Тренажер ступеньки на какие мышцы: какие мышцы работают, польза тренировок

Содержание

Тренажер для ходьбы в чем польза

О том, что ходьба является одним из самых полезных и (главное!) доступных в любом возрасте занятий сказано немало. Что может быть еще полезнее? Только ходьба по лестнице. Её успешно имитирует один из представленных в нашем спортивном интернет-дискаунтере тренажёров — степпер. 

Для чего нужен степпер? Какие мышцы можно развить с помощью этого тренажёра? Существуют ли противопоказания к занятию на нём? Об этом и многом другом мы расскажем вам на данной странице, где начинающие «покорители физических нагрузок» могут почерпнуть максимум полезной информации.

Разновидности степперов

Заглянув в наш интернет-дискаунтер, вы сможете убедиться в том, что количество степперов от самых разных отечественных и зарубежных производителей велико. Но все их можно разделить на три ключевые категории. Перечислим их:

Классические степперы

Вам хотелось бы улучшить свою физическую форму за счёт наличия в вашем доме подчёркнуто компактного и полезного устройства? Вы только приступаете к тренировке своего тела и хотели бы принести максимальную пользу мышцам ног, а также сердечно-сосудистой системе? В этом случае стоит обратить внимание на данный вариант.

Чем хорош классический степпер?

• Вариант тренажёра без изысков, оптимален по стоимости именно в нашем дискаунтере 

• Он в точности имитирует подъём вверх по лестнице, что делает тренировку полезной для сердца и сосудов

• Польза для мышц ног и ягодиц при использовании разных стратегий тренировки несомненна, что делает степпер настоящей находкой для подлинных ценителей многофункциональных спортивных агрегатов.

В инструкции к степперу указывается его тип. Он может быть механическим (более простым, но возлагающим на ноги занимающегося серьёзную нагрузку) либо электромагнитным (усовершенствованным в техническом отношении, позволяющим легче варьировать темп, минимизируя и максимизируя интенсивность занятий, за счет регулировки степпера).

Балансировочные степперы

Имитация путешествия вверх по лестнице – это вотчина классического степпера? Но достаточно ли подобного варианта нагрузки? Тренировка сердца и сосудов — это прекрасно. Да, сильные ноги — просто замечательно. Красивые ягодицы – к чему эти стеснения? – делают более привлекательными и женщин, и мужчин.

Но есть много других важных качеств человека и мышц его тела, и вы можете развить их, сделав выбор в пользу балансировочного агрегата. Что делают степперы этого типа?

Дело в том, что эти уникальные устройства оснащены подвижными педалями. Занимаясь на таком тренажёре, вы можете, как бы, перекатываться с ноги на ногу. Нижним конечностям придаётся больше свободы на такого рода подвижной платформе вовсе не зря. Так развивается координация движений. И не только развивается, но и восстанавливается, если она была утрачена в результате несчастного случая или перенесённого инсульта.

Мышцы пресса в ходе занятия на балансировочном степпере напрягаются и сокращаются, что позволяет придать им красивый рельефный вид. Поначалу вам будет непривычен балансировочный степпер, как непривычен новичку велосипед, на котором необходимо держать равновесие. Но вскоре вы почувствуете, как ваша сноровка выросла в геометрической прогрессии. Вы будете более уверены в себе благодаря именно балансировочному типу спортивного агрегата.

Поворотные степперы

Вспомните кадр из фильма «Операция «Ы», где герой Евгения Моргунова учил аудиторию танцевать зажигательный и полезный твист. Что-то подобное вам предстоит осуществлять, если вы сделаете выбор в пользу поворотного степпера. Его конструкция позволяет делать скручивания — бесценное упражнение для косых мышц живота, которое можно выполнить далеко не на каждой скамье.

Не хотите, чтобы у вас «висели бока»? Мечтаете чувствовать себя абсолютно комфортно в 46-м или 44-м размере, который носили много лет назад? К вашим услугам поворотные тренажёры. Регулировка степпера позволяет эффективно тренировать

• Поясницу
• Мышцы пресса
• И, главное, косые мышцы живота.

Всё осуществляется в домашних условиях? Именно! В этом и преимущество. Инструкция степпера изложена простым и доступным языком. К занятиям можно приступать немедленно после установки тренажёра.

Какие же мышцы развивает тренажер – степпер?

Степперы — каких мышц занятия на этом виде тренажёра касаются в первую очередь?

Как становится понятно из прочитанного выше – количество задействованных в ходе тренировки мышц напрямую зависит от типа устройства. Но есть и те участки тела, которые тренируются всеми без исключения типами устройств, как механическими, так и электромагнитными, как классическими, так и балансировочными/поворотными.

• Ягодичные мышцы. Максимальное воздействие на этот участок осуществляется при так называемом «тяжелом» шаге, с увеличенной нагрузкой и полусекундной задержкой ноги в конце выполнения упражнения.
• Квадрицепсы, а ещё прямые и латеральные, плюс медиальная широкая — всё это можно «обнаружить» на передней поверхности бедра. Прочувствуйте их: поставьте ногу на степпер, не спешите «продавливать» педаль. Напряжение в этот момент идёт именно на переднюю поверхность бедра. Можем начинать. • Двуглавая мышца бедра тоже не остаётся безучастной. К ней подключаются полусухожильная, полуперепончатая мышцы. Не поленитесь найти эти важнейшие мышцы в анатомическом атласе человека. Ведь так важно прочувствовать в ходе занятий все участки!
• Икроножная мышца включена в работу по полной. И это радует, так как красивые спортивные икры всегда выделяли на пляже и женщин, и мужчин. • А что же сгибатели бедра, колена? Эти мышцы, которые в тренированном состоянии позволяют человеку до глубокой старости чувствовать себя молодым, тоже активно включены в работу.

И это только «классика». А что, если сделать выбор в пользу степпера группы мышц иного плана — балансировочного и поворотного типа, либо выбрать степпер с присоединёнными к нему эспандерами для проработки мышц рук?

• Мышцы спины
• Пресс
• Руки (бицепс, плечевой пояс)

Всё задействовано! Целый тренажёрный зал на дому к услугам тех, кто решил заботиться о своём здоровье всерьёз! Тренажёр лестница-степпер вам в помощь! Как заниматься на степпере, чтобы развить определённые группы мышц?

Вопрос о том, какие мышцы тренажёры-степперы развивают в первую очередь, интересует, безусловно, каждого новичка. Но не менее важен вопрос, как тренироваться, чтобы преуспеть в развитии конкретного участка тела, возможно, являющегося проблемным для конкретного спортсмена?

Квадрицепсы бедра

Квадрицепс — данные мышцы разрабатывает степпер классического типа. Да-да. Тот самый, который имитирует ходьбу по лестнице. Для проработки квадрицепса лучше выбирать вариант, альтернативный «кардио». Не стоит бежать быстро. Квадрицепс лучше всего тренируется тяжёлым шагом. Как это понимать? Увеличиваете нагрузку, уменьшаете количество повторений в минуту. «Долой» кардиорежим с его 60-ю повторениями. Это для похудения, а ещё – для тренинга сердца/сосудов. Вам предстоит обрести красивую поверхность бедра. И делается это непросто даже на степпере. Выберите нагрузку, с которой вы можете выполнить 20 повторений в минуту и приступайте, с усилием «продавливая» педаль степпера.

Сделайте паузу после серии повторов. Сколько серий выполнить за один визит в тренажёрный зал или подход к тренажёру, который стоит дома? Прорабатывающие квадрицепс профессионалы делают пять подходов. А вот новичкам будет достаточно трех или даже двух. Напоминаем о необходимости постоянного контроля над дыханием, которое должно быть достаточно глубоким и ритмичным. И над пульсом. Он не должен быть чрезмерно учащённым. Не стоит вгонять квадрицепс в перетренированность. Он должен отдыхать, чтобы расти. И будет вполне достаточно, если этой мышце уделять внимание вы будете не более 2 раз в неделю.

Большие ягодичные мышцы

Ни в коем случае не стоит пренебрегать тренингом этой части тела. Проблемы органов таза начинаются здесь. Уделять внимание ягодичным мышцам стоит и женщинам, и мужчинам. Занятие для формирования красивых ягодиц будет состоять из следующих фаз. Для начала будет неплохо поработать на устранение излишков жира. Ведь под ними мышцы будут просто не видны. Тренажёр-степпер такие возможности даёт тем, кто тренируется на похудение (минимум нагрузки, максимум продолжительности – в районе часа). А что же непосредственно работа над мышцами, прорабатываемыми степпером – какие варианты использовать?

Диаметрально противоположные. Вы увеличиваете нагрузку, делая ее краткосрочной. Выпрямленная спина подаётся вперёд, а таз, как бы, отставляется немного назад. При этом для проработки таких мышц степпером необходимо переносить вес на пятку, давя именно ею на педаль. Не стоит бояться и отступать, если на первых порах вам будет казаться, что упражнение невыполнимо. Не боги горшки обжигают. Да, чрезмерная нагрузка нежелательна. Поэтому выберите посильную, с которой двадцать повторений (каждой ногой) будут выполнены вами не на пределе сил. Всё получится! Красивая форма весьма важной части тела — дело времени. Двуглавые мышцы бедра

Метод тренинга, который будет здесь наиболее уместен, избирается, исходя из индивидуального уровня подготовки спортсмена и состояния организма. Если в районе, где расположена двуглавая мышцы, есть серьёзный запас жировых отложений, необходимо чередовать упражнения на похудение (большое – 60-70 – количество повторений) и длительный тренинг в классическом режиме.

Помните: вам нужно поработать над «проблемной мышцей» не месяц и не два. Красивый рельеф двуглавой мышцы бедра формируется месяцы или даже годы. Как только жировая прослойка сошла, можно переходить к более серьезной работе.

Степпер — какие мышцы мы тренируем именно в классическом варианте. С выпрямленной спиной и правильным положением ног (носки смотрят чуть в стороны) тренируются именно двуглавые мышцы бедра. Вот только нагрузку нужно сделать куда более серьезной, а количество повторений уменьшить в три или даже четыре раза.

Сколько подходов? На первых порах хватит трёх. И не забывайте давать мышцам отдохнуть. Как между подходами, так и между тренировками. Зная, изучив степпер, какие мышцы работают на нем кроме двуглавых, спокойно переходите к тренировке икроножных.

Икроножные мышцы

Взявшись правой рукой за левую икру, оцените, как у вас с икрами в настоящий момент? Если в ладони оказался кусок похожего на студень дряблого мяса, не стоит отчаиваться. Всё поправимо! Степпер даёт прекрасную возможность проработать икроножные мышцы. Вместо жирных и непривлекательных икр мужчина и женщина могут «наработать» на степпере поджарые, спортивные мышцы. Они будут вызывать взгляды восхищения на пляже у окружающих!

Для начала, если ощущается лёгкая степень ожирения, икроножным мышцам нужно дать возможность похудеть. Тренируйтесь 15-20 минут, делая упор именно на носок (нагрузка в данном случае будет идти на икру). Но при этом следует понимать, что регулировка степпера должна предполагать минимальную нагрузку на спортивном агрегате.

Когда речь зайдёт непосредственно о прокачке икроножных мышц, количество повторений в одном из 3-5 подходов нужно минимизировать до 20, но нагрузку выставить такую, чтобы, выполняя это количество повторений, вы были почти на пределе возможностей. Приятное гудение в икрах… м-м-м – это здорово!

Общие сведения по развитию мышц на степпере

Не так-то просто разобраться в том, какой именно степпер от какого (отечественного или зарубежного, именитого или не очень) производителя идеально подойдёт тем, кто сейчас читает эту страницу.

Абсолютно все представленные на нашем сайте спортивные агрегаты соответствуют ГОСТам, имеются подробные инструкции к степперу, где, в том числе, идёт описание воздействия на группы мышц.

Но, конечно же, самая подробная инструкция, как и сведения, имеющиеся в сети, не дадут той полезной информации, которую может дать специалист.

Наши эксперты спортивного оборудования всегда готовы прийти на помощь. Мы подскажем, какой вариант лучше именно для вас – с учётом целей, стремлений, возможно, пережитых проблем со здоровьем. Проблемы остаются в прошлом у тех, кто выбирает для себя спорт.

Понятию «тренажёр лестница-степпер» можно придать почти сакральный, магический смысл. Отказавшись от лифта и начав с небольшой ежедневной тренировки на лестнице, вы обязательно поверите в себя и захотите приобрести спортивный агрегат, который принесёт пользу вам и вашим близким вне зависимости от возраста и состояния здоровья.

Счастья, здоровья и благополучия! Ваш Mir-Sporta.com.

Какие мышцы работают на степпере?

Вы хотели бы избавляться от лишнего веса, совмещая это занятие, например, с просмотром фильмов? Если такой вариант кажется Вам очень привлекательным, Вы можете им воспользоваться, достаточно лишь купить степпер. Такое устройство поможет повысить выносливость, избавиться от лишнего веса и сделать тело сильным и подтянутым. Чтобы оценить преимущества степпера, а также выбрать наиболее подходящий вид такого тренажера, обратите внимание на то, какие мышцы лучше всего работают во время тренировки на нем.

Особенности мини-степперов

Высокой популярностью пользуются мини-степперы. Эти устройства компактны,отличаются низкой ценой. Классический пример–прочный, недорогой и функциональный степпер Intensor M500.При использовании мини-степперов основная нагрузка приходится на бедра, игры и ягодицы,притом работают и малые ягодичные мышцы, что позволяет придавать как женской, так и мужской фигуре красивые очертания.Чтобы обеспечить нагрузку на руки, Вы можете дополнить ходьбу махами, рывками и другими упражнениями.

Обратите внимание: когда одна нога опускается на педаль, нагрузка на вторую снимается почти полностью, поэтому мышцы напрягаются попеременно. С одной стороны, это позволяет заниматься дольше, с другой несколько снижает эффект тренировок.

Степперы с рычагами для рук или поручнями

Если Вы хотите выбрать эффективный и удобный тренажер, обратите внимание на степперы с рычагами для рук. Используя их, Вы напрягаете гораздо больше групп мышц, чем во время тренировки на мини-степпере. Нагрузка идет на руки, пресс, спину, грудную клетку, а также, конечно, на ноги. В результате всего за одну тренировку Вы можете накачать бицепсы и трицепсы, сделать сильнее пресс, укрепить мышцы спины и бедер.

Чтобы тренировки были более эффективными, предпочтение стоит отдать моделям с поручнями и независимым ходом педалей. Во время занятий на них нагрузки оказываются очень интенсивными. Кроме того, такие устройства дополняются панелью управления, благодаря которой Вы сможете выбирать подходящие по степени тяжести режимы тренировок и определять, какие группы мышц работают лучше всего, а также сколько калорий Вам удалось сжечь за одну тренировку.

Поворотные степперы

Поворотные степперы отличаются от обычных тем, что при выполнении шага человек одновременно поворачивает корпус то в одну сторону, то в другую. Это позволяет значительно усилить нагрузку на внутренние и внешние стороны бедер, большую, среднюю и малую ягодичную мышцу, а также на мышцы пресса, груди и спины. При этом чем выше скорость движений, тем сильнее нагрузка и тем эффективнее тренировка.

Поворотные степперы особенно полезны для женщин, которые хотят похудеть, избавившись от лишних сантиметров не только на бедрах и ягодицах, но и на животе и боках. Благодаря регулярным тренировкам на таком тренажере Вы сможете сделать талию более стройной, а при необходимости и избавиться от складок на спине.

Балансировочные степперы

Внимание стоит обратить также на балансировочные степперы. Принцип работы таких устройств можно понять уже из их названия: становясь на педали, нужно не просто шагать вверх и вниз, а балансировать на плоскости. Благодаря своей конструкции такие устройства делают тренировки гораздо более интенсивными. Во время их проведения нагрузка приходится не только на ягодицы, икры и бедра, но и на мышцы брюшного пресса. Это идеальный вариант для тех, кто хочет обрести красивую талию и сильный пресс.

Во время тренировок на балансировочных степперах можно также усилить нагрузку на мышцы спины и рук, если выполнять специальные упражнения и усиливать наклоны.

Как выбрать степпер | Статьи о спорте и тренажерах

Степпер — это тренажер, имитирующий ходьбу по лестнице вверх. Во время занятий на нем задействованы многие группы мышц, но в первую очередь икроножные и ягодичные.

Степпер — это тренажер, имитирующий ходьбу по лестнице вверх. Во время занятий на нем задействованы многие группы мышц, но в первую очередь икроножные и ягодичные. Заниматься на нем рекомендовано как детям, так и взрослым. Особенно это актуально для пожилых людей, имеющих проблемы с сердцем. Приемлемая цена степпера делает его доступным для покупки практически каждому человеку, независимо от его финансового достатка. Однако современные производители предлагают настолько большой модельный ряд тренажеров, что разобраться в таком многообразии самостоятельно под силу далеко не каждому. Попробуем сделать это вместе.

Основные критерии выбора



  • Тип педалей.
    — С зависимым движением. В этом случае при опускании одной ноги на педаль другая поднимается автоматически, то есть принцип действия такого степпера чем-то напоминает езду на велосипеде. Нагрузка при таких тренировках небольшая, но ее вполне достаточно для того, чтобы поддержать форму. В числе главных преимуществ у таких моделей — компактность и доступность.

    — С независимым движением. У таких моделей степпера работа педалей не зависит друг от друга. Тренировки на них более эффективны, поскольку есть возможность усилить нагрузку. Встроенный компьютер дает возможность выбирать нужную степень тяжести. За счет подобного функционала стоят такие степперы в разы дороже моделей с зависимым движением педалей.


  • Принцип действия.
    — Поворотный. Степпер с таким механизмом считается одним из самых эффективных тренажеров подобного плана. Помимо основания с педалями, у него есть поворачивающаяся стойка. Ее наличие позволяет тренировать мышцы как бедер, ягодиц икр, так и груди, спины и пресса.

    — Балансировочный. Принцип работы такого тренажера чем-то напоминает качели. Одна нога поднимается, другая опускается, при этом из стороны в сторону смещается центр тяжести занимающегося. За счет этого нагрузка идет как на мышцы ног, так и на талию. Дополнительно качается пресс. Помимо этого, подобные занятия помогают развить чувство равновесия и координации. Тренировки на балансировочном степпере способствуют укреплению мышц-стабилизаторов, которые чаще всего не задействованы.


  • Наличие компьютера. Практически каждый степпер, даже средней ценовой категории, оснащен им. При этом чаще всего чем дороже тренажер, тем более функционален его компьютер. Но в любом случае он покажет вам количество сделанных шагов, время тренировки, потраченные калории и пульс.

  • Размеры. Если вы живете в небольшой квартире, то стоит отдать предпочтение министепперу. Он имеет небольшие габариты, поэтому для его установки и хранения требуется минимум свободного места.


Таким образом, какой именно степпер приобрести для домашних тренировок зависит от ваших целей, наличия свободного места и финансовых возможностей. Благодаря большому выбору купить оптимальную модель не составит труда.
Позаботьтесь о своем здоровье! Приобретите степпер и начните тренировки уже сегодня.

Моделирование — Документация MuJoCo

Введение

MuJoCo может загружать файлы модели XML в своем собственном формате MJCF , а также в популярном, но более ограниченном формате URDF . формат. Эта глава представляет собой руководство по моделированию MJCF. Справочное руководство доступно в справочнике по XML. глава. Документацию по URDF можно найти в другом месте; здесь мы только описываем Расширения URDF, специфичные для MuJoCo.

Модели

MJCF могут представлять сложные динамические системы с широким набором функций и элементов модели.Доступ ко всем эти функции требуют богатого формата моделирования, который может стать громоздким, если он не разработан с учетом удобства использования в разум. Поэтому мы приложили усилия для разработки MJCF как масштабируемого формата, позволяющего пользователям начинать с малого и создавать более подробные модели позже. Особенно полезными в этом отношении являются расширенные настройки по умолчанию. механизм, вдохновленный идеей каскадных таблиц стилей (CSS) в HTML. Это позволяет пользователям быстро создавать новые модели и поэкспериментируйте с ними. Экспериментировать также помогают многочисленные варианты, которые можно использовать для перенастройки конвейера моделирования и быстрой повторной загрузки, что делает редактирование модели интерактивным. процесс.

MJCF можно рассматривать как гибрид формата моделирования и языка программирования. Есть встроенный компилятор, это понятие обычно ассоциируется с языками программирования. Хотя MJCF не обладает силой язык программирования общего назначения, ряд сложных вычислений во время компиляции вызывается автоматически в зависимости от того, как устроена модель.

Загрузка моделей

Как поясняется в разделе «Экземпляры модели» в главе «Обзор», модели MuJoCo можно загружать из обычного текста. XML-файлы в форматах MJCF или URDF, а затем скомпилированные в низкоуровневую модель mjModel.Или ранее сохраненный mjModel можно загрузить непосредственно из двоичного файла MJB, формат которого не задокументирован, но по сути является копией Буфер памяти mjModel. Файлы MJCF и URDF загружаются с помощью mj_loadXML, а файлы MJB загружаются с помощью mj_loadModel.

При загрузке XML-файла он сначала преобразуется в объектную модель документа (DOM) с помощью внутреннего синтаксического анализатора TinyXML. Затем этот DOM обрабатывается и преобразуется в высокоуровневый объект mjCModel. Преобразование зависит от формата модели — который выводится из элемента верхнего уровня в файле XML, а не из расширения файла.Напомним, что действительный XML-файл имеет уникальный элемент верхнего уровня. Этот элемент должен быть mujoco для MJCF и robot для URDF.

Компиляция моделей

После создания высокоуровневой модели mjCModel — путем загрузки файла MJCF или файла URDF или программно, когда такой становится доступным функционал — он компилируется в mjModel. Несмотря на то, что загрузка и компиляция в настоящее время объединены в один шаг, компиляция не зависит от загрузки, а это означает, что компилятор работает одинаково независимо от того, как была создана mjCModel.И синтаксический анализатор, и компилятор выполняют тщательную проверку ошибок и прерывают выполнение. при обнаружении первой ошибки. Результирующие сообщения об ошибках содержат номер строки и столбца в файле XML, и говорят сами за себя, поэтому мы не документируем их здесь. Анализатор использует пользовательскую схему, чтобы убедиться, что файл структура, элементы и атрибуты действительны. Затем компилятор применяет множество дополнительных семантических проверок. Наконец, один выполняется шаг моделирования скомпилированной модели, и любые ошибки времени выполнения перехватываются.Последнее делается (временно) установка mju_user_error для указания на функцию, которая выдает C++ исключения; при желании пользователь может реализовать аналогичные функции перехвата ошибок во время выполнения.

Весь процесс парсинга и компиляции выполняется очень быстро — менее секунды, если модель не содержит больших сетки или диапазоны длины привода, которые необходимо вычислить с помощью моделирования. Это позволяет создавать модели в интерактивном режиме, часто перезагружая и визуализируя изменения.Обратите внимание, что пример кода Simulation.cc имеет сочетание клавиш для повторной загрузки текущей модели (Ctrl+L).

Сохранение моделей

Модель MJCF может состоять из нескольких (включенных) файлов XML, а также сеток, полей высот и текстур, на которые имеются ссылки из XML. После компиляции содержимое всех этих файлов собирается в mjModel, который можно сохранить в двоичный файл MJB с mj_saveModel. MJB является самостоятельным файлом и не ссылаться на любые другие файлы. Он также загружается быстрее.Поэтому мы рекомендуем сохранять часто используемые модели как MJB и загружать их. когда это необходимо для моделирования.

Также возможно сохранить скомпилированную mjCModel как MJCF с помощью mj_saveLastXML. Если какие-либо поля с действительными значениями в соответствующие mjModel были изменены после компиляции (что необычно, но может произойти при идентификации системы). приложений), изменения автоматически копируются обратно в mjCModel перед сохранением. Обратите внимание, что в скомпилированную модель нельзя вносить структурные изменения.Модуль записи XML пытается сгенерировать наименьший файл MJCF. который гарантированно компилируется в одну и ту же модель по модулю незначительных числовых различий, вызванных простым текстом представление реальных ценностей. Результирующий файл может не иметь той же структуры, что и исходный, поскольку MJCF имеет много удобные для пользователя функции, позволяющие задавать одну и ту же модель по-разному. Средство записи XML использует «канонический» подмножество MJCF, где все координаты являются локальными, а все положения тела, ориентации и инерционные свойства явно указано.В главе «Вычисления» мы показали пример файла MJCF и соответствующий сохраненный пример.

Механизмы MJCF

MJCF использует несколько механизмов для создания модели, которые охватывают несколько элементов модели. Чтобы не повторяться, опишем их подробно только один раз в этом разделе. Эти механизмы не соответствуют новым концепциям моделирования, выходящим за рамки тех представлено в главе «Вычисления». Их роль заключается в упрощении создания моделей MJCF и обеспечении возможности использования различные форматы данных без необходимости ручного преобразования в канонический формат.

Кинематическое дерево

Основная часть файла MJCF представляет собой XML-дерево, созданное вложенными элементами тела. Тело верхнего уровня особое и называется мировым телом. Эта древовидная организация отличается от URDF, где создается коллекция ссылки, а затем соединяет их соединениями, которые определяют дочернюю и родительскую ссылки. В MJCF дочернее тело буквально дочерний элемент родительского тела в смысле XML.

Когда соединение определено внутри тела, его функция состоит не в том, чтобы соединить родительский и дочерний элементы, а в том, чтобы создать степени свободы движения между ними.Если в данном теле не определены соединения, то это тело приваривается к его родитель. Тело в MJCF может содержать несколько суставов, поэтому нет необходимости вводить фиктивные тела для создания композитные соединения. Вместо этого просто определите все примитивные соединения, которые образуют желаемое составное соединение в одном и том же тело. Например, два ползунка и один шарнир можно использовать для моделирования тела, движущегося по плоскости.

Другие элементы MJCF могут быть определены в дереве, созданном вложенными элементами тела, в частности сустав, геом, сайт, камера, свет.Когда элемент определен внутри тело, оно прикреплено к локальной системе координат этого тела и всегда движется вместе с ним. Элементы, относящиеся к нескольким телам, или вообще не относятся к телам, определяются в отдельных разделах вне кинематического дерева.

Настройки по умолчанию

MJCF имеет сложный механизм установки значений атрибутов по умолчанию. Это позволяет нам иметь большое количество элементов и атрибуты, необходимые для раскрытия богатой функциональности программного обеспечения, и в то же время писать кратко и читабельно. файлы моделей.Этот механизм также позволяет пользователю вносить изменения в одном месте и распространять их по всему миру. модель. Начнем с примера.

 <муджоко>
    <по умолчанию>
        
        <по умолчанию>
            
        
    

    <тело мира>
        <геометрический тип="коробка"/>
        <тело дочернего класса="под">
            <геометрический тип="эллипсоид"/>
            
            <геометрический тип="цилиндр"/>
        
    

 

Этот пример на самом деле не будет скомпилирован, потому что отсутствует некоторая необходимая информация, но здесь нас интересует только в настройках значений geom rgba.Четыре геометрии, созданные выше, будут иметь следующие значения rgba в качестве результат механизма настройки по умолчанию:

тип геом

геом RGBA

коробка

1 0 0 1

эллипсоид

0 1 0 1

сфера

0 0 1 1

цилиндр

1 0 0 1

Блок использует класс по умолчанию верхнего уровня «main» для установки значений своих неопределенных атрибутов, поскольку никакой другой класс был указан.Тело определяет дочерний класс «sub», в результате чего все дочерние элементы этого тела (и все их дочерние элементы и т. д.) используйте класс «sub», если не указано иное. Итак, эллипсоид использует класс «sub». Сфера явно определила rgba который переопределяет настройки по умолчанию. Цилиндр определяет класс по умолчанию «основной», поэтому он использует «основной» вместо «sub», несмотря на то, что последний был указан в атрибуте дочернего класса тела, содержащего geom.

Теперь опишем общие правила. MuJoCo поддерживает неограниченное количество классов по умолчанию, созданных, возможно, вложенными элементы по умолчанию в XML.Каждый класс имеет уникальное имя, которое является обязательным. атрибут, за исключением класса верхнего уровня, имя которого является «основным», если не определено. Каждый класс также имеет полный коллекция элементов фиктивной модели с их атрибутами, установленными следующим образом. Когда класс по умолчанию определен внутри другого класса по умолчанию, потомок автоматически наследует все значения атрибутов от родителя. Затем он может переопределить некоторые или все из них путем определения соответствующих атрибутов. Класс по умолчанию верхнего уровня не имеет родителя, и поэтому его атрибуты инициализируются внутренними значениями по умолчанию, которые показаны в справочной документации ниже.

Элементы-пустышки, содержащиеся в классах по умолчанию, не являются частью модели; они используются только для инициализации значения атрибутов фактических элементов модели. Когда фактический элемент создается впервые, все его атрибуты копируются. из соответствующего фиктивного элемента в активном в данный момент классе по умолчанию. Всегда есть актив класс по умолчанию, который можно определить одним из трех способов. Если класс не указан в настоящем элементе или любом из его тел-предков используется класс верхнего уровня (независимо от того, называется ли он «главным» или как-то иначе).Если в настоящем элементе не указан класс, но одно или несколько его предков определяют дочерний класс, тогда используется дочерний класс из тела ближайшего предка. Если текущий элемент указывает класс, этот класс используется независимо от каких-либо атрибутов дочернего класса в телах его предков.

Некоторые атрибуты, такие как положение тела в моделях, определенных в глобальных координатах, могут находиться в специальном неопределенном состоянии. Это указывает компилятору вывести соответствующее значение из другой информации, в данном случае позиций геометрия, прикрепленная к телу.Неопределенное состояние не может быть введено в файл XML. Поэтому, как только атрибут определенный в данном классе, он не может быть неопределенным в этом классе или в любом из его дочерних классов. Итак, если цель состоит в том, чтобы оставить определенный атрибут неопределенным в данном элементе модели, он должен быть неопределенным в активном классе по умолчанию.

Последний штрих здесь — приводы. Они отличаются тем, что некоторые из элементов, связанных с исполнительным механизмом, на самом деле ярлыки, а ярлыки взаимодействуют с механизмом настройки по умолчанию неочевидным образом.Это объясняется в Раздел ярлыков привода ниже.

Координатные рамки

После компиляции положения и ориентации всех элементов, определенных в кинематическом дереве, выражаются в локальных координаты, относительно родительского тела для тел и относительно тела, которому принадлежит элемент для геометрии, суставов, сайты, камеры и свет. Следовательно, когда скомпилированная модель сохраняется как MJCF, координаты всегда являются локальными. Однако, когда пользователь записывает файл MJCF, координаты могут быть как локальными, так и глобальными, как указано в координатный атрибут компилятора.Этот параметр применяется ко всем позициям и данные ориентации в файле MJCF. Связанным атрибутом является угол. Он указывает, все ли углы в MJCF файла выражаются в градусах или радианах (после компиляции углы всегда выражаются в радианах). Осознание эти глобальные настройки необходимы при построении новых моделей.

Глобальные координаты иногда могут быть более интуитивными и иметь дополнительное преимущество в виде положения тела и ориентации. быть опущен. В этом случае система отсчета тела устанавливается в инерциальную систему отсчета тела, которая сама по себе может быть опущена и выведена от геом масс и инерций.С другой стороны, когда модель MJCF определена в локальных координатах, пользователь должен явно укажите положение и ориентацию рамок тела. Это потому, что если бы они были опущены, а элементы внутри тела были заданы в локальных координатах относительно каркаса тела, не было бы возможности сделать вывод о каркасе тела.

Вот пример фрагмента MJCF в глобальных координатах:

 <тело>
   

 

Когда эта модель скомпилирована и сохранена как MJCF (в локальных координатах) тот же самый фрагмент становится:

 <тело pos="1 0 0">
   
   

 

Положение тела было установлено в положение геометрии (1 0 0), а положение геометрии и инерции было установлено в (0 0 0) относительно тела.

В принципе у пользователя всегда есть выбор между локальными и глобальными координатами, но на практике этот выбор возможен только при использовании геометрических примитивов, а не сеток. Для сеток позиции трехмерных вершин выражаются либо в локальные или глобальные координаты в зависимости от того, как была спроектирована сетка, что фактически вынуждает пользователя принять одно и то же соглашение для всей модели.Альтернативой может быть предварительная обработка данных сетки вне MuJoCo, чтобы изменить координаты, но эти усилия редко оправдываются.

Ориентация рамы

С некоторыми элементами модели связаны правые пространственные рамки. Это все элементы, определенные в кинематическое дерево, за исключением суставов. Пространственный фрейм определяется своим положением и ориентацией. Указание 3D позиции несложно, но определение 3D-ориентации может быть сложной задачей. Вот почему MJCF предоставляет несколько альтернативные механизмы.Независимо от того, какой механизм выберет пользователь, ориентация кадра всегда представлена ​​в виде единичный кватернион после компиляции. Напомним, что трехмерный поворот на угол a вокруг оси, заданный единичным вектором ( x, y, z ) соответствует кватерниону (cos( a /2), sin( a /2) * ( x, y, z )). Также помните, что каждая 3D-ориентация может однозначно задаваться одним трехмерным поворотом на некоторый угол вокруг некоторой оси.

Все элементы MJCF, имеющие пространственные рамки, допускают пять атрибутов, перечисленных ниже.Ориентация кадра указана используя не более одного из этих атрибутов. Атрибут quat имеет значение по умолчанию, соответствующее нулю. вращения, а остальные инициализируются в специальном неопределенном состоянии. Таким образом, если ни один из этих атрибутов не указывается пользователем, рамка не поворачивается.

quat: real(4), «1 0 0 0»

Если кватернион известен, то предпочтительнее указывать ориентацию кадра, поскольку это преобразования. Вместо этого он нормализуется до единичной длины и копируется в mjModel во время компиляции.Когда модель сохраняется как MJCF, все ориентации кадра выражаются в виде кватернионов с использованием этого атрибута.

axisangle: реальный(4), необязательный

Это величины ( x, y, z, a ), упомянутые выше. Последнее число — это угол поворота в градусах или радианы, как указано атрибутом угла компилятора. Первые три числа определяют трехмерный вектор, который является осью вращения. Этот вектор нормализован к единице длины в течение компиляции, поэтому пользователь может указать вектор любой ненулевой длины.Имейте в виду, что вращение правостороннее; если направление вектора ( x, y, z ) изменить на противоположное, это приведет к противоположному вращению. Изменение знака из и также можно использовать для указания противоположного вращения.

euler: real(3), опционально

Углы поворота вокруг трех координатных осей. Последовательность осей, вокруг которых применяются эти вращения, равна определяется атрибутом eulerseq компилятора и одинакова для вся модель.

xyaxes: реальный(6), необязательный

Первые 3 числа обозначают ось X кадра. Следующие 3 числа — это ось Y кадра, которая автоматически делается ортогональным оси X. Затем ось Z определяется как перекрестное произведение осей X и Y.

ось z: реальная(3), необязательно

Ось Z кадра. Компилятор находит минимальное вращение, которое отображает вектор (0,0,1) в вектор указано здесь. Это неявно определяет оси X и Y кадра.Это полезно для геометрии с вращательным симметрия вокруг оси Z, а также источники света, которые ориентированы по оси Z своего кадра.

Параметры решателя

В разделе «Параметры решателя» главы «Вычисление» объясняется математический и алгоритмический смысл величин d, b, k, определяющих поведение ограничений в МуДжоКо. Здесь мы объясним, как их установить. Настройка производится косвенно, через атрибуты solref и solimp, которые доступны во всех элементах MJCF, содержащих ограничения.Эти параметры можно регулировать в ограничение, или по классу по умолчанию, или оставить неопределенным — в этом случае MuJoCo использует внутренние значения по умолчанию, показанные ниже. Обратите также внимание на механизм переопределения, доступный в опции; его можно использовать для изменения всего параметры решателя, связанные с контактами, во время выполнения, чтобы интерактивно экспериментировать с настройками параметров или реализовывать методы продолжения для численной оптимизации.

Здесь мы сосредоточимся на одном скалярном ограничении. Используя несколько иные обозначения из главы «Вычисления», пусть a1 обозначают ускорение, v — скорость, r — положение или невязку (определяется как 0 в размерах трения), k и b — жесткость и демпфирование виртуальной пружины, используемые для определения эталонного ускорения aref = -b*v — k*r.Пусть d будет импеданс связи, a0 — ускорение в отсутствие силы связи. Наш предыдущий анализ показал, что динамика в пространстве ограничений примерно

a1 + d * (b v + k r) = (1 — d) * a0

Опять же, параметры, находящиеся под контролем пользователя, это d, b, k. Остальные величины являются функциями состояние системы и вычисляются автоматически на каждом временном шаге.

Сначала объясним настройку импеданса d. Напомним, что d должно лежать между 0 и 1; внутренне MuJoCo зажимает его в диапазон [mjMINIMP mjMAXIMP], который в настоящее время установлен на [0.0001 0,9999]. Это заставляет решатель интерполировать между непринужденным ускорением a0 и эталонным ускорением aref. Небольшие значения d соответствует мягким/слабым ограничениям, а большие значения d соответствуют сильным/жестким ограничениям. Пользователь может установить d к константе, или воспользоваться его интерполирующим свойством и сделать его зависимым от позиции, т. е. функцией от r. Импеданс, зависящий от положения, можно использовать для моделирования мягких контактных слоев вокруг объектов или определения ограничений равенства. которые усиливаются при большем нарушении (например, для аппроксимации люфта).Форма функции d(r) определяется вектором параметров элемента solimp.

solimp : real(5), «0,9 0,95 0,001 0,5 2»

Пять чисел (dmin, dmax, ширина, средняя точка, мощность). Они параметризуют функцию d(r). До MuJoCo 2.0 этот атрибут имел три параметра, а также глобальную опцию, определяющую форму функции. В MuJoCo 2.0 мы расширил семейство функций импеданса, сохранив при этом обратную совместимость следующим образом.Пользователю разрешено установите только первые три параметра, значения по умолчанию такие же, как и в предыдущих выпусках. Значения по умолчанию для последних двух Затем параметры генерируют ту же функцию, которая использовалась по умолчанию в предыдущих выпусках (сигмоид). Новый параметризация также позволяет сигмовидной диаграмме смещаться и перекашиваться, как показано на графиках ниже для разных значения дополнительных параметров. Графики фактически показывают две отраженные сигмоиды, потому что функция импеданса d(r) зависит от абсолютного значения r.Эта гибкость была добавлена, чтобы обеспечить лучший контроль дистанционных контактных сил, а также может использоваться для других ограничений. Мощность (полиномиального сплайна, используемого для генерации функции) должна быть 1 или больше. Средняя точка (определяющая точку перегиба) должна быть между 0 и 1 и выражается в единицах ширина. Обратите внимание, что когда мощность равна 1, функция линейна независимо от средней точки.

Эти графики показывают импеданс d(r) по вертикальной оси в зависимости от нарушения ограничения r на Горизонтальная ось.Величина r вычисляется следующим образом. Для ограничений равенства r равно нарушению ограничения который может быть как положительным, так и отрицательным. Для потерь на трение или размеров трения эллиптических конусов r всегда равно 0. Для пределов, нормальных направлений эллиптических конусов и всех направлений пирамидальных конусов r является (предельным или контактным) расстояние минус запас, при котором ограничение становится активным; для контактов это поле на самом деле является зазором. Следовательно, предельные и контактные ограничения активны, когда соответствующее значение r отрицательно.

Далее мы объясним настройку жесткости k и демпфирования b. Идея здесь состоит в том, чтобы повторно параметризовать модель с точки зрения постоянная времени и коэффициент демпфирования вышеупомянутой системы масса-пружина-демпфер. Под «постоянной времени» мы подразумеваем обратную собственная частота, умноженная на коэффициент демпфирования. Ограничения, невязка которых тождественно равна 0, имеют динамику первого порядка и анализ масса-пружина-демпфер не применяется. В этом случае постоянная времени представляет собой скорость экспоненциального затухания скорость ограничения, а коэффициент демпфирования игнорируется.В дополнение к этому формату MuJoCo 2.0 поддерживает второй формат. где жесткость и демпфирование указаны более непосредственно.

solref : real(2), «0,02 1»

Существует два формата этого атрибута, определяемые знаком чисел. Если оба числа положительные, считается, что спецификация имеет формат (timeconst, демпфирование), который все это время был доступен в MuJoCo. В противном случае считается, что спецификация соответствует новому формату (-жесткость, -демпфирование), представленному в MuJoCo 2.0. Сначала мы опишем исходный формат, в котором находятся два числа (timeconst, Damperratio). В этом случае мы используем модель массы-пружины-демпфера для вычисления k, b после подходящего масштабирования. Обратите внимание, что эффективная жесткость d(r)*k и демпфирование d(r)*b масштабируются импедансом d(r), который является функцией расстояния r. Таким образом, мы не всегда можем достичь указанные свойства массы-пружины-демпфера, если мы полностью не отменяем масштабирование на d. Но последнее нежелательно потому что это нарушило бы свойство интерполяции, в частности, ограничение d = 0 больше не отключало бы ограничение.Вместо этого мы масштабируем жесткость и демпфирование так, чтобы коэффициент демпфирования оставался постоянным, а время константа увеличивается, когда d(r) становится меньше. Формулы масштабирования b = 2 / (dmax * постоянная времени) k = d(r) / (dmax * dmax * постоянная времени * постоянная времени * коэффициент демпфирования * коэффициент демпфирования) Параметр timeconst должен быть как минимум в два раза больше, чем временной шаг симуляции, иначе система может становятся слишком жесткими по отношению к числовому интегратору (особенно при использовании интегрирования по Эйлеру) и моделированию может идти нестабильно.Это принудительно применяется внутри, если только атрибут refsafe флаг установлен в значение false. Параметр демпфирования обычно устанавливается равным 1, соответствует критическому затуханию. Меньшие значения приводят к недостаточному демпфированию или упругим ограничениям, в то время как большие значения привести к чрезмерному демпфированию ограничений. Далее мы опишем новый формат, где два числа (-жесткость, -демпфирование). Это позволяет осуществлять более прямой контроль по реституции в частности. Мы по-прежнему применяем некоторое масштабирование, чтобы одни и те же числа можно было использовать с разными значениями. импедансы, но масштабирование больше не зависит от r, и два числа больше не взаимодействуют.Формулы масштабирования b = демпфирование / dмакс. k = жесткость / (dmax * dmax)

Параметры пользователя

Ряд элементов MJCF имеет необязательный пользователь атрибута, который определяет пользовательский параметр, специфичный для элемента. множество. Это взаимодействует с соответствующим атрибутом «nuser_XXX» элемента size. Если, например, мы установите nuser_geom на 5, тогда каждый geom в mjModel будет иметь собственный массив из 5 параметров с реальными значениями. Эти гео- конкретные параметры либо определяются в файле MJCF с помощью пользовательского атрибута geom, либо устанавливаются равными 0 компилятором, если этот атрибут опущен.Значение по умолчанию для всех атрибутов «nuser_XXX» равно -1, что указывает компилятор автоматически устанавливает это значение равным длине максимального связанного пользовательского атрибута, определенного в модель. MuJoCo не использует эти параметры ни в каких внутренних вычислениях; вместо этого они доступны для пользовательских вычисления. Парсер допускает массивы произвольной длины в XML, а компилятор позже изменяет их размер до длины nuser_XXX.

Некоторые специфические для элемента параметры, которые обычно используются во внутренних вычислениях, также могут использоваться в пользовательских вычисления.Это делается путем установки пользовательских обратных вызовов, которые переопределяют части конвейера моделирования. Например, общий исполнительный элемент имеет атрибуты dyntype и dynprm. Если dyntype имеет значение «user», тогда MuJoCo вызовет mjcb_act_dyn для вычисления динамику привода вместо вызова его внутренней функции. Пользовательская функция, на которую указывает mjcb_act_dyn может интерпретировать параметры, определенные в dynprm, однако это пожелания. Однако длина этого массива параметров не может быть изменена (в отличие от пользовательских массивов, описанных ранее, для которых длина определяется в файле MJCF).То же самое относится и к другим обратным вызовам.

В дополнение к пользовательским параметрам, специфичным для элемента, описанным выше, можно включить в модель глобальные данные через пользовательские элементы. Для данных, которые изменяются в процессе моделирования, также массив mjData.userdata, размер которого определяется атрибутом nuserdata файла элемент размера.

Ярлыки привода

Как объяснялось в разделе «Модель активации» главы «Вычисления», MuJoCo предлагает гибкую модель привода с трансмиссией, динамикой активации и компонентами формирования силы, которые могут указывается независимо.Доступ к полной функциональности можно получить через элемент XML. общий, который позволяет пользователю создавать множество пользовательских приводов. Кроме того, MJCF предоставляет ярлыки для настройки общих приводов. Это делается с помощью элементов XML двигатель, положение, скорость, цилиндр, мышца. Это , а не отдельных элемента модели. Внутри MuJoCo поддерживает только один тип привода — поэтому при сохранении модели MJCF все приводы записываются как общие. Ярлыки создают общие исполнительные механизмы неявно, установите их атрибуты в подходящие значения и выставьте подмножество атрибутов с возможным разные имена.Например, position создает сервопривод положения с атрибутом kp, который является сервоприводом. прирост. Однако вообще не имеет атрибута kp. Вместо этого синтаксический анализатор регулирует усиление и смещение. параметры основного привода скоординированным образом, чтобы имитировать положение сервопривода. Такой же эффект может быть было достигнуто с помощью прямого использования general и установки его атрибутов в определенные значения, как описано ниже.

Ярлыки привода также взаимодействуют со значениями по умолчанию. Напомним, что механизм настройки по умолчанию включает классы, каждый из которых имеет полную коллекцию фиктивных элементов (по одному элементу каждого типа), используемых для инициализации атрибуты реальных элементов модели.В частности, каждый класс по умолчанию имеет только один общий исполнительный элемент. Что произойдет, если мы укажем положение, а затем скорость в одном и том же классе по умолчанию? Элементы XML обрабатываются по порядку, и атрибуты одного общего исполнительного механизма устанавливаются каждый раз, когда связанный с исполнительным механизмом элемент встречается. Таким образом, приоритет имеет скорость. Однако, если мы укажем общие в классе по умолчанию, это будет установите только те атрибуты, которые заданы явно, и оставьте остальные без изменений. Аналогичное осложнение возникает при создание реальных элементов модели.Предположим, активный класс по умолчанию указал позицию, и теперь мы создаем привод с использованием общего и опустить некоторые из его атрибутов. Отсутствующие атрибуты будут установлены на любые значения используются для моделирования сервопривода положения, даже если этот привод не предназначен для сервопривода положения.

В свете этих потенциальных осложнений мы рекомендуем простой подход: использовать один и тот же ярлык привода в обоих класса по умолчанию и при создании реальных элементов модели. Если для данной модели требуются разные приводы, создайте несколько классов по умолчанию или избегайте использования значений по умолчанию для приводов и вместо этого укажите все их атрибуты явно.

Диапазон длины привода

Начиная с MuJoCo 2.0, поле mjModel.actuator_lengthrange содержит диапазон возможных длин привода (или более а именно длины трансмиссии привода). Это необходимо для имитации мышечных актуаторов, т.к. поясняется ниже. Здесь мы сосредоточимся на том, что означает act_lengthrange и как его установить.

В отличие от всех других полей mjModel, которые являются точными физическими или геометрическими величинами, act_lengthrange является приближение. Интуитивно это соответствует минимальной и максимальной длине, до которой может дотянуться трансмиссия привода. по всем «возможным» конфигурациям модели.Однако ограничения MuJoCo мягкие, поэтому в принципе любые возможна конфигурация. Тем не менее, нам нужен четко определенный диапазон для моделирования мышц. Есть три способа установить это диапазон: (1) укажите его явно, используя новый атрибут lengthrange, доступный во всех приводах; (2) скопируйте его из границы сустава или сухожилия, к которому прикреплен привод; (3) вычислить его автоматически, как объяснено в остальная часть этого раздела. Здесь есть много опций, управляемых с помощью нового элемента XML. длинадиапазон.

Автоматический расчет диапазонов длины привода выполняется во время компиляции, а результаты сохраняются в mjModel.actuator_lengthrange скомпилированной модели. Если затем модель сохраняется (в формате XML или MJB), вычисление не нужно повторять при следующей загрузке. Это важно, потому что вычисления могут замедлить модель. компилятор с большими мышечно-скелетными моделями. На самом деле мы сделали компилятор многопоточным только для того, чтобы ускорить этот процесс. операции (разные приводы обрабатываются параллельно в разных потоках).Кстати, именно поэтому флаг ‘-pthread’ теперь требуется при связывании пользовательского кода с библиотекой MuJoCo в Linux и macOS.

Автоматические вычисления основаны на моделировании модифицированной физики. Для каждого актуатора мы прикладываем усилие (отрицательное при вычислении минимум, положительный при вычислении максимума) через трансмиссию актуатора, продвиньте симуляцию в демпфированный режим во избежание нестабильности, дайте ему достаточно времени для установления и запишите результат. Это связано с градиентом спуска с импульсом, и мы действительно экспериментировали с явной оптимизацией на основе градиента, но проблема в том, что неясно, какую цель мы должны оптимизировать (учитывая сочетание мягких ограничений).С помощью моделирования, мы, по сути, позволяем физике сказать нам, что оптимизировать. Имейте в виду, однако, что это все еще процесса оптимизации, и поэтому у него есть параметры, которые, возможно, потребуется отрегулировать. Мы предоставляем консервативные значения по умолчанию которые должны работать с большинством моделей, но если они не работают, используйте атрибуты длина диапазона для тонкой настройки.

При использовании этой функции важно помнить о геометрии модели. Неявное предположение здесь что возможная длина привода действительно ограничена.Кроме того, мы не рассматриваем контакты как ограничивающие факторы (в Фактически, в этой симуляции мы отключаем внутренние контакты вместе с пассивными силами, гравитацией, потерями на трение и усилия привода). Это связано с тем, что модели с контактами могут запутываться и давать множество локальных минимумов. Итак, исполнительный механизм должны быть ограничены из-за ограничений суставов или сухожилий, определенных в модели (которые включены во время этого моделирования) или из-за геометрии. Чтобы проиллюстрировать последнее, рассмотрим сухожилие, одним концом прикрепленное к миру, а другой конец прикреплен к объекту, вращающемуся вокруг шарнирного соединения, прикрепленного к миру.В этом случае минимум и Максимальная длина сухожилия четко определена и зависит от размера окружности, которую очерчивает точка крепления. пространство, даже если ни сустав, ни сухожилие не имеют ограничений, определенных пользователем. Но если привод прикреплен к суставу, или к фиксированному сухожилию, равному суставу, то оно неограниченно. Компилятор вернет ошибку в этом случае, но он не может сказать, вызвана ли ошибка отсутствием сходимости или тем, что длина привода не ограничена. Все из этого звучит слишком сложно, и это в том смысле, что мы рассматриваем здесь все возможные крайние случаи.В практически всегда будут использоваться мышечные приводы, прикрепленные к пространственным сухожилиям. ограничения суставов, определенные в модели, эффективно ограничивают длину мышечных приводов. Если вы получите сходимость ошибка в такой модели, наиболее вероятное объяснение состоит в том, что вы забыли включить совместные ограничения.

Мышечные приводы

Начиная с MuJoCo 2.0, мы предоставляем набор инструментов для моделирования биологических мышц. Пользователи, которые хотят добавить мышц с минимальным усилие может сделать это с помощью одной строки XML в разделе привода:

 <привод>
    <имя мышцы="mymuscle" сухожилие="mytendon">

 

Биологические мышцы очень сильно отличаются друг от друга, но ведут себя удивительно сходным образом после определенного масштабирования. применяемый.В наших настройках по умолчанию применяется такое масштабирование, поэтому можно получить разумную модель мышц без регулировка любых параметров. Построение более подробной модели, конечно, потребует корректировки параметров, как объяснялось в этой секции.

Имейте в виду, что, несмотря на то, что модель мышц довольно сложная, она по-прежнему представляет собой тип привода MuJoCo и подчиняется те же соглашения, что и для всех других приводов. Мышца может быть определена с помощью общего, но короткая мышца более удобна. Как и во всех других приводах, сила производственный механизм и трансмиссия определяются независимо.Тем не менее, мышцы производят только (био)физические смысл при прикреплении к сухожилию или суставной передаче. Для конкретности предположим здесь сухожильную передачу.

Сначала мы обсудим длину и масштабирование длины. Диапазон возможных длин трансмиссии (т. е. сухожилия MuJoCo) будет играть важную роль; см. раздел «Диапазон длин» выше. В биомеханике мышца и сухожилия прикрепляются последовательно и образуют мышечно-сухожильный привод. Наша условность несколько иная: в MuJoCo сущностью, обладающей пространственными свойствами (в частности, длиной и скоростью), является сухожилие, в то время как мышца является абстрактным силовой механизм, натягивающий сухожилие.Таким образом, длина сухожилия в MuJoCo соответствует длине мышцы+сухожилия. длина в биомеханике. Мы предполагаем, что биологическое сухожилие является неэластичным, с постоянной длиной LT, в то время как биологическая длина мышцы LM изменяется во времени. Длина сухожилия MuJoCo представляет собой сумму биологической длины мышцы и сухожилия. длины:

длина привода = LT + LM

Другой важной константой является оптимальная длина мышцы в состоянии покоя, обозначаемая L0. Он равен длине LM, на которой мышца генерирует максимальную активную силу при нулевой скорости.Мы не просим пользователя указывать L0 и LT напрямую, потому что трудно узнать их числовые значения, учитывая пространственную сложность маршрутизации и обмотки сухожилия. Вместо этого мы автоматически вычисляем L0 и LT следующим образом. Вычисление диапазона длин, описанное выше, уже обеспечено рабочий диапазон для LT + LM. Кроме того, мы просим пользователя указать рабочий диапазон длины мышцы LM. масштабируется (пока неизвестной) константой L0. Это делается с помощью диапазона атрибутов; диапазон масштабирования по умолчанию (0.75, 1.05). Теперь мы можем вычислить две константы, используя тот факт, что фактический и масштабированный диапазоны должны сопоставляться друг с другом. другое:

(actuator_lengthrange[0] — LT) / L0 = диапазон[0]

(actuator_lengthrange[1] — LT) / L0 = диапазон[1]

Во время выполнения мы вычисляем масштабированную длину и скорость мышц как:

L = (длина_привода — LT) / L0

В = скорость_привода / L0

Преимущество масштабированных величин заключается в том, что в этом представлении все мышцы ведут себя одинаково.Поведение захвачено функцией сила-длина-скорость (FLV), измеренной во многих экспериментальных работах. Мы приближаемся к этому функционировать следующим образом:

Функция имеет вид:

FLV(L, V, акт) = FL(L)*FV(V)*act + FP(L)

По сравнению с общей формой привода MuJoCo мы видим, что FL*FV — это коэффициент усиления привода, а FP — привод. предвзятость. FL — активная сила как функция длины, а FV — активная сила как функция скорости. Они есть умножается для получения общей активной силы (обратите внимание на масштабирование по действию, которое является активацией исполнительного механизма).ФП — это пассивная сила, которая всегда присутствует независимо от активации. Результатом функции FLV является масштабированная мышца. сила. Мы умножаем масштабированную силу на специфичную для мышц константу F0, чтобы получить фактическую силу:

.

act_force = — FLV(L, V, акт) * F0

Отрицательный знак связан с тем, что положительная активация мышц создает тяговое усилие. Константа F0 – это пиковый активный сила при нулевой скорости. Это связано с толщиной мышцы (т. е. физиологической площадью поперечного сечения или PCSA).Если Как известно, его можно установить с помощью атрибута силы элемента мышцы. Если это неизвестно, мы установите его на -1, который является значением по умолчанию. В этом случае мы полагаемся на тот факт, что более крупные мышцы имеют тенденцию воздействовать на суставы, которые перемещать больший вес. Шкала атрибутов определяет эту связь как:

F0 = шкала/привод_acc0

Величина act_acc0 предварительно вычисляется компилятором модели. Это норма совместного ускорения, вызванная единица силы, действующей на привод привода. Интуитивно шкала определяет, насколько сильна мышца «в среднем». а его фактическая прочность зависит от геометрических и инерционных свойств всей модели.

До сих пор мы встречались с тремя константами, определяющими свойства отдельной мышцы: LT, L0, F0. Кроме того, сама функция FLV имеет несколько параметров, показанных на рисунке выше: lmin, lmax, vmax, fpmax, fvmax. Эти должны быть одинаковыми для всех мышц, однако в разных экспериментальных работах предлагаются разные формы FLV. функции, поэтому пользователи, знакомые с этой литературой, могут захотеть настроить их. Мы предоставляем функцию MATLAB FLV.m, который использовался для создания приведенного выше рисунка и показывает, как мы вычисляем функцию FLV.

Прежде чем приступить к разработке более точных функций FLV, учтите тот факт, что рабочий диапазон мышц оказывает большее влияние, чем форма функции FLV, и во многих случаях этот параметр неизвестен. Ниже приведен графическая иллюстрация:

Этот формат рисунка распространен в литературе по биомеханике, показывающий рабочий диапазон каждой мышцы, наложенной друг на друга. на нормализованной кривой FL (игнорировать вертикальное смещение). Наш диапазон по умолчанию показан черным цветом.Синие кривые являются экспериментальными данными для двух мышц руки. Можно найти мышцы с малым диапазоном, большим диапазоном, диапазоном, охватывающим восходящая часть кривой FL, или нисходящая часть, или часть того и другого. Теперь предположим, что у вас есть модель с 50 мышцы. Вы верите, что кто-то провел тщательные эксперименты и измерил рабочий диапазон для каждой мышцы вашего тела? модель, учитывающая все суставы, которые охватывает мышца? Если нет, то лучше подумать мышечно-скелетные модели имеют то же общее поведение, что и биологическая система, но отличаются в различных детали, в том числе детали, представляющие большой интерес для некоторого исследовательского сообщества.Для большинства мышечных свойств, которые моделисты считают постоянными и известными, есть экспериментальная работа, показывающая, что они меняются при некоторых условиях. Это делается не для того, чтобы отбить у людей охоту строить точные модели, а, скорее, для того, чтобы отбить у людей охоту верить в то же самое. сильно в своих моделях. Моделирование в биологии сильно отличается от моделирования в физике и технике… почему мы находим иронией, когда специалисты по робототехнике жалуются, что создавать точные модели роботов сложно.

Возвращаясь к нашей модели мышц, есть акт активации мышц.Это состояние нелинейной системы первого порядка. фильтр, входом которого является управляющий сигнал. Динамика фильтра:

d акт / dt = (ctrl — акт) / тау (ctrl, акт)

Внутренне управляющий сигнал фиксируется на [0, 1], даже если для привода не указан диапазон управления. Там две константы времени, указанные с помощью атрибута timeconst, а именно timeconst = (tau_act, tau_deact) со значениями по умолчанию. (0,01, 0,04). Эффективная постоянная времени tau затем вычисляется во время выполнения как:

тау (ctrl, акт) = тау_акт * (0.5 + 1,5*действие), если ctrl > действие

tau(ctrl, act) = tau_deact / (0,5 + 1,5*act), если ctrl <= act

Теперь мы суммируем атрибуты мышц элемента, которые пользователи могут захотеть настроить. в зависимости от их знакомства с литературой по биомеханике и наличия подробных измерений в отношении на конкретную модель:

Значения по умолчанию

Везде используйте встроенные значения по умолчанию. Все, что вам нужно сделать, это прикрепить мышцу к сухожилию, как показано в начале эта секция.Это дает общую, но разумную модель.

масштаб

Если вы не знаете силу отдельных мышц, но хотите сделать все мышцы сильнее или слабее, настройте шкалу. Это можно настроить отдельно для каждой мышцы, но имеет смысл установить один раз в элемент по умолчанию.

force

Если вам известна пиковая активная сила F0 отдельных мышц, введите ее здесь. Многие экспериментальные работы содержат это данные.

диапазон

Рабочий диапазон мышц в масштабе длины также доступен в некоторых статьях.Непонятно насколько надежен такие измерения есть (учитывая, что мышцы воздействуют на многие суставы) но они есть. Обратите внимание, что диапазон отличается существенно между мышцами.

timeconst

Мышцы состоят из медленных и быстрых волокон. Типичная мышца смешанная, но некоторые мышцы имеют более высокая доля того или иного типа волокон, что делает их более быстрыми или медленными. Это можно смоделировать, изменив постоянные времени. Параметр vmax функции FLV также должен быть скорректирован соответствующим образом.

lmin, lmax, vmax, fpmax, fvmax

Это параметры, управляющие формой функции FLV. Опытные пользователи могут поэкспериментировать с ними; видеть Функция MATLAB FLV.m. Аналогично настройке масштаба, если вы хотите изменить FLV параметры для всех мышц, сделайте это в элементе по умолчанию.

Пользовательская модель

Вместо настройки параметров нашей модели мышц пользователи могут реализовать другую модель, установив тип усиления, biastype и dyntype общего исполнительного механизма для «пользователя» и обеспечение обратных вызовов в время выполнения.Или оставьте для некоторых из этих типов значение «muscle» и используйте нашу модель, заменив другие компоненты. Примечание что расчеты геометрии сухожилий по-прежнему обрабатываются стандартным конвейером MuJoCo, предоставляющим act_length, act_velocity и act_lengthrange в качестве входных данных для пользовательской модели мышц. Затем пользовательские обратные вызовы могут имитировать эластичные сухожилия или любые другие детали, которые мы решили опустить.

Связь с OpenSim

Стандартным программным обеспечением, используемым исследователями в области биомеханики, является OpenSim.Мы разработали нашу модель мышц так, чтобы она была похожа на к модели OpenSim, где это возможно, делая упрощения, которые приводят к значительно более быстрому и стабильному симуляции. Чтобы помочь пользователям MuJoCo преобразовать модели OpenSim, здесь мы суммируем сходства и различия.

Модель динамики активации идентична OpenSim, включая константы времени по умолчанию.

Функция FLV не совсем одинакова, но и MuJoCo, и OpenSim приближают одни и те же экспериментальные данные, поэтому они очень близки.Описание модели OpenSim и сводку соответствующих экспериментальных данных см. по адресу:

.

Миллард и др., «Сгибание вычислительных мышц: моделирование и симуляция динамики сухожилий мышц», J Biomech Eng. 2013 февраль 135(2)

Мы предполагаем неэластичные сухожилия, в то время как OpenSim может моделировать эластичность сухожилий. Мы решили не делать этого здесь, потому что сухожилие эластичность требует предположений о быстром равновесии, которые, в свою очередь, требуют различных настроек и склонны к моделированию. нестабильность. На практике сухожилия довольно жесткие, и их действие можно примерно уловить, растянув FL. кривая, соответствующая неупругому случаю (Zajac 89).Это можно сделать в MuJoCo, укоротив работающую мышцу. диапазон.

Угол перистости (то есть угол между мышцей и силовой линией) не моделируется в MuJoCo и предполагается, что быть равным 0. Этот эффект можно аппроксимировать, уменьшив мышечную силу, а также отрегулировав рабочий диапазон.

Обертывание сухожилий также более ограничено в MuJoCo. Мы допускаем сферы и бесконечные цилиндры в качестве объектов-оболочек и требуем два оберточных объекта должны быть разделены фиксированным участком на пути сухожилия.Это сделано для того, чтобы избежать необходимости повторения расчеты сухожильных путей. Начиная с MuJoCo 2.0 мы также позволяем размещать «боковые сайты» внутри сферы или цилиндра, что приводит к обратному закручиванию: путь сухожилия вынужден проходить через объект, а не огибать его. Этот может заменить объекты обертывания тора, используемые в OpenSim, чтобы сохранить путь сухожилия в заданной области. В целом, сухожильная обертка является самой сложной частью преобразования модели OpenSim в модель MuJoCo и требует некоторой ручной работы.На Хорошая сторона заключается в том, что используется небольшое количество высококачественных моделей OpenSim, поэтому, как только они будут преобразованы, все будет готово.

Ниже мы иллюстрируем четыре типа бинтования сухожилий, доступных в MuJoCo 2.0. Обратите внимание, что криволинейные участки огибающие сухожилия визуализируются как прямые, но конвейер геометрии работает с фактическими кривыми и вычисляет их длины и моменты аналитически:

Датчики

MuJoCo может имитировать широкий спектр датчиков, как описано в сенсорном элементе ниже.Типы пользовательских датчиков также могут быть определены и оценены обратным вызовом mjcb_sensor. Датчики не влияют на симуляцию. Вместо этого их выходы копируются в массив mjData.sensordata и доступны для обработки пользователем.

Здесь мы описываем XML-атрибуты, общие для всех типов датчиков, чтобы избежать повторения в дальнейшем.

имя: строка, необязательная

Имя датчика.

шум: действительный, «0»

Стандартное отклонение гауссова шума с нулевым средним значением, добавляемое к выходному сигналу датчика, когда шум датчика атрибут флага включен.Шум датчика соответствует типу данных датчика: кватернионы и единичные векторы остаются нормированными, неотрицательные величины остаются неотрицательными.

отсечка: действительная, «0»

Когда это значение положительное, оно ограничивает абсолютное значение выходного сигнала датчика. Он также используется для нормализации выход датчика на графиках данных датчика в Simulation.cc.

пользователь: реальный(nuser_sensor), «0 0 …»

См. Параметры пользователя.

Составные объекты

Композитные объекты были представлены в MuJoCo 2.0, наряду с оптимизацией решателя для ускорения моделирования таких объекты. Это не новые элементы модели. Вместо этого они представляют собой (большие) наборы существующих элементов, предназначенных для моделировать системы частиц, веревки, ткань и мягкие тела. Эти коллекции генерируются компилятором модели автоматически. Пользователь настраивает автоматический генератор на высоком уровне, используя новый элемент XML. составной и его атрибуты и подэлементы, как описано в справочнике XML глава. Если затем сохранить скомпилированную модель, композит больше не присутствует и заменяется коллекцией. обычных элементов модели, которые были созданы автоматически.Так что думайте об этом как о макросе, который расширяется моделью. компилятор.

Составные объекты состоят из обычных тел MuJoCo, которые в данном контексте мы называем «элементными телами». Элемент тела создаются как потомки тела, внутри которого появляется композит; Таким образом, составной объект появляется в то же самое место в XML, где может быть определено обычное дочернее тело. Каждое автоматически сгенерированное тело элемента имеет к нему прикреплен один геометрический объект, обычно сфера, но также может быть капсула или эллипсоид.Таким образом, составной объект по существу система частиц, однако частицы могут быть вынуждены двигаться вместе способами, которые имитируют различные гибкие объекты. Исходные положения тел элементов образуют регулярную сетку в 1D, 2D или 3D. Они все могли быть дочерние элементы родительского тела (которым может быть мир или другое обычное тело; составные объекты не могут быть вложенными) и иметь соединения, позволяющие движение относительно родителя, или они могут образовывать кинематическое дерево с соединениями между элементами тела.Они также могут быть связаны с сухожилиями с мягкими ограничениями равенства на длину сухожилия, создавая необходимая муфта. В некоторых случаях также используются ограничения совместного равенства. Атрибуты solref и solimp эти ограничения равенства могут быть скорректированы пользователем, тем самым регулируя мягкость и гибкость составные объекты.

Помимо настройки физики, генератор составных объектов создает подходящую визуализацию. 2D и 3D объекты могут быть представлены в виде скинов, которые также являются новыми в MuJoCo 2.0. Скин генерируется автоматически и может быть текстурирован, а также разделен с использованием бикубической интерполяции. Настоящая физика и в в частности, обнаружение столкновений основано на телах элементов и их геометрии, в то время как скин является чисто объект визуализации. Тем не менее, в большинстве случаев мы предпочитаем смотреть на изображение кожи. Чтобы облегчить это, генератор помещает все геометрии, сайты и сухожилия в группу 3, визуализация которых отключена по умолчанию. Итак, когда вы загружаете Например, в двухмерной сетке вы увидите непрерывную гибкую поверхность, а не набор сфер, связанных сухожилия.Однако при точной настройке модели и попытке понять физику, стоящую за ней, полезно иметь возможность визуализировать сферы и сухожилия. Для переключения стиля рендеринга отключите рендеринг скинов и включите группу 3 для геомы и сухожилия (обратите внимание, что, начиная с MuJoCo 2.0, мы добавили групповое свойство к узлам, сухожилиям и суставам в дополнение к геометрии).

Мы разработали генератор составных объектов так, чтобы он имел как можно больше интуитивно понятных элементов управления высокого уровня, но в в то же время он предоставляет большое количество параметров, которые взаимодействуют друг с другом и могут сильно повлиять на итоговый результат. физика.Поэтому в какой-то момент пользователям следует внимательно прочитать справочную документацию. Однако в качестве быстрого старта MuJoCo 2.0 поставляется с примерами каждого типа составного объекта. Ниже мы рассмотрим эти примеры и объяснить менее очевидные аспекты. Во всех примерах у нас есть статическая сцена, включенная в модель, за которым следует один составной объект. Статическая сцена имеет тело мокапа (большую капсулу), которую можно перемещать с помощью мышь, чтобы исследовать поведение системы. Фрагменты XML ниже — это просто определение составного объекта; полные примеры см. в файлах модели XML в дистрибутиве.

Частица .

 <тело мира>
    
        
    

 

Приведенный выше XML — это все, что нужно для создания системы с 1000 частицами с начальными позициями в сетке 10-10-10 и установить размер, цвет, интервал и смещение частиц. Полученные тела элементов становятся дочерними элементами мира тело.Можно настроить многие другие свойства, включая мягкость контактов и атрибуты соединения. Сюжет справа показаны суставы. Тело каждого элемента имеет 3 ортогональных ползунковых соединения, что позволяет ему перемещаться, но не вращать. Идея состоит в том, что частицы должны иметь положение, но не ориентацию. Тела MuJoCo всегда имеют ориентацию, однако, используя только ползунковые соединения, мы не допускаем изменения ориентации. Параметры геометрии по умолчанию скорректированы автоматически, чтобы они без трения соприкасались друг с другом и с остальной частью модели.Итак, эта система имеет 1000 тел (каждое с геометрией), 3000 степеней свободы и около 1000 активных контактов. Оценка динамики занимает около 1 мс на одном ядре современного процессора. Как и в большинстве других моделей MuJoCo, мягкие ограничения позволяют моделирование на гораздо больших временных шагах (эта модель стабильна при временном шаге 30 мс и даже выше).

Одномерная сетка .

 
    <совместный вид="основной" демпфирование="0.001"/>
    <сухожильный вид="основной"/>
    
    <контактный координат = "1"/>
    <контактный координат = "13"/>

 

Тип сетки может создавать сетки 1D или 2D, в зависимости от атрибута количества. Здесь мы иллюстрируем одномерные сетки. Эти представляют собой цепочки сфер, соединенных сухожилиями, длина которых ограничена мягким равенством. Мягкость можно регулировать. Подобно частицам, тела элементов здесь имеют скользящие соединения, но не вращательные соединения. Сюжет справа иллюстрирует закрепление.Подэлемент штифта используется для указания координат сетки закрепленных тел, а компилятор модели не генерирует шарниры для этих тел, тем самым жестко привязывая их к родительскому телу (в данном случае мир). Это заставляет строку на правом графике висеть в пространстве. Тот же механизм можно использовать для моделирования кнута для пример; в этом случае родительское тело будет двигаться, и первое тело элемента будет прикреплено к родителю.

2D сетка .

 
    
    <геометрический размер=".02"/>
    <контактная координата = "0 0"/>
    <пин-код="8 0"/>

 

Для имитации ткани можно использовать 2D-сетку. На самом деле он имитирует двумерную сетку сфер, связанных сухожилия с равными связями (не показаны). Компилятор модели также может генерировать скин, включенный с помощью скина подэлемент в приведенном выше XML. Некоторые тела элементов также могут быть закреплены, подобно одномерным сеткам, но с использованием двух сеток. координаты.На графике справа показана ткань, прикрепленная булавками к мировому телу в двух углах и накинутая на нашу капсульный зонд. Скин справа разделен с помощью бикубической интерполяции, что повышает визуальное качество изображения. отсутствие текстур. При наличии текстур (слева) преимущества разделения менее заметны.

Веревка и петля .

 <имя тела = "B10" pos = "0 0 1">
    <свободное соединение/>
    
        <совместный вид="основной" демпфирование="0,005"/>
        
    

 

Остальные типы составных объектов создают кинематические деревья тел элементов, а родительское тело становится корнем дерево. Вот почему композит возникает внутри движущегося тела, а не внутри мирового тела, как в частице и объекты сетки. Если бы он появился внутри тела мира, корень составного объекта не двигался бы.В отличие от сеток и частиц, ориентация тел элементов здесь может меняться. Кинематическое дерево построено с использованием (в основном) шарнирные соединения. В случае объектов веревки и петли, показанных здесь, дерево представляет собой цепь. Обратите внимание на название родительский орган. Это имя должно соответствовать одному из автоматически сгенерированных имен тел элементов. Этот механизм используется для указания того, где составной объект должен быть присоединен к родителю. По сравнению с одномерными сетками веревка и петля менее дергаются и могут использовать капсульные и эллипсоидные геометрии в дополнение к сферам (таким образом заполняя пробелы для обнаружение столкновения).Однако это имеет свою цену. Поскольку у нас длинные кинематические цепи, результирующий дифференциал уравнения становятся жесткими и больше не могут быть интегрированы на больших временных шагах. Приведенные нами примеры иллюстрируют удобные временные шаги, когда модели стабильны. Веревку можно легко завязать узлом с помощью движений мыши, как показано на левом графике. Использование большего количества более мелких элементов делает узлы и другие манипуляции еще проще. Петля похожа на веревку, но первое и последнее тела элементов связаны ограничением равенства.

Ткань .

 <имя тела = "B3_5" pos = "0 0 1">
    <свободное соединение/>
    
        <совместный вид="основной" демпфирование="0,001"/>
        
        
    

 

Тип ткани является альтернативой 2D-сетке и имеет несколько другие свойства.Подобно веревке и одномерной сетке, Ткань менее дергается, чем 2D-сетка, а также может лучше заполнять дыры от столкновений. Это делается с помощью капсул или эллипсоиды и расположить их по рисунку, показанному справа. Геометрические капсулы показаны красным, кинематическая дерево окрашено густым синим цветом, сухожилия, скрепляющие ткань, — тонким серым, а суставы — голубым. Тело элемента, соответствующее родительскому телу, имеет плавающее соединение, представленное в виде куба, в то время как остальная часть дерева строится с использованием пар шарнирных соединений, образующих универсальные шарниры.Обратите внимание на название родительского тела: аналогично веревку, оно должно совпадать с одним из автоматически сгенерированных имен тела элемента в составном объекте. Явный фиксация невозможна. Однако, если родитель является статическим телом, ткань по существу закреплена, но только в одном месте. точка. Как и в случае с веревкой, объект из ткани состоит из длинных кинематических цепей, требующих относительно небольших временных шагов и некоторое демпфирование для стабильной интеграции. Параметры можно найти в файлах модели XML в дистрибутиве программного обеспечения.

Коробка .

 <тело pos="0 0 1">
    <свободное соединение/>
    
        
        
    

 

Тип коробки, а также приведенные ниже типы цилиндра и эллипсоида используются для моделирования мягких 3D-объектов. Тела элементов образуют сетку вдоль внешней оболочки, таким образом, количество тел элементов масштабируется пропорционально квадрату линейного размера.Это намного эффективнее, чем имитация трехмерной сетки. Родительское тело, в котором появляется композит, находится в центр мягкого предмета. Все тела элементов являются дочерними элементами родителя. Каждый корпус элемента имеет одно скользящее соединение указывая в сторону от родителя. Эти суставы позволяют поверхности мягкого объекта сжиматься и расширяться в любой точке. Суставы ограничены равенством в их начальном положении, чтобы сохранить форму. Кроме того, каждый сустав равенство ограничено соседними суставами, так что при деформации мягких объектов деформация будет плавной.Наконец, существует ограничение равенства сухожилий, указывающее, что сумма всех суставов должна оставаться постоянной. Этот пытается приблизительно сохранить объем мягкого объекта. Если предмет сжать со всех сторон, он сжать и объем уменьшится, но в противном случае некоторые тела элементов будут торчать, чтобы компенсировать сдавливание в другом месте. График слева показывает этот эффект; мы используем капсульный зонд, чтобы сжать один угол, а противоположные стороны куба немного расширяются, а деформации остаются плавными.Атрибут count определяет количество тел элементов в каждом измерении, поэтому, если количество различно, результирующий объект будет прямоугольная коробка, а не куб. Геомы, прикрепленные к телам элементов, могут быть сферами, капсулами или эллипсоидами. Сферы быстрее обнаруживают столкновения, но они дают тонкую оболочку, позволяющую другим телам «попадать под кожа» мягкого предмета. Когда используются капсулы или эллипсоиды, они автоматически ориентируются так, чтобы длинная ось указывает наружу, таким образом создавая более толстую оболочку, через которую труднее проникнуть.

Цилиндр и эллипсоид .

 <тело pos="0 0 1">
    <свободное соединение/>
    
        
        
    

 

Цилиндры и эллипсоиды создаются так же, как коробки. Единственное отличие состоит в том, что референтные позиции тела элементов (относительно родителя) проецируются на цилиндр или эллипсоид с размером, подразумеваемым счетный атрибут.Автоматический генератор кожи знает о гладких поверхностях и регулирует нормали кожи. соответственно. На графиках мы использовали капсульный зонд, чтобы надавить на каждое тело, затем приостановили симуляцию и переместили зонд (что возможно, потому что зонд представляет собой мокап-тело, которое может двигаться независимо от физики). Таким образом мы можем видеть углубление, сделанное зондом, и результирующую деформацию остальной части тела. Путем изменения Атрибуты solref и solimp ограничений равенства, которые удерживают программный объект вместе, можно настроить поведение системы, делая ее более мягкой или жесткой, задемпфированной или упругой и т. д.Обратите внимание, что объекты коробки, цилиндра и эллипсоида не включают длинные кинематические цепи и могут быть смоделированы с большими временными шагами — подобно частице и сетке и в отличие от веревки. и ткань.

Включая файлы

Файлы MJCF могут включать другие XML-файлы с помощью элемента include. Механически, синтаксический анализатор заменяет узел DOM, соответствующий включенному элементу в мастер-файле, списком элементов XML. которые являются дочерними элементами элемента верхнего уровня во включенном файле. Сам элемент верхнего уровня отбрасывается, поскольку он является группирующим элементом для целей XML и, если он включен, нарушит формат MJCF.

Эта функция позволяет использовать модульные модели MJCF; см. семейство моделей MPL в библиотеке моделей. Один пример модульность — это построение модели робота (которая имеет тенденцию быть сложной), а затем включение ее в несколько «сцены», то есть модели MJCF, определяющие объекты в среде робота. Другой пример — создание файла с часто используемые активы (скажем, материалы с тщательно подобранными значениями rgba) и включение их в несколько моделей, которые ссылаться на эти активы.

Включаемые файлы не обязательно должны быть действительными файлами MJCF сами по себе, но обычно они таковыми являются.Действительно, мы разработали этот механизм позволяет включать модели MJCF в другие модели MJCF. Чтобы сделать это возможным, повторяющиеся разделы MJCF разрешены, даже если это не имеет семантического смысла в контексте одной модели. Например, мы разрешаем кинематическое дерево должно иметь несколько корней (т. е. несколько элементов мирового тела), которые автоматически объединяются парсер. В противном случае включение роботов в сцены было бы невозможно.

Гибкость повторяющихся секций MCJF имеет свою цену: глобальные настройки, которые применяются ко всей модели, такие как атрибут угла компилятора, например, может быть определен несколько раз.MuJoCo допускает это и использует последнее определение, встречающееся в составной модели, после того, как все включаемые элементы обработано. Таким образом, если модель A определена в градусах, а модель B определена в радианах, и A включена в B после элемент компилятора в B, вся составная модель будет обрабатываться так, как если бы она была определена в градусах — ведущий к нежелательным последствиям в данном случае. Пользователь должен убедиться, что модели, входящие друг в друга, совместимы. в этом смысле; локальные и глобальные координаты — еще одно требование совместимости.

Наконец, как объясняется далее, имена элементов должны быть уникальными среди всех элементов одного типа. Так, например, если одно и то же имя геометрии используется в двух моделях, и одна модель включена в другую, это приведет к ошибке компиляции. Включение одного и того же XML-файла более одного раза является ошибкой синтаксического анализа. Причина этого ограничения в том, что мы хотим избегайте повторяющихся имен элементов, а также бесконечной рекурсии, вызванной включением.

Именованные элементы

Большинство элементов модели в MJCF могут иметь имена.Они определяются с помощью имени атрибута соответствующего XML. элемент. Когда данный элемент модели имеет имя, его имя должно быть уникальным среди всех элементов того же типа. Имена с учетом регистра. Они используются во время компиляции для ссылки на соответствующий элемент, а также сохраняются в mjModel. для удобства пользователя во время выполнения.

Имя обычно является необязательным атрибутом. Мы рекомендуем оставить его неопределенным (чтобы файл модели был короче) если нет особой причины для его определения.Таких причин может быть несколько:

  • При создании некоторых элементов модели необходимо ссылаться на другие элементы. Например, пространственное сухожилие нуждается ссылаться на сайты, чтобы указать промежуточные точки, через которые он проходит. Ссылаться можно только по имени. Примечание что активы существуют только для того, чтобы на них ссылались, поэтому они должны иметь имя, однако его можно опустить и устанавливается неявно из соответствующего имени файла.

  • В визуализаторе есть возможность маркировать все элементы модели данного типа.Когда имя доступно, оно печатается рядом с объектом в 3D виде; в противном случае печатается общая этикетка в формате «тело 7».

  • Функция mj_name2id возвращает индекс элемента модели с заданным типом и название. И наоборот, функция mj_id2name возвращает имя с заданным индексом. Этот полезен для пользовательских вычислений с использованием элемента модели, который идентифицируется по имени в XML (в отличие от опираясь на фиксированный индекс, который может меняться при редактировании модели).

  • В принципе, файл модели можно было бы сделать более читаемым, если бы определенные элементы были названы. Имейте в виду, однако, что XML сам имеет механизм комментирования, и этот механизм больше подходит для достижения удобочитаемости, тем более что большинство текстовых редакторов обеспечивают подсветку синтаксиса, которая обнаруживает комментарии XML.

Расширения URDF

Унифицированный формат описания роботов (URDF) — это популярный формат файлов XML, в котором были созданы многие существующие роботы. смоделированный.Вот почему мы реализовали поддержку URDF, несмотря на то, что он может представлять только подмножество модели. элементы, доступные в MuJoCo. Помимо стандартных файлов URDF, MuJoCo может загружать файлы, имеющие точки зрения URDF) элемент mujoco как дочерний элемент robot. Этот пользовательский элемент может иметь компилятор подэлементов, опция, размер с той же функциональностью, что и в MJCF, за исключением того, что настройки компилятора по умолчанию изменены, чтобы соответствовать соглашению о моделировании URDF.Расширение компилятора в частности оказался очень полезным, и действительно некоторые из его атрибутов были введены, потому что ряд существующие модели URDF имеют нефизические динамические параметры, которые встроенный компилятор MuJoCo отклонит, если оставить неизмененный. Это расширение также необходимо для указания каталогов сетки.

Обратите внимание, что модели MJCF проверяются синтаксическим анализатором на соответствие пользовательской схеме XML, а модели URDF — нет. Даже Элементы MuJoCo, встроенные в файл URDF, не проверяются.В результате неправильно набранные имена атрибутов молча игнорируется, что может привести к серьезной путанице, если опечатка останется незамеченной.

Вот пример расширения модели URDF:

 <имя робота="дарвин">
    <муджоко>
        <компилятор meshdir="../mesh/darwin/" balanceinertia="true"/>
    
    <ссылка имя="MP_BODY">
        ...

 

Вышеупомянутые расширения делают URDF более удобным, но все еще ограниченным. Если пользователь хочет строить модели, используя все преимущества MuJoCo и в то же время поддерживать совместимость с URDF, мы рекомендуем следующую процедуру.Внедрить расширения в URDF по мере необходимости, загрузите его и сохраните как MJCF. Затем добавьте информацию в MJCF, используя включать элементы, когда это возможно. Таким образом, если URDF изменен, соответствующий MJCF может быть легко воссоздан. Однако, по нашему опыту, файлы URDF, как правило, являются статическими, а файлы MJCF — часто редактируется. Таким образом, на практике обычно достаточно один раз преобразовать URDF в MJCF и после этого работать только с MJCF.

Нейромышечно-скелетная модель, которая ходит и бегает в диапазоне скоростей с несколькими изменениями параметров управления движением на основе гипотезы мышечной синергии

  • Cavagna, G.А., Тис, Х. и Замбони, А. Источники внешней работы в ровной ходьбе и беге. J. Physiol. 262 , 639–657 (1976).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Нильссон Дж., Торстенссон А. и Халбертсма Дж. Изменения движений ног и мышечной активности в зависимости от скорости передвижения и способа прогрессирования у людей. акт. Физиол. Сканд. 123 , 457–475 (1985).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Александр, Р. МакН. Модель двуногого передвижения на податливых ногах. Фил. Транс. Р. Соц. Лонд. B 338 , 189–198 (1992).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Гейер, Х., Сейфарт, А. и Бликхан, Р. Податливое поведение ног объясняет базовую динамику ходьбы и бега. Проц. Р. Соц. B 273 , 2861–2867 (2006).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Минетти, А. Э. и Александр, Р. МакН. Теория метаболических затрат при двуногой походке. Ж. Теор. биол. 186 , 467–476 (1997).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • д’Авелья, А., Салтиэль, П. и Биззи, Э.Комбинации мышечных синергий в построении естественного двигательного поведения. Нац. Неврологи. 6 , 300–308 (2003).

    ПабМед Статья КАС Google ученый

  • Дрю, Т., Каласка, Дж. и Кроучев, Н. Мышечные синергии во время передвижения у кошки: модель управления моторной корой. J. Physiol. 586 , 1239–1245 (2008).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Иваненко Ю.П., Поппеле, Р. Э. и Лакуанити, Ф. Программы контроля моторики и ходьба. Neuroscientist 12 , 339–348 (2006).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Такей Т., Конфайса Дж., Томацуа С., Оя Т. и Секи К. Нейронная основа синергии мышц рук в спинном мозге приматов. Проц. Натл. акад. науч. США 114 , 8643–8648 (2017).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Тинг, Л.H. & Macpherson, JM. Ограниченный набор мышечных синергий для контроля силы во время постуральной задачи. Дж. Нейрофизиол. 93 , 609–613 (2005).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Тодоров Э. и Джордан М. И. Оптимальное управление с обратной связью как теория координации движений. Нац. Неврологи. 5 , 1226–1235 (2002).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Треш, М.C., Saltiel, P. & Bizzi, E. Построение движения спинным мозгом. Нац. Неврологи. 2 , 162–167 (1999).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Tresch, M.C. & Jarc, A. Аргументы за и против мышечной синергии. Курс. мнение Нейробиол. 19 , 601–607 (2009).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Каппеллини, Г., Иваненко Ю. П., Поппеле Р. Э. и Лакуанити Ф. Моторные паттерны при ходьбе и беге человека. Дж. Нейрофизиол. 95 , 3426–3437 (2006).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Сартори, М., Гиззи, Л., Ллойд, Д. Г. и Фарина, Д. Скелетно-мышечная модель движения человека, управляемая низкоразмерным набором примитивов импульсивного возбуждения. Фронт. вычисл. Неврологи. 7 , 79 (2013).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Аллен, Дж. Л. и Нептун, Р. Р. Трехмерное модульное управление ходьбой человека. Дж. Биомех. 45 , 2157–2163 (2012).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Аой, С., Огихара, Н., Фунато, Т., Сугимото, Ю. и Цучия, К. Оценка функциональной роли фазового сброса в формировании адаптивной двуногой ходьбы человека с помощью физиологически обоснованной модели позвоночника генератор. биол. киберн. 102 , 373–387 (2010).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Дзеладини Ф., ван ден Кибум Дж. и Айспеерт А. Вклад центрального генератора паттернов в нейромышечную модель, основанную на рефлексах. Фронт. Гум. Неврологи. 8 , 371 (2014).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Гюнтер, М.и Рудер, Х. Синтез двухмерной ходьбы человека: тест модели λ . биол. киберн. 89 , 89–106 (2003).

    ПабМед МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

  • Хасэ К., Мияшита К., Ока С. и Аракава Ю. Моделирование походки человека с нейромышечно-скелетной моделью и эволюционными вычислениями. Дж. Визуальный. вычисл. Анимат. 14 , 73–92 (2003).

    Артикул Google ученый

  • Джо С.& Massaquoi, S.G. Модель цереброцеребелло-спинно-мышечного взаимодействия при сагиттальном контроле ходьбы человека. биол. киберн. 96 , 279–307 (2007).

    ПабМед МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

  • Нептун Р.Р., Кларк Д.Дж. и Каутц С.А. Модульное управление ходьбой человека: имитационное исследование. Дж. Биомех. 42 , 1282–1287 (2009).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Сонг, С.и Гейер, Х. Нейронная схема, которая делает упор на спинальную обратную связь, порождает разнообразное поведение человека при передвижении. J. Physiol. 593 , 3493–3511 (2015).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Сонг, С. и Гейер, Х. Регулирование скорости в нейромышечной модели бега человека. Проц. IEEE-РАН междунар. конф. Робот-гуманоид , стр. 217–222, 2015.

  • Тага, Г.Модель нервно-мышечно-скелетной системы для передвижения человека II. Адаптивность в режиме реального времени при различных ограничениях. биол. киберн. 73 , 113–121 (1995).

    КАС пабмед МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Мацуока, К. Механизмы контроля частоты и паттерна в генераторах нейронных ритмов. биол. киберн. 56 , 345–353 (1987).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Сонг, С.и Гейер, Х. Регулирование скорости и создание переходов с большой скоростью в нейромышечной модели ходьбы человека. Проц. Международный IEEE. конф. Робот. Autom ., стр. 511–516, 2012.

  • Фельдман, А. Еще раз о гипотезе точки равновесия (модель λ ) для управления двигателем. Дж. Мот. Поведение 18 , 17–54 (1986).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Аккерманн, М.и ван ден Богерт, А. Дж. Принципы оптимальности для прогнозирования походки человека на основе моделей. Дж. Биомех. 43 , 1055–1060 (2010).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Steele, K.M., Tresch, M.C. & Perreault, E.J. Количество и выбор мышц влияют на результаты анализа мышечной синергии. Фронт. вычисл. Неврологи. 7 , 105 (2013).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Торстенссон, А.и Робертсон, Х. Адаптация к изменению скорости передвижения человека: скорость перехода между ходьбой и бегом. акт. Физиол. Сканд. 131 , 211–214 (1987).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Гейер, Х. и Херр, Х. Модель мышечного рефлекса, которая кодирует принципы механики ног, определяет динамику ходьбы человека и мышечную активность. IEEE Trans. Нейронный. Сист. Реабилит.англ. 18 , 263–273 (2010).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Сонг, С. и Гейер, Х. Оценка нейромеханической модели управления ходьбой с использованием экспериментов с возмущениями. Фронт. вычисл. Неврологи. 11 , 15 (2017).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Аой С. и Фунато Т.Нейромышечно-скелетные модели, основанные на гипотезе мышечной синергии для исследования адаптивного моторного контроля при передвижении посредством сенсорно-моторной координации. Неврологи. Рез. 104 , 88–95 (2016).

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Чватал, С. А. и Тинг, Л. Х. Произвольное и реактивное задействование синергии локомоторных мышц во время беспокойной ходьбы. J. Neurosci. 32 , 12237–12250 (2012).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Clark, D. J., Ting, L. H., Zajac, F. E., Neptune, R. R. & Kautz, S. A. Слияние здоровых двигательных модулей предсказывает снижение двигательной активности и сложность координации мышц после инсульта. Дж. Нейрофизиол. 103 , 844–857 (2010).

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google ученый

  • Йокояма, Х., Огава Т., Кавасима Н., Шинья М. и Наказава К. Отдельные наборы локомоторных модулей контролируют скорость и режимы передвижения человека. науч. 6 , 36275 (2016).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Аой С. и Цучия К. Самоустойчивость простой модели ходьбы, управляемой ритмическим сигналом. Нелин. Дин. 48 , 1–16 (2007).

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

  • Аой, С. и Цучия, К. Создание двуногого хождения посредством взаимодействия между динамикой робота, динамикой осциллятора и окружающей средой: характеристики устойчивости пятизвенного плоского двуногого робота. Авто. Робот. 30 , 123–141 (2011).

    Артикул Google ученый

  • Хоббелен, Д.GE & Wisse, M. Управление скоростью ходьбы при ходьбе с предельным циклом. Междунар. Дж. Робот. Рез. 27 , 989–1005 (2008).

    Артикул Google ученый

  • Новачек Т. Ф. Биомеханика бега. Осанка походки 7 , 77–95 (1998).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Хинрикс, Р. Н., Кавана, П.Р. и Уильямс, К. Р. Функция верхних конечностей при беге. I: Соображения относительно центра масс и движения. Междунар. Дж. Спорт. Биомех. 3 , 222–241 (1987).

    Артикул Google ученый

  • Силос-Лабини Ф., Иваненко Ю. П., Каппеллини Г., Гравано С. и Лакванити Ф. Плавные изменения паттернов ЭМГ при переходах походки при разгрузке веса тела. Дж. Нейрофизиол. 106 , 1525–1536 (2011).

    Артикул Google ученый

  • Lee, CR & Farley, C. Детерминанты траектории центра масс при ходьбе и беге человека. Дж. Экспл. биол. 201 , 2935–2944 (1998).

    КАС пабмед Google ученый

  • Каванья Г. А. и Маргария Р. Механика ходьбы. J. Appl. Физиол. 21 , 271–278 (1966).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Каванья, Г. А., Хеглунд, Н. К. и Тейлор, К. Р. Механическая работа при наземном передвижении: два основных механизма минимизации затрат энергии. утра. Дж. Физиол. 233 , R243–R261 (1977).

    КАС пабмед Google ученый

  • Mochon, S. & McMahon, T.A. Баллистическая ходьба. Дж. Биомех. 13 , 49–57 (1980).

    КАС пабмед МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

  • Огихара, Н., Аой, С., Сугимото, Ю., Цучия, К. и Накацукаса, М. Прямое динамическое моделирование двуногой ходьбы у японского макака: исследование причинно-следственных связей между кинематикой конечностей, скоростью и Энергетика двуногого передвижения у нечеловекообразных приматов. утра. Дж. Физ. Антропол. 145 , 568–580 (2011).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Бликхан, Р. Модель с пружинной массой для бега и прыжков. Дж. Биомех. 22 , 1217–1227 (1989).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • МакМахон, Т. А. и Ченг, Г. К. Механика бега: как жесткость сочетается со скоростью. Дж. Биомех. 23 , 65–78 (1990).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Ким, С. и Парк, С. Жесткость ног увеличивается со скоростью, чтобы модулировать частоту походки и энергию движения. Дж. Биомех. 44 , 1253–1258 (2011).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Липферт, С. В., Гюнтер, М., Реневски, Д., Гриммер, С. и Сейфарт, А. Сравнение модельно-экспериментальной динамики системы при ходьбе и беге человека. Ж. Теор. биол. 292 , 11–17 (2012).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Даннер С. М., Вильшин С. Д., Шевцова Н. А., Рыбак И. А. Центральный контроль межконечностной координации и экспрессии походки в зависимости от скорости у четвероногих. J. Physiol. 594 , 6947–6967 (2016).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Голубицкий М., Стюарт И., Буоно П.Л. и Коллинз Дж.Дж. Симметрия в генераторах двигательных центральных паттернов и походках животных. Природа 401 , 693–695 (1999).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед Статья Google ученый

  • Молков Ю. И., Бачак Б. Дж., Талпалар А. Э. и Рыбак И. А. Механизмы лево-правой координации в схемах генерации двигательных паттернов млекопитающих: взгляд на математическое моделирование. PLoS.вычисл. биол. 11 , e1004270 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ пабмед ПабМед Центральный Статья КАС Google ученый

  • Шринивасан, М. и Руина, А. Компьютерная оптимизация минимальной двуногой модели обнаруживает ходьбу и бег. Природа 439 , 72–75 (2006).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед Статья Google ученый

  • Иваненко Ю.П., Каппеллини Г., Доминичи Н., Поппеле Р. Э. и Лакуанити Ф. Координация локомоций с произвольными движениями у людей. J. Neurosci. 25 , 7238–7253 (2005).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Мартино, Г. и др. . Нервно-мышечные перестройки походки, связанные с неустойчивыми состояниями. Дж. Нейрофизиол. 114 , 2867–2882 (2015).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Сантус, А., Экизос А., Эккардт Н., Кибеле А. и Арампацис А. Сложное передвижение человека: стабильность и модульная организация в неустойчивых условиях. науч. Респ. 8 , 2740 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ пабмед ПабМед Центральный Статья КАС Google ученый

  • Доминичи, Н. и др. . Локомоторные примитивы у новорожденных детей и их развитие. Наука 334 , 997–999 (2011).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед Статья Google ученый

  • Катавителло Г., Иваненко Ю. П. и Лакванити Ф. Плоскостная ковариация углов подъема задних и передних конечностей при наземной и водной локомоции собак. PLoS One 10 , e0133936 (2015 г.).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья КАС Google ученый

  • Ригоса, Дж. и др. . Расшифровка двуногого передвижения из сенсомоторной коры крысы. J. Нейронный инженер. 12 , 056014 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед Статья Google ученый

  • Cheung, V.C.K. и др. . Паттерны мышечной синергии как физиологические маркеры повреждения моторной коры. Проц. Натл. акад. науч. США 109 , 14652–14656 (2012 г.).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед Статья Google ученый

  • Родригес, К.L., Roemmich, R.T., Cam, B., Fregly, B.J. & Hass, C.J. Лица с болезнью Паркинсона демонстрируют снижение нервно-мышечной сложности во время ходьбы. клин. Нейрофизиол. 124 , 1390–1397 (2013).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Экеберг, О. и Пирсон, К. Компьютерное моделирование шагания задними лапами кошки: исследование механизмов, регулирующих переход от стойки к замаху. Дж. Нейрофизиол. 94 , 4256–4268 (2005).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Fukuoka, Y., Habu, Y. & Fukui, T. Простое правило для генерации четвероногой походки, определяемое обратной связью нагрузки на ноги: исследование моделирования. науч. Респ. 5 , 8169 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Холмс, П., Фулл, Р. Дж., Кодичек, Д. и Гукенхаймер, Дж. Динамика передвижения на ногах: модели, анализ и проблемы. SIAM Rev. 48 , 207–304 (2006).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

  • Хант, А., Шмидт, М., Фишер, М. и Куинн, Р. Биологическая нервная система координирует суставы и ноги четвероногого. Биоинспир. Биомим. 10 , 055004 (2015).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Миллер, Л. А. и др. . Использование вычислительных и механических моделей для изучения передвижения животных. Интегр. Комп. биол. 52 , 553–575 (2012).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Tytell, E.D., Hsu, C.-Y., Williams, T.L., Cohen, A.H. & Fauci, L.J. Взаимодействие между внутренними силами, жесткостью тела и жидкой средой в нейромеханической модели плавания миноги. Проц. Натл. акад. науч. США 107 , 19832–19837 (2010 г.).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед Статья Google ученый

  • Яковенко С., Гриценко В., Прохазка А. Вклад рефлексов растяжения в локомоторный контроль: модельное исследование. биол. киберн. 90 , 146–155 (2004).

    КАС пабмед МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

  • Ямада, Ю. и др. . Воплощенная модель мозга человеческого зародыша. науч. 6 , 27893 (2016).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Аллен Дж. Л., Каутц С. А. и Нептун Р. Р. Влияние объединенных модулей мышечного возбуждения на постинсультную гемипаретическую ходьбу. клин. Биомех. 28 , 697–704 (2013).

    Артикул Google ученый

  • Аой, С. и др. . Вклад фазового сброса и координации между конечностями в адаптивный контроль избегания препятствий задними конечностями во время передвижения у крыс: симуляционное исследование. биол. киберн. 107 , 201–216 (2013).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Фудзики С. и др. Адаптивная беговая дорожка с расщепленным ремнем для задних конечностей при ходьбе у крыс путем управления основными паттернами активации мышц посредством сброса фазы. науч. Реп ., 8 , 17341 (2018).

  • Джо, С. Гипотетический нейронный контроль двуногой ходьбы человека с произвольной модуляцией. Мед. био. англ. вычисл. 46 , 179–193 (2008).

    Артикул Google ученый

  • Стил, К.М., Джексон, Р.В., Шуман, Б.Р. и Коллинз, С.Х. Рекрутирование и координация мышц с экзоскелетом лодыжки. Дж. Биомех. 59 , 50–58 (2017).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Hirashima, M. & Oya, T. Как мозг решает проблему мышечной избыточности? Заполнение пробела между гипотезами оптимизации и мышечной синергии. Неврологи. Рез. 104 , 80–87 (2016).

    ПабМед Статья Google ученый

  • Катч, Дж. Дж. и Валеро-Куэвас, Ф. Дж. Проблемы и новые подходы к доказательству существования мышечных синергий нервного происхождения. Вычисление PLoS. биол. 8 , e1002434 (2012 г.).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Харт, С. Б. и Гистер, С.F. Нейронная основа двигательных примитивов спинного мозга. J. Neurosci. 30 , 1322–1336 (2010).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Левин, А. Дж. и др. . Идентификация клеточного узла для путей управления моторикой. Нац. Неврологи. 17 , 586–593 (2014).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Овердуин С.А., д’Авелла, А., Ро, Дж., Кармена, Дж. М. и Биззи, Э. Представление мышечных синергий в мозгу приматов. J. Neurosci. 35 , 12615–12624 (2015).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Saltiel, P., Wyler-Duda, K., d’Avella, A., Tresch, M.C. & Bizzi, E. Мышечные синергии, закодированные в спинном мозге: данные фокального интраспинального ионофореза NMDA у лягушки. Дж. Нейрофизиол. 85 , 605–619 (2001).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Шинода Ю., Йокота Дж. и Футами Т. Дивергентная проекция отдельных корково-спинномозговых аксонов на мотонейроны нескольких мышц у обезьяны. Неврологи. лат. 23 , 7–12 (1981).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Шинода Ю., Ohgaki, T., Sugiuchi, Y., Futami, T. & Kakei, S. Функциональная синергия мышц шеи, иннервируемых одиночными медиальными вестибулоспинальными аксонами. Энн. Н. Я. акад. науч. 656 , 507–518 (1992).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС пабмед Статья Google ученый

  • Алибеджи, Н. А., Кирш, Н. А. и Шарма, Н. Схема адаптивного управления гибридным ходячим нейропротезом, основанная на синергии мышц. Фронт. биоинж.Биотехнолог. 3 , 203 (2015).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Алибеджи, Н. А., Молазаде, В., Дицианно, Б. Э. и Шарма, Н. Схема управления, использующая динамическую постуральную синергию для координации гибридного нейропротеза для ходьбы: теория и эксперименты. Фронт. Неврологи. 12 , 159 (2018).

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый

  • Гарате, В.R. и др. . Помощь при ходьбе с использованием искусственных примитивов: новая биотехнологическая структура, использующая моторные примитивы для помощи в передвижении через носимый кооперативный экзоскелет. Робот IEEE. автомат. Маг. 23 , 83–95 (2016).

    Артикул Google ученый

  • Ван дер Нут, Н., Ийспеерт, А. Дж. и Ронссе, Р. Контроллер на основе биотехнологий обеспечивает модуляцию скорости движения вперед с помощью двуногого ходунка 3D. Междунар. Дж. Робот. Рез. 37 , 168–196 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Огихара, Н. и Ямадзаки, Н. Генерация двуногого передвижения человека с помощью биомиметической нейро-мышечно-скелетной модели. биол. киберн. 84 , 1–11 (2001).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Дэви, Д. Т. и Оду, М.L. Техника динамической оптимизации для прогнозирования мышечных усилий в фазе переноса ходьбы. Дж. Биомех. 20 , 187–201 (1987).

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Винтер, Д. А. Биомеханика и двигательный контроль движений человека, 3-е изд. , Wiley: New York, 2004.

  • Руководство для начинающих по Ziva Dynamics

    Это отличная статья для тех, кто хочет вывести своих персонажей на новый уровень с помощью сложных симуляций мускулов.Эта же мышечная система использовалась в таких фильмах, как «Король Лев». Бенджамин Макки шаг за шагом рассказывает нам, как он использовал Ziva Dynamics в личном проекте для имитации мышц, жира и кожи кошки.


    Подготовка модели для Ziva

    Если вас не интересует часть моделирования, вы можете загрузить один из бесплатных ресурсов, которые Ziva предоставляет на своем веб-сайте. В моем случае я сделал моделирование актива самостоятельно.

    Начал лепить скелет в Zbrush. Топология костей не так важна, просто оставьте низкополигональную для экспорта в Maya.Нет необходимости выполнять сложную ретопологию вручную, ZRemesher сделает всю работу. Не забудьте развернуть UV, он вам понадобится позже в Ziva, но опять же ничего сложного не нужно. Я развернул их в Zbrush с помощью инструмента Unwrap, а затем организовал их в 4 UV-набора в Maya, чтобы сохранить чистоту.

    Теперь займемся мышцами, возможно, это самая сложная часть моделирования. Вы хотите, чтобы между мышцами было как можно меньше взаимопроникновений. В противном случае это может привести к аномальному поведению на этапе моделирования.Если вы узнаете о каких-то взаимопроникновениях, когда уже делаете симуляцию, ничего страшного. Вы по-прежнему сможете вернуться в Zbrush, сделать несколько повторных снимков, затем повторно экспортировать свои сетки в Maya и продолжить симуляцию с того места, на котором остановились.

    Одна вещь, о которой вы должны позаботиться, это то, что вам нужно принять нейтральную позу примерно за 10 кадров до начала анимации.

    Это неразрушающий рабочий процесс, поэтому не бойтесь совершать ошибки. Вам нужно, чтобы краевой поток мышц шел в том же направлении, что и движения мышц.(Как и в случае с костями, ZRemesher также может быть достаточно, чтобы сделать это). Это поможет вам получить хорошую симуляцию с меньшим количеством полигонов.

    Говоря о полигонах, вы должны знать, что чем больше полигонов у вас есть на смоделированных сетках, тем больше складок вы сможете получить. Тем не менее, вам не нужны складки на мышцах, поэтому вы можете получить желаемый результат, сохраняя их достаточно низкополигональными. Единственная мышца, которую я экспортировал с большим числом полигонов, — это внешняя косая мышца, поэтому ее можно формировать вокруг грудной клетки.

    Для UV я сделал то же самое, что и для костей.

    С мышцами покончено, можно приступать к жировому слою. Этот слой должен покрывать все ваши мышцы. Вот небольшой совет, который я нашел для основы жировой сетки: продублируйте все мышцы, объедините их в один сабтул, Dynamesh, чтобы сделать единую сетку.

    Затем вы можете замаскировать внешнюю часть этого меша и извлечь его, чтобы создать жирный сабтул. Теперь вам просто нужно сделать экструдирование всей сетки, чтобы создать толщину, и у вас есть основная форма вашего жирового слоя.(Вы можете удалить динамические мышцы на этом этапе). Топология опять же не особо важна, ZRemesher отлично справится с этой задачей.

    Когда вы будете экспортировать жирную сетку в Maya, она должна быть достаточно высокополигональной, чтобы получить складки при запуске симуляции, у меня около 140 000 граней. Для UV я советую вам вырезать внутреннюю сторону снаружи, потому что в какой-то момент позже в Maya вам нужно будет выбрать внутренние вершины этого меша, чтобы вы могли выбрать их через UV.

    Следующим шагом будет скульптинг кожи. Когда скульптинг будет готов, вам нужно будет ретопологизировать его вручную, чтобы его можно было настроить и анимировать.Затем вы можете развернуть UV. Как и в случае с толстым мешем, вам нужно экспортировать хайполи, чтобы получить складки, у меня около 300 000 граней.

    Риггинг и анимация

    В этот момент я попросил своих друзей Клэр Овен ригировать скелет, а Ауриан Бертил — анимировать его. Так что мне особо нечего сказать, так как сам этим не занимался. Одна вещь, о которой вы должны позаботиться, это то, что вам нужно принять нейтральную позу примерно за 10 кадров до начала анимации. Это понадобится вам, чтобы смоделированные сетки могли плавно переходить из нейтральной позы в анимацию.

    Моделирование мышц

    Создайте сцену Maya и импортируйте анимированный скелет и мышцы.

    Перейдите в меню Ziva и выберите «Создать», чтобы получить zSolver. Теперь вы можете проверить некоторые настройки вашего zSolver. Единственные настройки, которые я здесь настраиваю, — это Integrator и Substeps.

    Выбранный вами интегратор будет определять стабильность и точность вашего моделирования. По умолчанию используется BackwardEuler, он стабилен, но вы можете попробовать BDF2 для существ, это даст вам хороший эффект покачивания.

    Подшаги — это количество шагов, которое Ziva будет вычислять между каждым кадром. Чем оно больше, тем точнее будет ваша симуляция. Вы можете начать с 5. Увеличение этого значения может помочь вам, если у вас есть проблемы с коллизиями, но это также увеличит время моделирования.

    Вот документация zSolver, если вам нужна более подробная информация.

    Я объясню весь рабочий процесс для одной мышцы, чтобы вы могли понять, как он работает, а затем повторить его для каждой мышцы.

    Во-первых, вам нужно выбрать кости, к которым будут прикреплены мышцы, перейти в меню Ziva и выбрать «Кость», чтобы превратить эти сетки в кости Ziva. Затем выберите мышцу, вернитесь в меню Ziva и выберите «Ткань», чтобы ее можно было отправить в физику. Теперь у вас есть своего рода решетка вокруг мышцы, это сетка Tet.

    Вы можете установить размер Tet в настройках zTet, чем он меньше, тем больше у вас будет разрешение. Чтобы оптимизировать это, вы можете нарисовать карту, которая определит размер вашего Tet.Для этого выберите мышцу, щелкните правой кнопкой мыши в окне просмотра, затем выберите Paint > zTet > zTet-weights.

    Теперь вы можете рисовать белым там, где вы хотите увеличить разрешение, и черным цветом там, где оно должно быть ниже. Затем в настройках zTet вы можете умножить разрешение белых областей, увеличив настройку Surface Refinement.

    Теперь нам нужно прикрепить мышцу к костям, для этого выберите вершины, которые вы хотите прикрепить. Старайтесь выбирать как можно меньше вершин, слишком много присоединять бесполезно.Затем Shift+выберите кость и в меню Ziva выберите «Attachment». Это прикрепит выбранные вами вершины к ближайшим точкам на поверхности вашей кости.

    Вы можете получить доступ к настройкам этого вложения в узле zAttachment в окне канала. В большинстве случаев я оставляю для режима прикрепления значение «Фиксированный» для прикрепления между мышцей и костью. Режим скольжения может быть полезен, когда вы соединяете две мышцы вместе, чтобы они могли скользить друг относительно друга. Stiffness и Stiffness Exp — это один и тот же параметр.9, чтобы он не рассыпался.

    После установки всех вложений симуляция должна начать работать нормально. Следующим шагом будет установка волокон и линии действия, чтобы мышца сокращалась автоматически в зависимости от анимации. Итак, выберите мышцу и нажмите «Muscle Fiber» в меню Ziva, чтобы создать узел zFiber.

    Теперь вы можете видеть волокна на мышце, представляющие направление сокращения. Направление контролируется картой, которую вы можете редактировать, щелкнув правой кнопкой мыши в окне просмотра с выбранной мышцей, а затем выбрав Paint > zFiber > zFiber-endPoints.

    Чтобы это заработало, вам нужно, чтобы хотя бы одна вершина была окрашена в белый цвет, другая — в черный, а остальные — со значением 0,5. Таким образом, направление будет идти от белых вершин к черным через серую область.

    Вы также можете нарисовать карту веса, чтобы контролировать, где мышца должна сокращаться, а где нет.

    Теперь нам нужна Линия Действия, чтобы сделать сокращение автоматическим. Итак, выберите мышцу, затем в меню инструментов Ziva выберите «Создать кривую линии действия», это создаст кривую CV вдоль мышцы.Эта кривая CV должна быть связана с костями, чтобы мышца могла сокращаться или расслабляться в зависимости от длины кривой.

    В моем случае я работаю над латеральными трицепсами, поэтому я привязал один конец кривой к лопатке, а другой конец к локтевой кости. Я прикрепил его ближе к середине локтевой кости, чтобы длина изгиба больше влияла, когда кошка сгибает ногу. Когда кривая привязана к кости, выберите ее и мышцу, затем в меню Ziva выберите «Muscle Line-of-Action».

    Теперь, если вы выполните симуляцию, вы увидите, что волокна на мышце становятся желтоватыми, когда мышца сокращается. Вы можете увеличить сокращение, увеличив значение Pos Sensitivity в узле zLineOfAction.

    Вы можете использовать одну и ту же линию действия для разных мышц, которые должны сокращаться при одних и тех же движениях.

    Вот и все. Теперь повторите эти шаги для всех мышц.

    Когда вы закончите, запустите симуляцию всей анимации, а затем экспортируйте скелет и мышцы в файл перегонного куба.

    Симуляция жира

    Создайте новую сцену Maya, импортируйте кэш перегонного куба скелета и смоделированных мышц, а также сетку жира. Выберите скелет и мышцы и превратите их в кости Зива, а жировую сетку — в ткань Зива. Прикрепите границы жировой сетки к костям. Я также прикрепил несколько вершин жира вдоль позвоночника, чтобы сделать его более устойчивым.

    Здесь нам нужно установить различные физические свойства для внутренней и внешней части меш-жира. Для этого нам понадобятся 2 материала.У вас уже есть один по умолчанию, и вам нужно создать второй, выбрав жир и нажав «Слой материала» в меню Ziva. Один из этих zMaterials будет для внутренней части, а другой для внешней. Чтобы назначить эти материалы правильной части, вам нужно нарисовать их карты весов.

    В поле канала самый высокий zMaterial в списке имеет приоритет (как слои в фотошопе). Итак, если внутренний материал находится поверх внешнего материала, вам нужно нарисовать карту веса внутреннего.Итак, выберите жир, щелкните правой кнопкой мыши в окне просмотра > Paint > zMaterial > innerMaterial-weights.

    Теперь вам нужно покрасить все внутренние вершины в белый цвет, а остальные — в черный, чтобы к ним можно было применить другой материал. Если вы отделили внутренние вершины от внешних в UV (как указано в части руководства по моделированию), вы можете легко выбрать те, которые хотите, и залить их правильным значением.

    Теперь давайте изменим настройки zMaterials. Я не буду вдаваться в детали того, какой параметр за что отвечает, потому что это было бы слишком длинно, проверьте документацию Ziva, если вам нужна дополнительная информация.3 для внутренней.

    Для плотности массы в документации Ziva предлагается разделить значение по умолчанию на 10, чтобы уменьшить эффект чрезмерного скольжения. Поэтому я поставил 106, и все заработало.

    Шкала отдыха — это в основном масштаб вашей сетки, я установил его равным 1.

    Давление приложит силу в нормальном направлении. Это действительно важный параметр для внутреннего материала, вам нужно поставить отрицательное значение, чтобы внутренняя часть жира могла оборачиваться на мышцы.Ставлю -2500. Я оставляю его на 0 для основного материала. Теперь, чтобы избежать некоторых проблем с коллизиями, нам нужно, чтобы эффект давления исчезал во время симуляции. Атрибут давления недоступен, поэтому вам нужно перейти в узел zTissue. Здесь вы можете увидеть атрибут Pressure Envelope, это то, что нам нужно для давления. Поэтому установите его на 0 в первом кадре, щелкните его правой кнопкой мыши > Key Selected. Затем перейдите к кадру 5 и установите значение Pressure Envelope на 1, затем снова «Key Selected».

    Последний атрибут — Поверхностное натяжение, он нам также нужен для внутреннего Материала.Это еще одна сила, приложенная к сетке, которая сжимает ее. Я установил его на 45. Вам также нужно ввести его как давление, на этот раз с атрибутом оболочки поверхностного натяжения в узле zTissue.

    Теперь ваша симуляция должна работать нормально, вы все еще можете настроить некоторые параметры, чтобы получить желаемый результат. Я также добавил третий материал, который нанес на живот. У меня те же настройки, что и у базового материала, за исключением плотности массы, которую я установил немного выше, чтобы получить лучший эффект покачивания.

    Когда вы закончите, как мы сделали с мышцами, запустите симуляцию и экспортируйте ее в виде файла-перегонного куба.

    Моделирование кожи

    Чтобы получить окончательный результат кожи, я сделал с одной стороны симуляцию меша, а с другой стороны скинировал сетку кожи с помощью каркаса скелета. А затем сделал blendshape между этими двумя мешами, чтобы одновременно смоделировать тело с помощью Ziva и не смоделированные части (голова, хвост и лапы).

    Итак, для симуляции кожи создайте новую сцену Maya и импортируйте кэш перегонного куба со скелетом, мышцами и жиром, а также сетку кожи.Превратите скелет, мышцы и жир в zBones, а кожу в zTissue.

    Чтобы оптимизировать время симуляции, я отредактировал карту весов zTet, чтобы закрасить черным цветом области, которые мне не понадобятся для окончательного результата, то есть голову, хвост и лапы.

    Я прикрепил кожу ко всей внешней части жировой сетки. Также сделал некоторые аттачменты с черепом, костями хвоста и костями лап, чтобы кожа примерно следовала за ними во время симуляции. Это будет полезно, чтобы сделать переход более плавным с blendshape между анимированной сеткой и смоделированной.

    По zMaterial мне особо нечего сказать, для толстяка я уже объяснил. Это мои настройки скина zMaterial:

    Когда вы закончите настройку этих настроек, запустите симуляцию и экспортируйте ее в виде файла-перегонного куба.

    Теперь снова импортируйте этот кеш-перегонный куб и скелетный меш в новую сцену Maya.

    Итак, мне нужно перенести голову, хвост и лапы из анимированной сетки кожи в сетку моделируемой кожи Ziva. Для этого сначала выберите сетку со скиннингом, затем смоделированную сетку, перейдите в меню Rigging > Deform > Blend Shape.Параметры blendshape по умолчанию работают хорошо.

    Теперь ваша смоделированная сетка должна выглядеть как сетка со скиннингом, потому что blendshape применяется ко всей сетке. Итак, выберите симулированную сетку, щелкните правой кнопкой мыши в окне просмотра и выберите Paint > blendShape > baseWeights. Здесь вы можете нарисовать влияние формы смешивания, поэтому вам нужно, чтобы смоделированные области были окрашены в черный цвет, а другие — в белый.

    Когда вы закончите, у вас должен быть окончательный результат скина. Вы можете экспортировать эту сетку в виде файла перегонного куба и импортировать ее в окончательную сцену Maya.Теперь вы можете настраивать такие вещи, как глазные яблоки, мех и т. д., добавлять шейдеры, свет и визуализировать свое существо.

    Заключение

    Спасибо, что прочитали эту статью. То, что я представил здесь, — это рабочий процесс, который я использовал, но это был мой первый опыт работы с Ziva Dynamics, и мне приходилось иногда импровизировать, чтобы найти решения. Мне еще многому предстоит научиться. Так что я не знаю, лучший ли это рабочий процесс, но он работает.

    Я попытался объяснить некоторые вещи и дать несколько советов, которые мне хотелось бы получить, когда я начинал этот проект, поэтому я надеюсь, что это помогло вам.

    Конечно, вы также можете проверить документацию Ziva, а также их форум сообщества для получения помощи и информации.

    Вы можете найти меня на TheRookies, ArtStation, Instagram и LinkedIn.


    Бенджамин Макки

    В настоящее время учится в ArtFX Montpellier. Меня интересует моделирование, текстурирование и внешний вид, особенно персонажей и существ.

    Прикладные науки | Бесплатный полнотекстовый | Моделирование скелетных мышц в реальном времени с помощью параллельных вычислений в GPU

    Рис. 1. Интегрированная точечная модель ткани трицепса. ( A ) показывает начальное состояние ткани, ( B ) показывает мышцу после иннервации с помощью стимулирующего тока и ( C ) показывает мышцу, возвращающуюся к своей первоначальной форме после отключения тока. Цвет частиц представляет их смещение относительно исходного положения.

    Рис. 1. Интегрированная точечная модель ткани трицепса. ( A ) показывает начальное состояние ткани, ( B ) показывает мышцу после иннервации с помощью стимулирующего тока и ( C ) показывает мышцу, возвращающуюся к своей первоначальной форме после отключения тока.Цвет частиц представляет их смещение относительно исходного положения.

    Рис. 2. Интегрированная точечная модель ткани латеральной широкой мышцы бедра. ( A ) показывает начальное состояние ткани, ( B ) показывает мышцу после иннервации с помощью стимулирующего тока и ( C ) показывает мышцу, возвращающуюся к своей первоначальной форме после отключения тока. Цвет частиц представляет их смещение относительно исходного положения.

    Рисунок 2. Интегрированная точечная модель ткани латеральной широкой мышцы бедра. ( A ) показывает начальное состояние ткани, ( B ) показывает мышцу после иннервации с помощью стимулирующего тока и ( C ) показывает мышцу, возвращающуюся к своей первоначальной форме после отключения тока. Цвет частиц представляет их смещение относительно исходного положения.

    Рис. 3. Четырехгранные элементы для трехглавой мышцы и латеральной широкой мышцы бедра.( A ) показаны четырехгранные элементы трехглавой мышцы, а ( B ) показаны четырехгранные элементы латеральной широкой мышцы бедра.

    Рисунок 3. Четырехгранные элементы для трехглавой мышцы и латеральной широкой мышцы бедра. ( A ) показаны четырехгранные элементы трехглавой мышцы, а ( B ) показаны четырехгранные элементы латеральной широкой мышцы бедра.

    Рис. 4. Модель ткани трицепса на основе FEM. ( A ) показывает исходное состояние ткани, ( B ) показывает мышцу после иннервации и ( C ) показывает мышцу после отключения тока.

    Рис. 4. Модель ткани трицепса на основе FEM. ( A ) показывает исходное состояние ткани, ( B ) показывает мышцу после иннервации и ( C ) показывает мышцу после отключения тока.

    Рис. 5. Модель ткани латеральной широкой мышцы бедра на основе FEM. ( A ) показывает исходное состояние ткани, ( B ) показывает мышцу после иннервации и ( C ) показывает мышцу после отключения тока.

    Рис. 5. Модель ткани латеральной широкой мышцы бедра на основе FEM. ( A ) показывает исходное состояние ткани, ( B ) показывает мышцу после иннервации и ( C ) показывает мышцу после отключения тока.

    Рис. 6. Средняя ошибка для всех разрешений FEM для трицепса. ( A ) показывает среднюю ошибку смещения для всех разрешений частиц. ( B ) показывает среднюю ошибку давления для всех разрешений частиц.

    Рис. 6. Средняя ошибка для всех разрешений FEM для трицепса. ( A ) показывает среднюю ошибку смещения для всех разрешений частиц. ( B ) показывает среднюю ошибку давления для всех разрешений частиц.

    Рис. 7. Средняя ошибка для всех разрешений МКЭ для латеральной широкой мышцы бедра. ( A ) показывает среднюю ошибку смещения для всех разрешений частиц. ( B ) показывает среднюю ошибку давления для всех разрешений частиц.

    Рис. 7. Средняя ошибка для всех разрешений МКЭ для латеральной широкой мышцы бедра. ( A ) показывает среднюю ошибку смещения для всех разрешений частиц. ( B ) показывает среднюю ошибку давления для всех разрешений частиц.

    Рис. 8. Средняя ошибка для всех разрешений FEM для разных областей трицепса. ( A ) показывает среднюю ошибку смещения для всех разрешений частиц. ( B ) показывает среднюю ошибку давления для всех разрешений частиц.

    Рис. 8. Средняя ошибка для всех разрешений FEM для разных областей трицепса. ( A ) показывает среднюю ошибку смещения для всех разрешений частиц. ( B ) показывает среднюю ошибку давления для всех разрешений частиц.

    Рис. 9. Средняя ошибка для всех разрешений МКЭ для разных областей латеральной широкой мышцы бедра. ( A ) показывает среднюю ошибку смещения для всех разрешений частиц.( B ) показывает среднюю ошибку давления для всех разрешений частиц.

    Рис. 9. Средняя ошибка для всех разрешений МКЭ для разных областей латеральной широкой мышцы бедра. ( A ) показывает среднюю ошибку смещения для всех разрешений частиц. ( B ) показывает среднюю ошибку давления для всех разрешений частиц.

    Рисунок 10. Среднее смещение трицепса. ( A ) показывает среднее смещение для этапа сжатия, ( B ) показывает среднее смещение для этапа расширения.

    Рис. 10. Среднее смещение трицепса. ( A ) показывает среднее смещение для этапа сжатия, ( B ) показывает среднее смещение для этапа расширения.

    Рис. 11. Среднее смещение латеральной широкой мышцы бедра. ( A ) показывает среднее смещение для этапа сжатия, ( B ) показывает среднее смещение для этапа расширения.

    Рис. 11. Среднее смещение латеральной широкой мышцы бедра.( A ) показывает среднее смещение для этапа сжатия, ( B ) показывает среднее смещение для этапа расширения.

    Рис. 12. Среднее время для мышечных тканей с 18 475 частицами. ( A ) показывает среднее время для трицепса, ( B ) показывает среднее время для латеральной широкой мышцы бедра.

    Рис. 12. Среднее время для мышечных тканей с 18 475 частицами. ( A ) показывает среднее время для трицепса, ( B ) показывает среднее время для латеральной широкой мышцы бедра.

    Рис. 13. Среднее ускорение для мышечной геометрии с 18475 частицами. ( A ) показывает среднее ускорение для трицепса, ( B ) показывает среднее ускорение для латеральной широкой мышцы бедра.

    Рис. 13. Среднее ускорение для мышечной геометрии с 18475 частицами. ( A ) показывает среднее ускорение для трицепса, ( B ) показывает среднее ускорение для латеральной широкой мышцы бедра.

    Рис. 14. Среднее ускорение, полученное для каждого ядра и каждого набора частиц. ( A ) показывает среднее ускорение для трицепса, ( B ) показывает среднее ускорение для латеральной широкой мышцы бедра.

    Рис. 14. Среднее ускорение, полученное для каждого ядра и каждого набора частиц. ( A ) показывает среднее ускорение для трицепса, ( B ) показывает среднее ускорение для латеральной широкой мышцы бедра.

    Рис. 15. Среднее ускорение для ядер гидродинамики сглаженных частиц (SPH) по сравнению с FEM с использованием ЦП.

    Рис. 15. Среднее ускорение для ядер гидродинамики сглаженных частиц (SPH) по сравнению с FEM с использованием ЦП.

    Таблица 1. Значения для клеточной модели и монодоменных уравнений.

    Таблица 1. Значения для клеточной модели и монодоменных уравнений.

    Переменная Value Описание Описание
    χ 50 мм-1 Соотношение на поверхность до объема
    см 0.01 Мембранные емкость
    сг 0,893 mSmm-1 Внутреннее волокно проводимости
    σe 0,67 mSmm-1 Внешний волокна проводимости
    Iext 8000 мкА / мм2 Внешний стимул Текул
    VR -85.0 MV Потенциал отдыха
    VP 15,0 мВ 15,0 мВ потенциал плато
    VTH -75.0 мВ порог потенциал
    C1 0.175 μA MM-2 Accity Constant Constance
    C2 0,03 мкА мм-2 Excitation Constance
    B 0,011 мс- 1 Константа скорости восстановления
    d 0,55 мс−1 Константа затухания восстановления

    Таблица 2. Спецификация компьютера, на котором проводились эксперименты.

    Таблица 2. Спецификация компьютера, на котором проводились эксперименты.

    Компонент
    Компонент Спецификация
    INTEL (R) CORE (TM) I7-5820K CPU @ 330 ГГц
    Memory 16 GB
    Операционная система Ubuntu 16.04.3 LTS
    GPU GeForce GTX TITANX 3072 ядра CUDA @1.08 ГГц, 12 ГБ памяти

    Таблица 3. Свойства, используемые для модели материала, рассчитанной с помощью метода конечных элементов (FEM).

    Таблица 3. Свойства, используемые для модели материала, рассчитанной с помощью метода конечных элементов (FEM).

    Свойство Значение Описание
    Плотность 1112 кг / см3 Плотность ткани
    G1 500 Па Fiber модуль сдвига
    G2 500 Па Модуль поперечного сдвига
    K 1 × 105 Па Модуль объемного сжатия
    P1

    4 0.05

    Экспоненциальные коэффициенты напряжений
    Lofl 10,7 см Оптимальное волокна длиной
    σmax 3 × 105 Па Максимальное изометрическое напряжение
    α 1 Уровень активации

    Эксперимент с подергиванием мышц | Измерение сокращения мышц

    Преподайте своим ученикам урок, который они никогда не забудут, с помощью эксперимента Muscle Twitch Response. Вовлеките своих учеников и улучшите их понимание того, как стимуляция нервов управляет сокращением мышц, в этом запоминающемся активном обучающем эксперименте, в котором учащиеся проводят стимуляцию нервов на себе…

    Экспериментальный протокол

    Студенты участвуют в практическом обучении, прикладывая электроды к своим собственным тела и электрически стимулируя нервы в их предплечье, чтобы продемонстрировать набор мышц.

    Использование PowerLab 26T

    ×

    галочка Товар успешно добавлен в ваш запрос сметы.

    Вот шаги по настройке и проведению этого классического эксперимента…

    Шаг 1. Определите цели обучения

    К концу занятия учащиеся должны уметь:

    • Описать и продемонстрировать действие электрических раздражителей на нервы. предплечья.
    • Запишите и измерьте реакцию сокращения мышц на стимуляцию нерва, и показать рекрутирование в реакции подергивания как силу стимула увеличивается.

    Шаг 2: Настройте свое оборудование для записи сигналы

    Используемое оборудование: PowerLab 26T

    ×

    галочка Товар успешно добавлен в ваш запрос сметы.

    Используемое программное обеспечение: Lt: Программное обеспечение для обучения наукам о жизни / Лабораторная диаграмма

    Установка PowerLab

    1. Подключите кабель Bio Amp к входу Bio Amp на PowerLab.
    2. Подсоедините кабели электродов к земле, Ch2 NEG и Ch2 POS на Bio. Кабель усилителя.
    3. Подсоедините заземляющий кабель к сухому заземляющему хомуту.Обратите внимание, сухая земля при необходимости ремешок можно заменить одноразовым электродом.
    4. Подсоедините стимулирующий стержневой электрод к изолированному стимулятору. вывод PowerLab:
      • Подключите красный (плюсовой) разъем к красному выходу.
      • Подключите черный (минусовой) разъем к черному выходу.
    5. Убедитесь, что PowerLab подключен и включен.
    6. Подключите датчик импульсов ко входу 1 на PowerLab.
    7. Поместите датчик импульсов диафрагмой вверх на верхнюю часть лаборатории. стол и закрепите датчик скотчем.

    Узнайте, как привлечь учащихся с помощью сбора данных из реальной жизни

    Шаг 3: Нервная стимуляция

    В этой части деятельности записи не производятся; это чисто для позволить учащимся найти наилучшее положение для размещения стимулирующего стержня электрод для предстоящего эксперимента.

    Вот вопросы для учащихся: 

    • Где мне нужно расположить стимулирующую планку электрод , чтобы получить лучшие подергивания?
    • Что происходит при стимуляции нерва, иннервирующего мышцу?

    Для эффективной стимуляции две подушечки Стимулирующий стержневой электрод должен быть выровнен вдоль руки. длина.Если индикатор состояния стимула меняет цвет с зеленого до желтого, вам нужно будет нанести больше электродной пасты на колодки.

    Размещение электрода для стимуляции локтевого нерва в локтевом суставе.

    Процедура

    1. Нанесите небольшое количество электродной пасты на 2 металлические подушечки стимулирующий стержневой электрод.
    2. Поместите стимулирующий стержневой электрод на локтевой нерв добровольца в локоть. Примерное положение показано на диаграмме выше.
    3. Приложите давление к стимулирующему стержневому электроду, чтобы убедиться, что электрод не двигается.
    4. Установите ток на 8 миллиампер (мА) на панели изолированного стимулятора (при использовании PowerLab).
    5. В PowerLab переключатель изолированного стимулятора должен быть установлен в положение ON. Изолированный стимулятор становится активным только во время записи. это выключен внутренне во все остальное время.
    6. Выберите «Старт», и короткий импульс тока пройдет через кожу добровольца каждую секунду. Обратитесь к ним, если индикатор мигает желтый.
    7. Если вы не можете добиться ответа, увеличьте ток стимулятора на 2 мА или переместите стимулирующий электрод.
    8. Обратите внимание на судорожные сокращения, затрагивающие мизинец и другие пальцы.Изучите эффект небольших корректировок в позиции электродов и определите положение, при котором создается наибольшая дергается.
    9. Когда будет получен хороший ответ, выберите «Стоп» на устройстве.
    10. Шариковой ручкой слегка отметьте на коже два маленьких крестика. с указанием положения электрода, который производит наибольшее эффективная стимуляция.
    11. Используйте эти метки, чтобы переместить стимулирующий стержневой электрод в локоть для записи ЭМГ в следующих действиях.

    При подготовке к измерению скорости проводимости повторите шаги выше, но на этот раз на запястье. Труднее вызвать подергивания при стимуляции запястья. Студенты должны будут применять большие токи и большее давление к стимулирующему стержневому электроду.

    Шаг 4: Размещение электрода

    В этих упражнениях учащиеся будут стимулировать локтевой нерв в локтя или запястья и записывать мышечную активность (составные мышцы потенциал действия) и abductor digiti minimi.

    Правильное размещение электрода

    1. Снимите все украшения с запястий добровольца.
    2. Оберните сухой заземляющий ремешок вокруг запястья добровольца. Обратите внимание, это может быть заменен одноразовым электродом. Убедитесь, что вы оставили достаточно место для размещения стимулирующего стержневого электрода на запястье.
    3. Отметьте 2 маленьких крестика на коже над похитителем пальцев. минимальная мышца, где будут размещены регистрирующие электроды, как показано на рисунке.Кресты должны быть на расстоянии 3–4 см друг от друга.
    4. Слегка сотрите отмеченную кожу, чтобы уменьшить ее электрическое сопротивление. Очистите все остатки.
    5. Получите 2 новых одноразовых электрода. Клейкие подушечки могут понадобиться немного обрезаны, чтобы они подходили для маленьких рук.
    6. Прикрепите кабели от Ch2 на кабеле Bio Amp к электродам.
    7. Поместите электроды на кожу поверх крестов, чтобы они приклеились хорошо.Чтобы уменьшить движение электрода, используйте клейкую ленту для крепления электрода. кабели к коже рядом с электродом.
    8. Нанесите небольшое количество электродной пасты на 2 металлические площадки электрода. стимулирующий стержневой электрод.
    9. Поместите стимулирующий стержневой электрод на локтевой нерв добровольца в локоть (используя отметки, которые вы сделали ранее).
    10. Попросите добровольца расположить свою руку в расслабленном положении на стол так, чтобы мизинец слегка касался пульса преобразователь.Предплечье должно опираться локтем на стол. свисая над краем, чтобы обеспечить доступ к локтевому нерву.

    Совет:  Красная точка на задней электрод стимулирующей полоски указывает на положительный электрод. Расположите электрод так, чтобы положительный электрод был ближе к плечу.

    Вид сверху на руку, лежащую на датчике пульса.

    Настройка должна выглядеть так:

    Шаг 5: Выполните реакцию на подергивание и прием на работу

    В этой части деятельности вопрос для студентов: «Что происходит, когда электрический раздражитель нерва, иннервирующего мышцу, постепенно увеличивается?»

    Учащиеся узнают, как стимуляция нервов влияет на мышцы сокращение.Мышечное подергивание – это однократное сокращение в ответ на кратковременная пороговая стимуляция.
    Используете PowerLab? При выборе Start для начала записи (как показано ниже) PowerLab будет стимулировать, а затем записывать в течение 200 мс (0,2 с).

    Процедура

    1. Попросите добровольца крепко удерживать на месте стимулирующий стержневой электрод. свободной рукой за локоть, чтобы стимулировать локтевой нерв.
    2. Убедитесь, что ток стимуляции установлен на 4 мА, а изолированный Стимулятор включен.Выберите Начать .
    3. Увеличьте ток стимула на 1 мА и выберите Start .
    4. Продолжайте увеличивать ток стимуляции с шагом 1 мА, выбрав Каждый раз запускать . Для большинства добровольцев порог стимул, при котором впервые наблюдается подергивание, находится в диапазоне 5–15 мА.
    5. Когда учащиеся впервые увидят ответ, добавьте комментарий к своей записи. отмечая используемый ток стимула.
    6. Продолжайте увеличивать ток стимула и выбирать Запускайте до тех пор, пока не будет достигнуто максимальное значение, равное 20 мА. При необходимости выберите Auto Scale в программном обеспечении для анализа.

    Наблюдения:
    Теперь, когда ученики заметили подергивание мышц, могут ли они объяснить что они видят с точки зрения ЭМГ и Силы?

    Шаг 6: Анализ

    Это возможность для студентов изучить и проанализировать свои записи сокращения мышц.Проверьте понимание учащихся, задавая такие вопросы, как:

    Вопрос : Что произошло с реакцией сокращения мышц, когда сила тока увеличилась с 0 мА? Какой наименьший ток требовался для получения каждого из следующих продуктов?:

    1. сокращение (пороговый ток)
    2. максимальное сокращение (или «максимальный стимул» — ток, при котором реакция уже не увеличивается)

    Ответ:

    Ответ зависит от собственных данных учащихся.При 0 мА не может быть измеримого отклика. Обычно первое подергивание начинается примерно при 4–6 мА, а максимальная сила сокращения начинается в диапазоне 12–15 мА.


    Вопрос : Когда ток достиг следующих стадий, какая часть мышечных волокон сокращалась?:

    1. на пороге
    2. при максимальном стимуле
    3. выше максимального стимула

    Ответ:

    Опять же, ответ зависит от собственных данных учащихся:

    При 0 мА мышечные волокна не сокращаются.

    1. На пороге рекрутируется всего несколько мышечных волокон.
    2. По определению, максимальный стимул наблюдается, когда сокращаются 100% рекрутируемых волокон.
    3. Выше максимального стимула количество сокращающихся волокон не может увеличиваться.

    Вопрос: Почему изменение силы раздражителя влияет на силу сокращения?

    Ответ:

    При более сильных раздражителях стимулируется больше нервных волокон и, следовательно, задействуется больше двигательных единиц.


    Этот эксперимент является частью более широкой лаборатории функций скелетных мышц, доступной в Lt. Полная лаборатория продолжает исследовать суммацию, столбняк и скорость проводимости в интерактивном и иммерсивном режиме.

    Lt — это наша платформа для онлайн-обучения, которая экономит время преподавателей и привлекает студентов, сочетая практический сбор данных с помощью PowerLab с готовыми лабораторными работами и уроками для преподавания наук о жизни. Узнать больше…

    Примечание: Эти действия связаны с применением электрические токи к мышце через электроды, расположенные на кожа.Людям, у которых есть кардиостимуляторы или которые страдают неврологические или сердечные расстройства не должны добровольно участвовать в этих виды деятельности.
    Мышечные сокращения и ощущения (например, покалывание или кратковременный дискомфорт) могут быть связаны с раздражением нерва. Если доброволец чувствует себя дискомфорт во время занятий, прекратите упражнение немедленно.

    Преподайте своим ученикам урок, который они никогда не забудут, с помощью совершенно новой лаборатории PowerLab серии T.

    PowerLab 26T
    ×

    галочка Товар успешно добавлен в ваш запрос сметы.

    PowerLab серии T — это высококачественный и надежный регистратор данных, разработанный специально для обучения. Сделайте науку увлекательной с помощью нашего решения plug ‘n’ play, которое подключается к широкому спектру датчиков и удобному программному обеспечению.У нас даже есть более 350 готовых уроков, которые понравятся ученикам и сэкономят ваше время и силы!

    Вы заинтересованы в использовании Lt для проведения курса? Попробуйте Lt сейчас – бесплатно!

    Lt содержит более 500 готовых к использованию, полностью настраиваемых уроков и лабораторных работ для обучения физиологии, анатомии, биологии, химии, медицине и курсам ухода за больными.

    Ответить

    Ваш адрес email не будет опубликован.