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Akiramurata (トーク | 投稿記録) 細 (→軌道の計画) |
Akiramurata (トーク | 投稿記録) 細 (→到達運動の計算論的モデル) |
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==到達運動の計算論的モデル== | ==到達運動の計算論的モデル== | ||
===軌道の計画=== | ===軌道の計画=== | ||
手先と目標の定位がなされると、理論的には到達運動を実現するために手先軌道が計画され、運動プランや運動指令の生成が行われると考えられた。手先の初期位置から目標位置への到達運動の軌道は、前後方向でほぼ直線、水平方向では緩やかなカーブを描く。速度は、時間軸に対して、ベル型の曲線を描く<ref name=ref4><pubmed>2742921</pubmed></ref> | 手先と目標の定位がなされると、理論的には到達運動を実現するために手先軌道が計画され、運動プランや運動指令の生成が行われると考えられた。手先の初期位置から目標位置への到達運動の軌道は、前後方向でほぼ直線、水平方向では緩やかなカーブを描く。速度は、時間軸に対して、ベル型の曲線を描く<ref name=ref4><pubmed>2742921</pubmed></ref>。こうした軌道を実現するためには、計算論では脳が何らかの規範に基づいて軌道を生成すると考え、そのためのいくつかの規範(躍度最小化規範、トルク最小化規範、筋指令最小化規範、終点分散最小化規範、最小時間規範など)が提案されている。これらの規範に対する考え方は、当初の軌道、座標変換、運動指令生成という系列的な処理を行うと枠組みから、次第に運動指令を直接的生成するものに変化してきている<ref name=ref5>'''阪口 豊'''<br>随意運動における運動指令パタンの双発. <br>''計測と制御'', 2009. 48;88-93</ref>。 | ||
====''躍度最小化規範''==== | ====''躍度最小化規範''==== | ||
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===制御と学習=== | ===制御と学習=== | ||
以上のような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、より早い運動が実現される。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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