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運動指令のノイズのもとで終点のばらつきを最小化することを目標としている<ref name=ref8><pubmed> 9723616</pubmed></ref>。
運動指令のノイズのもとで終点のばらつきを最小化することを目標としている<ref name=ref8><pubmed> 9723616</pubmed></ref>。


===制御モデル===
===制御と学習===
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、[[フィードバック制御]]は難しい。そこで、[[フィードフォワード制御]]が考えられた。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モデルであるが、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[[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。この予測を用いて、より早い運動指令の修正が行われる。しかし、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は容易に修正できない。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。
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、[[フィードバック制御]]は難しい。そこで、[[フィードフォワード制御]]が考えられた。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が、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を[[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は、学習によって獲得される。これらの予測を用いて、より早い運動指令の修正が行われる。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は容易に修正できない。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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