法模型预测控制（MPC）
利用机器人的动力学模型进行预测和控制，考虑了机器人运动的各种约束条件 ，如速度、加速度、关节角度等，以达到最优的控制效果。
基于学习的控制方法
深度学习控制
利用深度学习算法，通过对大量数据进行学习，让机器人能够自适应各种复杂的 未知环境。
强化学习控制
通过强化学习算法，让机器人在实际环境中通过自我试错进行学习，从而找到最 优的控制策略。
04
四足机器人的步态及运动 控制实验
四足机器人实验平台介绍
实验平台组成
四足机器人实验平台主要由机械系统、控制系统、感知系 统三部分组成。
混合步态则结合了静态和动态步态的 特点，以实现机器人的特定运动需求 。
基于VMC的四足机器人稳定行走控制
基于VMC的四足机器人稳定行走控制目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 四足机器人的研究现状 (3)1.3 VMC控制理论概述 (5)二、VMC控制算法原理 (6)2.1 VMC控制算法原理 (7)2.2 系统模型与假设 (8)2.3 控制参数设定 (9)三、四足机器人运动学分析 (10)3.1 四足机器人运动学模型 (12)3.2 关键关节变量求解 (13)3.3 姿态解算与轨迹规划 (14)四、基于VMC的四足机器人控制策略 (16)4.1 控制目标与任务描述 (17)4.2 VMC控制算法实现 (18)4.3 控制器设计与调试 (19)五、实验验证与结果分析 (20)5.1 实验环境与设备设置 (21)5.2 实验过程与数据记录 (22)5.3 结果分析与应用场景探讨 (23)六、结论与展望 (24)6.1 研究成果总结 (25)6.2 现有研究的局限性与未来工作方向 (26)6.3 对四足机器人稳定行走控制的展望 (28)一、内容描述本文档主要研究基于VMC(VerletMonte Carlo)方法的四足机器人稳定行走控制。
介绍了四足机器人的基本结构和工作原理，包括关节结构、驱动方式以及运动学模型等。
详细阐述了VMC方法的基本原理和应用，包括其在机器人动力学建模、轨迹规划和控制算法等方面的优势。
在此基础上，针对四足机器人的行走特性，提出了一种基于VMC的稳定性行走控制策略。
该策略通过优化目标函数，实现了四足机器人在不同地形和负载条件下的稳定行走。
通过仿真实验验证了所提出控制策略的有效性，并对未来研究方向进行了展望。
1.1 背景与意义随着科技的飞速发展，四足机器人作为模拟生物运动机理的重要载体，在现代智能机器人领域中扮演着越来越重要的角色。
无论是在军事侦察、地形勘探、救援搜救还是娱乐竞技等领域，四足机器人的灵活行走能力和环境适应性都赋予了其巨大的应用潜力。
实现四足机器人的稳定行走并非易事，特别是在复杂多变的外部环境中，如何确保机器人行走的平稳性、动态性和鲁棒性成为了一项巨大的挑战。
基于中枢模式发生器的机器人行走控制
关键词 ：中枢模式 发生 器 ；Ｋｍｕａ振荡神 经元 ； 走控 制 ； ｉ ｒ 行 多 目标优化算法
中 图分 类 号 ：Ｔ ４ Ｐ２ 文献标识码 ： Ａ
Ｌ ｃｍｏｉ ｏ ｔｏ ｏ ｕ ｄｕ ｅ ｏ ｏ ａｅ ｏｏ ｔ ｎＣ ｎｒｌ ｆ ａ ｒ ｐｄ Ｒ ｂ ｔ ｓｄ ｏ Ｑ Ｂ
ｏ ｅ ｔａ ａ ｔｒ ｎ ｒ ｔ ｒ ｎ Ｃ ｎ ｒ ｌ ｔｅ ｎＧｅ ｅ ａｏ ｓ Ｐ
制 方法 是这一 生物诱 导思 想 的典 型代表 ． 生物学 家认 为， 动物 的走 、 、 、 等运 动 是 具有 规 则 表现 形 式 跑 游 飞 的节律运动 ， 低级 神 经 中 枢 的 自激行 为 ， 是 由位 于动 物脊髓 中的 Ｃ Ｇ控制 ．Ｐ Ｐ Ｃ Ｇ是 由中间神经 元构成 的局 部振荡 网络 ， 够通 过神经 元之 间 的相互 抑制产 生稳 能
ｑ ａ ｒ ｐ ｄ ｒ ｂ ｔＡＩ ０．Ｔｈ ａａ ｔｒ ｆ ｔｅ ｎ ｔ ｒ ｒ ｕ ｄ ｕ ｅ ｏ Ｂ ｏ ｅ ｐ ｒｍｅｅ ｓ ｏ ｅｗｏ ｋ ａ ｅ ｈ
可以输出适应环境的节律控制控制信号＿ ． ６ ］ 动物 Ｃ Ｇ 的行 为及 动 态 特 性 可 以通 过 多 种 方 Ｐ 法进行 描述 或模 拟 ， 如非线 性 微分 方 程 、 人工 神 经 网 络 、 扑 图等 ． 拓 目前在 实 际研究 中较 为 常用 的方 法 是
陈启 军 ， 国星 ， 王 刘成 菊
（ 同济大学 电子与信息工程学院 ， 上海 ２ １ ０ ） ０ ８ ４
摘要 ： 于中枢模 式发生 器（ｅ ｔａ ｐｔ ｒ ｅ ｅａｏ ，Ｐ 基 ｃｎｒｌ ａｔ ｎｇｎ ｒｔｒ 器人 Ａ Ｂ Ｊ ０的行走 控制 ． 利 用 Ｋｉ ｒ 振荡神经元构建 Ｃ Ｇ分布式 控制 网络 ， ｍｕａ Ｐ 通过 多 目
人走路控制路线的原理
人走路控制路线的原理
人走路控制路线的原理是基于人脑与身体的相互协调和反馈机制。
走路时，人脑通过感觉器官接收身体的位置、方向和平衡等信息，然后将这些信息与储存在脑内的地理位置知识进行比对和分析，最终产生一个规划好的行走路线。
具体原理如下：
1.空间感知：人通过视觉、听觉、触觉等感官获取周围环境的信息。
例如，通过眼睛观察地标、道路、建筑物等，通过耳朵听到周围的声音和交通信号。
2.地理认知：人脑中储存了地理位置、道路网络、建筑物结构等知识，通过比对当前感知到的环境和储存的地理知识，人可以确定当前位置和目的地之间的关系。
3.位置感知：人通过内耳、肌肉和关节等感觉器官获取自身的位置和方向信息。
例如，感受到步伐节奏、身体姿势、脚底与地面的接触等。
4.平衡感觉：通过内耳和肌肉等感觉器官，人可以感知到自身的平衡状态。
这些信息有助于人保持稳定的姿势，避免摔倒。
5.反馈机制：走路时，人不断对上述感知到的信息进行判断和分析，根据需要进行调整。
例如，如果发现前方有障碍物，人可以改变行走的方向或速度避让。
基于这些感知和反馈机制，人脑会根据环境和个人需求判断最佳的行走路线，并
发出指令控制身体运动。
这样，人就能够走路控制自己的路线。
四足机器人动态行走控制方法研究
四足机器人动态行走控制方法研究
四足机器人是一种具有自主移动能力的机器人类型，其动态行走控制方法是研究的重点之一。
在四足机器人的行走控制中，动力学模型的建立是非常重要的。
通过对机器人的动力学模型进行分析，可以得出机器人行走的运动学和动力学参数，从而进行行走控制。
目前，四足机器人的动态行走控制方法主要包括以下几种:
1. 非线性控制方法
非线性控制方法是一种通过设计非线性控制器来控制机器人行
走的方法。
该方法主要利用机器人的运动学和动力学模型，通过计算得到机器人行走的最优轨迹，从而实现机器人的自主行走。
2. 模型预测控制方法
模型预测控制方法是一种基于模型预测控制的机器人行走控制
方法。
该方法将机器人的动力学模型作为预测模型，通过建立预测模型和实际模型之间的误差，进行控制器设计，从而实现机器人的自主行走。
3. 柔顺控制方法
柔顺控制方法是一种通过施加一定的外部力矩来控制机器人行
走的方法。
该方法利用机器人的运动学和动力学模型，通过对机器人施加外部力矩，实现机器人的自主行走。
4. 惯性导航方法
惯性导航方法是一种利用机器人的惯性传感器进行导航的方法。
该方法将机器人的惯性传感器作为导航工具，通过测量机器人的姿态
和位置信息，实现机器人的自主行走。
以上几种方法都是目前四足机器人动态行走控制方法的研究热点，每种方法都有其优缺点，应根据具体情况选择适当的方法。
四足机器人的动态行走控制方法是一个复杂的问题，需要不断的研究和完善。
通过对机器人动力学模型和控制方法的研究，可以实现机器人的自主行走，为机器人技术的不断发展做出贡献。
第四章 运动控制与步态 第三节 行走运动控制
内容
第一节 与运动相关的神经系统结构与反射 第二节 运动控制的调节 第三节 运动控制
第三节 运动控制 学习内容
一
姿势控制
二
上肢控制
三
行走运动控制
步态分析的时空参数
身体重心的转移与控制
关节运动学
肌运动学
步态控制机制
步态异常
行走运动控制
步态分析的时空参数 步态周期（gait cycle） ：
关节运动学——冠状面运动
δ=冠状面的距下关节角 测量后距下关节活动的方法。它的翻转角度δ 是由两条线构成，分别是下肢的轴线和跟骨线。这个 测量可以作为足内旋角度的测量指标
骨盆在水平面的运动
关节运动学——水平面运动
骨盆向每个方向旋转的角度为3°～4°。在步速和步长增加时，会出现较大的骨盆旋转
股骨在在水平面的运动 股骨向每个方向旋转的角度为6°～7°
行走时身体重心的横向转移形成了在身水体平重方心向的的横正向弦转波移 身体重心在右侧的最远点发生于右下肢支撑阶段的中点（步态周期的30％） 身体重心在左侧的最远点发生于左下肢支撑阶段的中点（步态周期的80％）。
尽管从表面上看，步行以一个恒定的前进动速能度和进潜行能的，但事实上每一步的速度都在发生变化。 当处于支撑阶段的下肢位于身体重心的前方时，速度就慢下来。相反，当处于支撑阶段的下肢 位于身体重心的后方时，速度就快起来。
研究很有限关节运动学矢状面运动关节运动学矢状面运骨盆在矢状面的运动向前后倾斜的范围是很小的大约为24发生在髋部骨盆与股骨间的屈伸和腰骶关节骨盆与腰椎间的屈伸骨盆在整个步态周期中的运动模式就类似两个完整波形的正弦波骨盆的运动范围会随着行走速度的增加而增加有屈髋关节肌明显挛缩的病人在支撑期的后半部分步态周期的3060就会出现极其严重的骨盆前倾关节运动学矢状面运髋关节在矢状面的运动正常行走时髋关节大约需要30的前屈和10的后伸运动幅度与行走速度呈正相关有髋部活动受限的病人在行走时也许不会出现步态的偏离这是由于骨盆和腰椎的运动可对减少的髋部运动进行代偿关节运动学矢状面运膝关节在矢状面的运动当足跟触地时膝关节大约屈曲5在步态周期的前15再屈曲1015之后膝关节逐渐伸直到几乎完全的伸直位一直到足跟离地步态周期的40膝关节开始屈曲到达大约35的屈曲角度时足趾离地步态周期的60最大膝关节屈曲角度为60是发生在摆动中期开始时步态周期的73关节运动学矢状面运踝关节在矢状面的运动当足跟触地时踝关节处于轻度的跖屈0在足跟触地后不久足平放于地面当胫骨前移越过支撑足时踝背屈增加到10步态周期的845在足跟离地不久步态周期的40踝关节开始跖屈最大到1520一直到足趾离地在摆动阶段踝关节再次背屈到中立位以使足趾完全离地关节运动学矢状面运踝关节跖屈受限可能会导致前移推动力下降也可能会导致步长缩短如果由于跟腱挛缩导致支撑期不充分的踝背屈可能引起不完全的足跟离地导致跳跃步态限制了身体的前移步长也会缩短患有马蹄足畸形的病人以过度伸直的足趾行走而足跟却不能触地最常见于脑瘫患者踝背屈受限也会影响摆动阶段的足趾离地
四足机器人动态行走控制方法研究
四足机器人动态行走控制方法研究四足机器人是一种模仿动物步态的机器人，它通过四条腿来实现行走、奔跑等动作。
目前，四足机器人的动态行走控制方法研究正日益受到关注，因为它可以提高机器人的稳定性和适应性，并使其能够在复杂的环境中进行高效的移动。
本文将对四足机器人动态行走控制方法进行研究。
首先，四足机器人的动态行走控制方法可以分为两个方面：步态生成和运动控制。
步态生成是指确定机器人每个时间步的腿部运动模式。
通常，可以使用开环或闭环控制方法进行步态生成。
开环控制方法是一种基于预设模式的步态生成方法。
它利用预先定义的步态进行腿部运动的规划和控制。
闭环控制方法则是基于传感器反馈信息的步态生成方法。
它使用传感器获取机器人当前状态，并根据反馈信息动态调整步态。
闭环控制方法通常具有更好的适应性和鲁棒性，因为它可以根据环境变化实时调整步态。
在步态生成的基础上，需要进行运动控制来实现机器人的动态行走。
运动控制包括姿态控制和轨迹跟踪两个方面。
姿态控制是指控制机器人的身体姿态，以保持平衡和稳定。
通常，可以使用反馈线性化控制或模型预测控制等方法进行姿态控制。
反馈线性化控制使用反馈线性化技术将非线性动力学系统转化为线性系统，从而实现姿态控制。
模型预测控制利用数学模型进行状态预测，并根据预测结果进行姿态控制。
轨迹跟踪是指控制机器人的关节运动，以实现期望的步态。
这可以通过逆运动学或优化等方法实现。
此外，四足机器人动态行走控制方法还需要考虑环境感知和路径规划。
环境感知可以通过各种传感器，如摄像头、激光雷达等来实现。
路径规划则是确定机器人的运动轨迹，以实现特定的任务，如避障、跟踪等。
路径规划可以使用启发式算法、图算法等方法进行。
在研究四足机器人动态行走控制方法时，还面临一些挑战。
首先，动态行走控制需要考虑机器人的平衡和稳定性，这是一种复杂的非线性控制问题。
其次，四足机器人的运动涉及多个自由度的关节控制，需要考虑多个约束条件。
此外，四足机器人需要根据环境变化做出实时的决策，这对控制方法的实时性提出了要求。
什么是运动控制
什么是运动控制？动作是生活中一个重要方面。
我们能够走路、跑步和游戏，能够找到并食用给我们带来营养的食物，能够和我们的朋友、家人进行交流，能够谋生——这些是生存必需的，对于这些来说，动作都是必不可少的。
运动控制的领域是直接研究运动的性质，以及动作是怎样被控制的。
运动控制定义为调节或者管理动作所必需机制的能力。
它解释了下列一些问题，例如中枢神经系统（CNS）是怎样将许多单块肌肉组织起来，并把它们联合起来形成协调的功能性动作？怎样用来自语环境和人体的感觉信息来选择和控制动作？我们的自我知觉，我们所执行的任务，以及我们所活动的环境是怎样影响我们动作行为？研究动作最好的方法是什么，怎样才能把有运动控制问题患者的这些动作问题进行量化？动作的本质动作的产生是由三个因素相互作用而来：个体（物质基础）、任务（主体观念）以及环境。
动作是围绕任务和环境的要求来组织的。
在一个特定的环境，个体产生的动作是为了达到任务要求。
从这一方面来看，我们认为动作的组织受个体、任务和环境几个因素制约。
符合相互作用任务和环境要求的个体的能力决定了个体功能的能力。
只关注行为个体的过程进行而不考虑个体运动的环境以及他（她）正在执行的任务，这样的运动控制研究，得出的不是一张完整的图画。
个体对动作的限制包括相关的知觉、认知和行为。
动作和行为动作通常在特定环境中被描述为完成一个特定的行为，因此运动控制的研究通常与特定的动作相关。
例如，运动控制生理学家可能会问：人们怎样走路、跑步、微笑、伸手够物以及平静站立？基于理解与这个活动相关的控制程序对动作是怎么样被控制的原则将提供更进一步的深入观察，研究人员通常在一个特定的活动环境中研究动作控制，例如步行。
理解行为控制意味着理解运动输出是从神经系统到人体的效应系统或者肌肉。
人体是以有大量的肌肉和关节为特征的，在协调的执行和功能性的动作时，必须对其进行全部控制。
这种协调很多肌肉和关节间的问题被归为自由程度的问题（Bernstein，1967）。
步态中常用的5项参数
步态中常用的5项参数步态是人体行走时身体姿势和动作的表现，是人体运动的一种重要形式。
它不仅体现了个体的生理状态，还反映了个体的运动能力和协调性。
步态分析对于临床诊断、康复训练以及运动科学等领域有着重要的指导意义。
在步态分析中，常用的参数有五项，分别是步幅、步频、着地角、摆臂角和步态节奏。
首先，步幅是指每一步行走过程中前脚跟起始点到下一次起始点之间的距离。
正常步态中，步幅通常在1-1.5米之间。
步幅的大小与个体的身高、年龄、性别和运动能力有关。
步幅的增加表明个体运动能力的增强，而步幅的减小可能暗示着潜在的行走障碍或运动能力下降。
其次，步频是指每分钟行走步数。
正常步态中，步频通常在80-120步之间。
步频的大小和个体的身体机能、运动控制能力以及行走速度有关。
步频过快可能导致动作不稳定，步频过慢可能导致姿势不协调。
通过调整步频，可以改善个体的行走姿势和提高行走效率。
第三，着地角是指每次着地时足底与地面之间的角度。
正常步态中，着地角通常在20-30度之间。
着地角的大小与步态的稳定性、关节活动度以及肌肉力量有关。
着地角过大可能导致步态不稳定，着地角过小可能增加对关节的压力。
通过适当地调整着地角，可以改善个体的步态稳定性和减轻关节负荷。
再次，摆臂角是指上肢在步态过程中的摆动范围。
正常步态中，摆臂角通常在0-45度之间。
摆臂角的大小与个体的上肢力量、协调性以及步态控制能力有关。
摆臂角过小可能影响平衡能力和行走效率，摆臂角过大可能增加能量消耗。
通过训练和调整摆臂角，可以提高个体的行走姿势和节约能量。
最后，步态节奏是指每分钟行走步数和行走节拍之间的比例关系。
正常步态中，步态节奏通常为1:1。
步态节奏的大小与个体的运动控制能力、协调性以及步行速度有关。
步态节奏不协调可能导致步行不稳定和动作不流畅。
通过训练和调整步态节奏，可以提高个体的协调性和行走效果。
综上所述，步态分析中常用的五项参数包括步幅、步频、着地角、摆臂角和步态节奏，它们都对个体的行走姿势、协调性和运动能力有着重要的影响。
如何正确进行走路运动的姿势
如何正确进行走路运动的姿势走路健身是我们日常生活中最简单的健身方式，这看似简单的运动方式，里面却蕴含着众多的学问。
以下是店铺为大家整理的如何正确进行走路运动，希望你们喜欢。
正确走路的运动姿势1.上体伸展上体笔直，下巴前伸，高抬头，两肩向后舒展。
这样，脊柱伸直，轻微呼吸时，腹部稍有起伏。
首先，下巴突出、抬高头，气力充实。
其次，两肩向后拉，肺部可以吸入更多的空气。
需要指出，即使两肩向后拉，也不要有意用力向后拉，而是自然向后。
脊柱伸直后，就可调整全身的姿势，并使身体维持平稳。
无论用多大劲走，都要采用这种姿势。
轻微呼吸时，腹部略有起伏。
最后一点，在走时胸和腰感到位置稍微提向前方。
这样有利于迈大步，而且腿部有从后面反弹过来的感觉。
这种姿势走起来很帅，易于坚持。
2.伸直膝盖展开膝盖，并非僵硬、不灵活，而是使伸直的膝盖在不受力的情况下行走。
膝关节伸直了，步伐变大。
大步走必须伸直膝盖。
至于步幅到底多大，应使你觉得舒服为好。
伸直膝盖有个窍门。
伸直膝盖走时，上体稍向前倾，好像要倒下来似的。
后腿蹬，这样前腿膝盖自然伸直，步子也迈得大了。
此外前脚向前迈出时，同一侧腰也好像向前运动，腰与腿要有效配合。
3.脚向正前方迈上体伸展，膝盖伸直，走起来脚自然向前迈。
在这个过程中，关键是后腿要伸直。
腿伸直，膝盖伸直，前脚自然向正前方迈。
前脚向正前方迈出，脚的内侧足迹形成一条直线。
一般人们总觉得脚尖多少有点向外撇。
有时为追求速度，向外撇点很有必要。
有的人慢步时也脚尖外撇，俗称八字脚，这样走较稳定。
前脚向正前方踏出的动作和后脚重心转移是有一定关系的，当脚跟着地，身体重心在整个脚掌上滚动，由脚跟移向脚尖，后脚以第一、第二和第三脚趾为中心踢出，形成前脚向正前方踏出的动作。
脚掌的其余部分发挥弹力的作用，使步行圆滑、流畅。
步子迈大了，你就能掌握昂首挺胸，有韵律走的要领了。
4.摆胳膊摆胳膊对走也很重要，时常会看到一些人，走路时，两手插在衣袋里。
这种走法不对。
行走行为的神经控制机制研究
行走行为的神经控制机制研究行走是我们日常生活中最为普遍的动作之一，而这个看似简单的行为，却涉及到了神经控制机制中复杂的调节和协调过程。
目前，越来越多的研究表明，神经控制机制对于行走的调节和协调起着至关重要的作用。
在这篇文章中，我们将深入探讨行走行为的神经控制机制研究。
首先，我们需要了解运动的神经控制机制。
神经系统可以被分为两个主要部分：中枢神经系统(CNS)和周围神经系统(PNS)。
中枢神经系统由脑和脊髓组成，是人体的主要神经控制必要的身体机能的中枢。
周围神经系统由神经和神经纤维组成，主要负责接受和传递从CNS发出的指令，使运动和感官系统得以相互协调。
在行走的过程中，CNS会发出指令去调节身体肌肉的收缩和放松，使身体能够向前推进。
这些指令一般会通过脊髓中的神经元进行传递。
在脊髓中，神经元经过交错和连接，形成许多神经网络。
神经网络中各神经元之间的连接方式及其连接权重决定了脊髓神经元的活动，从而调节身体肌肉的收缩和放松。
一般而言，CNS将行走行为分为以下几个步骤：站立、起步、步行和停步。
在每一个步骤中，CNS会对各个肌肉组进行调控和协调，以完成行走行为。
这些运动调节的指令通过CNS的传递，最终被身体的肌肉组激活并完成动作。
然而，行走的神经控制机制不仅仅存在于脊髓中。
最新的研究表明，许多脑区也会参与行走的神经控制。
在这些脑区中，基底神经节和大脑皮层被认为是最重要的两个区域。
基底神经节对于行走的神经控制主要体现在其对步态的调节上。
基底神经节通过直接影响脊髓中的神经元活动，来调节肌肉的收缩和放松，从而影响行走的步态和姿势。
大脑皮层对于行走的神经控制主要体现在其对步伐的调节上。
大脑皮层通过解读各种传感器信息和判断身体姿态，来对身体的步伐进行调节。
最近，深度学习也开始在行走行为的神经控制研究中发挥作用。
深度学习可以通过模拟神经网络中神经元之间的连接和权值，从而找出最合适的行走调节模式。
通过强化学习的技术，深度学习可以对目标行走行为的不同参数进行训练，并最终实现对行走行为的预测和控制。
正常步态的原理
正常步态的原理正常步态是指在行走过程中人类身体的一种正常运动方式。
它包括了行走姿势、步伐、节奏和动作的协调等方面。
正常步态的形成涉及到人类身体的各个系统的协同作用，包括神经系统、骨骼系统、肌肉系统和平衡控制系统等。
正常步态的原理可以通过以下几个方面来了解：1. 神经系统的控制：正常步态需要经过中枢神经系统的控制和调节。
在大脑皮层和脑干的参与下，下脑运动中枢会产生相应的运动决策，并通过下行纤维传递到运动单位，刺激有关的肌肉进行收缩和放松。
2. 肌肉的作用：肌肉对于正常步态起着至关重要的作用。
行走时，肌肉通过收缩和放松的协调作用对骨骼的运动产生力量和控制。
例如，下肢肌肉的脚趾屈肌通过向上提拇指将脚趾提起，而脚趾伸肌则通过向下放下拇指来将脚趾放下。
不同肌肉的配合会使得身体向前推进。
3. 平衡控制的作用：行走时的正常步态需要保持身体的平衡。
平衡控制主要通过内耳的前庭系统、视觉系统和本体感觉系统来实现。
这些系统不断地向大脑传递关于身体位置、方向和加速度等信息，以使得大脑能够调节和协调各个关节肌肉的运动，从而维持身体的平衡。
4. 节奏和协调的作用：正常步态需要保持一定的节奏和协调。
这是通过步行的两个基本阶段——负重期和摆动期来实现的。
在负重期，身体重量大部分集中在一个支撑脚上，该脚与地面保持接触。
而在摆动期，另一只脚则在空中向前摆动，以准备下一步的负重。
这两个阶段的切换和协调使得行走具有平稳的节奏和协调性。
5. 骨骼系统的作用：骨骼系统为正常步态提供了支撑和框架。
例如，脊柱通过支撑上半身和连通各个肢体，帮助身体保持坚挺和姿势的稳定。
骨骼系统还通过关节的灵活性和活动范围，使得身体能够做出运动和适应不同的地形变化。
总之，正常步态是人体复杂运动系统协调作用的结果。
神经系统的控制、肌肉的作用、平衡控制的作用、节奏和协调的作用以及骨骼系统的作用，这些因素共同作用于步态过程中的身体各个部分，使得人体具备正常步行的能力。
跨步走的动作要领
跨步走的动作要领跨步走是一种常见的运动方式，它不仅可以作为一项锻炼身体的运动项目，还可以作为许多其他锻炼方式的基础动作。
正确的跨步走动作要领可以帮助我们更好地进行训练，并减少运动伤害的发生。
下面将介绍一些跨步走的动作要领。
1.身体姿势：首先，我们要保持站立姿势笔直，将肩膀向后收紧，抬头挺胸。
保持身体平衡，重心不偏。
2.走起步：接下来，我们要迈出一大步，尽量使每一步跨得远一些。
在迈步之前，我们要先将身体重量向前转移至前脚，然后通过前脚迈步并与地面保持接触。
同时，后脚也要尽快离地并向前伸展。
3.步幅控制：在跨步走中，要注意步幅的控制。
一般来说，步幅过小会使动作变得僵硬，步幅过大则容易失去平衡。
因此，合理的步幅应该根据个人身体条件和训练目标来确定。
4.步伐频率：和步幅一样，步伐频率也是跨步走中需要注意的要点。
过于缓慢的步伐会减弱训练效果，而过于快速的步伐则容易导致伤害。
所以，我们需要找到一个适合自己的步伐频率，既能保持动作的流畅，又能保证训练效果。
5.腹部收紧：在进行跨步走的过程中，我们要时刻保持腹部收紧。
腹部的收紧可以帮助我们稳定身体，增强核心力量，并且减少对腰部和下背部的压力。
6.手臂协调：跨步走时，手臂的运动也是很重要的。
我们应该配合腿部的步伐，让手臂自然地摆动。
手臂的运动可以帮助平衡身体，增加速度，并提高心肺功能。
7.步伐整齐：除了步幅和步伐频率的控制之外，我们在跨步走时还要注意保持整齐的步伐。
每一步都要力求一致，不容许出现一脚迈得远一些，一脚迈得近一些的情况。
8.注意呼吸：在进行跨步走时，我们要注意调整呼吸节奏，使呼吸和步伐保持一致。
一般来说，我们可以采用深吸浅吐的方式进行呼吸，以保持足够的氧气供给。
9.加深弯曲：在走起每一步时，我们应该尽量加深弯曲膝盖和髋关节的角度。
这样可以增加训练的难度，加强下肢肌肉的力量。
10.休息放松：最后，在进行跨步走训练之前和之后，我们都要进行适当的休息和放松。
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第一节 与运动相关的神经系统结构与反射 第二节 运动控制的调节 第三节 运动控制
第三节 运动控制
学习内容
姿势控制
一
二
三
上肢控制
行走运动控制
行走运动控制
步态分析的时空参数 身体重心的转移与控制 关节运动学 肌运动学 步态控制机制 步态异常
步态分析的时空参数
步态周期（gait cycle） ：
站立与摆动阶段的分期
摆动阶段
足跟触地
足平放 中期支撑 足跟离地 足趾离地
早期摆动
中期摆动 末期摆动
站立与摆动阶段
身体重心的转移与控制
行走可被定义为一系列的失衡与恢复平衡。在行走
初期身体是向前倾斜的，为了防跌，需要把另一只 足向前移到一个新的位置而暂时的恢复平衡。
一旦开始行走，身体向前的动力会使身体的重心向
到足跟离地（步态周期的40％） 膝关节开始屈曲，到达大约35°的屈曲角度时， 足趾离地（步态周期的60％） 最大膝关节屈曲角度为60°，是发生在摆动中期 开始时（步态周期的73％）
关节运动学——矢状面运 动
踝关节在矢状面的运动
当足跟触地时，踝关节处于轻度的跖屈（0 °～5°） 在足跟触地后不久，足平放于地面 当胫骨前移越过支撑足时，踝背屈增加到10°
关节运动学——矢状面运 动
髋关节在矢状面的运动
正常行走时，髋关节大约需要30°的前屈和
10°的后伸 运动幅度与行走速度呈正相关 有髋部活动受限的病人在行走时也许不会出 现步态的偏离，这是由于骨盆和腰椎的运动 可对减少的髋部运动进行代偿
关节运动学——矢状面运 动
膝关节在矢状面的运动
当足跟触地时，膝关节大约屈曲5° 在步态周期的前15％，再屈曲10°～15° 之后膝关节逐渐伸直到几乎完全的伸直位一直
（步态周期的8％～45％） 在足跟离地不久（步态周期的40%），踝关节开 始跖屈，最大到15°～20°，一直到足趾离地 在摆动阶段，踝关节再次背屈到中立位以使足趾 完全离地
关节运动学——矢状面运 动
踝关节跖屈受限可能会导致前移推动力下降，也
可能会导致步长缩短 如果由于跟腱挛缩导致支撑期不充分的踝背屈， 可能引起不完全的足跟离地，导致“跳跃”步态 ， 限制了身体的前移，步长也会缩短 患有马蹄足畸形的病人，以过度伸直的足趾行走， 而足跟却不能触地，最常见于脑瘫患者 踝背屈受限也会影响摆动阶段的足趾离地。为了 代偿，就必须增加髋或膝关节的屈曲
前越过足的位置，这样就迫使另一只足向前一步。 通过双足连续的、交替的移动而使身体向前进。
只要身体还在向前移动，这种流畅的、受控制的恢
复平衡的行为会一直持续。
当足的位置阻碍了身体向前移动的动力，并且在双
足支撑的静止时期恢复平衡，行走就停止了。
在垂直方向，每一个步态周期中身体重心可由
身体重心垂直的转移
关节运动学——矢状面运 动
第一跗跖关节在矢状面的运动
可进行轻度的跖屈和背屈，以便在行走时为足内侧纵
弓提供灵活性。
关节运动学——矢状面运 动
第一跖趾关节在矢状面的运动
足跟触地时，第一跖趾关节呈轻度的过伸位
从足跟触地后不久到足跟离地，第一跖趾关节处于相
对的中立位 从足跟离地到足趾离地前，第一跖趾关节处于45°～ 55°的过伸位 在支撑阶段的后半期和摆动初期，该关节屈曲从而位 回到中立位
步态分析的时空参数
步频（stride rate）：是对步态最基本的时间描述 ，
即每分钟的步数
步态周期：一个完整步态循环的时间 步时：完成左或右足一步的时间
通常情况下对称的步态其步时决定于步频，步时是步
频的倒数。
站立与摆动阶段
步态分析的时空参数
步态周期的阶段划分
支撑阶段 ：
行走最基本的组成单元
始于一侧足跟与地的接触止于同侧足跟再次着
地
跨步长（stride length）：是指同一足的足跟相继
触地之间的距离
步长（step length） ：是指不同足的足跟相继触
地之间的距离
步宽（step width）：是指两次连续的足触地时双
步态分析的时空参数
侧足弓之间的距离，通常是7～9cm 足角（foot angle）：是身体前进的方向与足的长 轴之间的夹角，正常人大约是7°
两个完整的正弦波来描述
身体重心的最低点发生于两侧下肢支撑期的中点（步态周期的5
％和55％）
身体重心的最高点发生于两次单下肢支撑期的中点（步态周期
的30％和80％）
行走时身体重心的横向转移形成了在水平方向的正
身体重心的横向转移
弦波
身体重心在右侧的最远点发生于右下肢支撑阶段的中点（步态
因此，在支撑中期，一旦身体上移至支撑下肢，它
就达到它的最低速度；在双下肢支撑期，一旦身体 从支撑下肢下移并尚未上移至对侧下肢时，它就达 到它的最高速度。最小运动能量在支撑中期（步态 周期的30％～80％）
动能和潜能
最大运动能量在双下肢支撑期（步态周期的5％～55％） 最小运动能量在支撑中期（步态周期的30％～80％），
周期的30％）
身体重心在左侧的最远点发生于左下肢支撑阶段的中点（步态
周期的80％）。
尽管从表面上看，步行以一个恒定的前进速度进行
动能和潜能
的，但事实上每一步的速度都在发生变化。当处于 支撑阶段的下肢位于身体重心的前方时，速度就慢 下来。相反，当处于支撑阶段的下肢位于身体重心 的后方时，速度就快起来。
潜能是指地心引力作用于身体重量和身体重心的高度
时所产生的能。而动能由潜能补给
矢状面：关节的角旋转主要发生在矢状面 冠状面：重心旋转非常重要，特别是在髋关节
关节运动学
和距下关节
水平面：研究很有限
关节运动学
矢状面运动
关节运动学——矢状面运 动
骨盆在矢状面的运动 向前、后倾斜的范围是很小的（大约为2°～4°） 发生在髋部（骨盆与股骨间的屈伸）和腰骶关 节（骨盆与腰椎间的屈伸） 骨盆在整个步态周期中的运动模式就类似两个 完整波形的正弦波 骨盆的运动范围会随着行走速度的增加而增加 有屈髋关节肌明显挛缩的病人在支撑期的后半 部分（步态周期的30％～60％ ）就会出现极其 严重的骨盆前倾