WheelCon: Uma plataforma de jogos baseada em controle de rodas para estudar controle sensorial humano
15 de agosto de 2020
WheelCon é uma plataforma nova, gratuita e de código aberto para projetar videogames que não invasivamente simula mountain bike por uma trilha íngreme, tortuosa e esburacada. Contém componentes apresentados no controle sensorimotor humano (atraso, quantização, ruído, perturbação e múltiplos loops de feedback) e permite que os pesquisadores estudem a arquitetura em camadas no controle sensorial.
O sistema de controle motor sensorial humano é extremamente robusto, embora o sensoriamento seja distribuído, esparso, quantizado, barulhento e atrasado. A computação no sistema nervoso central é lenta, a atuação muscular fadiga e satura. Para estudar esses fatores causais e suas consequências no desempenho do sistema do controle motor sensorial, é importante desenvolver uma plataforma experimental fácil de usar que manipule esses fatores e regisse o desempenho.
Aqui apresentamos uma plataforma de jogos chamada WheelCon, que é uma plataforma gratuita e de código aberto para projetar videogames para o nosso ambiente virtual que simula andar de mountain bike por uma trilha íngreme, torcida e esburacada. A WheelCon se integra com um volante, pois pode manipular as variáveis no sistema de controle do motor sensorial humano, como atraso de sinalização, quantização, ruído e perturbação ao registrar a trajetória de controle do motor e a aerodinâmica. Também permite que a pesquisa estude a camada dos arquitetos no controle motor sensorial, incluindo os objetivos, planos, decisões e a detecção, reflexo e ação da camada inferior.
No computador que executa o Windows 10, vá para a página da WheelCon, clique em Clone ou baixe e clique em Baixar ZIP na caixa de diálogo pop-up. Extraia todos os arquivos para o disco rígido local. Acesse o site do fabricante e baixe o motorista correspondente para o modelo de roda de corrida.
Monte a roda de corrida com segurança no nível sentado na frente de um monitor. Conecte o cabo USB da roda ao PC e ao adaptador de alimentação a uma tomada. Para testar o programa, clique duas vezes no wheelcon.
exe na pasta do arquivo Saída Excutável. Configure as configurações de acordo com a configuração do monitor e clique em Reproduzir. Sente o assunto para baixo confortavelmente atrás das rodas.
Certifique-se de que o assunto é permitido um alcance adequado de movimento ao manusear a roda. Clique na Tarefa de Direito do Fitt. Clique na caixa de texto e digite um nome para o arquivo de saída, inclua informações sobre assunto e tarefa.
Clique em Selecionar arquivo e selecione a Lei do Ajuste. txt como entrada. Clique em Começar o Jogo.
Instrua o sujeito a acompanhar a zona cinza com a linha verde girando o volante. Este jogo serve para familiarizar o assunto com a configuração. Clique em Mountain Bike Task.
Digite o nome do arquivo de saída e selecione Vision_Delay.txt. Clique em Iniciar o jogo para iniciar os testes. Neste jogo, o comprimento da janela de visão para frente muda para fornecer aviso avançado, nenhum aviso ou um atraso visual.
Clique em Mountain Bike Task, digite o nome do arquivo de saída e selecione Action_Delay.txt. Clique em Iniciar o jogo para iniciar os testes. Neste jogo, um atraso é adicionado entre a roda do sujeito girando e o movimento da linha verde.
O atraso começa em zero segundos e aumenta em 0,15 segundos até atingir 0,75 segundos. Clique em Mountain Bike Task, digite o nome do arquivo de saída e selecione Vision Quantization.txt. Clique em Iniciar o jogo para iniciar os testes.
Neste jogo, a taxa de dados visuais é manipulada. Quando os dados visuais são baixos, a trilha só pode aparecer em alguns locais cinzentos soltos. À medida que a taxa de dados visuais aumenta, a zona cinzenta pode aparecer em locais mais potenciais e seu movimento se torna mais contínuo.
Clique em Mountain Bike Task, digite o nome do arquivo de saída e selecione Ação Quantização.txt. Clique em Iniciar o jogo para iniciar os testes. Neste jogo, a taxa de dados de ação é manipulada.
Quando a taxa de dados está mais lenta, a linha cinza só pode ir a uma velocidade. À medida que a taxa de dados aumenta, o controle da velocidade da roda torna-se mais fino. Clique em Mountain Bike Task, digite o nome do arquivo de saída e selecione Bump Trail.txt.
Clique em Iniciar o jogo para iniciar os testes. Neste jogo, os distúrbios são adicionados como um torque no volante, simulando uma colisão, uma curva repentina na trilha ou os dois tipos de distúrbios combinados. Para recuperar os resultados do teste, vá para a pasta do arquivo De saída executável e procure o arquivo com nomes de arquivos previamente especificados.
Da esquerda para a direita, cada linha no arquivo de saída especifica tempo, posição de teste, tamanho da colisão, taxa de dados de ação, atraso de ação, atraso visual, taxa de dados visuais, erro de rastreamento e ângulo do volante. Para desenvolver um novo arquivo de entrada, abra o Código de Design de Trilha de Bicicleta WheelCon Mntn. m na pasta Código Fonte com o Matlab.
Selecionando esta seção do código para os parâmetros de jogo desejados, pressione Control plus T para descomentar e pressione Executar. O arquivo de entrada será regenerado na mesma pasta. Como a figura sugere, em jogos com atrasos visuais ou de ação, o erro do sujeito aumentou com atrasos maiores.
Limitar as taxas de dados na entrada visual ou na saída de ação resultou em erros maiores. Esta figura mostra a aerodinâmica durante os ensaios com apenas solavancos, apenas curvas ou os dois combinados. Como você está assistindo este vídeo, você deve estar familiarizado com como aplicar WheelCon a um estudo de controle motor sensorial humano.
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Visão Geral
WheelCon é uma plataforma de jogos gratuita e de código aberto projetada para simular de forma não invasiva o ciclismo de montanha em uma trilha desafiadora. Esta plataforma permite que os pesquisadores investiguem o controle sensoriomotor humano manipulando variáveis como atraso, quantização e ruído, fornecendo insights sobre a arquitetura em camadas do controle motor.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Neurociência
- Controle Sensoriomotor
- Interação Humano-Computador
Fundo
- O sistema de controle sensoriomotor humano é complexo e robusto, apesar de sua natureza distribuída e barulhenta.
- Entender as consequências de vários fatores causais no desempenho do sistema é essencial para o avanço da pesquisa.
- As plataformas experimentais existentes frequentemente carecem de facilidade de uso para manipular esses fatores.
Propósito do Estudo
- Desenvolver uma plataforma experimental que permita a manipulação de parâmetros que afetam o controle sensoriomotor.
- Permitir o registro de resultados de desempenho sob várias condições experimentais.
- Facilitar o estudo de diferentes camadas no controle sensoriomotor, englobando tanto metas de nível superior quanto ações de nível inferior.
Métodos Utilizados
- A principal plataforma utilizada é o WheelCon, um ambiente semelhante a um videogame rodando no Windows 10.
- Os participantes interagem com uma interface de volante para explorar várias condições, incluindo atrasos visuais e de ação.
- Múltiplos ensaios são conduzidos para avaliar a influência de atrasos e quantização no desempenho de rastreamento.
- As configurações podem ser alteradas para observar diferentes tipos de distúrbios e seus efeitos no controle motor.
Principais Resultados
- Atrasos aumentados levaram a maiores erros de rastreamento entre os sujeitos.
- Taxas de dados mais baixas tanto para entrada visual quanto para saída motora foram associadas a maiores erros no desempenho da tarefa.
- Os resultados destacam a sensibilidade do sistema de controle motor a parâmetros variados, informando designs para estudos futuros.
Conclusões
- WheelCon demonstra uma ferramenta versátil para estudar o controle sensoriomotor humano em um ambiente seguro e controlado.
- Permite que os pesquisadores explorem interações complexas entre múltiplas variáveis que afetam o desempenho motor.
- A capacidade da plataforma de manipular e registrar vários fatores aumenta a compreensão dos mecanismos de controle motor e potenciais aplicações em reabilitação.
Perguntas Frequentes
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.
