检索结果-南通市图书馆

运动行为认识观的发展以及在运动实践中的应用

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西安体育学院学报 2001年第4期18卷 75-78页

作者：李美霞西安体育学院陕西西安710068

笔者认为传统的运动认知理论存在一定的缺陷 ,在更新体育教学与运动训练等的理论和方法时要吸收自然物理学动作学习和运动协调方面的一些重要研究结果。

关键词：运动实践动作学习体育教学运动行为运动训练认识观认知理论研究结果吸收方法

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游泳呼吸教学的探讨

武汉体育学院学报 1993年第3期27卷 189-190页

作者：郭晶武汉测绘科技大学

在我们的游泳教学中,有的同学学游泳非常困难。常常遇到呛水、喝水、不敢下水等问题。其主要的难点就是不会在水中呼吸。解决这些问题首先应是采用熟悉水性的方法,而熟悉水性的过程,就是适应在水中呼吸的过程,要学会游泳,第一关就是要... 详细信息

在我们的游泳教学中,有的同学学游泳非常困难。常常遇到呛水、喝水、不敢下水等问题。其主要的难点就是不会在水中呼吸。解决这些问题首先应是采用熟悉水性的方法,而熟悉水性的过程,就是适应在水中呼吸的过程,要学会游泳,第一关就是要懂得如何呼吸。人在水中和在陆地上呼吸是不同的。陆地呼吸一般是吸气后立即呼气,没有闭气阶段,游泳时就不一样了,一定要有闭气阶段,在水中闭气这一阶段就是人体自身提高浮力,形成身体漂浮,是做各种动作所不可缺少的准备。再从呼吸器官上区别,在陆地上口、鼻可同时呼吸,相对鼻的作用更大。而在水中则相反,呼气可同时用口、鼻,吸气只能用口,否则就易呛水和喝水。

关键词：呼吸教学熟悉水性水中呼吸游泳教学动作学习人体动作节奏教学方法初学者呼吸特点

运动专项技术教学中的动作要领与动作概念辨析

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山东体育学院学报 1999年第3期15卷 23-24页

作者：李皿陶亦海李艳山东省体育科研所山东济南250002 山东工业大学山东济南250061 山东省体育学校山东济南250014

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物体操控机器人智能感知和自主控制技术研究

物体操控机器人智能感知和自主控制技术研究

作者：尚博文国防科学技术大学

学位级别：硕士

智能机器人技术是多个学科的交叉领域。而环境识别和自主学习技术,是实现机器人自主控制,提高机器人智能的关键。通过三维环境建模技术和目标识别技术,可以使机器人快速的感知环境信息,为机器人的决策提供原始数据。通过机器学习、状态... 详细信息

智能机器人技术是多个学科的交叉领域。而环境识别和自主学习技术,是实现机器人自主控制,提高机器人智能的关键。通过三维环境建模技术和目标识别技术,可以使机器人快速的感知环境信息,为机器人的决策提供原始数据。通过机器学习、状态推理等数据分析和预测技术,能够使机器人根据环境信息和自身的状态,更新自身的动作策略,对下一步的动作进行自主规划和控制。本文在吸收经典机器人环境感知技术以及机器人自主学习技术的同时,针对机器人系统架构的设计与实现、环境的感知与建模、目标物体识别、机器人动作学习等问题,设计并实现了一个具有较强兼容性和鲁棒性的智能机器人架构,在此基础上实现了基于距离数据的动态环境感知与建模算法,并对于机器人的自主动作学习进行了研究,主要作出下述方面的研究:1.针对智能机器人的功能需求,使用开源的软硬件,设计并实现了可以进行环境感知和动作学习的机器人系统架构。2.针对机器人的环境感知技术进行研究,基于物体操控机器人的特点,设计了基于距离传感器的环境感知算法,在数据采集方面,通过多维数据采集,改进了传统单方向数据采集过程中盲区较大的问题。在特征提取方面,提出了基于Hough变换的分层平面提取算法,可以在感知过程中同步进行,提高了特征提取的效率。在三维物体识别方面,通过深度投影的方法,在准确度损失较小的情况下,将三维数据映射到二维平面,大大降低了训练数据的维度,提高了运算效率。3.针对机器人的自主学习技术进行研究,基于MDP和增强学习的构架,提出了一种基于环境建模与动作抽象的机器人动作学习算法,提高了机器人动作学习模型的通用性和抗干扰能力,并减小了运算开销。提出了基于数据流模型的训练集合构建方法,使得训练集合中的垃圾数据可以被及时清除。改进了多模型投票算法,提高了其对连续变化数据集合的预测能力。4.对设计的物体操控机器人进行了软硬件实现,具有实现物体操控、环境感知与自主控制的软硬件基础。在云主机协助运行算法,并借助部分人工辅助的情况下,物体操控机器人实现了基于环境模型的自主学习与控制。

关键词：机器学习环境感知自主控制动作学习智能机器人

基于参数控制与运动技能转移的力触觉汉字书写学习系统的开发与研究

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基于参数控制与运动技能转移的力触觉汉字书写学习系统的开发与研...

作者：赵灿重庆大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的不断发展,通过计算机作为媒介来代替人类进行一系列活动的情况越来越多,其中使用力触觉设备进行运动训练已经在越来越多的领域内使用。目前就有使用力触觉设备进行外科手术训练和使用力触觉设备进行书写训练等等。力触... 详细信息

随着计算机技术的不断发展,通过计算机作为媒介来代替人类进行一系列活动的情况越来越多,其中使用力触觉设备进行运动训练已经在越来越多的领域内使用。目前就有使用力触觉设备进行外科手术训练和使用力触觉设备进行书写训练等等。力触觉设备可以反馈给用户真实的力对用户的肌肉器官进行训练,有效的减少训练时间,增强动作记忆,从而很好的帮助用户学习有运动技能。但是,目前现有研究中除了对使用力触觉进行动作教学的实现外大多数是研究视觉和触觉不同感官通道对运动技能学习的影响,对于在使用力触觉设备进行运动训练时具体运动参数的变化的研究很少。由图式理论可知,运动技能的学习是由可变参数和不变参数组成的,所以要使基于力触觉设备进行对外汉字训练更加科学有效,对具体的运动参数定性定量的变化进行研究是十分必要的。针对这些问题,本文基于图式理论对使用力触觉设备进行对外汉字书写教学的具体运动参数训练速度进行了研究。通过建立软件系统对参数进行实验,通过实验总结出具体参数对使用力触觉设备进行对外汉字书写训练的影响。在本次研究中主要研究的参数是书写速度,对书写速度递增和递减时的训练结果进行分析。我们主要使用平均书写速度、提笔时间和字形三方面进行分析。最后寻找使用力触觉设备进行对外汉字书写教学的具体的科学的方法。本文的主要工作如下:(1)对力触觉设备和运动学习等方面的研究进行调查和学习。然后对汉字书写学习等方面的内容进行学习总结。基于图式理论把汉字书写动作的参数分为字形、字体大小、速度、提笔时间等。通过研究确定参数变化的范围。(2)根据所确定的参数和研究目的进行实验过程设计。(3)根据实验过程基于C++和Open Haptics接口开发了针对力触觉设备Geomagic Touch来进行对外汉字书写训练的软件系统来实现实验过程。该系统针对实验设计有主动训练、被动训练和参数控制等功能。(4)使用软件系统邀请在校留学生进行实验,并收集实验数据。最后对实验数据进行整理,去除脏数据,使用SPSS软件对实验数据进行分析。对实验数据进行分析研究后表明,运动参数的定性定量的变化对运动技能的学习具有相应影响,尤其是在提高字形书写的促进作用方面,训练速度的递增对学习运动技能的效果优于训练速度的递减。基于力触觉交互设备,此增量速度的学习方法有利于汉字书写的训练,对于向世界推广汉语,促进对外汉语教学具有一定的实用价值和研究意义。

关键词：人机交互汉字书写力触觉交互动作学习

基于多通道学习的肢体运动功能康复辅助游戏研究

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基于多通道学习的肢体运动功能康复辅助游戏研究

作者：邓创哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,认知心理学中关于多通道学习的研究层出不穷,利用多通道学习的信息加工方式进行学习时,人的学习效率高、效果好。目前,由于外伤或疾病导致的肢体运动功能障碍严重影响了人的正常生活,康复训练可以帮助患者改善运动功能,降低患者... 详细信息

近年来,认知心理学中关于多通道学习的研究层出不穷,利用多通道学习的信息加工方式进行学习时,人的学习效率高、效果好。目前,由于外伤或疾病导致的肢体运动功能障碍严重影响了人的正常生活,康复训练可以帮助患者改善运动功能,降低患者的致残率,改善生活。康复训练的动作学习需要治疗师一对一的指导,而当前康复治疗师,治疗场地等资源缺乏,不能满足患者的需求。随着体感技术的发展,为实现多通道的动作学习创造了可能。因此本文探索一种康复训练动作学习的方式,以此提高人在动作学习时的自主学习能力和学习效果。本文在了解肢体运动功能康复原理及康复训练动作的学习方式之后,首先对视觉通道、听觉通道和动觉通道的信息加工方式进行了深度探究,分析各个通道的生理构造、信息加工特点与信息元素的特征。以计算机多通道研究、多通道学习相关理论、镜像神经元理论和反馈理论为基础,构建了基于多通道学习的动作学习模型,该模型为反馈式多通道的动作学习系统设计奠定了理论基础。然后根据对信息加工方式的研究与模型中的设计启示,完成了动作信息在视觉通道、听觉通道和动觉通道信息的设计,为了实现动觉通道的动作信息,运用Kinect体感设备结合动作匹配算法设计了标准动作库。利用Unity 3D整合各通道的动作信息实现了基于Kinect的肢体运动功能康复辅助游戏。最后利用可用性测试方法对游戏的可用性进行了评估,采用对比分析的方法对游戏的动作学习效果进行了评估。通过实验证明了本游戏的可用性良好,作为一种全新的动作学习方式较书本的方式具有更好的学习效果。综上所述,本研究探索了一种多通道反馈式的动作学习方式,能提高人在动作学习中的自主学习能力与学习效率,改善动作学习的效果,寓教于乐。基于多通道学习的动作学习模型,在动作学习领域具有普适性,可作为动作学习材料设计的理论基础,有一定的教育价值。利用这种媒介进行健康教育的效果更好,更加利于健康知识的传播,具有重要的人文价值。

关键词：多通道学习体感交互动作学习康复辅助游戏

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动作与“动”起来的关系及运用思考

中国学校体育 2019年第5期 60-61页

作者：翟孟杰浙江省杭州市余杭区良渚第二中学

一、什么是让身体"动起来"题目中的"动",实际上是指"能够灵活运动"的身体。在案例讨论中,孙喜和提出本期讨论的实际问题是:NBA选手投篮动作的多样性是如何形成的,实际提出的是在运动项目中如何根据具体运动场域的情况选择并完成不同的... 详细信息

一、什么是让身体"动起来"题目中的"动",实际上是指"能够灵活运动"的身体。在案例讨论中,孙喜和提出本期讨论的实际问题是:NBA选手投篮动作的多样性是如何形成的,实际提出的是在运动项目中如何根据具体运动场域的情况选择并完成不同的动作。在NBA选手中投篮动作较多,如,最基本的罚球投篮动作、急停跳投、抛投、拉杆等;个人也有自己的投篮风格,如,库里的3分投篮。这

关键词：动作学习学生主体动起来四角传球投掷动作投篮动作空间意识体育教学感知动作

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基于Kinect的人体运动数据采集和建模

基于Kinect的人体运动数据采集和建模

作者：苏势林沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

人体运动数据捕获与物理仿真再现相结合,为人体运动特性的研究及仿人机器人的研制提供了一个重要技术途径。本文基于Kinect体感设备和ODE物理引擎设计并实现了人体运动数据捕获、数据转化、动作建模及虚拟仿人机器人动作再现、量化评测... 详细信息

人体运动数据捕获与物理仿真再现相结合,为人体运动特性的研究及仿人机器人的研制提供了一个重要技术途径。本文基于Kinect体感设备和ODE物理引擎设计并实现了人体运动数据捕获、数据转化、动作建模及虚拟仿人机器人动作再现、量化评测的系列方法,具体如下:首先,完成人体运动数据捕获、数据转化、数据存储等基础工作。基于Kinect体感设备采集人体运动数据,构建从Kinect骨架数据向人体姿态数据的转化模型及算法,将运动数据存储于BVH文件中,为数据分析和数据驱动提供支撑。其次,在捕获的动捕数据库中采用PCA聚类算法抽取出具有语义清晰的关键姿态数据建模为运动节点,在此基础上提出并设计了一种运动图谱结构以实现不同运动节点间运动序列的过渡,生成符合应用场景的人体运动序列,提高动捕数据利用率。再次,基于ODE建立一个全尺寸虚拟仿人机器人,为人体动作的仿真再现及控制算法提供验证平台。将动捕数据转换为对应的关节扭矩输入实现虚拟机器人运动再现,完成关节位姿数据向驱动扭矩的实时计算及控制,采用PD控制算法控制各关节的扭矩输入。最后,贯穿完成Kinect数据采集、离线BVH转换、仿人机器人姿态计算、关节扭矩计算、仿真驱动等,实现虚拟仿人机器人对人体动作的精确再现,并将该方法应用于轻型仿人机器人手臂样机的研制过程。通过定义运动相似度评测指标,运用物理仿真等交互式验证手段,对人体运动进行评测。综上,本文基于Kinect完成了人体运动数据采集和建模,驱动虚拟机器人对动捕数据的仿真再现,并建立评测指标对人体运动进行量化评测。实验表明:该方法能够比较精确地实现仿人机器人对人体动作（挥手、行走、站立等）的学习和再现,可用于仿人机器人研制中的动作学习、规划、仿生控制等环节。

关键词：人体运动建模运动生成虚拟仿人机器人动作学习

基于Kinect和ODE的人体运动建模与仿真

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计算机与数字工程 2020年第9期48卷 2254-2259页

作者：杨华苏势林闫雨奇李宝川潘琢金沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

运动数据捕获与物理仿真再现相结合,为人体运动特性的研究及仿人机器人的研制提供了一个重要技术途径。论文基于Kinect体感设备及ODE物理引擎,设计并实现了人体运动数据捕获、数据转化、动作建模及仿人机器人动作再现的系列方法。首先,... 详细信息

运动数据捕获与物理仿真再现相结合,为人体运动特性的研究及仿人机器人的研制提供了一个重要技术途径。论文基于Kinect体感设备及ODE物理引擎,设计并实现了人体运动数据捕获、数据转化、动作建模及仿人机器人动作再现的系列方法。首先,建立转化模型,完成从Kinect关节点位置数据向肢体姿态数据的转化,并存储于BVH文件中,为数据分析和数据驱动提供支撑。其次,基于ODE建立一个全尺寸虚拟仿人机器人,为人体动作的仿真再现及控制算法提供验证平台。第三,完成关节位姿数据向驱动扭矩的实时计算及控制,采用PD控制算法控制各关节的扭矩输入。第四,贯穿完成Kinect数据采集、离线BVH转换、仿人机器人姿态计算、关节扭矩计算、仿真驱动等,实现虚拟仿人机器人对人体动作的精确再现。最后,将该方法应用于轻型仿人机器人手臂样机的研制过程。实践表明,该系列方法能够比较精确地实现仿人机器人对人体动作(挥手、行走、站立等)的学习和再现,可用于仿人机器人研制中的动作学习、规划、仿生控制等环节。

关键词：人体运动仿真仿人机器人动作学习