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内部モデル(モーター制御)

内部モデル(モーター制御)

制御理論の主題分野では、 内部モデルは、システムの外乱の結果を推定するためにシステムの応答をシミュレートするプロセスです。 内部モデルの原理は、1976年にコナントおよびアシュビーの優れた規制定理の明確な定式化としてBAフランシスとWMウォンハムによって最初に明確にされました。これは、古典的なフィードバックループが制御されたシステムを明示的にモデル化できないという点で、古典的な制御とは対照的です(ただし、古典的なコントローラーには暗黙的なモデルが含まれる場合があります)。

モーター制御の内部モデル理論は、モーターシステムは「植物」と「コントローラー」の一定の相互作用によって制御されると主張しています。植物は制御対象の身体部分であり、内部モデル自体はコントローラーの一部と見なされます。中枢神経系(CNS)からの情報、フィードバック情報、エフェレンスコピーなど、コントローラーからの情報は、それに応じて移動するプラントに送信されます。

内部モデルは、フィードフォワードまたはフィードバック制御により制御できます。フィードフォワード制御は、システムの現在の状態とモデルのみを使用して、システムへの入力を計算します。フィードバックを使用しないため、制御のエラーを修正できません。フィードバック制御では、システムの出力の一部をシステムの入力にフィードバックすることができ、システムは希望する出力からの調整またはエラーの補正を行うことができます。内部モデルには、フォワードモデルとインバースモデルの2つの主要なタイプが提案されています。シミュレーションでは、モデルを組み合わせて、より複雑な運動タスクを解決できます。

フォワードモデル

最も単純な形式では、フォワードモデルは運動コマンドを「プラント」に入力し、身体の予測位置を出力します。

図1に示すように、前方モデルへのモーターコマンド入力は、エフェレンスコピーにすることができます。次に、その前方モデルからの出力である体の予測位置を、体の実際の位置と比較します。身体の実際の位置と予測される位置は、内部(身体センサーが完全ではない、感覚ノイズなど)または外部(身体外からの予測不可能な力など)によってシステムに導入されるノイズにより異なる場合があります。実際の体の位置と予測された体の位置が異なる場合、その差をシステム全体への入力としてフィードバックし、調整された一連のモーターコマンドを形成してより正確な動きを作成できます。

逆モデル

逆モデルは、現在の位置を望ましい位置に変換する必要なモーターコマンドを推定するための入力として、身体の望ましい位置と実際の位置を使用します。たとえば、腕に到達するタスクでは、腕の所望の位置(または連続した位置の軌道)が仮定された逆モデルに入力され、逆モデルは腕を制御し、それをこの所望の状態にするために必要なモーターコマンドを生成します構成(図2)。また、逆内部モデルは、非制御多様体仮説(UCM)と密接に関連しています。こちらも参照してください。

フォワードモデルとインバースモデルの組み合わせ

理論的研究により、モーター制御のモデルでは、逆モデルを順モデルと組み合わせて使用​​すると、逆モデルからのモーターコマンド出力の差分コピーを、さらに予測するための順モデルへの入力として使用できることが示されています。たとえば、腕で手を伸ばすことに加えて、オブジェクトをつかむために手を制御する必要がある場合、アームモーターコマンドの差分コピーを前方モデルに入力して、腕の予測軌道を推定できます。コントローラは、この情報を使用して、オブジェクトをつかむように手に伝える適切なモーターコマンドを生成できます。それらが存在する場合、この逆モデルと前方モデルの組み合わせにより、CNSが所望のアクション(腕でのリーチ)を行い、リーチを正確に制御し、次にオブジェクトを把持するために正確に手を制御することが提案されました。

適応制御理論

新しいモデルを取得し、既存のモデルを更新できるという前提のもとで、移動タスクの適応制御にはエフェレンスコピーが重要です。運動タスクの全期間を通して、エフェレンスコピーは、出力が運動出力の予測を可能にするダイナミクス予測器として知られるフォワードモデルに送られます。適応制御理論手法をモーター制御に適用する場合、エフェレンスコピーは、参照モデルへの入力として間接制御スキームで使用されます。

科学者

さまざまな科学者が、内部モデル仮説の進展に貢献しています。マイケルI.ジョーダン、エマニュエルトドロフ、ダニエルウォルパートが数学の形式化に大きく貢献しました。サンドロ・ムッサ・イヴァルディ、川戸光男、クロード・ゲーズ、レザ・シャドメア、ランディ・フラナガン、コンラッド・コーディングは、数多くの行動実験に貢献しました。 Frank H. Guentherと同僚によって開発された音声生成のDIVAモデルは、フォワードモデルとインバースモデルの組み合わせを使用して、シミュレートされた音声咬合器で聴覚軌道を生成します。 Iaroslav BlagouchineとEric Moreauによって、音声生成の制御に関する2つの興味深い逆内部モデルが開発されました。両方のモデルは、最適な原理と平衡点仮説を組み合わせています(内部空間の座標として運動コマンドλが使用されます)。入力モーターコマンドλは、音響的制約(最初のモデル)または音響的および機械的制約の両方(2番目のモデル)のいずれかで、内部空間を移動する経路の長さを最小化することによって求められます。音響的制約は、生成された音声の品質(フォルマントで測定)に関連し、機械的制約は舌の体の硬さに関連しています。剛性が制御されないままである最初のモデルは、標準のUCM仮説と一致しています。対照的に、剛性が規定されている2番目の最適な内部モデルは、音声の良好な変動性を(少なくとも、剛性の合理的な範囲で)表示し、非制御多様体仮説(UCM)のより新しいバージョンと一致します。 。 John Krakauer、Pietro Mazzoni、Maurice A. Smith、Kurt Thoroughman、Joern Diedrichsen、およびAmy Bastianの研究を含む内部モデルに関する豊富な臨床文献もあります。