WheelCon: Игровая платформа на основе управления колесами для изучения управления сенсорными датчиками человека

Система управления сенсорным человеком чрезвычайно надежна¹, хотя зондирование распределено, переменная, разреженная, количественно, шумно и задерживается^2,3,4; вычисления в центральной нервной системе медленно^5,,6,7; и усталость мышц активации и насыщает⁸. Многие вычислительные теоретические модели были предложены для объяснения сложного процесса управления человеческим сенсомотором^{4,,9,10,11,12,13,14}, который является процессом компромисса в человеческой досягаемости и ответ^15,16. Например, теория контроля обратной связи предсказывает оптимальную политику управления^12,Байесовскую теорию модели сенсомотора обучения^17,,18,,19 и сенсорной теории информации фундамент^20,21. В отличие от обилия теоретических моделей, экспериментальные платформы, способные манипулировать важными компонентами нескольких циклов обратной связи, не имеют разработки. Отчасти это связано с тем, что проектирование платформы для моста и тестирования этих аспектов сенсорного контроля требует разнообразных знаний, простирающихся от теории управления двигателем, обработки сигналов и взаимодействия, вплоть до компьютерной графики и программирования. Исследователи часто разрабатывают свои собственные пользовательские аппаратные/программные системы для характеристики управления сенсорными датчиками человека, что может ограничить возможность сравнения/контрастности и интеграции наборов данных между исследовательскими группами. Разработка простой в использовании и проверенной системы может расширить количественную характеристику сенсорного контроля.

В этой работе мы представляем платформу WheelCon, новую, свободную и платформу с открытым исходным кодом для разработки видеоигр для виртуальной среды, которая неинвазивно имитирует закон Fitts достижения игры и горный велосипед задача с сбив крутой, извилистый и ухабистый след. Закон Fitts для достижения задачи количественно компромисс между скоростью и точностью, в которой время, необходимое для достижения цели ширины на расстоянии масштабах, как^22,23. «Гора-велосипед задача» представляет собой сочетание преследования и компенсационного отслеживания задачи, которые являются двумя классическими компонентами исследований по человеку сенсорной производительности, особенно с точки зрения изучения обратной связи петли.

WheelCon содержит очень востребованные основные компоненты, представленные в каждой теории: задержка, количественная оценка, шум, нарушение и несколько циклов обратной связи. Это потенциальный инструмент для изучения следующих различных вопросов в управлении сенсорным человеком:

Как система сенсорных чувств человека имеет дело с задержкой и количественной оценкой в нейронной сигнализации, которая принципиально ограничена ограниченными ресурсами (такими как пространство и метаболические затраты) в^{мозге 24,25};
Как нервная корреляция в коре человека с сенсоросимоторным контролем²⁶;
Как люди справляются с непредсказуемыми внешними нарушениями в сенсорно-соровомом контроле²⁷;
Как иерархические петли управления слоистые и интегрированные в систему сенсорных чувств человека^16,28,29;
– следствие задержки и количественной оценки зрительной обратной связи^{человека 30} и рефлекторной обратной связи³¹ в сенсорном контроле;
Оптимальная политика и стратегия для сенсорного обучения при задержке и количественной оценке^16,17,24,29.

WheelCon интегрируется с рулевым колесом и может имитировать игровые условия, которые манипулируют переменными в этих вопросах, такими как задержка сигнализации, количественная оценка, шум и помехи, при записи политики динамического управления и системных ошибок. Это также позволяет исследователям изучать слоистую архитектуру в сенсорно-хозяйском контроле. В примере езды на горном велосипеде в этой задаче участвуют два контрольных слоя: высокослойный план и низкослойный рефлекс. Для видимых нарушений (т.е. тропы), мы планируем до прибытия помех. Для нарушений, неизвестных заранее (т.е. небольшие шишки), контроль полагается на задержки рефлексов. Теория контроля обратной связи предполагает, что эффективные слоистые архитектуры могут интегрировать цели, планы, решения с зондированием нижних слоев, рефлексом и действием^24. WheelCon предоставляет экспериментальные инструменты, чтобы вызвать отличительные нарушения в плане и рефлекторных слоев отдельно для тестирования такой слоистой архитектуры(рисунок 1).

Мы предоставляем дешевый, простой в использовании и гибкий в программе платформы, WheelCon, что мосты разрыв между теоретическими и экспериментальными исследованиями по неврологии. Если быть конкретным, то он может быть использован для изучения последствий задержки, количественной оценки, нарушения, потенциально скоростных компромиссов точности. Переменные, которыми можно манипулировать в циклах управления, отображаются в таблице 1. Он также может быть применен для изучения принятия решений и мультиплексной способности через различные слои управления в управлении сенсорным человеком. Кроме того, WheelCon совместим с неинвазивными нейронными записями, такими как электроэнцефалография (ЭЭГ), для измерения нервной реакции во время сенсорного контроля^{32,,33,,34,,35,}и неинвазивных методов стимуляции мозга, таких как транскраниальная электрическая стимуляция (tES) и транскраниальная магнитная стимуляция (TMS), чтобы манипулировать нервной активностью^36,37.