「到達運動」の版間の差分

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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]]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。
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。さらに、システム内部にはノイズが存在するため、フィードフォワード制御では運動時間を経るに従って誤差が増大してしまう。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]]''====
随意運動制御の学習モデルとして提案されたこのモデルは、目標軌道が大脳皮質で決められると仮定し、計画された軌道と感覚フィードバックを入力とした大脳のフィードバックコントローラーの誤差信号を教師信号として、[[小脳]]の逆モデルを学習させるモデルである<ref name=ref9><pubmed> 1486143</pubmed></ref>。これは、軌道を予め決定しておく必要がある。[[視運動性眼振|視機性眼球反応]]や[[前庭動眼反射]]、[[追従眼球運動]]などの眼球運動の生理学的実験の結果にうまく適合する<ref name=ref10><pubmed> 10607637</pubmed></ref>が、上肢運動に関して軌道計画を行う脳領域がどこにあるかは、未だ明確ではない。
随意運動制御の学習モデルとして提案されたこのモデルは、目標軌道が大脳皮質で決められると仮定し、計画された軌道と感覚フィードバックを入力とした大脳のフィードバックコントローラーの誤差信号を教師信号として、[[小脳]]の逆モデルを学習させるモデルである<ref name=ref9><pubmed> 1486143</pubmed></ref>が、制御も同時行うことが可能である。これは、軌道を予め決定しておく必要がある。[[視運動性眼振|視機性眼球反応]]や[[前庭動眼反射]]、[[追従眼球運動]]などの眼球運動の生理学的実験の結果にうまく適合する<ref name=ref10><pubmed> 10607637</pubmed></ref>が、上肢運動に関して軌道計画を行う脳領域がどこにあるかは、未だ明確ではない。


====''[[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]]''====
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