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人类如何在稳定行走的同时不断适应
研究可以帮助改善运动康复计划和辅助机器人控制。
来源:MIT新闻 _机器人研究人员开发了一个模型，可以解释人类在执行诸如行走等复杂任务时如何不断适应，同时保持稳定。
研究结果发表在《自然通讯》杂志上，作者是麻省理工学院脑与认知科学系助理教授 Nidhi Seethapathi、Bright Minds Inc. 机器人软件工程师 Barrett C. Clark 和俄亥俄州立大学机械与航空航天工程系副教授 Manoj Srinivasan。
论文发表在《自然通讯》杂志上 自然通讯在偶发性任务中，例如伸手去拿物体，一个场景中的错误不会影响下一个场景。 在诸如运动之类的任务中，除非得到控制，否则错误会对稳定性产生一系列短期和长期影响。 这使得在新的环境中调整运动的挑战更加复杂。
“我们之前对适应的理论理解大部分局限于偶发性任务，例如在新环境中伸手去拿物体，”Seethapathi 说。“这个新的理论模型捕捉了多种运动设置中连续长视域任务中的适应现象。”
为了建立该模型，研究人员确定了各种任务设置中运动适应的一般原则，并开发了一个统一的模块化和分层的运动适应模型，每个组件都有自己独特的数学结构。
由此产生的模型成功地概括了人类如何在新环境中适应他们的行走，例如在分体式跑步机上，每只脚的速度不同，佩戴不对称的腿部重量，以及佩戴外骨骼。作者报告说，该模型在 10 项先前的研究中成功地重现了人类在新环境中的运动适应现象，并正确预测了作为研究一部分进行的两项新实验中观察到的适应行为。