Name: WheelCon:人間の感覚運動制御を研究するためのホイールコントロールベースのゲームプラットフォーム (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-08-15T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 18 s
Description: 学ぶWheelConを用いた感覚運動制御の研究法。レーシングホイールインターフェースで視覚遅延や動作量子化を操作し、ヒトの運動制御メカニズムと階層構造を安全に解析する革新的プラットフォームです。

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台本の改造、ビデオの撮影と編集を行った鄭陽王氏、ビデオを編集してくれたジユアン・イェ氏に感謝します。この研究は、CIT基金&国立科学財団(JCD)、ボズウェルフェローシップ(QL)、ハイレベル大学基金(No.G02386301、G02386401、広東自然科学財団共同基金(No. 2019A1515111038)。

このプロトコルの開発と適用は、カリフォルニア工科大学機関審査委員会(IRB)と南部科学技術大学IRBによって承認されました。この被験者は、手続きが行われる前にインフォームド・コンセントを提供した。
1. システムの準備とセットアップ
<ol><li>推奨される基本ハードウェアは、2 GHz デュアルコア プロセッサと 4 GB のシステム メモリです。</li>
	<li>C# プログラミング言語を使用しながら、Unity プラットフォームでゲーム プラットフォームを構築します。ゲームプラットフォーム開発には、ロジクールゲームホイールドライバーとロジクールステアリングホイールSDKが必要です。</li>
	<li>ゲーム プラットフォームの実行可能ファイルは、Windows 10 オペレーティング システム (OS) のみをサポートします。したがって、Windows 10 を実行している PC 上で、対応するレーシング ホイール ドライバーをダウンロードしてインストールします。次に、圧縮された WheelCon ソフトウェア (https://github.com/Doyle-Lab/WheelCon/archive/master.zip) をダウンロードし、ローカル ハード ドライブにファイルを抽出します。</li>
	<li>モニターの前の固定レベルでレーシングホイールをしっかりと取り付け、ホイールのUSBケーブルをPCに、電源アダプタをコンセントに接続します。</li>
	<li>ドライバ GUI を起動して、正しい入力読み出しと強制フィードバックをテストします。重要なのは、テスト中にドライバー GUI をバックグラウンドで実行し続けることです。</li>
	<li>プログラムを起動するには、'\WheelCon-master\実行可能ファイルと出力ファイル\' ディレクトリで WheelCon.exe をダブルクリックします。</li>
	<li>構成画面で、モニタの設定を選択し、[再生! ( 図2a)] をクリックします。メインメニューが表示されます。表示サイズと位置が指定されていることを確認します。 注: カーソル速度を定義する「ホイール感度」の値は 0 から 1 の範囲で、デフォルトは 0.5 です。レーシングホイールで与えられるモーションの範囲が特定のタスクパラメータに合わない場合は、この値を調整します。たとえば、高齢化の感度を下げます。ただし、タスク間で比較するには、バッテリとグループ間でこの値を一定に保つ必要があります。</li>
</ol>2. タスクの実装
<ol><li>ゲームに到達するフィットの法則 注:フィットの法則に達するゲームは、到達プロセスをシミュレートします。対象は、ホイールを回転して、目的の領域に垂直線を配置する必要があります(図2d)。<ol>
<li>車輪の後ろに気持ちよく着席する。必要に応じて、ホイールの高さを調整します。</li>
		<li>メイン メニューで、[ 適合者の法則タスク ] (図 2b) をクリックし、テキスト ボックスの件名とタスク情報を示す出力ファイルの名前を入力します。</li>
		<li>[ ファイルの選択] をクリックし、\WheelCon マスター\ デモ入力ファイル\' ディレクトリで[フィットの Law.txt] を選択し、[ ゲームの開始] をクリックします。</li>
		<li>ホイールに沿って緑色の垂直線を移動し、グレー ゾーン内に配置するように件名に指示します。このタスクは、車輪の操縦と、異なるタスク全体で使用される色の規則で主題を理解するのに役立ちます。</li>
	</ol></li>
	<li>マウンテンバイクのタスク 注:マウンテンバイクのタスクは、追跡と補償追跡タスクの組み合わせです。それは急な、ねじれた、でこぼこした道をマウンテンバイクに乗ることをシミュレートします。被写体はトレイルを見てホイールを回して追跡できますが、モーターはホイールをトルクしてトライアルで目に見えないバンプを模倣することができます(図 2e).<ol><li>
ゲーム 1: 視覚遅延の影響をテストする 注:このゲームでは、先読みウィンドウの長さ(高度な警告と遅延)が操作されます。<ol>
<li>メイン メニューの [ マウンテン バイク タスク ] (図 2c) をクリックし、テキスト ボックスの件名とタスク情報を示す出力ファイルの名前を入力します。</li>
			<li>[ ファイルの選択] をクリックし、\WheelCon マスター\ デモ入力ファイル\ディレクトリで Vision_Delay.txt を選択し、[ ゲームの開始] をクリックします。</li>
			<li>紫色の水平線と交差するグレーの軌跡の部分を追跡するために、ホイールで緑色の垂直線を動かすことを被験者に指示します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>
ゲーム 2: アクション遅延の影響をテストする 注:このゲームでは、ホイールの動きとアクション出力の間に様々な長さの遅延が追加されます。<ol>
<li>メイン メニューでマウンテン バイク タスク をクリックし、テキスト ボックスの件名とタスク情報を示す出力ファイルの名前を入力します。</li>
			<li>[ ファイルの選択] をクリックし、\WheelCon マスター\ デモ入力ファイル\' ディレクトリの Action_Delay.txt を選択し、[ ゲームの開始] をクリックします。</li>
			<li>紫色の水平線と交差するグレーの軌跡の部分を追跡するために、ホイールで緑色の垂直線を動かすことを被験者に指示します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>
ゲーム 3: 視覚量子化の効果をテストする 注:このゲームでは、データレートを制限するために、視覚的な入力が量子化されます。<ol>
<li>メイン メニューでマウンテン バイク タスク をクリックし、テキスト ボックスの件名とタスク情報を示す出力ファイルの名前を入力します。</li>
			<li>[ ファイルの選択] をクリックし、\WheelCon マスター\ デモ入力ファイル\' ディレクトリで [ビジョン量子化.txt] を選択し、[ ゲームの開始] をクリックします。</li>
			<li>紫色の水平線と交差するグレーの軌跡の部分を追跡するために、ホイールで緑色の垂直線を動かすことを被験者に指示します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>
ゲーム 4: アクション量子化の効果をテストする 注:このゲームでは、アクション出力は、データレートを制限するために量子化されています。<ol>
<li>メイン メニューでマウンテン バイク タスク をクリックし、テキスト ボックスの件名とタスク情報を示す出力ファイルの名前を入力します。</li>
			<li>[ ファイルの選択] をクリックし、\WheelCon マスター\ デモ入力ファイル\' ディレクトリの [アクション量子化.txt] を選択し、[ ゲームの開始] をクリックします。</li>
			<li>紫色の水平線と交差するグレーの軌跡の部分を追跡するために、ホイールで緑色の垂直線を動かすことを被験者に指示します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>
ゲーム5:バンプとトレイルの乱れの効果をテストする 注: このタスクは、次の 3 つのシナリオで構成されます。 a)「バンプ」は、マウンテンバイクに乗ったときにバンプを打つことを模倣するホイールのトルク障害にもかかわらず、一定のトレイルの被験者を追跡します。 b)「トレイル」、ランダムターンで移動軌跡を追跡するが、バンプなし。 c)「バンプ付きトレイル」、ランダムなターンとバンプで移動軌跡を追跡します。<ol>
<li>メイン メニューでマウンテン バイク タスク をクリックし、テキスト ボックスの件名とタスク情報を示す出力ファイルの名前を入力します。</li>
			<li>[ ファイルの選択] をクリックし、\WheelCon マスター\デモ入力ファイル\ディレクトリで [バンプ & Trail.txt] を選択し、[ ゲームの開始] をクリックします。</li>
			<li>紫色の水平線と交差するグレーの軌跡の部分を追跡するために、ホイールで緑色の垂直線を動かすことを被験者に指示します。</li>
		</ol>
</li>
	</ol></li>
</ol>3. データ出力
<ol><li>TXT 出力ファイルを '\WheelCon-master\実行可能ファイル\MountainBikeData\' ディレクトリに配置し、Matlab の WheelCon データ分析コード.m' を使用して '\WheelCon マスター\ソース コード' ディレクトリで開きます。</li>
	<li>MATLAB スクリプトで 、出力 ファイル ディレクトリに従って変数をfile_namesフォルダと file_names を指定し、スクリプトを実行して (Ctrl + Enter)、出力変数は列ベクトルとしてワークスペースに保存されます。エラーと制御ポリシーは、サンプリング時間ごとにエクスポートされます。詳細については 、表 2 を参照してください。</li>
</ol>4. 入力ファイルの開発
<ol><li>'\WheelCon マスター\ソース コード\' ディレクトリで 'WheelCon Mntn 自転車トレイルデザインコード.m' を開きます。</li>
	<li>目的のゲームパラメータのセクションをコメント解除 (Ctrl + T) し、スクリプトを実行します (Ctrl + Enter)。入力ファイルは、.txt 形式で '\WheelCon マスター\ソース コード\' ディレクトリに保存されます。入力ファイルの各列は、1 つの制御変数です。制御変数のリストについては 、表 1 を参照してください。</li>
</ol>

<ol><li>Franklin, D. W., Wolpert, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computational+Mechanisms+of+Sensorimotor+Control%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Computational Mechanisms of Sensorimotor Control.</a> Neuron. 72 (3), 425-442 (2011).</li>
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<li>Zhang, H., Watrous, A. J., Patel, A., Jacobs, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Theta+and+Alpha+Oscillations+Are+Traveling+Waves+in+the+Human+Neocortex%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Theta and Alpha Oscillations Are Traveling Waves in the Human Neocortex.</a> Neuron. 98 (6), 1269-1281 (2018).</li>
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<li>Karmali, F., Whitman, G. T., Lewis, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bayesian+optimal+adaptation+explains+age-related+human+sensorimotor+changes%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Bayesian optimal adaptation explains age-related human sensorimotor changes.</a> Journal of Neurophysiology. 119 (2), 509-520 (2017).</li>
<li>Gori, J., Rioul, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Information-Theoretic+Analysis+of+the+Speed-Accuracy+Tradeoff+with+Feedback%5BTitle%5D)+AND+%222018+IEEE+International+Conference+on+Systems%2C+Man%2C+and+Cybernetics+%28SMC%29%22%5BJournal%5D)">Information-Theoretic Analysis of the Speed-Accuracy Tradeoff with Feedback.</a> 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). , 3452-3457 (2018).</li>
<li>Trendafilov, D., Polani, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Information-theoretic+Sensorimotor+Foundations+of+Fitts%27+Law%5BTitle%5D)+AND+%22Extended+Abstracts+of+the+2019+CHI+Conference+on+Human+Factors+in+Computing+Systems%22%5BJournal%5D)">Information-theoretic Sensorimotor Foundations of Fitts' Law.</a> Extended Abstracts of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , 1-6 (2019).</li>
<li>Fitts, P. M., Peterson, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Information+capacity+of+discrete+motor+responses%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Experimental+Psychology%22%5BJournal%5D)">Information capacity of discrete motor responses.</a> Journal of Experimental Psychology. 67 (2), 103-112 (1964).</li>
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<li>Nakahira, Y., Matni, N., Doyle, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hard+limits+on+robust+control+over+delayed+and+quantized+communication+channels+with+applications+to+sensorimotor+control%5BTitle%5D)+AND+%222015+54th+IEEE+Conference+on+Decision+and+Control+%28CDC%29%22%5BJournal%5D)">Hard limits on robust control over delayed and quantized communication channels with applications to sensorimotor control.</a> 2015 54th IEEE Conference on Decision and Control (CDC). , 7522-7529 (2015).</li>
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<li>Demers, M., Levin, M. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kinematic+Validity+of+Reaching+in+a+2D+Virtual+Environment+for+Arm+Rehabilitation+After+Stroke%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Neural+Systems+and+Rehabilitation+Engineering%22%5BJournal%5D)">Kinematic Validity of Reaching in a 2D Virtual Environment for Arm Rehabilitation After Stroke.</a> IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 28 (3), 679-686 (2020).</li>
<li>Zbytniewska, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Design+and+Characterization+of+a+Robotic+Device+for+the+Assessment+of+Hand+Proprioceptive%2C+Motor%2C+and+Sensorimotor+Impairments%5BTitle%5D)+AND+%222019+IEEE+16th+International+Conference+on+Rehabilitation+Robotics+%28ICORR%29%22%5BJournal%5D)">Design and Characterization of a Robotic Device for the Assessment of Hand Proprioceptive, Motor, and Sensorimotor Impairments.</a> 2019 IEEE 16th International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR). , 441-446 (2019).</li>
<li>Delp, S. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((OpenSim%3A+Open-Source+Software+to+Create+and+Analyze+Dynamic+Simulations+of+Movement%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">OpenSim: Open-Source Software to Create and Analyze Dynamic Simulations of Movement.</a> IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 54 (11), 1940-1950 (2007).</li>
<li>Gray, W. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Plateaus+and+Asymptotes%3A+Spurious+and+Real+Limits+in+Human+Performance%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Directions+in+Psychological+Science%22%5BJournal%5D)">Plateaus and Asymptotes: Spurious and Real Limits in Human Performance.</a> Current Directions in Psychological Science. 26 (1), 59-67 (2017).</li>
</ol>

著者らは、利益相反がないことを明らかにしている。

本論文では、人間の感覚運動制御における遅延、量子化、乱れ、および階層型フィードバックループの影響を研究するための、オープンソースの無料ゲームプラットフォームWheelConを発表しました。ハードウェア、ソフトウェア、GUI を示しました。遅延と量子化を伴う単一の感覚運動制御ループの設定が実装されており、遅延、量子化、および感覚運動制御の乱れの影響を測定することができます。実験結果はフィードバック制御理論からの予測とよく一致している。
このプロトコルは、外部の遅延を非侵襲的に操作し、視覚入力とアクション出力の両方でデータレートを制限し、感覚運動制御性能を分析する方法を提供します。プロトコルでは、プラットフォームで事前に定義されたいくつかのタスクシナリオの下で、参加者にゲームをプレイするよう依頼します。これらのタスクでは、遅延の線形効果(図3および図4)と量子化の非線形効果(図5)を検証しました。これらの効果...

人間の感覚運動制御システムは非常に強い1であり、センシングは分散され、可変的で、まばらで、量子化され、騒々しく、遅れた2、3、43,4である。2中枢神経系の計算は遅い55、6、7;6,7そして筋肉の作動疲労と飽和8.複雑なヒトの感覚制御,,,,プロセス44、9、10、11、12、13、149,10の複雑な人間の反応のトレードオフプロセスである12111315,16,16の計算理論モデルが提案されている。14例えば、フィードバック制御理論は、最適制御方針12を予測し、ベイズ理論モデルの感覚運動学習17、18、1918,19および情報理論センサリ運動基礎1720,21,21とを予測する。理論モデルの豊富とは対照的に、複数のフィードバックループの重要な構成要素を操作できる実験プラットフォームは開発に欠ける。これは、感覚運動制御のこれらの側面を橋渡ししてテストするためのプラットフォームを設計するには、モーター制御理論、信号処理、相互作用からコンピュータグラフィックスやプログラミングまで、多様な専門知識が必要であるという事実によるものです。研究者は、多くの場合、人間の感覚運動制御性能を特徴付けるために独自のカスタムハードウェア/ソフトウェアシステムを開発し、研究グループ間でデータセットを比較/比較し統合する能力を制限することができます。使いやすく検証されたシステムの開発は、感覚運動制御の定量的特性を広げる可能性があります。
本稿では、新しいフリーでオープンソースのプラットフォームであるWheelConプラットフォームを紹介し、フィット則がゲームに到達し、急でねじれ、でこぼこしたトレイルをダウンさせるマウンテンバイクタスクを非侵襲的にシミュレートする仮想環境のビデオゲームを設計します。タスクに到達するための Fitts の法則は、距離スケールで幅の目標に到達するために必要な時間が22,,23となる速度と精度のトレードオフを定量化します。「マウンテンバイクタスク」は、特にフィードバックループを研究するという点で、人間の感覚運動性能に関する研究の2つの古典的な構成要素である追求と補償追跡タスクの組み合わせです。
WheelConには、各理論で提示される非常に要求の多い基本的なコンポーネントが含まれています:遅延、量子化、ノイズ、妨害、および複数のフィードバックループ。これは、人間の感覚運動制御における次の多様な質問を研究するための潜在的なツールです。
• 人間の感覚運動システムが神経シグナル伝達の遅延と量子化にどのように対処し、脳内の限られた資源(空間や代謝コストなど)によって根本的に制約される24,,25; • どのように感覚運動制御を用いたヒト皮質の神経相関26; • 人間が感覚運動制御27における予測不可能な外部障害をどのように処理するか。 • 階層制御ループが人間の感覚運動システム16、28、29,29に重なって統合された方法;16, •人間の視覚フィードバック30 と反射フィードバック31 の感覚運動制御における遅延と量子化の結果; • 遅延と量子化16、17、24,,、29の下での感覚運動学習のための最適なポリシーと戦略。
WheelConはステアリングホイールと統合し、動的制御ポリシーとシステムエラーを記録しながら、信号遅延、量子化、ノイズ、妨害など、これらの質問の変数を操作するゲーム条件をシミュレートすることができます。また、研究者は感覚運動制御における階層構造を研究することができます。マウンテン バイクに乗る例では、このタスクには、高層計画と低層反射の 2 つの制御層が含まれます。目に見える障害(すなわち、トレイル)については、妨害が到着する前に計画します。事前に不明な乱れ(すなわち、小さな隆起)の場合、制御は遅延反射に依存する。フィードバック制御理論は、効果的な層状アーキテクチャが、より高い層の目標、計画、下層のセンシング、反射、およびアクション24との決定を統合できることを提案する。WheelCon は、このような階層構造をテストするために、計画層と反射層に特徴的な障害を誘発する実験的なツールを提供しています (図 1)。
私たちは、神経科学に関する理論的および実験的研究の間のギャップを埋める、安価で使いやすい、柔軟なプラットフォームWheelConを提供します。具体的には、遅延、量子化、妨害、潜在的に速度精度のトレードオフの影響を調べるのに使用できます。制御ループで操作できる変数を表 1に示します。また、人間の感覚運動制御における異なる制御層にわたる意思決定と多重化能力の研究にも適用できます。さらに、WheelConは、脳波(EEG)などの非侵襲的な神経記録と互換性があり、感覚運動制御時の神経応答を測定する32、33、34、35、33,34,35および経頭蓋電気刺激(tES)や経頭蓋磁気刺激(TMS)などの非侵襲的脳刺激技術を、神経活動3236,37に操作36,する。

<table><tbody><tr><td>ゲーミングホイール</td><td>Logitech</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Windows 10 OS</td><td>マイクロソフト</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

wheelcon:人間の感覚運動制御を研究するためのホイールコントロールベースのゲームプラットフォーム

WheelCon: A Wheel Control-Based Gaming Platform for Studying Human Sensorimotor Control

フィードバック制御理論は、理論的にヒトの感覚運動制御をモデル化するために広く実施されている。しかし、複数のフィードバックループの重要なコンポーネントを操作できる実験的なプラットフォームは開発に欠けています。本稿では、このような不十分な解決を目的としたオープンソースプラットフォームWheelConについて説明する。WheelConは、コンピュータ、標準ディスプレイ、およびフォースフィードバックモーターを装備した安価なゲームステアリングホイールのみを使用して、マウンテンバイクに乗って急な、ねじれ、でこぼこトレイルに乗るという正規の感覚運動タスクを安全にシミュレートします。このプラットフォームは、デモで示されるように柔軟性を提供し、研究者が高レベルの高度な計画レイヤーや低レベルの遅延反射層を含む階層化されたフィードバックループの乱れ、遅延、量子化(データレート)を操作できるようにします。このホワイト ペーパーでは、WheelCon のグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) 、既存のデモの入出力、および新しいゲームの設計方法について説明します。さらに、モデルの予測に合致するデモゲームの基本的なフィードバックモデルと実験結果を紹介します。WheelConプラットフォームはhttps://github.com/Doyle-Lab/WheelConでダウンロードできます。要するに、このプラットフォームは安価で使いやすく、効果的な感覚運動神経科学の研究と制御工学教育のためのプログラムに柔軟に取り上げられています。

モデリングフィードバック制御
図 1に示す簡略化されたフィードバック制御モデルを示します。システムダイナミクスは、次の方法で提供されます。
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/61092/61092equ01.jpg">
ここで x(t) は時間 t のエラー 、r(t) はトレイルの乱れw(t) はバンプ障害、 u(t) は制御アクションです。
トレイルの乱れのモデリングアクション遅延
<p class="jove_con...

WheelConは、急な、ねじれ、でこぼこしたトレイルをマウンテンバイクを非侵襲的にシミュレートするビデオゲームを設計するための斬新で無料でオープンソースのプラットフォームです。これは、人間の感覚運動制御(遅延、量子化、ノイズ、妨害、および複数のフィードバックループ)に提示するコンポーネントを含み、研究者が感覚運動制御における階層化されたアーキテクチャを研究することを可能にします。

WheelCon:人間の感覚運動制御を研究するためのホイールコントロールベースのゲームプラットフォーム

Feedback control theory has been extensively implemented to theoretically model human sensorimotor control. However, experimental platforms capable of ...

センシングは分散され、まばらで、量子化され、騒々しく、遅延しますが、人間の感覚的なモーター制御システムは非常に堅牢です。中枢神経系のコンピューティングは遅く、筋肉の作動疲労と飽和。この因果要因と感覚運動制御のシステム性能に及ぼす影響を研究するには、これらの要因を操作し、性能を記録する使いやすい実験プラットフォームを開発することが重要です。ここでは、急な、ねじれた、でこぼこトレイルの下にマウンテンバイクに乗ってシミュレートする私たちの仮想環境のためのビデオゲームを設計するための無料のオープンソースプラットフォームであるWheelConと呼ばれるゲームプラットフォームを提示します。WheelConは、信号遅延、量子化、ノイズ、モーター制御軌道や空気力学を記録しながらの妨害など、人間の感覚運動制御システムの変数を操作することができるため、ステアリングホイールと統合されています。また、より高い層の目標、計画、決定、下層のセンシング、反射、行動など、感覚運動制御における建築家の層を研究することもできます。Windows 10 を実行しているコンピューターで WheelCon Web ページに移動し、[複製またはダウンロード] をクリックし、ポップアップ ダイアログで [ZIP のダウンロード] をクリックします。すべてのファイルをローカル ハード ドライブに展開します。メーカーのウェブサイトにアクセスし、レーシングホイールモデルに対応するドライバをダウンロードします。モニターの前に座っているレベルでレーシングホイールをしっかりと取り付けます。ホイールのUSBケーブルをPCに接続し、電源アダプタをコンセントに接続します。プログラムをテストするには、ホイールコンをダブルクリックします。exe は、エクスカット可能な出力ファイルのフォルダーにあります。モニタの設定に応じて設定を行い、[再生]をクリックします。車輪の後ろに気持ちよく置いてください。ホイールを取り扱う際に、被写体に適切な可動範囲が許可されていることを確認します。[フィットの法則タスク] をクリックします。テキスト ボックスをクリックし、件名とタスク情報を含む出力ファイルの名前を入力します。[ファイルを選択]をクリックし、[適合則]を選択します。入力として txt。[ゲームの開始] をクリックします。ステアリングホイールを回して、グレーゾーンを緑色の線でトラッキングするよう被験者に指示します。このゲームは、セットアップで話題を理解するのに役立ちます。[マウンテン バイク タスク] をクリックします。出力ファイル名を入力し、[Vision_Delay.txtを選択します。[ゲームの開始] をクリックしてテストを開始します。このゲームでは、先読みウィンドウの長さが変更され、高度な警告、警告、または視覚的な遅延が発生しません。[マウンテン バイク タスク] をクリックし、出力ファイル名を入力して、[Action_Delay.txtを選択します。[ゲームの開始] をクリックしてテストを開始します。このゲームでは、対象のホイールの回転と緑のラインの動きの間に遅延が追加されます。遅延はゼロ秒から始まり、0.75秒に達するまで0.15秒増加します。マウンテン バイク タスクをクリックして出力ファイル名を入力し、ビジョン量子化.txtを選択します。[ゲームの開始] をクリックしてテストを開始します。このゲームでは、ビジュアルデータレートが操作されます。ビジュアル データが低い場合、軌跡は、いくつかの灰色の場所にしか表示されません。ビジュアル データ レートが増加すると、グレー ゾーンは潜在的な位置に表示され、その動きはより連続的になります。マウンテン バイク タスクをクリックして、出力ファイル名を入力し、アクション量子化.txtを選択します。[ゲームの開始] をクリックしてテストを開始します。このゲームでは、アクションデータレートが操作されます。データレートが最も遅い場合、グレーの線は1つの速度でしか行けないです。データレートが増加すると、制御ホイールの速度が細くなります。[マウンテン バイク タスク] をクリックし、出力ファイル名を入力して [バンプ トレイル.txtを選択します。[ゲームの開始] をクリックしてテストを開始します。このゲームでは、乱れがホイールのトルクとして追加され、バンプ、トレイルの突然のターン、または2種類の乱れが組み合わさります。テスト結果を取得するには、実行可能ファイルのフォルダーに移動し、以前に指定したファイル名を持つファイルを探します。左から右に、出力ファイルの各行は、時間、試行位置、バンプ サイズ、アクション データ レート、アクション遅延、視覚遅延、ビジュアル データ レート、トラッキング エラー、およびステアリング ホイール角度を指定します。新しい入力ファイルを作成するには、WheelCon Mntn バイクトレイル設計コードを開きます。m は Matlab と共にソース コード フォルダ内にあります。目的のゲームパラメータのコードのこのセクションを選択し、Ctrl キーと T キーを押してコメントを解除し、Run キーを押します。入力ファイルは同じフォルダに再生成されます。図が示すように、ビジュアルまたはアクションの遅延を伴うゲームでは、被験者のエラーがより大きな遅延で増加しました。ビジュアル入力またはアクション出力でデータ レートを制限すると、エラーが大きくなります。この図は、バンプのみ、ターンのみ、または2つを組み合わせた試験中の空気力学を示しています。このビデオを見ているとき、WheelConを人間の感覚運動制御研究に適用する方法を理解しているはずです。

wheelcon-wheel-control-based-gaming-platform-for-studying-human

Research

JoVE Journal

Neuroscience

神経科学

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上肢リハビリテーションロボットによる脳卒中の上肢機能と運動能力の向上

学ぶWheelConを用いた感覚運動制御の研究法。レーシングホイールインターフェースで視覚遅延や動作量子化を操作し、ヒトの運動制御メカニズムと階層構造を安全に解析する革新的プラットフォームです。

WheelCon:人間の感覚運動制御を研究するためのホイールコントロールベースのゲームプラットフォーム

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