计算机模拟显示了行走时肌肉控制策略的有效性
任何在城市里行走的人都不得不一次又一次地调整自己的步态，以便通过路沿或台阶。每个人都会针对肌肉活动的变化制定控制策略，以避免绊倒或摔倒事故。拜罗伊特大学(University of Bayreuth)的研究人员利用计算机模拟分析了这些策略及其有效性。他们能够证明，基于视觉感知的策略——在早期阶段让肌肉做好应对身高差异的准备——比情境肌肉反射的保护效果好得多。他们的研究发表在科学报告．
如果提前感知到地面的障碍物、台阶或其他高度差异，肌肉就可以相应地进行调整。膝盖和脚踝关节更加弯曲，身体重心的高度发生变化。这种预期肌肉适应在研究中被称为预期控制策略或“高级策略”。另一种要求较低的“低水平策略”则完全基于肌肉反射。这些条件反射只会在走路时被触发，当人们已经从人行道上走下来或走楼梯时，绊倒和摔倒的风险已经迫在眉睫。
“在我们的研究中，我们试图发现是什么影响了这些差异策略步态行为以及它们对安全克服身高差异的重要性。然而，问题出现了，作为人类，我们永远无法完全关闭这两种控制策略中的任何一种。因此，很难对选定的测试对象确定单一策略的影响。与计算机模拟然而，这样的分析是可能的，”该研究的负责人PD Roy博士Müller解释说，他是拜罗伊特大学运动科学主席和Klinikum Bayreuth gmbh - medizinccampus Oberfranken步态实验室的负责人。
研究人员将他们的计算机模拟建立在一个神经肌肉模型上，在这个模型中，肌肉只受到反射的刺激。有了这个模型，可以孤立地显示低级策略的效果。事实证明，采用这种策略，只有在高度差不超过3厘米的情况下，才能有效地、防止事故发生地适应突然下降的地面。然而，路缘通常有5到12厘米高。显然，仅基于反射的控制策略是不足以避免跌倒的。
因此，作为研究的一部分，我们在该模型中添加了一个额外的预期策略。现在，计算机模拟显示了显著的好处。高水平和低水平策略的结合确保了3到21厘米的身高差异可以管理而不会发生事故。“这个结果清楚地强调了预期适应在日常生活中的重要性。这证明，那些由于视力下降或神经疾病而只能在有限程度上做出这些调整的人，摔倒的风险明显更高，”Müller说。
在这项新研究的基础上，拜罗伊特研究小组希望进一步开展对预期策略的研究。这包括，例如，药物制剂或酒精的可能影响，它们可能削弱这种形式的肌肉控制。进一步的调查将集中在通过培训和学习项目加强和优化高水平战略的程度上的问题。
进一步探索
