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J-GLOBAL ID：201802213263180481   整理番号：18A0801957

コヒーレント多モード感覚情報は重力慣性文脈間のスイッチングを可能にする【JST・京大機械翻訳】

Coherent Multimodal Sensory Information Allows Switching between Gravitoinertial Contexts

著者 (8件)： Barbiero Marie (Universite de Bourgogne Franche-Comte, Cognition Action et Plasticite Sensorimotrice UMR1093) ,  Barbiero Marie (Institut National de Sante et de Recherche Medicale, Cognition Action et Plasticite Sensorimotrice UMR1093) ,  Rousseau Celia (Universite de Bourgogne Franche-Comte, Cognition Action et Plasticite Sensorimotrice UMR1093) ,  Rousseau Celia (Institut National de Sante et de Recherche Medicale, Cognition Action et Plasticite Sensorimotrice UMR1093) ,  Papaxanthis Charalambos (Universite de Bourgogne Franche-Comte, Cognition Action et Plasticite Sensorimotrice UMR1093) ,  Papaxanthis Charalambos (Institut National de Sante et de Recherche Medicale, Cognition Action et Plasticite Sensorimotrice UMR1093) ,  White Olivier (Universite de Bourgogne Franche-Comte, Cognition Action et Plasticite Sensorimotrice UMR1093) ,  White Olivier (Institut National de Sante et de Recherche Medicale, Cognition Action et Plasticite Sensorimotrice UMR1093)
資料名： Frontiers in Physiology (Web)  (Frontiers in Physiology (Web))
巻： 8  ページ： 290  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7093A  ISSN： 1664-042X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中枢神経系が文脈間で切り替えることができるかどうかは,実験的詳細に決定的に依存する。運動制御研究は,一定の作業の動力学を摂動するためにロボット装置を定期的に採用する。他のアプローチは,放物線飛行とヒト遠心分離におけるように,重力慣性文脈そのものを変化させることにより,モータ制御を調べる。従来のロボット実験とは対照的に,手のみが摂動されている場合,これらの重力慣性または没入環境は新しい環境に参加する。しかし,それらは根本的に異なり,運動応答の完全な適応が一般的に報告されている。物体操作タスクにおいて,これは,把持力または把持力と不安定負荷力の良好なマッチングに変換する。これらのプロトコルにおける一つの可能なバイアスは,将来の動力学の予測可能性である。ここでは,没入環境で観察された成功したスイッチングと適応プロセスが,参加者が摂動スケジュールを予測できるという事実の結果であるかどうかを試験した。著者らは,非自然の明示的位置依存力を加えることによって,物体操作タスクの動力学に及ぼす空間と時間の影響を分離するために,短腕人間遠心分離器を使用した。著者らは,3つの異なるペースでオブジェクトを動かすために20人の参加者を求めることによって異なる動的コンテキストを作成した。これらの文脈セッションは,同時学習をシミュレートすることができるようにインタリーブされた。著者らは,握力がこの非自然荷重力にどのように調整されるかを測定することによって適応を評価した。電動機システムは,驚くほど良く調整された握力により報告されたように,新しい異常な動的状況の間を切り替えることができ,この能力は,来るべき動力学の時間経過を予測する能力の単なる結果ではないことを見出した。均一環境で生まれた多モード感覚情報のコヒーレント流が動的文脈間のスイッチングを可能にすることを示した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プロトコル ,  予測可能性 ,  学習 ,  ヒト ,  *重力 ,  摂動 ,  握力 ,  *多モード ,  *コヒーレンス ,  運動制御 ,  *スイッチング ,  ロボット
準シソーラス用語： 保持力 ,  物体操作 ,  *感覚情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 多感覚情報 ,  フィードバック ,  スイッチング ,  把持力 ,  ヒト遠心分離機 ,  重力 ,  内部モデル

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (7件)： コヒーレント ,  多モード ,  感覚情報 ,  重力 ,  慣性 ,  文脈 ,  スイッチング