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跑步总是盲目的

你的大脑是如何防止你摔倒的。

穿着头带的复制品西藏祷告旗帜,斯科特乔古克在科罗拉多州的博尔德的公园举行了我,以展示适当的跑步...由Sam Schramski

W在科罗拉多州博尔德市的一个公园里,斯科特·尤雷克戴着藏族经幡的头巾,向我展示正确的越野技巧。这不仅仅是沿着郊区铺好的街道慢跑,而是沿着森林和山间小道奔跑,即使是不慌不忙的徒步旅行者也会感到吃力。去年,Jurek在46天内跑完了阿巴拉契亚山道的全长2189英里,几乎相当于每天跑两场马拉松。

我们沿着尘土飞扬的步道走着——作为一个狂热的步道跑步者,我想我不应该因为试图跟上而让自己尴尬。然而,当我看到他为了演示而奔跑时,令我印象深刻的是,无论地面多么不平,Jurek从不往下看。他礼貌地放慢脚步,站着不动,吹着微风,对步幅和长度进行狂想。当讨论神经力学这样复杂的问题和疲惫这样简单的问题时,他会用自己作为健康从业者的经验——在成为全职超跑运动员之前,他是一名物理治疗师。但是,尽管他知道这么多,他还是不太确定自己是如何在没有扭伤脚踝或摔倒在地的情况下跑完这些路线的。“好吧,你就这么做吧,”他说。“你进入了节奏,进入了流动。有很多东西需要追踪,但实际上并不那么复杂。”

稳健的成功:一个早春的早晨,斯科特·尤雷克在科罗拉多州博尔德市展示他的越野跑技术,包括步幅和姿势。 山姆Schramski

但实际上,这很复杂。大多数生物力学研究都是关于我们如何通过光滑的表面,也许是通过倾斜的变化。即使是这样也很棘手。我们是不稳定的生物:走路和跑步都是一种持续的不平衡状态,其中一条腿支撑着我们的身体,而另一条腿则在摆动。不知何故,我们的身体和大脑驯服了这种不稳定性,并使之富有成效。教科书通常使用一个简单的弹簧质量模型来描述这个过程,在这个模型中,我们的腿就像密歇根大学的生理学家丹尼尔·费里斯(Daniel Ferris)所说的,“一组惊人一致的弹簧单高跷”(见下面的侧边栏:弹簧单高跷)。根据这个模型,跑步本质上就是用两条腿跳跃。这个速度由几个参数决定,比如速度和腿的长度。

敏捷性依赖于大脑中高层次的认知,但从不打破意识意识。

Pogo-Stick模型捕获了行走和跑步的基本重复运动,但它造成了拼图。由于开创性的俄罗斯神经生物学家Nikolai Bernstein指出在20世纪30年代,Pogo棒以一种非常简单的方式移动,因为它的机械设计,但人类运动的简单性和流动性不能具有如此直接的解释。我们的肌肉可以在Gargantuan的方式跨我们的关节行动:他们的灵活性创造了一个巨大的控制问题。因此,那些看似无限的运动可能性必须被简化成一些常规的常规化。我们的身体和大脑如何选择所有可能的行动方案,仿佛在一个复杂的路径地图之后,提供了多种到达目的地的方法,以及如何以这种一致的方式执行此操作?这些选择如何在选项扩展到大大扩展以包括山路上的岩石晃动的无数方式?对于有意识的大脑来说,这似乎太多了。事实证明,它是。

几乎所有生物力学领域的人都把我们的腿比作弹簧高跷。我从小就没有骑过弹簧单高跷的乐趣,甚至发现它比用显微镜烧蚂蚁之类的东西还差,于是我决定,作为一名新闻工作者,我有责任去追踪这个矛盾的成人弹簧单高跷的主要制造商。

Vurtego是“世界上最高的Pogo Sticks的生产商,在奥兰治县的一个剧情办公室公园中耗尽了一个车间。他们的产品不会让人失望:冠军Pogo专业人士已经使用这些装置来春天到10英尺的高度。只有在涉及此设备的视频简要扫描视频后,父母应该痛苦。Vurtego的V4是气动Pogo Stick设计的领先型号,类似于北极核心采样器和火箭推进手榴弹之间的混合。

根据水压的不同,你可以利用这个模型进行日常锻炼或挑战死亡极限的空翻。就我个人而言,我无法在使用V4的办公园区光滑的柏油路上多走几英寸,而这段时间一直由公司老板伊恩•布里特(Ian Britt)负责保护。不过,那种蹦蹦跳跳的感觉——既自然又完全陌生。布里特说:“通常情况下,第一次使用这些东西会感觉很奇怪。”他承认这种运动还没有发展成熟在子宫内.“大多数人都有一个真正的学习曲线。”


2008年,佐治亚理工学院的张永辉(Young-Hui Chang)开始将有弹性的外骨骼固定在实验对象的脚上,并观察他们跳跃。有时他会用铅条把参与者包裹起来,以模拟他们的整体体重;有时他会让他们跳到地板上标记的空间里,就像街机游戏《Dance Dance Revolution》一样。他观察到,我们下肢一个关节的变化会很快被其他关节的变化所补偿。身体似乎只有在需要的时候才会做出调整,通常只发出最小的信号,从而将控制问题最小化。与此同时,Ferris进行的研究也显示了类似的用途像拼图一样的跑步机当前位置跑步者在不平整的路面上比在平整的路面上消耗更多的能量,但这种差异比理论预测的要小。显然,当地形变得复杂时,我们的臀部、膝盖和脚踝会更有效地移动。

鸟类也会这样做。它们是研究运动的模型动物:它们是两足动物,具有类似人类的步态,可以轻松地在不平坦的地形上跳跃。伦敦皇家兽医学院的莫妮卡·戴利养了一群鸟,并为它们设计了一台跑步机。她可以用其他材料代替跑步机的表面,她发现鸟类的腿在接触到这种材料时立即适应了。在一个实验中,她使用的纸巾甚至连一只珍珠鸡的重量都难以承受,然而,即使他们突破了纸,他们还是重新校准,继续前进,就像耶稣在水上行走一样。他们测试的其他表面包括沙子、泡沫和坑洞。

他们对新情境的回应的迅速激发了Daley。GuineaFowl腿不断进行微调。实际上,它们具有可调减震器。在不平坦的表面上,他们的腿进入高阻尼模式,以减少冲击的冲击;在光滑的表面上,它们转向低阻尼模式以节省能量。Daley解释说:“这种益处是流畅的地形中的更大的经济(当减震器没有订婚时),并且在粗糙地形中继续平稳运动的益处(当减震器啮合时)。”

鸟类的反应是由机械调节的——也就是说,在它们的腿着地的那一刻,反应就立即发生了,根本不需要思考或预测。科学家称其为“前屈”,以区别于反射,反射虽然速度很快,但仍涉及外部控制。该系统之所以能够工作,部分原因在于弹簧-质量模型的自然动力学会自动使物体稳定,以抵御外界干扰。中枢神经系统根本不是必需的。戴利指出,即使是臭名昭著的无头鸡麦克,来自20世纪40年代的显着鸡肉,在斩首,可以走路。

但这种腿部水平的反应只能解释这么多。它们可以根据表面的性质进行调整,但它们本身并不能引导我们避开岩石和树根。为此,我们需要整合多种感觉的大脑:本体感觉(我们身体内部的意识)、平衡和视觉。在戴利对从野鸡到鸵鸟的鸟类进行的其他实验研究中,她表明,在不平坦的表面上,鸟类需要神经机械反馈,最可能是视觉反馈,以便在稳定性和腿部冲击之间做出权衡。

虽然我们的大脑帮助我们跑步,但很明显,我们的意识自我不可能跟上每根树根和每一块鹅卵石。有趣的是,我们的视觉系统,以及其他感官输入,通过绕过意识的方式来通知我们的动作。“你必须明白,你的大脑中有两个或更多的视觉系统,”艾伦脑科学研究所的神经学家克里斯多夫·科赫说。“一个是视觉为行动,另一个是视觉为感知。我们总是固执地认为,我们认为自己没有意识到的东西,并不会被我们大脑的‘视觉换行动’部分记录下来。”

这两个系统分别被称为背侧流(放置物体并引导运动)和腹侧流(识别你在看什么并支持意识意识)。在一个关于这种差异的演示中,心理学家让人们抓住一个移动的物体,同时说“tah!”他们发现它突然逃之夭夭。平均来说,被试者的话语发生在事实发生后420毫秒。并行系统处理抓取和说话时相同的视觉信息。

在另一个有趣的实验中,心理学家让研究对象看着一座陡峭的山,并估计它的坡度。他们用以下几种方式给出了答案:说话、转动表盘以匹配所感知到的角度,或者在不看那只手的情况下用手倾斜一块板。前两种估计是有意识的评估:受试者参与到场景中,并试图重现他们所看到的。第三种是不同的途径,从眼到手,并不完全通过意识意识。这些差异很明显。在他们有意识的估计中,人们系统地高估了斜率,但在他们直接面对面的估计中,他们得到了完全正确的结果。当我们决定计划一个动作——一个有意识的动作——时,我们的大脑经常欺骗我们,因为几何精度不如,比如说,攀登的总体物理难度重要。但当我们下意识地执行动作时,我们会与环境产生微妙的协调。

机器人仍然对人类不假思索操纵的环境感到困惑。

所以,当Jurek发誓他不知道如何在小路上跑步时,他真的不知道。他的敏捷性依赖于他大脑中较高水平的认知,但从不打破意识意识。这种高水平的运作令人印象深刻。德克萨斯大学博士后乔纳森·马蒂斯(Jonathan Matthis)使用动作捕捉套装来记录行走测试对象的步幅,同时使用眼球追踪摄像机来精确测量对象的注视。数据显示了他们的眼睛是如何固定的,相对于他们的步态。在他们真正迈出这一步的时候,他们几乎不使用视觉信息。马蒂斯说:“步行者的眼部运动非常迅速和精确,以收集他们需要的关于即将到来的地形的视觉信息,同时双脚准确地放置在过去几个步骤收集的信息的基础上。”

可以肯定的是,我们的大脑确实会找到其他方法来整合可用信息。Jurek指出,一个盲人朋友和他一起跑了阿巴拉契亚山道的一部分,他惊叹于他朋友的脚的位置和敏锐的意识。很明显,我们潜意识对嘈杂地形的适应和反应是多种多样的,我们每个人都是这样。

为了一睹它的风采,我去了南加州大学的詹姆斯·芬利的实验室。一套配有所有传感器的全动作捕捉套装可能需要两个小时才能穿上,所以我只戴了一顶帽子。它类似于水球帽,通过监测红外光来测量血液氧合和体积,这项技术被称为功能性近红外光谱(fNIRS)。

芬利利用帽子和套装来研究测试对象如何适应新情况。例如,这位好医生让我在跑步机上行走,在跑步机上皮带被纵向分成两段,以驱动两条腿独立行走。他以不同的速度移动了两条传送带试图让我失去平衡,这似乎奏效了。我跌跌撞撞地笨拙。在我不知道的情况下,他又把传送带改成了单速,我还是一瘸一拐地走着。他解释说,原因是当我以不同的速度行走时,我的大脑调整了它的速度感知,让我觉得其中一个移动的速度比另一个快三倍。然后,一旦传送带开始以同样的速度移动,我的大脑对它们速度的预测就不再准确了——我开始跛行,直到我的大脑最终重新校准。不要介意越野跑:即使是步行也是一个小小的奇迹。

小鸟走:珍珠鸡是研究人类行走和奔跑的模型动物,它们启发了ATRIAS(背景)等机器人。 亚历山大Sprowitz


W当一个机器人奔跑时,它不会在有意识的和潜意识的自我之间分割处理工作。它既没有。这并不意味着机器人在各个方面都没有长足的进步。但它们仍然被人类不假思索地操纵的环境所迷惑,在很多方面都失败了,因为它们没有天生的优雅来处理复杂性。

“机器人的问题是它们非常擅长跳跃和各种其他运动,但他们发现[跑步如]春群众困难,特别是在不均匀的地形上,”Carnegie-Mellon的运动员研究员Lement Hartmut Geyer。谁专注于机器人学。来自波士顿动力学的地图集机器人最近展示了在冰冷的路面上保持直立的显着能力,但公司不会发布其控制算法。Geyer推测它们基于倒立的摆锤,由飞轮增强,以使机器人提供一些额外的机动性。机器人面向与人体相同的稳定性问题,但是,如果Geyer是对的,以不同的方式解决它。也就是说,机器人就像人类一样,他们的控制系统通常使用简单,快速算法的组合,其中感觉输入直接影响移动,以及普通规划的较慢的算法。

地图集,下一代:这个机器人通过身体和腿上的传感器保持平衡。它还利用头部的传感器来评估地形。 波士顿动力公司

密歇根大学(University of Michigan)的机器人专家c·大卫·雷米(C. David Remy)对我们在运动中所进行的转换特别感兴趣。通过机器人模拟,以及越来越多的自主机器人,他发现人类运动的自然动力学在很多方面是由疯狂的启动和停止,一种速度的转换,这与任何机器的齿轮没有什么不同。我们的速度变化看起来非常参差不齐,和我们的金属兄弟很相似。我们的关节、肌肉和肌肉使我们运动的边缘变得柔软,但如果我们的大脑控制的是机械部件而不是有机组织,我们的步态就会像C3PO的步态一样脱节和刺耳。

也许有一天,我们会设计出在拥挤的房子里移动的机器人,它们不会被地毯抓住,也不会辗过猫。而且,无论是通过机器人还是人类研究,如果我们能理解Jurek是如何跑步的,也许我们就能帮助人们在运动谱的各个方面,无论是在大厅里行走的老年人,甚至是职业跑步者。

在Jurek为我做了一次示范跑步后,他灵巧地沿着岩石小道走下来,他停下来擦了几滴汗水,可能是早上跑步的结果,他坦白道:“你的身体可以完成很多工作,但在一天结束的时候,就像那些我在at上跑了几个小时的日子一样,有时你会开始磕磕绊绊,并做出让步。”


山姆·施拉姆斯基(Sam Schramski)是一名自由撰稿人和研究员,目前在印第安纳州布卢明顿市工作。他还没有赢得过100英里的比赛,但他不会放弃,直到机器人开始领先他。

更多的阅读

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在崎岖的地形上奔跑:尽管基底高度有很大的意想不到的变化,几内亚鸡仍然保持动态稳定性。实验生物学杂志209., 171 - 187(2006)。

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