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核心概念
人間は視覚と触覚の情報を統合し、最小の努力で最大の知覚精度を得るように筋活動を調整する。
摘要
本研究では、ランダムに動く標的を追跡する際の人間の筋活動を調査しました。実験では、視覚フィードバックと触覚フィードバックの両方または一方のみを提示し、それぞれのノイズレベルを変化させました。
結果は以下の通りです:
- 視覚ノイズが増加すると、共収縮が減少する一方で、追跡誤差は増加する。
- 触覚ノイズが増加すると、共収縮が増加する一方で、追跡誤差も増加する。
- 視覚ノイズと触覚ノイズの両方が存在する場合、共収縮は視覚ノイズの増加に伴って減少し、触覚ノイズの増加に伴って増加する。
これらの結果は、筋活動の調整が単なる運動誤差の最小化ではなく、視覚と触覚の情報を統合し、最小の努力で最大の知覚精度を得るように行われることを示唆しています。
提案した最適情報-努力(OIE)モデルは、これらの実験結果を定量的に説明できます。このモデルは、外部環境との相互作用における筋活動の調整メカニズムを理解し、ヒトとロボットの協調作業を最適化するのに役立つと考えられます。
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Human Impedance Modulation to Improve Visuo-Haptic Perception
统计
視覚ノイズが増加すると、追跡誤差が有意に増加する。
視覚ノイズが増加すると、共収縮が有意に減少する。
触覚ノイズが増加すると、共収縮が有意に増加する。
視覚ノイズと触覚ノイズの両方が存在する場合、共収縮は視覚ノイズの増加に伴って減少し、触覚ノイズの増加に伴って増加する。
引用
"人間は視覚と触覚の情報を統合し、最小の努力で最大の知覚精度を得るように筋活動を調整する。"
"提案したOIEモデルは、これらの実験結果を定量的に説明できる。このモデルは、外部環境との相互作用における筋活動の調整メカニズムを理解し、ヒトとロボットの協調作業を最適化するのに役立つと考えられる。"
更深入的查询
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