利用机器人操纵装置研究运动技能学习过程

摘要

本文介绍了一种用于训练和分析大鼠自动化熟练抓取任务的范式。对抓取尝试的分析揭示了运动学习的不同子过程。

摘要

熟练抓取任务常用于研究健康和病理条件下运动技能学习及运动功能，但此类任务的量化通常耗时且除简单成功率外难以明确评估。本文介绍了使用ETH Pattus进行抓取-牵拉任务的训练流程；ETH Pattus是一种用于自动化前肢抓取训练的机器人平台，可记录大鼠在牵拉过程中的动作及手部旋转运动。对牵拉动作进行运动学量化分析，可揭示牵拉速度、牵拉轨迹的空间变异性、偏离中线程度以及牵拉成功率等运动参数存在明显的时间特征。我们展示了训练范式中的微小调整如何引起这些参数的变化，从而揭示其与任务难度、整体运动功能或精细任务执行能力之间的关系。结合电生理学、药理学和光遗传学技术，该范式可用于探究运动学习与记忆形成的神经机制，以及功能丧失与恢复过程（例如卒中后）的潜在机制。

引言

运动任务被广泛用于评估与运动学习相关的动物行为和神经变化，或神经系统疾病动物模型及药理学动物模型中运动功能的改变。然而，啮齿类动物的精细运动功能往往难以量化。一些需要手动灵巧性的任务，例如操控谷物¹、意大利面²或葵花籽³，具有较高的敏感性，且无需对动物进行长时间训练。这类任务的主要缺点是结果多为定性数据，且评分时往往难以做到明确无歧义。

熟练的抓取任务（例如单颗粒抓取任务的变体）更容易进行量化^4,5。然而，这些任务成功执行所依赖的运动学因素只能在有限程度上被推断，且需要耗费大量人力的逐帧视频分析。

机器人装置作为量化前肢功能和运动技能手段的受欢迎程度日益增加。目前已有多种自动化的抓取任务可供使用。大多数装置仅关注前肢运动的某一方面，例如沿直线导轨拉动把手^6,7、简单的远端肢体运动⁸，或前爪的旋前和旋后动作⁹。尽管这些装置在运动功能分析方面展现出一定前景，但它们仅能在有限程度上反映单粒食物抓取过程中所执行的复杂运动行为。

本文展示了用于大鼠多种运动任务训练与评估的三自由度机器人装置ETH Pattus^10,11的应用。该装置可记录大鼠前肢在水平面内进行抓取、握持和拉拽任务时的平面移动和旋转运动。大鼠通过一个直径为6 mm的球形手柄与机器人交互，该手柄位于测试笼（宽：15 cm，长：40 cm，高：45 cm）的一个窗口内，可在水平面内移动（推拉运动）并旋转（旋前-旋后运动）。因此，该装置使大鼠能够执行接近传统单颗粒抓取任务中所进行的动作。窗口宽10 mm，位于笼底上方50 mm处，手柄位于地面以上55 mm处。一个滑动门在抓取试验之间阻断对手柄的接触，当机器人到达起始位置时门打开，在一次试验完成后关闭。当大鼠完成一次正确动作后，可在测试笼的对侧获得食物奖励。

机器人通过软件控制，并以1000 Hz的频率记录来自3个旋转编码器的输出，从而获取手柄在水平面上的位置信息及其旋转角度（详见参考文献）¹¹）。每次训练开始前，需在软件中预先定义任务成功执行所需的条件。例如 最小所需拉拽距离和在抓取-拉拽任务中偏离中线的最大程度）。每次训练开始时，使用固定夹具记录手柄的初始标准化参考位置。该参考位置用于同一次训练中的所有试验，以确保每次试验手柄的起始位置保持一致。通过对照笼子和机器人上的标记对齐，确保手柄相对于笼窗的位置始终保持恒定。图1).

使用小型高速摄像机（120帧/秒，640 × 480分辨率）记录大鼠的抓取动作。摄像机视野内有一个小型显示屏，显示大鼠的编号、训练会话次数、试验序号以及试验结果（成功或失败）。这些视频用于验证所记录的结果，并评估在触碰、拉动或旋转手柄之前抓取动作的影响。

本文展示了该机器人平台在一种伸手-拉拽任务变式中的应用。该任务可在与其他熟练伸手范式相当的时间内完成训练，并能产生可重复的结果。我们描述了一种典型的训练方案以及一些主要的输出参数。此外，我们还说明了训练方案中的微小改动如何导致行为结果时间进程的变化，这些变化可能反映了运动技能学习过程中的独立子过程。

方案

本文所示实验已获瑞士苏黎世州兽医办公室批准，并依照国家和机构 regulations 进行。

1. 喂养条件

注意：所有训练阶段均在定时喂养方案下进行。

1. 训练结束后，每天喂食一次标准饲料，剂量为每公斤体重50克。此剂量足以防止体重显著下降（体重保持在自由进食体重的>90%），同时又足够低，以确保行为条件反射的可重复性。每天称量大鼠体重，以确保其体重保持稳定。
   注意： 在首次奖励触碰实验前（步骤2.3），进行额外的过夜（10–12小时）禁食可能有助于实验效果。

2. 抓取-拉动任务的训练程序

1. 准备：大鼠到达动物房后，至少让其在新笼具中适应一周时间。在此期间应定期抓握大鼠，并在笼内给予无尘精密颗粒饲料，使其适应新食物。这些颗粒饲料将在整个训练流程中用作奖励。
2. 适应性训练：将大鼠放入测试笼中30–45分钟，并在食槽中提供30–50粒食物颗粒，与粉末状饲料混合。间歇性打开和关闭笼子窗口，并运行食物颗粒分配器，使大鼠适应其发出的声音。
   1. 重复此步骤2-3天。
3. 奖励触碰：训练大鼠通过笼子窗口触碰球形把手，然后移动到笼子的另一侧以获取食物奖励。
   1. 调整软件设置，使每次试验开始时手柄位于测试笼窗口外侧，并将手柄与笼窗中心对齐。当试验成功时， 即一旦检测到手柄上的轻微触碰（任意方向位移达 0.25 mm），即发出提示音并给予奖励。若在窗口开启后 180 秒内未检测到任何触碰，则将该次试验归类为失败。
   2. 将大鼠放入训练笼中。通过手持颗粒饲料靠近把手并让大鼠抓取，诱导其伸出前肢。轻敲笼子，将大鼠的注意力引导至把手和食槽处。
   3. 当大鼠能够独立穿过笼子窗口并取回食物颗粒时，停止提示。
   4. 继续进行，直至完成100次试验（触碰）或达到60分钟为止，以先到者为准。
   5. 继续训练3至4天，当大鼠在连续两天内每天达到30分钟内完成100次试验时，开始下一阶段的训练（步骤2.4）。
      注意：此步骤切勿过度训练。奖励-触碰的目的是实现大鼠与机器人之间可靠互动，以便在后续训练中塑造该行为。
4. 自由拉取（FP）：训练大鼠伸出并拉动机器人的手柄。
   1. 调整软件设置，使每次试验开始时手柄位于距窗口18 mm处，且成功完成试验要求手柄被连续拉动至少10 mm。此阶段对拉拽动作无横向限制。
      1. 当窗口打开后180秒内手柄未被移动、手柄被移出可及工作区（距中线超过12 mm）或首次触碰检测到后5秒内大鼠拉动距离不足10 mm时，将该次试验判定为失败。
   2. 记录第一次FP训练会话前20次试验中左爪和右爪的使用次数。在至少80%的试验中使用的爪子被视为优势爪。
      注意：在奖励-触碰实验阶段，前爪偏好可能已经显现。
   3. 将手柄横向移动，直至其与窗口边缘对齐，以便用偏好爪进行拉动即 将机器人向窗口左侧移动5 mm，适用于右利手大鼠 反之亦然).
      注意：在该大鼠后续所有训练过程中，须将手柄相对于笼子的位置保持完全一致。通过在笼壁和机器人上做标记，确保放置位置精确无误。
   4. 将大鼠放入训练笼中进行训练，直至完成100次试验或达到60分钟，以先到者为准。
      注意：如果大鼠伸出的距离不够，可通过将颗粒饲料置于杠杆附近让其抓取来引导。大鼠在多次尝试失败后可能会停止拉拽动作。此时可轻敲笼子，或用镊子夹住颗粒饲料让其抓取，或直接发放一颗饲料以恢复其动机。
   5. 对于仅涉及FP训练的实验，继续按照2.4节所述进行训练。
      注意：通常需要进行 1-2 次 FP 训练阶段，以帮助大鼠从奖励触碰过渡到 SP（Straight Pull）训练。这些 FP 训练阶段的目标是使大鼠适应伸手、抓握并拉动操纵杆，而不仅仅是触碰。与奖励触碰训练相同，如果目标是过渡到下一训练阶段，则不宜过度训练。
5. 直线拉动（SP）：训练大鼠拉动拉杆时，偏离中线不超过2 mm。
   注意：中线是相对于机器人的起始位置定义的，而非笼窗的中点。因此，若拉拽动作的终点位于笼窗的中点，其拉拽轨迹将偏离中线超过2 mm。
   1. 调整软件设置，使仅当拉动动作在中线左右两侧偏差不超过 2 mm 的试验中，才通过声音和食丸给予奖励。其余所有参数保持与步骤 2.4 中所述一致。
   2. 将大鼠放入训练笼中进行训练，直至完成100次试验或达到60分钟，以先到者为准。
      注意：大鼠在多次尝试失败后可能会变得极度焦躁，并停止抓取动作。此时可轻敲笼子，将其注意力重新引导至抓取任务；或用镊子夹住颗粒饲料让其抓取，或直接发放一颗颗粒以恢复其动机。
   3. 继续训练直至大鼠达到平台期表现，或根据实验目的调整训练周期。

结果

本研究展示了使用雄性 Long-Evans 大鼠（10–12 周龄）进行的三种不同形式的伸手拉拽任务。在自由拉拽组（FP 组，N = 6）中，大鼠接受为期 22 天的训练，拉拽机器人手柄时无侧向限制。在直线拉拽 1 组（SP1 组，N = 12）中，大鼠被训练在拉拽手柄时偏离中线不超过 2 mm。这些动物直接从触碰奖励阶段（步骤 2.3）过渡到直线拉拽训练（步骤 2.5）。对于 FP 组和 SP1 组，手柄均置于笼窗中央。这些结果此前已发表于 Lambercy et al.¹⁰。SP2 组大鼠（N = 7）在转入直线拉拽训练前接受了 2 次 FP 训练。该组的手柄与笼窗边缘对齐，导致任务难度略有增加，因为若将手柄拉向笼窗中点，则其偏离中线的距离将超过 2 mm。

所有大鼠均能迅速学会与机器人操作装置交互（图2A）。有效拉拽次数（即手柄被...

讨论

熟练抓取任务常用于研究运动技能的习得以及在病理条件下运动功能的受损情况⁶。对抓取行为进行可靠且明确的分析，对于研究运动技能习得背后的细胞机制，以及在神经系统疾病动物模型中功能丧失与后续恢复所涉及的神经生理过程至关重要。本文展示的结果表明，在运动技能训练过程中，拉拽动作的空间和时间特征呈现出不同的变化模式。这些特征可能反映了运动技能学习过程中的不同子过程^7,12。

在本文展示的结果中，我们发现即使训练方案发生微小改变，例如手柄起始位置不同（SP1 与 SP2），也会导致运动参数特征的改变。通过在直线拉拽训练前增加两次固定位置（FP）训练环节，对我们在先前发表的训练方案¹⁰进行了改进，从而能够将“学会拉拽”与“学会直线拉拽技能”这两种效应区分开来。此外，在该优化后的训练方案中，机器人手柄采用非中心放置方式（SP2），使任务的学习曲线更为平缓，更有利于研究运动...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
ETH Pattus			ETH Pattus 由苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）Gassert 教授领导的康复工程实验室研制。
训练笼			有机玻璃训练笼为实验室自制。
颗粒分配器	Campden Instruments	80209
45 mg 无尘精密颗粒	Bio-Serv	F0021-J
GoPro Hero 3+ Silver Edition	digitec.ch	284528	小型高速相机
小型显示屏	Adafruit Industries	#50, #661	通过 Arduino Uno 微控制器和 LabVIEW 软件控制的 128 x 32 SPI OLED 显示屏
LabVIEW 2012	National Instruments	776678-3513	ETH Pattus 可兼容更新版本的 LabVIEW。
Matlab 2014b	The Mathworks	MLALL