「到達運動」の版間の差分

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]]のモデルが考えられた。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）/ からフィードバックの予測を行う。この予測によって、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、実際の感覚フィードバックが必要である。そこで、[[カルマンフィルター]]による状態の推定(Wolpert et al., 1995)とそれをもとに運動指令を生成する[[最適フィードバック制御]](Todorov & Jordan, 2002)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、更にその推定を用いて運動指令を生成する（[[フィードバックゲイン]]）。カルマンゲインとフィードバックゲインの２つのパラメーターを調整して運動指令を最適化する。

一方で、体性感覚刺激に対しても反応することがわかっており、単関節あるいは複数の関節の受動的な動きに時反応する(Pruszynski et al., 2011)。特に遠位の手では、関節の受動的な動きとともに、皮膚に対する触覚刺激にも反応することが知られている。これらの反応潜時は、一次体性感覚野よりもわずかに遅い程度であり(Wolpaw, 2017)、Scottらは、一次運動野が体性感覚情報に基づくオンラインの運動制御に関わっており、最適フィードバック制御モデルを適応できると考えている(Scott, 2004)。