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Akiramurata (トーク | 投稿記録) 細 (→最適フィードバック制御モデル) |
Akiramurata (トーク | 投稿記録) 細 (→制御と学習) |
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===制御と学習=== | ===制御と学習=== | ||
以上のように軌道が求められたら、それを実行に移すための[[運動指令]]の生成や制御を行わなければならない。正確な運動の実行にあたっては、[[感覚フィードバック]]は実際の運動よりも遅れてしまうため、特に速い運動には[[フィードバック制御]]は難しい。そこで、運動前に運動を計画して、フィードバックを使わずに運動を行う制御である[[フィードフォワード制御]]が必要だと考えられた。これには[[内部モデル|順モデル]]や[[内部モデル|逆モデル]]と呼ばれる身体と環境の相互作用に関する内部表象である[[内部モデル]]が必要となる。[[内部モデル|逆モデル]]は、計画された軌道から運動指令を生成する。また、[[内部モデル|順モデル]]は、[[遠心性コピー]](運動指令のコピー)/[[遠心性コピー|随伴発射]] | 以上のように軌道が求められたら、それを実行に移すための[[運動指令]]の生成や制御を行わなければならない。正確な運動の実行にあたっては、[[感覚フィードバック]]は実際の運動よりも遅れてしまうため、特に速い運動には[[フィードバック制御]]は難しい。そこで、運動前に運動を計画して、フィードバックを使わずに運動を行う制御である[[フィードフォワード制御]]が必要だと考えられた。これには[[内部モデル|順モデル]]や[[内部モデル|逆モデル]]と呼ばれる身体と環境の相互作用に関する内部表象である[[内部モデル]]が必要となる。[[内部モデル|逆モデル]]は、計画された軌道から運動指令を生成する。また、[[内部モデル|順モデル]]は、[[遠心性コピー]](運動指令のコピー)/[[遠心性コピー|随伴発射]]によってフィードバックの予測を行う。これらの内部モデルを用いることで、より早いスムースな運動が実現される。ただし、内部モデルは、フィードバックを必要とする学習によって獲得される。また、一方、システム内部にはノイズが存在するため、運動時間を経るに従って誤差が増大する。また、外力がかかった場合にも容易に修正可能である必要がある。そのため、以下のような感覚フィードバックを取り入れたモデルが考えられている。 | ||
====''[[フィードバック誤差学習モデル]]''==== | ====''[[フィードバック誤差学習モデル]]''==== | ||
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====''[[最適フィードバック制御モデル]]''==== | ====''[[最適フィードバック制御モデル]]''==== | ||
あらかじめ軌道の生成を必要としないモデルとして、[[wj:カルマンフィルター|カルマンフィルター]]による状態の推定<ref name=ref11><pubmed> 7569931</pubmed></ref>と推定された状態をもとに運動指令を生成すること<ref name=ref12><pubmed> 12404008</pubmed></ref>が考えられている。具体的には、順モデルによる予測と実際の感覚フィードバックが重み付け([[カルマンゲイン]] | あらかじめ軌道の生成を必要としないモデルとして、[[wj:カルマンフィルター|カルマンフィルター]]による状態の推定<ref name=ref11><pubmed> 7569931</pubmed></ref>と推定された状態をもとに運動指令を生成すること<ref name=ref12><pubmed> 12404008</pubmed></ref>が考えられている。具体的には、順モデルによる予測と実際の感覚フィードバックが重み付け([[カルマンゲイン]])されて状態が推定される。さらに最適制御から[[フィードバックゲイン]]を求めて、推定された状態から運動指令を生成する。カルマンゲインとフィードバックゲインの2つのパラメーターが最適化することを目標とする。ShadmehrとKranauerは、このモデルに脳内のいくつかの領域を当てはめる試みをしている<ref name=ref50><pubmed>18251019</pubmed></ref>。 | ||
==脳内の到達運動制御== | ==脳内の到達運動制御== |
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