WheelCon: Una plataforma de juego basada en el control de ruedas para estudiar el control del sensor humano
15 de agosto de 2020
WheelCon es una plataforma novedosa, gratuita y de código abierto para diseñar videojuegos que simulan de forma no invasiva el ciclismo de montaña por un sendero empinado, retorcido y accidentado. Contiene componentes que se presentan en el control sensorimotor humano (retardo, cuantificación, ruido, perturbación y múltiples bucles de retroalimentación) y permite a los investigadores estudiar la arquitectura en capas en el control sensorimotor.
El sistema de control del motor sensorial humano es extremadamente robusto, aunque la detección está distribuida, escasa, cuantificada, ruidosa y retrasada. La computación en el sistema nervioso central es lenta, la acción muscular se fatiga y se satura. Para estudiar estos factores causales y sus consecuencias sobre el rendimiento del sistema del control sensorial del motor, es importante desarrollar una plataforma experimental fácil de usar que manipule estos factores y registre el rendimiento.
Aquí presentamos una plataforma de juego llamada WheelCon, que es una plataforma gratuita y de código abierto para diseñar videojuegos para nuestro entorno virtual que simula montar una bicicleta de montaña por un sendero empinado, retorcido y accidentado. WheelCon se integra con un volante, ya que puede manipular las variables en el sistema de control del motor sensorial humano, como el retardo de señalización, la cuantificación, el ruido y la perturbación mientras se registra la trayectoria de control del motor y la aerodinámica. También permite a la investigación estudiar la capa de los arquitectos en el control motor sensorial, incluyendo los objetivos de la capa superior, planes, decisiones, y la detección, reflejo y acción de la capa inferior.
En el equipo que ejecuta Windows 10, vaya a la página web WheelCon, haga clic en Clonar o descargar y, a continuación, haga clic en Descargar ZIP en el cuadro de diálogo emergente. Extraiga todos los archivos en el disco duro local. Vaya al sitio web del fabricante y descargue el controlador correspondiente para su modelo de volante de carreras.
Monte el volante de carreras firmemente al nivel sentado delante de un monitor. Conecte el cable USB de la rueda al PC y al adaptador de corriente a una toma de corriente. Para probar el programa, haga doble clic en wheelcon.
exe en la carpeta del archivo de salida excutable. Configure los ajustes de acuerdo con la configuración del monitor y haga clic en Reproducir. Sentar el sujeto cómodamente detrás de las ruedas.
Asegúrese de que el sujeto esté permitido un rango de movimiento adecuado al manipular la rueda. Haga clic en Tarea de ley de Fitt. Haga clic en el cuadro de texto y escriba un nombre para el archivo de salida, incluya información de asunto y tarea.
Haga clic en Seleccionar archivo y, a continuación, seleccione Ley de Fitt. txt como entrada. Haz clic en Iniciar juego.
Instruir al sujeto para rastrear la zona gris con la línea verde girando el volante. Este juego sirve para familiarizar al tema con la configuración. Haga clic en Tarea de Mountain Bike.
Escriba el nombre del archivo de salida y seleccione Vision_Delay.txt. Haga clic en Iniciar juego para iniciar las pruebas. En este juego, la longitud de la ventana de búsqueda anticipada cambia para proporcionar advertencia avanzada, sin advertencia o un retraso visual.
Haga clic en Tarea mountain Bike, escriba el nombre del archivo de salida y seleccione Action_Delay.txt. Haga clic en Iniciar juego para iniciar las pruebas. En este juego, se añade un retraso entre el giro de la rueda del sujeto y el movimiento de la línea verde.
El retardo comienza en cero segundos y aumenta en 0.15 segundos hasta que alcanza 0.75 segundos. Haga clic en Tarea de Mountain Bike, escriba el nombre del archivo de salida y seleccione Cuantización de la visión.txt. Haga clic en Iniciar juego para iniciar las pruebas.
En este juego, la velocidad de datos visuales se manipula. Cuando los datos visuales son bajos, el registro de seguimiento solo puede aparecer en unas pocas ubicaciones grises sueltas. A medida que aumenta la velocidad de datos visuales, la zona gris puede aparecer en ubicaciones más potenciales y su movimiento se vuelve más continuo.
Haga clic en Tarea de Mountain Bike, escriba el nombre del archivo de salida y seleccione Cuantización de acciones.txt. Haga clic en Iniciar juego para iniciar las pruebas. En este juego, la velocidad de datos de acción se manipula.
Cuando la velocidad de datos está en su punto más lento, la línea gris solo puede ir a una velocidad. A medida que aumenta la velocidad de los datos, el control de la velocidad de la rueda se vuelve más fino. Haga clic en Tarea de Mountain Bike, escriba el nombre del archivo de salida y seleccione Bump Trail.txt.
Haga clic en Iniciar juego para iniciar las pruebas. En este juego, las perturbaciones se añaden ya sea como un par en la rueda, simulando un golpe, un giro repentino en el sendero o los dos tipos de perturbaciones combinadas. Para recuperar los resultados de la prueba, vaya a la carpeta del archivo de salida ejecutable y busque el archivo con nombres de archivo especificados anteriormente.
De izquierda a derecha, cada fila del archivo de salida especifica el tiempo, la posición de prueba, el tamaño de la protuberancia, la velocidad de datos de acción, el retardo de acción, el retardo visual, la velocidad de datos visuales, el error de seguimiento y el ángulo del volante. Para desarrollar un nuevo archivo de entrada, abra el código de diseño WheelCon Mntn Bike Trail. m en la carpeta Código fuente con Matlab.
Seleccionando esta sección del código para los parámetros de juego deseados, presiona Control más T para descomentar y, a continuación, presiona Ejecutar. El archivo de entrada se regenerará en la misma carpeta. Como sugiere la figura, en juegos con retrasos visuales o de acción, el error del sujeto aumentó con mayores retrasos.
La limitación de las velocidades de datos en la entrada visual o en la salida de acción dio lugar a errores mayores. Esta figura muestra la aerodinámica durante las pruebas con solo golpes, sólo giros o los dos combinados. Mientras ves este video, deberías estar familiarizado con cómo aplicar WheelCon a un estudio de control motor sensorial humano.
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Visión general
WheelCon es una plataforma de juegos gratuita y de código abierto diseñada para simular de manera no invasiva el ciclismo de montaña en un sendero desafiante. Esta plataforma permite a los investigadores investigar el control sensoriomotor humano mediante la manipulación de variables como retraso, cuantificación y ruido, proporcionando información sobre la arquitectura en capas del control motor.
Componentes clave del estudio
Área de la ciencia
- Neurociencia
- Control sensoriomotor
- Interacción humano-computadora
Antecedentes
- El sistema de control sensorial motor humano es complejo y robusto, a pesar de su naturaleza distribuida y ruidosa.
- Entender las consecuencias de varios factores causales en el rendimiento del sistema es esencial para avanzar en la investigación.
- Las plataformas experimentales existentes a menudo carecen de facilidad de uso para manipular estos factores.
Propósito del estudio
- Desarrollar una plataforma experimental que permita la manipulación de parámetros que afectan el control sensoriomotor.
- Permitir la grabación de resultados de rendimiento bajo diversas condiciones experimentales.
- Facilitar el estudio de diferentes capas en el control sensoriomotor, abarcando tanto metas de alto nivel como acciones de nivel inferior.
Métodos utilizados
- La plataforma principal utilizada es WheelCon, un entorno tipo videojuego que se ejecuta en Windows 10.
- Los participantes interactúan con una interfaz de volante de carreras para explorar varias condiciones, incluyendo retrasos visuales y de acción.
- Se realizan múltiples pruebas para evaluar la influencia de los retrasos y la cuantificación en el rendimiento de seguimiento.
- Las configuraciones pueden alterarse para observar diferentes tipos de perturbaciones y sus efectos en el control motor.
Principales resultados
- Los retrasos aumentados llevaron a mayores errores de seguimiento entre los sujetos.
- Tasas de datos más bajas tanto para la entrada visual como para la salida motora se asociaron con mayores errores en el rendimiento de la tarea.
- Los hallazgos destacan la sensibilidad del sistema de control motor a la variación de parámetros, informando los diseños para estudios futuros.
Conclusiones
- WheelCon demuestra una herramienta versátil para estudiar el control sensoriomotor humano en un entorno seguro y controlado.
- Permite a los investigadores explorar interacciones complejas entre múltiples variables que afectan el rendimiento motor.
- La capacidad de la plataforma para manipular y registrar varios factores mejora la comprensión de los mecanismos de control motor y las posibles aplicaciones en rehabilitación.
Preguntas frecuentes
Executive Industry Relevance
WheelCon provides a low-cost, flexible platform for probing human sensorimotor control by manipulating feedback loop parameters such as delay, quantization, and disturbance. This enables mechanistic de-risking in target validation by isolating causal variables in sensorimotor pathways. The system supports predictive confidence in preclinical modeling through quantifiable behavioral outputs aligned with computational models.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by isolating sensorimotor feedback components.
- Operational Value: Supports biological de-risking through controlled manipulation of neural signaling delays and noise.
- Predictive Value: Facilitates portfolio triage by linking parameter perturbations to measurable performance deficits.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated behavioral assays for downstream compound screening in motor function.
- Operational Value: Ensures assay standardization via reproducible input file generation and quantized data rate control.
- Scalability: Enables platform reuse across labs through open-source accessibility and simple hardware requirements.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects discovery-layer sensorimotor insights to preclinical validation of neuromodulators.
- Mechanistic De-risking: Clarifies how disturbances in feedback loops affect motor output, informing target engagement strategies.
- Risk-Adjusted Advancement: Supports go/no-go decisions by quantifying performance thresholds under perturbed conditions.
Pipeline & Workflow Integration
WheelCon fits within the discovery continuum from target hypothesis testing to lead optimization in neuromotor therapeutics, enabling iterative refinement based on sensorimotor readouts.
- Discovery Biology: Tests how perturbations in feedback loops affect motor control, supporting pathway clarification.
- Screening: Delivers quantitative outputs like tracking error and steering angle for compound effect comparison.
- Analytics: Generates time-series data on action/visual delay and data rate for statistical modeling of motor performance.
- Translational Research: Aligns with biomarker development by linking manipulated variables to functional outcomes.
- Enterprise Reuse: Functions as a modular capability across neuroscience and rehabilitation teams due to open-source design.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing ambiguity in sensorimotor mechanism attribution.
- Operational Value: Enhances reproducibility through standardized game configurations and file-based input/output.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by lowering barriers to sensorimotor assay implementation.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of compounds based on dose-response in perturbed feedback conditions.
Implementation Considerations
- Requires familiarity with MATLAB for input file generation and game parameter customization.
- Depends on compatible force feedback steering wheel and Windows 10 system for full functionality.
- Necessitates cross-team standardization of subject setup and task instruction for reproducible results.
- Involves adaptation considerations when extending beyond mountain bike task to other sensorimotor paradigms.
- Limited by the physical range of motion and ergonomic setup of the steering wheel interface.
