WheelCon è una piattaforma nuova, libera e open-source per progettare videogiochi che simulano in modo non invasivo la mountain bike lungo un sentiero ripido, tortuoso e accidentato. Contiene componenti che presentano nel controllo sensomotorio umano (ritardo, quantizzazione, rumore, disturbo e cicli di feedback multipli) e consente ai ricercatori di studiare l’architettura a strati nel controllo sensomotorio.
La teoria del controllo del feedback è stata ampiamente implementata per modellare teoricamente il controllo sensoriale umano. Tuttavia, le piattaforme sperimentali in grado di manipolare componenti importanti di più cicli di feedback mancano di sviluppo. Questo documento descrive WheelCon, una piattaforma open source volta a risolvere tali insufficienze. Utilizzando solo un computer, un display standard e un volante da gioco poco costoso dotato di un motore di feedback di forza, WheelCon simula in modo sicuro il compito sensoriale canonico di guidare una mountain bike lungo un sentiero ripido, tortuoso e accidentato. La piattaforma offre flessibilità, come verrà dimostrato nelle demo fornite, in modo che i ricercatori possano manipolare i disturbi, il ritardo e la quantizzazione (velocità dei dati) nei cicli di feedback a più livelli, tra cui uno strato di piano avanzato di alto livello e uno strato di riflesso ritardato di basso livello. In questo documento viene illustrata l’interfaccia utente grafica (GUI) di WheelCon, l’input e l’output delle demo esistenti e la progettazione di nuovi giochi. Inoltre, presentiamo il modello di feedback di base e i risultati sperimentali dei giochi dimostrativi, che si allineano bene con la previsione del modello. La piattaforma WheelCon può essere scaricata allhttps://github.com/Doyle-Lab/WheelCon. In breve, la piattaforma è caratterizzata per essere a buon mercato, semplice da usare, e flessibile da programmare per la ricerca efficace neuroscienza sensomotoria e la formazione di ingegneria di controllo.
Il sistema di controllo sensomotorio umano è estremamente robusto1, anche se il rilevamento è distribuito, variabile, rade, quantizzato, rumoroso e ritardato2,3,4; l’informatica nel sistema nervoso centrale è lenta5,6,7; e l’agitazione muscolare e satura8. Molti modelli teorici computazionali sono stati proposti per spiegare il complicato processo di controllo sensomotorio umano4,9,10,11,12,13,14, che è un processo di compromesso nella portata e nella risposta umana15,16. Ad esempio, la teoria del controllo del feedback prevede la politica di controllo ottimale12, modelli teorici bayesiano sensoriale apprendimento17,18,19 e teoria dell’informazione fondazione sensomotoria20,21. A differenza dell’abbondanza di modelli teorici, le piattaforme sperimentali in grado di manipolare componenti importanti di più cicli di feedback mancano di sviluppo. Ciò è in parte dovuto al fatto che la progettazione di una piattaforma per collegare e testare questi aspetti del controllo sensomotorio richiede una vasta gamma di competenze, che si estendono dalla teoria del controllo motorio, elaborazione del segnale, e l’interazione, fino alla computer grafica e programmazione. I ricercatori spesso sviluppano i propri sistemi hardware/software personalizzati per caratterizzare le prestazioni di controllo del sensomotorio umano, che possono limitare la capacità di confrontare/confrontare e integrare i set di dati tra i gruppi di ricerca. Lo sviluppo di un sistema facile da usare e convalidato potrebbe ampliare la caratterizzazione quantitativa del controllo sensomotorio.
In questo articolo presentiamo la piattaforma WheelCon, una nuova piattaforma, libera e open-source per progettare videogiochi per un ambiente virtuale che simula in modo non invasivo una legge Fitts che raggiunge il gioco e un compito di mountain bike con il downing di un sentiero ripido, tortuoso e accidentato. La legge di Fitts per raggiungere il compito quantifica il compromesso tra velocità e precisione in cui il tempo necessario per raggiungere un obiettivo di larghezza a distanza scala come22,23. Il “task”mountain-bike’ è una combinazione di un compito di ricerca e tracciamento compensativo, che sono due componenti classiche della ricerca sulle prestazioni sensomotorie umane, soprattutto in termini di studio dei cicli di feedback.
WheelCon contiene i componenti di base molto richiesti presentati in ogni teoria: ritardo, quantizzazione, rumore, disturbo e cicli di feedback multipli. È un potenziale strumento per studiare le seguenti diverse domande nel controllo del sensomotorio umano:
Come il sistema sensomotorio umano si occupa del ritardo e della quantizzazione della segnalazione neurale, che è fondamentalmente vincolata dalle risorse limitate (come lo spazio e i costi metabolici) nel cervello24,25;
Come correlazione neurale nella corteccia umana con controllo sensomotorio26;
Come gli esseri umani gestiscono i disturbi esterni imprevedibili nel controllo sensomotorio27;
Come i loop di controllo gerarchico stratificati e integrati all’interno del sistema sensomotorio umano16,28,29;
La conseguenza del ritardo e della quantizzazione nel feedback visivo umano30 e del feedback riflesso31 nel controllo sensoriale;
La politica e la strategia ottimali per l’apprendimento sensoriale sotto ritardo e quantizzazione16,17,24,29.
WheelCon si integra con un volante e può simulare condizioni di gioco che manipolano le variabili in queste domande, come ritardo di segnalazione, quantizzazione, rumore e disturbo, durante la registrazione della politica di controllo dinamico e degli errori di sistema. Permette inoltre ai ricercatori di studiare l’architettura a più livelli nel controllo sensomotorio. Nell’esempio di guida di una mountain bike, due strati di controllo sono coinvolti in questo compito: il piano ad alto strato e il riflesso a basso strato. Per i disturbi visibili (cioè il sentiero), pianifichiamo prima dell’arrivo del disturbo. Per disturbi sconosciuti in anticipo (cioè piccoli urti), il controllo si basa su riflessi ritardati. La teoria del controllo del feedback propone che architetture efficaci a più livelli possano integrare gli obiettivi, i piani, le decisioni con il rilevamento, il riflesso e l’azione degli strati inferiori24. WheelCon fornisce strumenti sperimentali per indurre disturbi distintivi negli strati planimetrici e reflex separatamente per testare tale architettura a più livelli (Figura 1).
Forniamo una piattaforma economica, facile da usare e flessibile da programmare, WheelCon che colma il divario tra studi teorici e sperimentali sulle neuroscienze. Per essere precisi, può essere utilizzato per esaminare gli effetti di ritardo, quantizzazione, disturbo, potenzialmente compromessi di precisione della velocità. Le variabili che possono essere manipolate nei cicli di controllo sono illustrate nella Tabella 1. Può anche essere applicato per studiare il processo decisionale e la capacità di multiplexing attraverso diversi strati di controllo nel controllo sensomotorio umano. Inoltre, WheelCon è compatibile con registrazioni neurali non invasive, come l’elettroencefalografia (EEG), per misurare la risposta neurale durante il controllo sensomotorio32,33,34,35, e le tecniche di stimolazione cerebrale non invasiva, come la stimolazione elettrica transcranica (tES) e la stimolazione magnetica transcranica (TMS), per manipolare l’attività neurale36,37.,
In questo articolo, abbiamo presentato una piattaforma di gioco gratuita e open source, WheelCon, per studiare gli effetti del ritardo, della quantizzazione, del disturbo e dei cicli di feedback stratificati nel controllo sensoriale umano. Abbiamo mostrato l’hardware, il software e la GUI. Sono state implementate le impostazioni di un singolo ciclo di controllo sensomotorio con ritardo e quantizzazione, che ci permette di misurare gli effetti del ritardo, della quantizzazione e del disturbo nel controllo sensomotorio. I …
The authors have nothing to disclose.
Ringraziamo il Sig. Wang per aver rimodellato le sceneggiature, girato e modificato il video, e il sig. Questo studio ha ottenuto il sostegno della CIT Endowment & National Science Foundation (per JCD), della borsa di studio Boswell (a QL) e del Fondo universitario di alto livello (n. G02386301, G02386401), Guangdong Natural Science Foundation Joint Fund (n. 2019A151511038).