1、人类运动建模：神经科学、计算机视觉与机器人学的交叉任务

人类运动建模：神经科学、计算机视觉与机器人学的交叉任务

1. 引言

在未来的机器人研究中，人造代理将逐渐走出实验室，参与到我们的日常生活中。这就要求机器人在许多需要高智能的应用中具备复杂的感知和行动技能，尤其是与人类进行无缝交互的能力。对于下一代机器人技术而言，深入理解人类运动至关重要，因为这涉及到检测、表示和识别人类动态，以及做出适当的动作响应，为更高级的任务奠定基础。

2. 研究视角与目标

该研究涵盖了三个主要视角，旨在全面探讨人类运动建模这一领域，连接感知与行动、人类研究与机器人技术之间的循环。具体目标包括：
- 提供一个全面的视角，涵盖人类运动感知、计算模型以及机器人应用等方面。
- 弥合不同研究领域之间的差距，建立共同的参考点，促进跨学科研究。
- 分析人类运动感知的神经基础、计算模型的前沿解决方案，以及机器人在人类 - 机器人交互中的应用。

3. 人类运动感知

这部分聚焦于人类如何感知运动，以及相关的神经生理基础。
- 神经机制 ：顶叶 - 前运动脑网络在动作感知中起着关键作用，该网络在动作执行和观察他人执行相同动作时都会被激活。镜像神经元系统的神经激活重叠与动作预期、理解以及社会认知相关。研究人员建议将运动控制文献的方法和理论原则应用于动作感知研究，例如模块化控制策略和运动抑制在不可预测动作结果中的作用。
- 动作特征的影响 ：动作可以在多个层面进行表示，包括肌肉层面、运动学层面、目标层面和意图层面。传统上，镜像激活被认为是低层次运动方面的内在复制，但最新研究表明，这种低层次镜像可能会受到期望或