MPI CyberMotion模拟器:一种新型的运动模拟器的执行情况调查三个维度的多感官的路径积分
May 10th, 2012
介绍一种有效的方式，以获得洞察到人类如何定位自己在三个层面。该方法需要一个运动模拟器运动观察员的方式由传统的模拟器高不可攀的优势。结果证实，被低估了，在水平面运动，垂直运动，而被高估。
以下实验的总体目标是测量三维路径导航，同时控制参与者的视觉和前庭感觉输入。这是使用具有六个自由度的改良机器人椅子来实现的，该椅子可以刺激坐在椅子上的前庭系统。参与者的虚拟星场视图 通过移动机器人椅子并同时改变星域，该系统为参与者提供视觉和前庭线索。
参与者通过他们可以指向回记住的起始位置的准确性和速度来提供路径导航反馈。结果表明，对自身运动的不准确估计取决于运动平面和它们移动的角度。与运动平台等现有方法相比，该技术的主要优点是 MPI Cyber Motion 模拟器具有一个大型工作空间，能够在不同维度上移动观察者，尤其是向下移动。
这种方法可以回答神经科学领域的关键问题，例如大脑是否平等地代表不同维度的自我运动。我们从同事 Manuel Vidal 的一项研究中获得了这些实验的想法。他通过仅具有视觉演示的虚拟狼牙棒来移动人们。
在这里，他发现当 MACES 包含垂直分量时，药物导航会受到影响。这项技术的影响延伸到空间定向障碍的诊断，因为它们为正常大脑中的路径导航提供了基准。NPI Cyber 运动刺激器由一个 3、2、1 配置的六关节串行机器人组成。
它基于有效载荷为 500 公斤的工业机器人，使机器人可以安全地进行实验。对硬件和软件进行了修改，复杂的运动 可以将横向运动与旋转相结合的配置文件。使用 MPI 网络运动模拟器。
轴 1、4 和 6 可以连续旋转四对硬件，并在两个方向上限制轴 2、3 和 5。线性运动的最大范围在很大程度上取决于运动开始的位置。在进行任何实验之前，每个实验运动轨迹都必须经过一个测试阶段。
使用 KUKA 设计的办公 PC 对轨迹进行编程，以配置 MPI 网络运动模拟器。在这种开环配置中，轨迹被置于笛卡尔坐标中，并通过每 12 毫秒的逆运动学转换为关节空间角度。当前的关节角度位置通过以太网连接从控制系统传输到 MPI 网络运动模拟器，在那里它们被逐步读取并记录到机器人上的光盘上。
配备五点式安全带系统的赛车座椅连接到底盘上，底盘包括一个脚踏板。底盘安装在机器人手臂的法兰上。参与者必须佩戴降噪耳机，配备麦克风，以便与实验者进行双向通信。
他们也应该对实验设置保持天真。通过耳机播放连续噪音，掩盖了机器人的噪音。由于实验是在黑暗中进行的，因此也可以通过将参与者安排在封闭的小屋内进行实验。
红外摄像机允许从控制室进行视觉监控。可以进行多种可视化配置，包括 LCD 屏幕、立体正投、单色正投或头戴式显示器。在这个实验中，自我运动的视觉线索由放置在观察者前方 50 厘米处的 LCD 显示器提供，以提供视觉提示。
该软件向 participant.each 呈现一个充满 200， 000 个点的虚拟 OID 空间。在空间中绘制为黑色背景上的白色圆圈。屏幕显示对应于 13 到 0.3 度视角的点。
这些点的距离为 0.085 和 4。来自参与者的虚拟单元。虚拟场运动通过来自 MPI 控制计算机的运动轨迹与物理运动同步，从而在光流和运动之间产生视差。
无论参与者的移动如何，视野中较深的点都会被绘制得更小。在随机重新分配之前，它会异步显示两秒钟。因此，每秒总共有十万个点移动。
配备响应按钮的定制纵杆允许参与者通过以太网连接到控制系统传输数据。感官信息可以通过仅提供来自有限寿命星场的视觉线索来纵。只是参与者闭上眼睛时被动自我运动的前庭动觉线索，或者参与者睁开眼睛时两者兼而有之。
在这个实验中，运动轨迹由两个段长组成。第一个是 0.4 米，第二个是 1 米。任意两个运动段的角度以 45 度或 90 度传输。
例如，水平面上的运动包括向前向右移动 90 度、向右移动 45 度、向前移动 90 度或向右向前移动 45 度。这些类型的运动也在矢状面和额面进行。轨迹作为平移传递，没有旋转。
每个轨迹之后都有一个重新定位序列，然后是 15 秒的暂停，以减少每次试验前运动可能产生的任何干扰，并确保前庭系统从稳态进行测试以提供他们感知到的运动的反馈，参与者用纵杆移动箭头以指示他们相对于原点的运动。原点从三个角度呈现为头像，并且箭头总是在试验前进行调整之前随机定位。培训参与者准确使用反馈系统至关重要。
他们应该能够将箭头指向周围的物体，例如在试验期间放在他们腿上的纵杆。纵杆的移动仅限于轨迹平面，参与者在收集数据时可以使用任何或所有视点。每个实验条件重复 3 次并以随机顺序呈现。
分析了 16 名参与者的数据。一。极端异常值分数是发出的模态和角度对估计的运动没有显着影响。然而，参与者低估了水平面的运动角度大小近 9 度，高估了额面的角度大小约 5 度。这里。
发现角度因子与额平面因子显着交互，因此 45 度运动的高估大于 90 度运动的高估。此外，发现模态与角度显着相互作用，因此与视觉和组合条件相比，仅从前庭信息对 90 度运动的低估明显更大。在 45 度的运动中不存在这种差异。
发现与视觉和综合条件相比，仅提供前庭动觉线索的反馈时，响应时间明显变慢。与其他平面相比，参与者在水平面上移动时也明显变慢。这些结果确实令人惊讶，因为它们表明大脑对空间的表示在维度之间并不对称。
我们已经知道一段时间了，人们第一次倾向于低估他们在水平面上的运动，我们正在证明，在垂直维度中情况并非如此。将来，我们将能够使用这些方法来构建所有三个维度的路径，包括那些弯曲的路径。这将使我们能够回答其他问题，例如大脑如何能够整合跨平面的运动，以及它如何导航转弯。
概述
本研究通过使用一种新颖的运动模拟器来调查人类如何在三维空间中导航。研究结果表明，水平运动通常被低估，而垂直运动被高估。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 行为心理学
- 运动模拟
背景
- 理解自我运动感知在神经科学中至关重要。
- 传统模拟器在运动表示方面存在限制。
- 该研究在Manuel Vidal之前的研究基础上进行。
- 空间失向感会影响导航能力。
研究目的
- 测量三维空间中的路径导航。
- 在导航任务中控制视觉和前庭感觉输入。
- 评估不同平面上自我运动估计的准确性。
使用的方法
- 利用具有六个自由度的改良机器人椅。
- 参与者在椅子上坐着，在模拟的星空中导航。
- 通过操纵杆输入收集路径导航反馈。
- 在实验过程中操纵视觉和前庭线索。
主要结果
- 参与者在不同运动平面上的自我运动估计准确性各异。
- 垂直运动与水平运动相比始终被高估。
- MPI Cyber Motion模拟器允许复杂的运动轮廓。
- 结果为空间失向感诊断提供了见解。
结论
- 该研究提供了一种新的方法来研究自我运动感知。
- 研究结果对理解大脑中的导航有重要意义。
- 这种技术可以作为未来空间定向研究的基准。
常见问题
Executive Industry Relevance
Quantitative assessment of multisensory path integration in three dimensions addresses a critical gap in translational neuroscience and neurotechnology R&D. The MPI CyberMotion Simulator enables controlled isolation of visual and vestibular cues, supporting mechanistic de-risking and predictive confidence in human spatial navigation models. This capability informs early-stage target validation and benchmarking for neurocognitive and sensorimotor research portfolios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables precise interrogation of sensory integration mechanisms underlying spatial navigation.
- Supports functional target validation for neural pathways involved in multisensory processing.
- Facilitates mechanistic de-risking by isolating visual and vestibular contributions to path integration.
- Provides quantitative endpoints for hypothesis-driven neuroscience discovery.
Screening & Assay Development
- Delivers validated, reproducible behavioral readouts for sensory-motor integration assays.
- Standardizes measurement of navigation accuracy and response latency across sensory modalities.
- Prepares robust experimental systems for downstream compound or device screening.
- Enables scalable, cross-condition comparison of sensory manipulation effects.
Translational & Preclinical Research
- Aligns experimental outputs with translational biomarkers of spatial disorientation.
- Supports continuity from mechanistic discovery to preclinical model validation in neurocognitive research.
- Informs risk-adjusted advancement of candidate interventions targeting sensory integration deficits.
- Provides a benchmark for normal versus impaired path integration relevant to disease models.
Pipeline & Workflow Integration
The simulator integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling controlled, quantitative assessment of human spatial navigation under defined sensory conditions.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing on neural encoding of self-motion and dimensional asymmetry.
- Screening: Provides reproducible, quantitative behavioral endpoints for sensory integration assays.
- Analytics: Generates comparative data on navigation accuracy, angle estimation, and response time across modalities and planes.
- Translational Research: Bridges mechanistic findings to preclinical models of spatial disorientation and sensorimotor dysfunction.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable platform for multisensory integration studies across neurotechnology and behavioral R&D programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in neural models of spatial navigation and sensory integration.
- Operational Value: Delivers standardized, scalable, and reproducible experimental workflows.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions for neurocognitive target portfolios and device development.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of sensory integration and spatial cognition programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neuroscience, robotics, and behavioral assay design.
- Demands access to advanced motion simulation hardware and synchronized visual display systems.
- Necessitates rigorous cross-team standardization of trajectory programming and data collection protocols.
- Adaptation to other model systems may require hardware and software customization.
- Physical workspace and participant safety constraints must be addressed for experimental scalability.
