WheelConは、急な、ねじれ、でこぼこしたトレイルをマウンテンバイクを非侵襲的にシミュレートするビデオゲームを設計するための斬新で無料でオープンソースのプラットフォームです。これは、人間の感覚運動制御(遅延、量子化、ノイズ、妨害、および複数のフィードバックループ)に提示するコンポーネントを含み、研究者が感覚運動制御における階層化されたアーキテクチャを研究することを可能にします。
フィードバック制御理論は、理論的にヒトの感覚運動制御をモデル化するために広く実施されている。しかし、複数のフィードバックループの重要なコンポーネントを操作できる実験的なプラットフォームは開発に欠けています。本稿では、このような不十分な解決を目的としたオープンソースプラットフォームWheelConについて説明する。WheelConは、コンピュータ、標準ディスプレイ、およびフォースフィードバックモーターを装備した安価なゲームステアリングホイールのみを使用して、マウンテンバイクに乗って急な、ねじれ、でこぼこトレイルに乗るという正規の感覚運動タスクを安全にシミュレートします。このプラットフォームは、デモで示されるように柔軟性を提供し、研究者が高レベルの高度な計画レイヤーや低レベルの遅延反射層を含む階層化されたフィードバックループの乱れ、遅延、量子化(データレート)を操作できるようにします。このホワイト ペーパーでは、WheelCon のグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) 、既存のデモの入出力、および新しいゲームの設計方法について説明します。さらに、モデルの予測に合致するデモゲームの基本的なフィードバックモデルと実験結果を紹介します。WheelConプラットフォームはhttps://github.com/Doyle-Lab/WheelConでダウンロードできます。要するに、このプラットフォームは安価で使いやすく、効果的な感覚運動神経科学の研究と制御工学教育のためのプログラムに柔軟に取り上げられています。
人間の感覚運動制御システムは非常に強い1であり、センシングは分散され、可変的で、まばらで、量子化され、騒々しく、遅れた2、3、43,4である。2中枢神経系の計算は遅い55、6、7;6,7そして筋肉の作動疲労と飽和8.複雑なヒトの感覚制御,,,,プロセス44、9、10、11、12、13、149,10の複雑な人間の反応のトレードオフプロセスである12111315,16,16の計算理論モデルが提案されている。14例えば、フィードバック制御理論は、最適制御方針12を予測し、ベイズ理論モデルの感覚運動学習17、18、1918,19および情報理論センサリ運動基礎1720,21,21とを予測する。理論モデルの豊富とは対照的に、複数のフィードバックループの重要な構成要素を操作できる実験プラットフォームは開発に欠ける。これは、感覚運動制御のこれらの側面を橋渡ししてテストするためのプラットフォームを設計するには、モーター制御理論、信号処理、相互作用からコンピュータグラフィックスやプログラミングまで、多様な専門知識が必要であるという事実によるものです。研究者は、多くの場合、人間の感覚運動制御性能を特徴付けるために独自のカスタムハードウェア/ソフトウェアシステムを開発し、研究グループ間でデータセットを比較/比較し統合する能力を制限することができます。使いやすく検証されたシステムの開発は、感覚運動制御の定量的特性を広げる可能性があります。
本稿では、新しいフリーでオープンソースのプラットフォームであるWheelConプラットフォームを紹介し、フィット則がゲームに到達し、急でねじれ、でこぼこしたトレイルをダウンさせるマウンテンバイクタスクを非侵襲的にシミュレートする仮想環境のビデオゲームを設計します。タスクに到達するための Fitts の法則は、距離スケールで幅の目標に到達するために必要な時間が22,,23となる速度と精度のトレードオフを定量化します。「マウンテンバイクタスク」は、特にフィードバックループを研究するという点で、人間の感覚運動性能に関する研究の2つの古典的な構成要素である追求と補償追跡タスクの組み合わせです。
WheelConには、各理論で提示される非常に要求の多い基本的なコンポーネントが含まれています:遅延、量子化、ノイズ、妨害、および複数のフィードバックループ。これは、人間の感覚運動制御における次の多様な質問を研究するための潜在的なツールです。
• 人間の感覚運動システムが神経シグナル伝達の遅延と量子化にどのように対処し、脳内の限られた資源(空間や代謝コストなど)によって根本的に制約される24,,25;
• どのように感覚運動制御を用いたヒト皮質の神経相関26;
• 人間が感覚運動制御27における予測不可能な外部障害をどのように処理するか。
• 階層制御ループが人間の感覚運動システム16、28、29,29に重なって統合された方法;16,
•人間の視覚フィードバック30 と反射フィードバック31 の感覚運動制御における遅延と量子化の結果;
• 遅延と量子化16、17、24,,、29の下での感覚運動学習のための最適なポリシーと戦略。
WheelConはステアリングホイールと統合し、動的制御ポリシーとシステムエラーを記録しながら、信号遅延、量子化、ノイズ、妨害など、これらの質問の変数を操作するゲーム条件をシミュレートすることができます。また、研究者は感覚運動制御における階層構造を研究することができます。マウンテン バイクに乗る例では、このタスクには、高層計画と低層反射の 2 つの制御層が含まれます。目に見える障害(すなわち、トレイル)については、妨害が到着する前に計画します。事前に不明な乱れ(すなわち、小さな隆起)の場合、制御は遅延反射に依存する。フィードバック制御理論は、効果的な層状アーキテクチャが、より高い層の目標、計画、下層のセンシング、反射、およびアクション24との決定を統合できることを提案する。WheelCon は、このような階層構造をテストするために、計画層と反射層に特徴的な障害を誘発する実験的なツールを提供しています (図 1)。
私たちは、神経科学に関する理論的および実験的研究の間のギャップを埋める、安価で使いやすい、柔軟なプラットフォームWheelConを提供します。具体的には、遅延、量子化、妨害、潜在的に速度精度のトレードオフの影響を調べるのに使用できます。制御ループで操作できる変数を表 1に示します。また、人間の感覚運動制御における異なる制御層にわたる意思決定と多重化能力の研究にも適用できます。さらに、WheelConは、脳波(EEG)などの非侵襲的な神経記録と互換性があり、感覚運動制御時の神経応答を測定する32、33、34、35、33,34,35および経頭蓋電気刺激(tES)や経頭蓋磁気刺激(TMS)などの非侵襲的脳刺激技術を、神経活動3236,37に操作36,する。
本論文では、人間の感覚運動制御における遅延、量子化、乱れ、および階層型フィードバックループの影響を研究するための、オープンソースの無料ゲームプラットフォームWheelConを発表しました。ハードウェア、ソフトウェア、GUI を示しました。遅延と量子化を伴う単一の感覚運動制御ループの設定が実装されており、遅延、量子化、および感覚運動制御の乱れの影響を測定することがで?…
The authors have nothing to disclose.
台本の改造、ビデオの撮影と編集を行った鄭陽王氏、ビデオを編集してくれたジユアン・イェ氏に感謝します。この研究は、CIT基金&国立科学財団(JCD)、ボズウェルフェローシップ(QL)、ハイレベル大学基金(No.G02386301、G02386401、広東自然科学財団共同基金(No. 2019A1515111038)。