MPI CyberMotionシミュレータ：三次元的に多感覚パスの統合を調査するための新しいモーションシミュレータの実装
May 10th, 2012
人間は三次元で自分自身を移動する方法への洞察を得るための効率的な方法が記載されている。方法は、従来のシミュレータによって実現不可能な方法でオブザーバーを移動させることができるモーションシミュレータを利用しています。結果は、垂直方向の動きが過大評価されている間、水平面での動きが、過小評価されていることを確認します。
次の実験の全体的な目標は、参加者への視覚および前庭の感覚入力を制御しながら、3次元でパスナビゲーションを測定することです。これは、椅子に座っている前庭系を刺激する6自由度の改造ロボットチェアを使用して実現されます。バーチャルスターフィールドの参加者ビュー ロボットチェアを動かし、同時にスターフィールドを変更することで、システムは参加者に視覚的および前庭的な手がかりを提供します。
参加者は、記憶された開始位置に戻ることができる精度と速度によって、パスナビゲーションのフィードバックを提供します。その結果、自己運動の不正確な推定は、運動平面とそれらが移動する角度に依存することが示されています。モーションプラットフォームのような既存の方法に対するこの手法の主な利点は、MPI Cyber Motionシミュレータが、異なる次元、特に下向きに観測者を移動させることができる大きなワークスペースを備えていることです。
この方法は、脳がさまざまな次元で自己の動きを等しく表しているかどうかなど、神経科学の分野における重要な質問に答えることができます。これらの実験のアイデアは、同僚のマヌエル・ビダルの研究から得ました。彼は、視覚的なプレゼンテーションのみで仮想のメイスを通じて人々を動かしました。
ここで彼は、MACESに垂直コンポーネントが含まれていると、医療ナビゲーションが損なわれることを発見しました。この手法の意味するところは、正常な脳における経路ナビゲーションのベンチマークを提供するため、空間的見当識障害の診断にまで及びます。NPIサイバーモーションスティミュレータは、3、2、1構成の6ジョイントシリアルロボットで構成されています。
これは、500キログラムのペイロードを持つ産業用ロボットに基づいており、ロボットを実験に安全にします。ハードウェアとソフトウェアの両方に変更が加えられ、横方向の動きと回転を組み合わせた複雑なモーションプロファイルが可能です。MPIサイバーモーションシミュレータ付き。
軸1、4、および6は、4組のハードウェアを連続的に回転させ、軸2、3、および5を両方向に停止できます。直線運動の最大範囲は、運動が始まる位置に強く依存します。実験を実行する前に、各実験運動軌跡はテストフェーズを経る必要があります。
軌道は、KUKAが設計したオフィスPCを使用してプログラムし、MPIサイバーモーションシミュレータを設定します。このオープン ループ構成では、軌道はデカルト座標に配置され、12 ミリ秒ごとに逆運動学によってジョイント空間角度に変換されます。現在の関節角度の位置は、制御システムからイーサネット接続を介してMPIサイバーモーションシミュレータに送信され、そこでロボット上のディスクに段階的に読み取られ、記録されます。
5点式シートベルトシステムを装備したレースカーシートが、フットレストを含むシャーシに取り付けられています。シャーシはロボットアームのフランジに取り付けられています。参加者は、実験者との双方向通信のためにマイクを備えたノイズキャンセリングヘッドホンを着用する必要があります。
また、実験的な設定に対しても無頓着であるべきです。ヘッドホンから連続的なノイズが再生され、ロボットのノイズがマスクされます。実験は暗闇の中で行われるため、参加者を密閉されたキャビン内に座らせることでも実験が可能です。
赤外線カメラにより、制御室から目視で監視できます。LCDスクリーン、ステレオフロントプロジェクション、モノラルフロントプロジェクション、ヘッドマウントディスプレイなど、複数の視覚化構成が可能です。この実験では、観察者の50センチメートル前に配置されたLCDディスプレイによって、自己運動に対する視覚的な手がかりが提供されます。
ソフトウェアは、200、000ドットで満たされた仮想OID空間をparticipant.each.に提示します。画面には、13 度から 0.3 度の視角に対応するドットが表示されます。
これらのドットは 0.085 と 4 の距離にあります。参加者からの仮想ユニット。仮想フィールドの動きは、MPI制御コンピューターからの動きの軌跡を介して物理的な動きと同期し、オプティカルフローとモーションの間に視差を作成します。
視野の深い点は、参加者の動きに関係なく小さく描画されます。each. は、ランダムに再割り当てされる前に 2 秒間非同期で表示されます。したがって、毎秒合計10万個のドットが移動します。
レスポンスボタンを備えたカスタムメイドのジョイスティックにより、参加者はイーサネット接続で制御システムにデータを送信できます。感覚情報は、限られた寿命の星空から視覚的な手がかりを提供するだけで操作できます。参加者の目を閉じた状態の受動的な自己運動からの前庭運動の手がかり、または参加者の目を開いた状態の両方の手がかり
。この実験では、移動軌跡は2つのセグメントの長さで構成されていました。1つ目は0.4メートル、2つ目は1メートルです。任意の 2 つの移動セグメントの角度は、45 度または 90 度として伝達されます。
たとえば、水平面内の移動は、前方 90 度までの右方向への前進、右方向への 45 度右方向への移動、90 度までの前進移動、または 45 度までの右方向への前進のいずれかで構成されます。これらのタイプの動きは、矢状面と前頭面でも行われます。軌道は、回転のない平行移動として配信されます。
すべての軌道の後には、再配置シーケンスが続き、その後に15秒間の一時停止が続き、各試行の前に動きによる干渉の可能性を減らし、前庭系が定常状態からテストされて知覚された動きのフィードバックを提供することを確認するために、参加者はジョイスティックで矢印を動かして、原点に対する自分の動きを示します。原点は3つの視点からアバターとして提示され、矢印は常に試行前の調整前にランダムに配置されます。フィードバックシステムを正確に使用するために、参加者をトレーニングすることが重要です。
彼らは、試験中に膝の上に置かれているジョイスティックなど、周囲の物体に矢印を向けることができる必要があります。ジョイスティックの動きは軌道面に限定しており、参加者はデータ収集時に任意の視点またはすべての視点を使用できます。各実験条件は3回繰り返され、ランダムな順序で提示されます。
16人の参加者からのデータを分析しました。1。極端な外れ値のスコアはモダリティで放出され、角度は推定された動きに大きな影響を与えませんでした。しかし、参加者は水平面の移動角度サイズを約9度過小評価し、正面面の角度サイズを約5度過大評価しました。ここは。
角度係数は正面面係数と有意に相互作用することが判明したため、45度までの移動では90度までの移動よりも過大評価が大きかった。さらに、モダリティは角度と有意に相互作用することが判明し、90度までの動きについて前庭情報のみからの過小評価は、視覚条件および複合条件と比較して有意に大きくなることがわかりました。このような不一致は、45度までの動きには見られませんでした。
前庭運動感覚の手がかりのみでフィードバックが提供された場合、視覚条件や複合条件と比較して、応答時間が有意に遅くなることがわかりました。また、水平面内で移動した場合、参加者は他の平面と比較して有意に遅かった。これらの結果は、脳の空間表現が次元間で対称ではないことを示唆しているため、非常に驚くべきものです。
私たちは以前から、人々が水平面での自分の動きを過小評価する傾向があることをここで初めて知っていましたが、垂直次元ではそうではないことを示しています。将来的には、これらの方法を使用して、曲線のパスを含む3次元すべてのパスを構築できるようになります。これにより、脳がどのようにして平面間の動きを統合できるのか、どのようにターンをナビゲートするのかなど、追加の質問に答えることができます。
概要
この研究は、新しいモーションシミュレータを使用して人間が三次元空間をどのように移動するかを調査します。その結果、水平方向の動きはしばしば過小評価され、垂直方向の動きは過大評価されることが明らかになりました。
主要な研究要素
科学分野
- 神経科学
- 行動心理学
- モーションシミュレーション
背景
- 自己運動知覚の理解は神経科学において重要です。
- 従来のシミュレータには運動表現の限界があります。
- この研究はManuel Vidalの以前の研究に基づいています。
- 空間的方向感覚の乱れはナビゲーション能力に影響を与える可能性があります。
研究目的
- 三次元での経路ナビゲーションを測定すること。
- ナビゲーションタスク中の視覚および前庭感覚入力を制御すること。
- 異なる平面における自己運動推定の正確さを評価すること。
使用した方法
- 六自由度の改良型ロボットチェアの利用。
- 参加者はチェアに座ったまま仮想の星空をナビゲートします。
- 経路ナビゲーションに関するフィードバックはジョイスティック入力によって収集されます。
- 試行中、視覚的および前庭的手がかりが操作されます。
主な結果
- 参加者は運動平面に基づいて自己運動推定の精度が異なっていました。
- 垂直方向の動きは水平方向の動きと比較して一貫して過大評価されていました。
- MPI Cyber Motionシミュレータは複雑な運動プロファイルを可能にしました。
- 結果は空間的方向感覚の乱れの診断に関する洞察を提供します。
結論
- この研究は自己運動知覚を調査するための新しい方法を提供します。
- 結果は脳内のナビゲーションの理解に影響を与えます。
- この技術は空間指向の将来の研究のベンチマークとして機能する可能性があります。
よくある質問
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.
