8、运动研究：从Laban/Bartenieff传统到现代应用

运动研究：从Laban/Bartenieff传统到现代应用

1. 运动研究的现状与挑战

在运动研究领域，将人类运动知识应用于不同场景，如技术开发和跨身体运动识别，面临诸多挑战。许多研究尝试将人类运动转录到机器上，但大多陷入拟人化的确定性解释，假定使用正确形态的机器人就能实现人机之间的运动传递。

例如，有研究将运动记谱法编码的步骤转录到大型“类人”机器人上。虽然记谱系统关注的远端关节在一定程度上能在机器中被模仿，但机器人与人类在运动范围和动态能力上差异巨大，这种重现更像是卡通式模仿，难以揭示运动翻译中的假设。

我们缺乏明确且一致使用的抽象方法来记录整体身体运动，导致翻译过程脆弱，对于与健全人类远端形态不同的机器和人体往往失效，完全忽略了核心解剖结构的表达和功能特性。不过，也有成功案例，如绿色斑点体在重现相同运动理念方面非常有效。去除对身体的能力主义假设，有助于更深入理解身体运动。

2. 运动者的选择与研究系统

运动者的选择有多种解答方式，包括当代与历史、正式与非正式、定性与定量等，但都存在不足。本书围绕一种特定系统来描述运动者的选择，该系统关注三个方面：捕捉内部躯体知识和外部编舞知识的能力，以及基于捕捉基本模式的运动记谱过程。

2.1 相关概念定义

• 躯体策略 ：物理身体为实现目标而采取的智能行动。
• 编舞技术 ：对关节身体在空间和时间中运动所做选择的实际应用，考虑特定表达目的的背景和受众。
• 记谱抽象 ：我们对运动的表征依赖于