質的不一致検出を使用した、曲がりくねった軌道に従うターゲットを迎撃するためのステアリングの視覚的誘導の特性評価

Jul 06, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 20246 (2022) この記事を引用

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この研究では、円軌道に沿って移動するターゲットを使用した運動遮断タスクにおけるステアリング動作を導く情報変数を調査しました。ステアリング動作とそれを駆動する潜在的な情報源の時間的共進化に焦点を当てた新しい分析方法を使用して、もっともらしい情報候補への依存を無効にすることに着手しました。この定性的不一致検出 (QuID) 手法をアンサンブル平均ではなく個々の試験に適用したところ、ステアリング動作は、エージェント中心の目標方位角度のいかなる種類の変化にも基づく情報への依存と両立しないことが明らかになりました。環境中心のターゲットの方位角の一次変化も、異なる実験条件下で観察された挙動の変動を適切に説明できませんでした。展開するステアリング動作の観察されたタイミングを捕捉するには、最終的に、方位角の (速度ベースの) 1 次変化と (加速度ベースの) 2 次変化の組み合わせが必要でした。この結果は方位角の分数次数ベースの変化に依存していることを示しているかもしれないが、今回の発見の全体的な重要性は、動作をアプリオリに仮定された機能戦略に当てはめようとする既存の慣行から脱却する必要性を実証することにある。動作ヒューリスティックルールまたは制御法則間のカテゴリ的な違いについて。

運動器のインターセプトは、平野を横切ってガゼルを追いかけるライオンから、校庭で鬼ごっこをする子供たちのグループ、運動場でパスをインターセプトするために走っているサッカー選手に至るまで、さまざまな状況で観察できます。しかし、驚くべきことに、膨大な量の研究にもかかわらず、そのようなタスクをどのように達成するかという問題は未解決のままです。実際、現在では運動遮断は通常オンラインで、つまり現在入手可能な情報に基づいて制御されることが広く受け入れられています1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13。、14、15、16、17、18、19、20、21、運動遮断中の行動を規制するために情報がどのように使用されるかについては、依然として議論の余地があります。今回の寄稿では、私たちは最近開発された分析方法 3 に基づいて構築し、それがこの議論を経験的に解決するのにどのように貢献できるかを実証します。ただし、先に進むためには、まず議論の基礎を整える必要があります。

移動ターゲットの運動遮断のオンライン制御に関する実証研究により、一連の機能戦略が特定されました 22、23、24、25、26。このような戦略間の運用上の違いは通常、選択された特定の種類の角度 (エージェント中心または環境中心) と、行動を導くために依存するこの角度の特定の時間微分順序の両方の観点から、考慮される適切な角度のエージェントとターゲットの関係によって特徴付けられます。。文献における後者の描写はさらに、選択された記述のレベルに応じて変化し、ヒューリスティックに基づいた望ましい定常状態の動作、またはこの望ましい動作状態をもたらす可能性のある力学に基づいた基礎的なメカニズムに焦点を当てています。

前述の例のように、エージェントの運動面内を移動するターゲットの迎撃に焦点を当てて、いくつかの具体的な例でこれを説明しましょう。この状況で考慮される角度は、(エージェント中心の) ターゲットの方位角 β と (環境中心の) ターゲットの方位角 θ です (定義については図 1a を参照)。この状況では、少なくとも 3 つの異なる戦略が区別されています。古典的な追跡戦略 (ヒューリスティックに ZTHA (ターゲット方位角ゼロ) と呼ばれる) では、エージェントはターゲットの現在の方向に移動すること、つまりターゲット方位角 β をゼロに維持することを継続的に求めます。基礎となる制御に関して、この動作は従来、β27、28、29、30 のヌリング (つまり、大きさの最小化) に基づくステアリングダイナミクスによってインスタンス化されてきました。 β = d0β/dt0 であるため、このような戦略は β ベースの 0 次戦略として認定される可能性があります。一方、古典的な迎撃戦略 (ヒューリスティックに、一定の目標方位角を意味する CTHA と呼ばれる) では、エージェントは目標方位角 β を状況固有のゼロ以外の値で一定に維持するように移動を継続的に求めます。ダイナミクスの観点からは、この動作は従来、β の変化率をゼロにする (つまり、d1β/dt1 をゼロにする)1,2,6,7,15,23 ことによってインスタンス化されてきたため、β ベースの最初の動作として認定される可能性があります。注文戦略。この古典的な迎撃戦略とよく混同されるのは、目標の方位角を維持しようとする戦略 (発見的に方位角一定の略で CBA と呼ばれる) です 1,2,6,7,15,31,32,33,34,35,36 θ定数。この後者の戦略は従来、θ の変化率をゼロにする (つまり、d1θ/dt1 をゼロにする) ことによってインスタンス化されており 3,23、したがって θ ベースの一次戦略として認定される可能性があります。エージェントがターゲットよりも速く移動する場合、これら 3 つの戦略すべてが迎撃に成功する可能性があることに注意してください。 ZTHA、CTHA、および CBA ヒューリスティックのグラフ表示は通常、タイムステップベースの表現に依存して、それらが関連付けられている典型的な定常状態の運動経路を示します (例については図 1b ～ d を参照)。ただし、このような図では実際の迎撃動作の重要な側面を引き出すことができていないことに留意することが重要です。ここで最も重要なのは、実際に基礎的な力学の兆候を構成する定常状態に向かう過渡状態を捉えるのが不十分であることです。実際、特定のヒューリスティックルールに関連付けられた定常状態の動作 (cf. 望ましい状況を維持するために移動する) は単なる確認にすぎませんが、動作の根底にある制御メカニズムが動作を主導するのは、時間の経過に伴う動作の (一時的な) 進化の中にあります。システムがそのような定常状態に向かう過程が明らかになるかもしれません。

(a) 同じ平面内を移動するターゲットを含む環境内を移動するエージェントの平面図における変数の定義。瞬間速度ベクトルは矢印 (エージェントは赤、ターゲットは茶色) で表されます。エージェントの進行方向 ϕ と目標方位 θ は、外心基準方向 (青い破線) に対して定義されます。ターゲットヘディング角度 β は、エージェントの移動方向に対するターゲットの偏心によって定義され、β = ϕ − θ となります。 (b、c、および d) 迎撃ヒューリスティックの典型的なタイムステップベースの表現: (b) ゼロ目標方位角 (ZTHA) または古典的な追跡、(c) 一定目標方位角 (CTHA) または古典的な迎撃、および (d) ) 一定ベアリング角 (CBA)。 (c) に示すように、直線の軌道をたどるエージェントの場合、THA β が一定であるだけでなく、BA θ (図示せず) も一定であることに注意してください。したがって、直線の定常状態の動作では、動作に対する β ベースと θ ベースの影響を明確にすることはできません。 3 つの例はすべて、特定のヒューリスティックルールの各タイムステップでの瞬間的な実行に基づいているため、そのような定常状態の表現は、そのような定常状態の動作に向けた過渡現象によって特徴付けられる根本的なダイナミクスをマスクします。この観点から見ると、(d) に示されている種類のターゲットの動きの場合、dθ/dt ヌリングのダイナミクスは一般に、示されているエージェントの動作にはつながらないことに注目するのは興味深いことです。これは、ダイナミクスは θ を一定方向に駆動するだけであり、特定の方向に駆動するものではないためです。価値。

運用上、観察された行動が特定の運動遮断戦略に基づいていたかどうかを調べる研究は、基本的に、観察された行動特性と予想される行動特性の間の全体的な対応の尺度に依存していました。前述の内容と同様に、予想される動作特性には、通常、出現すると予想される不変性 (定常状態の動作) が含まれます 31,32,33,34,35,36,37,38 が、一時的な側面を含むように拡張される場合もあります。、動的モデルのフィッティングによって捕捉されたもの1、2、6、7、15、23。実際には、これらの分析は通常、特定の実験条件下で全体的な挙動を最もよく表すと推定されるアンサンブル平均に基づいて実行されます。

上記で引用した研究から生じる一般的な立場は、人間の運動遮断は一次戦略に依存しているというものであり、それがβベースかθベースかについては議論が残っています4,5,22,23,37,38。しかし、いくつかの最近の発見は、運動遮断行動のそのようなカテゴリー別分類には問題がないわけではないことを示唆している。全体の平均ではなく個々の試験に焦点を当てることで、より微妙な全体像が明らかになり始めています。たとえば、0次情報の初期の系統的影響に関連する傍受特性は、直線軌道に沿って移動する（ほぼ）一定速度のターゲットについて報告されています3、4、5。一方、二次情報の後の系統的影響は、曲線軌道に沿って移動するターゲットについて報告されています3 。したがって、特定の実験条件は、迎撃戦略間のカテゴリ的な違いから推論して期待するよりも豊かな迎撃動作を引き起こす可能性があると思われます。したがって、ここでは別のアプローチを採用します。事前に定義された潜在的な戦略を区別しようとするのではなく、Bootma et al.3 によって提案された方法論的ロジックに従って、一歩下がって有用な分析の経験的出発点を再検討します。これを定性的不一致検出 (QuID) と呼びます。

QuID 手法は、運動遮断のオンライン制御モデルが、現在利用可能なタスク関連情報に基づいてエージェントが現在の状態をどのように変更するかを捕捉しようとすることを認識することから始まります。形式的には、これは一般制御則 da/dt = f (I, a) の要素を定義することになります。ここで、a はエージェントの現在の状態、I はタスクの制御に使用される情報変数の現在の状態です。 f は、a と I の現在の状態が a に必要な変化、つまり da/dt を決定する方法を特徴付ける関数です。情報変数 I がヌル化されていること以外の関数 f の詳細について仮説を立てる必要がなく、情報変数 I の使用は、ある時点 t で観察されたアクション変数 a の方向の変化が適合するかどうかを調べることによって経験的に (無効に) 検証できます。駆動方向は、t−Δt における情報変数 I によって提供されます。ここで、Δt は視覚運動遅延です。たとえば、エージェントが運動方向を変える（たとえば、左方向への移動から右方向への移動、またはその逆）のが見られるたびに、Δt 秒前のその駆動方向を調べることによって、もっともらしい情報変数の潜在的な駆動役割を評価できます。。特定の時点で、特定の情報変数がエージェントを正しい方向に導くことができたかどうかという質問に対して二分法的な答えを提供するこの評価方法は、実際には定性的な矛盾を探します。質的矛盾が検出されると、少なくともその時点では、考慮された特定の情報変数が進行中の制御プロセスを導いた可能性を排除できます。このような行動イベントにアンカーされた分析は、行動イベント後の一定期間にわたって特定の情報変数によってもたらされる推進力の方向と大きさを調べることによってさらに有用に補完できる可能性があります。実際、アクションが、適合する適応アクションを引き起こすことなく、特定の情報変数によって提供される駆動方向の実質的な変化を引き起こす場合、これもこの情報変数の質的矛盾を構成します。つまり、QuID 手法は、情報変数ごとに、2 つの必須要件を系統的に満たしているかどうかを調べることによって、行動を駆動するためのもっともらしい情報変数への依存度を評価します。つまり、行動変数の方向の観察可能な変化は、適切に指向された情報ベースの行動によって進められるべきであるということです。かなり前にドライブが発生し、実質的に矛盾した方向性の情報ベースのドライブは、行動変数 a の方向に観察可能な変化をもたらすはずです。同じ制御則が広範囲の条件に適用されるという仮定の下では、そのような定性的不一致は特定の条件下でのみ表面化する可能性があることに注意することが重要です3、4、5、23。

したがって、今回の寄稿では、QuID 法を適用して、それぞれの個別の迎撃行動の過程における目標の機首方位角 β と目標の方位角 θ の 0 次、1 次、および 2 次の時間導関数の潜在的な役割を評価しました。湾曲した (ここでは円形の) 軌道に沿って一定の速度で移動するターゲットを使用した、操縦による迎撃のシミュレーションタスク 4,5。我々は、ステアリングの制御はβベースではなくθベースになり4,5,23、目標軌道が曲がることで、初期の一次情報(d1θ/dt1)への依存から一次情報と二次情報の組み合わせへの移行を引き起こすのではないかと仮説を立てた。 -約1s3以降の次数(d2θ/dt2)情報。図 2 に図示されているように、20 m/s で移動する参加者は、環境内の 5 つの異なる初期横位置に現れる円筒形のターゲットを通過することになっていました。ターゲットは、最初は半径 20 メートルまたは 40 メートルの円軌道に従って左または右に 10 m/s で移動しました。全体的な解析を目的として、2 つのターゲット軌道半径 (R40 および R20 でコード化) のそれぞれについて、実験条件は初期位置 (S20、S10、および S0 でコード化) でミラー折りたたみされ、ターゲットの移動方向は内側 (IN) に記録され、外側 (OUT) に移動し、10 個の崩壊状態を引き起こします (S0 の OUT モーションのみ)。

初期条件と目標軌道。実験開始時の参加者の位置は、X-Z 座標系の原点 (0,0) に対応していました。その瞬間、ターゲット（黒い点で表されます）は、60 mの一定の深さの距離で、-20、-10、0、+10または+20 mの横位置Sに現れました。それぞれの初期ターゲット位置から、ターゲットは 2 つの異なる円軌道 (半径 20 m と 40 m) に沿って左方向または右方向に移動する可能性があります。結果として得られた 20 個の実験ターゲット軌道は、その後ミラー崩壊され、ターゲットの動きの方向が内向きまたは外向きに記録されました。内向きの軌道 (ピンク) では、ターゲットは参加者の最初の移動方向に対応する X = 0 軸に向かって最初に移動しましたが、外向きの軌道 (茶色) では、ターゲットは最初にこの軸から遠ざかりました。 S = 0 の場合、すべてのターゲットの軌道は (定義により) 外側に向かうことに注意してください。

全体の成功率 96.6% が証明するように、参加者はタスクをうまく遂行しました。試行の開始からターゲットとの接触の瞬間までの時間 (つまり、アクション継続時間) は、ターゲットの軌道条件によって異なります (3.86 秒から 5.80 秒の間を意味します)。ただし、各ターゲット軌道条件内では、アクション持続時間は参加者および試行全体にわたって非常に安定していました (SD ≤ 0.10 秒、詳細については表 1 を参照)。

ステアリング動作を駆動する可能性のある情報源の分析は、4 つの模範的な試験 (図 3。1680 のトライアルの完全なセットは補足情報としてオンラインで入手可能) を調べることで開始し、ステアリング動作と運転を運転する潜在的な情報源の時間的共進化に焦点を当てます。それ。各試行 (つまり、図 3 の各パネル) について、ターゲットと参加者がたどる空間パスが左側のグラフに表示されます。最初と 2 回目のステアリング操作の開始時のターゲットと参加者の位置は、それぞれ赤と緑の点でマークされます。左側のグラフでは灰色の水平線によって参加者のターンが空間的に位置しており、これらのターンは右側のグラフの対応する水平線によって時間的に位置しており、ターゲットである参加者の進行方向 ϕ (緑色) の時間変化 (下から上) を示しています。 - 方位角 β (赤) と目標の方位角 θ (青) およびそれらの一次および二次時間導関数。

4 つの例示的な試験の QuID プロット: (a) P10、ブロック 3 S20/R20-OUT (右方向)、(b) P11、ブロック 3 S20/R40-OUT (左方向)、(c) P7、ブロック 3 S20/R40 -IN (右方向)、(d) P12、ブロック 3 S10/R40-IN (左方向)。各パネルの左側のグラフ: ターゲット (灰色の点線) と参加者 (黒色の線) がたどる空間パス。ステアリングイベントは色分けされたドットでマークされます。各パネルの右のグラフ: 参加者の進行方向 ϕ (緑色)、ターゲットの進行方向の角度 β (赤色)、およびターゲットの方位角 θ (青色) のトライアル期間中の時間変化 (下から上) 1 次 (破線) および 2 次 (一点鎖線) の時間微分も併せて示します。灰色の水平線は、ステアリングイベントを空間的 (左のグラフ) および時間的 (右のグラフ) に位置させます。各パネルの拡大図バージョンは、補足図 S1 としてオンラインで入手できます。

まず、dβ/dt 情報から始めて、β ベースの情報の潜在的な推進役割に焦点を当てます。図 3a は、S20/R20-OUT トライアルの例を示しています。ターゲットが最初は外側 (ここでは右方向) に移動しているため、トライアルの開始から角度 β が開き、正の dβ/dt は右方向への駆動を示します。最初のステアリング動作 (下の水平線) は確かに右方向であるため、この観察された動作は、dβ/dt によって駆動される動作と一致します。しかしながら、この最初の操舵動作により角度βが急速に閉じ、それによってｄβ／ｄｔの符号が切り替わる。符号切り替え dβ/dt によって信号が送信される永続的な結果として生じる (現在は左方向への) 駆動は、1 秒をはるかに超える期間、修正的な左方向へのステアリング動作につながりません。これは、dβ/dt 駆動のステアリングとは互換性がありません。同様の動作が別の模範的なトライアルでも観察されます (図 3b、S20/R40-OUT、ここでは左方向のトライアルを表します): 最初に左方向の運転の合図があり、(実際) 左方向の最初のステアリング動作により、再び dβ/dt が急速に符号を切り替えます。。符号を切り替えた dβ/dt によって信号が送信される永続的な結果として生じる (現在は右方向への) 駆動は、2 秒をはるかに超えて右方向への修正ステアリング動作につながりません。この現象は、S10/R40-IN 試験を表す図 3d でも観察できます。実際、全試行の 51.9% で、最初のステアリング操作の開始後 0.5 秒以内に dβ/dt 符号切り替えが検出されました。その存在は、ターゲットが外側に動く条件下で特に顕著でした。すべてのケースの 94.1% では、符号切り替えされた dβ/dt 情報によって通知された修正駆動は、少なくとも 1 秒以内にステアリング動作を引き起こしませんでした。全体として、この定性的に一貫性のない駆動パターンは、dβ/dt をシステムを駆動する情報変数として失格にします。以下の内容を考慮すると、β 情報も d2β/dt2 情報も dβ/dt 情報を置き換えたり補足したりできないことに注意することが重要です。実際、最初の操舵動作の前に、β情報は、内向きの目標軌道を伴うほとんどすべての試行において、次の操舵動作とは反対の方向への駆動を信号で知らせる（例えば、図３ｃ、ｄ）。外側への目標軌道を用いたほとんどすべての試行では、最初のステアリング操作に続くβ情報は、次のステアリング操作の方向とは反対の方向への駆動の信号を出しました。 d2β/dt2 情報についても同じ状況が現れ、図 3 に示した 4 つの例すべてで観察できるように、最初のステアリング操作に続く操作は、その後に生成されたものとは反対の駆動方向を示す傾向が一般的です。

ϕ ベースの信号との強い共変動 (特に二次導関数で明らか) を明らかにした β ベースの信号とは対照的に、θ ベースの信号はかなり遅いタイムスケールで進化しました。図３ａの例示的な試行からわかるように、試行の開始から、ｄθ／ｄｔは、観察された最初の操舵動作の（右方向）方向と一致する駆動の（右方向）方向を信号で示す。その後、ステアリング操作により dθ/dt が徐々に変化し、2 回目のステアリング操作が開始される直前に符号の切り替えが発生します。したがって、この試験におけるステアリング挙動は、dθ/dt 情報によって駆動されるものとして理解できます。同じ現象が図３ｂ、ｄの例示的な試験でも観察されるが、これは図３ｃの例示的な試験には当てはまらない。ここで、dθ/dt の符号切り替えは 2 回目の操舵動作の開始後に発生し、その時点での dθ/dt 情報への依存に対する証拠が得られます。その時点でこの試験のステアリング挙動を説明するために必要な左方向の駆動を実際に提供できる唯一の情報変数は d2θ/dt2 です。 d2θ/dt2 も、最初のステアリング動作で観察されたステアリング動作と互換性のある駆動を提供しましたが、同じ素早い符号切り替えを明らかにしているため、d2θ/dt2 が実際に試行全体にわたるステアリング動作を適切に説明したとは結論付けられない可能性があります。これは、dβ/dt で観察された現象であり、観察された 2 番目のステアリングイベントのずっと前にすでに反対方向への駆動を示しています。結局、Bootsma ら 3 の結論と一致して、模範的な試験の検査から浮かび上がった全体像は、参加者は初期には dθ/dt 情報に依存し、後には dθ/dt 情報と dθ/dt 情報の組み合わせに依存するということでした。 d2θ/dt2情報。これらの θ ベースの結果の一般性を調べるために、完全なデータセットのイベントアンカー (つまり、時間ロック) 分析に目を向けます。

厳選された (21 件のトライアルが削除された) 完全な 1659 件のトライアルデータセットで、3115 件の顕著なステアリングアクション (模範的なトライアルでマークされたものに対応します。基準については「方法」セクションを参照) を特定しました。これは、試行ごとに平均 1.88 回のステアリング操作に相当します。ステアリング操作の開始タイミングを正確に特定するために、0.5 秒の継続時間を使用してこれらのイベントをビンに分けました。したがって、最初の時間ビンには 0 秒 (試行開始) から 0.5 秒まで観察されたステアリングイベントが含まれ、2 番目の時間ビンには 0.5 秒から 1.0 秒まで観察されます。表 2 からわかるように、総数の半分 (50.8%)ステアリングイベントは、トライアル開始後の最初の 1 秒間 (つまり、最初の 2 つの 0.5 秒ビン) に観察され、その後、ほとんど活動のない 1 秒期間 (3 番目と 4 番目のビン) が観察されました。ステアリングイベントの第 2 波は 2 秒から 4 秒の期間 (つまり、5 番目から 8 番目の 0.5 秒ビン) に観察され、その後、その数はゼロに減少しました。

各ステアリングイベントについて、情報変数 (ここでは θ、dθ/dt、および d2θ/dt2) ごとに、発生の瞬間前の 100 ミリ秒の視覚運動遅延 3 の時点で、次のステアリング方向 (つまり、左方向) が決定されるかどうかを決定しました。または右方向）は、情報変数によって通知されるステアリングの方向に対応します。具体的には、特定されたステアリング活動電位情報変数 θ、dθ/dt、および d2θ/dt2 の開始の 100 ミリ秒前が、この今後のイベントを正しく通知したかどうかを判断しました。したがって、dϕ/dt の今後の負の値 (左方向へのステアリング) は、調べた情報変数の負の値によって正しく通知されると考えられ、dϕ/dt の今後の正の値 (右方向へのステアリング) は、正の値によって正しく通知されると考えられます。調査された情報変数の値。この手順をすべてのステアリングイベントに適用すると、特定されたステアリングイベントの完全なセットを正しく駆動するための個々の情報変数の全体的な能力を評価できるようになりました。

図 4 は、ターゲット軌道条件ごとに、θ、dθ/dt、または d2θ/dt2 に対する独自の依存性によって正確に説明できるステアリングイベントのビン化された時間にわたる累積パーセンテージを個別に示しています。 (絶対ではなく) 累積パーセンテージを使用すると、ステアリングイベントが多いビンとステアリングイベントが少ないビンの間の比較による歪みの影響を回避できます。全体的な結果は、θ への独自の依存性を明確に除外しました。これは、内側に移動するすべてのターゲット軌道について、早い段階で間違った (つまり、観察とは反対の) 方向へのステアリングを体系的に示していたからです。すべての時間ビンにわたって累積すると、どのターゲット条件についても正しい予測の 60% を超えることはありませんでした。一方、dθ/dt への独自の依存性は、観測されたステアリング方向を早い段階で正しく予測し、R20 ターゲット軌道の 1.5 秒から 2.0 秒以降、およびそれ以降では、累積的正予測率が 100% (に近く) から減少し始めることが見られました。 R40 ターゲット軌道の場合は 3.0 秒。 R20 ターゲット軌道では 1 ～ 2 秒間、R40 条件では 1 ～ 2.5 秒間でステアリングイベントの数が頭打ちになることを考慮すると、データは最初の軌道に対する dθ/dt への潜在的な一意の依存性のみを裏付けていると結論付ける必要があります。迎撃アクションの2回目。実際、トライアルに入って 1 秒後に発生するステアリングイベントについては、dθ/dt への依存によって正しく説明されたのは 55.6% のみでした (R20 トライアルでは 35.2%、R40 トライアルでは 73.6%)。最後に、d2θ/dt2 への独自の依存により、時系列の全長にわたるすべてのターゲット軌道について、今後のステアリング方向が正確に予測されました。

今後の操舵方向の 0.5 秒間の時間ビンの累積的正解率は、それぞれθ (青い実線)、dθ/dt (青い点線)、または d2θ/dt2 (青い点線) だけ前の視覚運動遅延 Δt = 0.1 秒を示しました。 10 個の実験ターゲット軌道条件のうちの 1 つです (軌道コードについては表 1 を参照)。濃い灰色の線は、観察されたステアリングイベントの総数の (ビン化された) 時間にわたる累積パーセンテージを示します。減衰された色は、条件の観察されたアクション期間を超えて延長される (空の) 時間ビンをマークします。 Δt = 0.2 秒でも定性的に同様の結果が得られました。

この寄稿では、曲線軌道をたどる目標を伴う運動遮断タスクでステアリングを制御するために依存する情報変数を調査しました。現在の実践とは対照的に、私たちは、動作するヒューリスティックルールや制御法則の間のカテゴリー的な違いに基づいてアプリオリに仮定された戦略の動作を確認しようとはしませんでした。ステアリング動作の時間的共進化とそれを駆動する潜在的な情報源に焦点を当てた新しい分析方法を使用して、私たちはむしろ、もっともらしい情報候補への依存を無効にすることに着手しました。アンサンブル平均ではなく個々の試験に適用されたこの定性的不一致検出 (QuID) 手法により、目標方位角 β ベースの情報候補への依存を除外することができ、最初の角度と 2 番目の角度の (おそらく時間発展による) 組み合わせへの依存が指摘されました。ターゲットの方位角の次数時間導関数 (つまり、d1θ/dt1 および d2θ/dt2)。以下では、これらの各点について詳しく説明します。

人間による操縦による迎撃に関する以前の研究4、5、20、22、37、38、39 と同様に、標的追跡の β ベースのゼロ次 (ZTHA) 戦略は明らかに観察されませんでした。我々の結果により、dβ/dt 情報に依存する β ベースの一次 (CTHA) 戦略を除外することもできました。実際、特に最初に外側に移動している目標運動条件では、ステアリング動作は dβ/dt の符号切り替えを伴うことが多く (例として図 3 を参照)、その後、dβ/dt 値が長期間にわたって切り替えられた状態に留まります。大きさ。このような長時間にわたる強力な dβ/dt 誘発の方向転換駆動は、代償的なステアリング挙動をもたらさなかったという発見は、現在の円形目標運動条件下でのステアリング制御の実現可能な選択肢として dβ/dt ヌリングを排除するものでした。均一な直線ターゲット運動条件では、dβ/dt ヌリングもステアリング制御の実行可能なオプションとして除外されることに注意してください。これは、ターゲットが最初の方向から外側に移動する場合の最初のステアリング動作中に観察される符号切り替えを説明できないためです。参加者の真正面に位置します4、5、23。このような条件下では、外側に移動するターゲットはすぐに β 角の開口部を作成し、エージェントがターゲットに遅れることになります。しかし、参加者はその後、この開口部を適切に無効にする（つまり、dβ/dt を無効にする）ように操縦しません。実際、それらは体系的にターゲットの前方に操縦し（つまり、先導し）、dβ/dt と β の両方で符号切り替えを引き起こします。この問題を認識して、目標機首方位角 β を常にリード値に保つという追加の制約を導入した場合でも、dβ/dt ヌリング戦略を維持できることが示唆されています 37。興味深いことに、今回の結果（たとえば、図3aを参照）は、ターゲットの円運動という特定の条件下では、βがターゲットから遅れ続けることがほとんどであるため、参加者は系統的にターゲットより先に操縦（つまりリード）しないことを明らかにしています。このような強化された dβ/dt ヌリング戦略の一般化可能性を無効にします。

一歩下がって、図 3 の QuID プロットでは、ϕ ベースの信号と β ベースの信号の間に強い (負の) 共分散が明らかになったことに注目しました (2 次の ϕ 信号と β 信号の相互相関: 中央値 r = − 0.943、IQR) = 0.067)、一方、θ ベースの信号ははるかに遅いタイムスケールで進化しました (2 次の ϕ 信号と θ 信号の相互相関: 中央値 r = + 0.711、IQR = 0.146)。これは、ターゲットの方位角 β は進行方向 ϕ の変化によって直接影響を受けるが、ターゲットの方位角 θ は影響を受けないという事実によるものです。実際、ターゲットの動きの影響をフリーズする場合、図 1a に示すグラフィック定義から、β はエージェントの回転とエージェントの平行移動の両方の影響を受けるのに対し、θ はエージェントの平行移動によってのみ影響を受けることが明らかです。しかし、dθ/dt17,23 を無効にすることで迎撃動作を推進するという明らかに倹約的な θ ベースの一次 (CBA) 戦略も、現在の結果を適切に捉えることができませんでした。d2θ/dt2 情報は、後で dθ/dt 情報を補完するために必要でした。トライアル開始から約 1 秒後。

ターゲットが曲線軌道をたどる場合の dθ/dt 情報と d2θ/dt2 情報の両方への依存性を示唆する行動効果の速度制限付きステアリングによる迎撃タスクでの今回の発見は、方向制限付き側方運動迎撃タスクで得られた以前の結果を再現し、拡張します 3 。どちらの場合も、観察された遮断挙動の説明は、dθ/dt および d2θ/dt2 情報の何らかの組み合わせの操作を暗示しているため、実際にアクセス可能である場合、なぜ曲線軌道の遮断が単に d2θ/dt2 に完全に依存しないのか不思議に思う人もいるかもしれません。情報。矢状面内で曲がる軌道に従う飛球の捕捉については、光学仰角εの加速度をゼロにする（すなわち、d2ε/dt2をゼロにする）という二次情報戦略が実際に提案されている9、11、12、14。しかし、興味深いことに、人間の視覚系の光加速度に対する感度が低いことを考慮すると、光速度の変化の何らかの中間形態の検出に依存することが可能であり、十分であると主張されている9。このような中間形式の変化は、分数次微分を考慮することで古典的な整数次微分間の空間を開くことで節約的に捉えることができます 3,44,45,46,47,48。この観点では、情報変数 dθα/dtα をゼロにすることでインターセプトを制御できます。ここで導関数次数 α は任意の実数値、この場合は 1 (1 次導関数) と 2 (2 次導関数) の間に位置します。このような θ の分数次導関数への依存の実現可能性を示すために、図 5 に、図 3 に示した 4 つの例示的な試行を再度示しますが、今回は 1.6 次の分数 θ 導関数が追加されています。これらの新しい QuID プロットの検査から明らかなように、すべての場合において、このような中間θ導関数は、水平線で示されるステアリング方向の今後の変化を正確に予測しました。さらに、最初のステアリングイベント後の d2θ/dt2 で観察された急速かつ長時間の符号切り替えが大幅に除去されました。 α = 1.6 の分数次導関数の選択は、単に説明を目的としてここで行われたことを強調します。すべての異なるターゲット軌道条件下で観察される挙動を完全に説明するために必要な正確な分数次数をより体系的に決定することは、本研究の範囲を超えています。

4 つの例示的な試験の変更された QuID プロット: (a) P10、ブロック 3 S20/R20-OUT (右方向)、(b) P11、ブロック 3 S20/R40-OUT (左方向)、(c) P7、ブロック 3 S20 /R40-IN (右方向)、(d) P12、ブロック 3 S10/R40-IN (左方向)。図 3 と比較すると、目標方位角 β 関連信号の時間発展が削除され、目標の方位角 θ の 1.6 次時間導関数が θ 関連信号に追加されています (黒点)。

現在のフレームワークでは、制御がそのような情報変数を継続的にゼロにする（つまり、大きさを最小化する）ことに基づいているという仮定の下で、運動遮断行動をガイドするためのβベースおよびθベースの情報変数の可能性を評価しました。この目的のために導入された分析手法は、観察されたステアリング動作と情報的に特定されたステアリング動作との間の関係における定性的な矛盾を探すことから構成されていました。この目的のために、QuID 手法は、ステアリング動作の典型的な変化 (つまり、最初の直進から左または右への移動、その後の左への移動から右への移動、またはその逆) に焦点を当て、一時的なレジームを利用して根底にある工作員を突き止めます。消去法によるコントロール。そうすることで、特定の情報変数の期待される不変性に基づいて推論する定常状態レジームに焦点を当てた方法とは根本的に異なります31、32、33、34、35、36、37、38。この観点から、情報変数をオンラインでゼロにしても、必ずしもこの変数がある時点でゼロになる、つまりシステムが定常状態に達するわけではないことを理解することが重要です。実際、均一に移動する標的の操縦による迎撃に関する経験的研究 4,5,22,37,38 では、CTHA および CBA ヒューリスティックが示唆するように、特定の標的軌道条件下では β および/または θ が一定になる可能性があるが、他の目標軌道条件では、これに当てはまらなくても迎撃が達成される可能性があります。興味深いことに、ターゲットが円軌道をたどる今回の研究では、ステアリング動作は通常、はっきりと目に見える定常状態に落ち着くことがありませんでした。動作の過程でステアリング動作に過渡現象が持続することは、実際、ターゲットの動きの不均一性から直接生じるものとして容易に理解できます。円形の軌道をたどるターゲットの場合、ターゲットの動きは継続的に方向を変えるため、情報の状態に絶え間なく影響を与えます。論理的には、ステアリング方向の継続的な (情報主導型の) 変化につながります。それにもかかわらず、定常状態に完全に到達しなくても、本研究で特定された dθ/dt と d2θ/dt2 ヌリング戦略を組み合わせることにより、参加者は試験の大部分でターゲットを迎撃することができました。図 5 を調べると、例示的な 1.6 次の分数 θ 導関数が、接触直前に「爆発」する前に、動作の後期段階で実際にゼロに近づいたことが明らかになります 38。この後者の効果は間違いなく、参加者がターゲットのかなりの（半径 2 メートル）物理的範囲を利用することで生じ、常にターゲットの中心を正確に狙うことなくターゲットに接触できるようになります。

最終的に、d1θ/dt1 と d2θ/dt2 情報のある種の組み合わせを無効にするという特定された戦略は、実際には 1 < α < 2 の分数次数 dθα/dtα の単一の情報変数として機能する可能性があり、私たちがテストしたすべての曲がったターゲット軌道条件下で、個々のトライアルのレベルでステアリング動作の時間の経過に伴う進化の特性が観察されました。私たちの意見では、この非常に強力な結果は、同等の以前の研究3と完全に互換性があり、採用されたオンライン情報無効化フレームワークによる制御の運用上の妥当性を実証しています。もちろん、これは、運動遮断における軌道形成を理解するための代替理論的枠組みを単純に放棄すべきであることを意味するものではありません。しかし、経験的に十分に裏付けられ、概念的に倹約的な8,19,20オンライン情報無効フレームワークに挑戦するには、まずモデルベースのアプローチ49,50,51などの代替フレームワークを移行する必要がある、と私たちは合理的に主張できると信じています。それらの可能性の逸話的な検証を超えて、さまざまなターゲットの運動条件下での運動遮断動作の比較的包括的な説明能力を実証します。オンラインおよびモデルベースの制御の観点から異なる予測を経験的に評価した（私たちの知る限り）唯一の運動遮断研究が、オンライン制御を支持する結論を下したことに注目します20。

エクス・マルセイユ大学の大学院生14名（男性8名、女性6名、年齢19.6±1.3歳、M±SD）がこの実験に参加した。彼らは全員、正常または正常に矯正された視力を持っていました。すべての参加者は、研究に参加する前にインフォームドコンセントを提供しました。この研究はフランススポーツ科学研究国家倫理委員会（CERSTAPS）の承認を受け、大学規定とヘルシンキ宣言に従って実施された。

実験は大規模な仮想現実施設 (https://www.crvm.eu/) で行われました。舞台は3×3mの床面と高さ4m×幅3mの壁3面の計4面の投影面で構成されています。 2 つの側壁は、前壁に対して 90 度の角度に設定されました。基本的な運転シミュレーターは、シート、一組の (ここでは動作しない) ペダル、およびステアリングホイールで構成され、床面の中央に配置され、ステアリングホイールは前壁から 1.10 m の距離にありました。。立体視は、Volfoni® EDGE VR 3D アクティブメガネ (片目あたり 120 Hz、60 Hz) で確保されました。これらのメガネには反射マーカーの構成が装備されており、8 台のカメラ Advanced Realtime Tracking (ART、ヴァイルハイム、ドイツ) 光電子システムによる頭部のリアルタイムモーションキャプチャが可能です。仮想環境に対する参加者の頭の位置と向きを考慮して、視覚シーンは 60 Hz で更新されました。

社内で開発したソフトウェア (ICE) を使用して、遠くの山々に囲まれた、細かいテクスチャと粗いテクスチャの両方を含む、広大な草のような平野で構成される仮想環境をシミュレートしました。座った参加者には、各試行での目標は、水平に移動する黄色のシリンダー (半径 2 m、高さ 3 m) を阻止する (つまり、突っ込む) ように「車」を操縦することであると指示されました。試験開始前に、20 m/s で移動する参加者は、車の中心 (つまり座席) を線の中央から最大横方向距離 3 cm 以内に近づけることで、運動方向を黄色の線に合わせる必要がありました。線の方向からの偏差が 0.1° 未満の方向への移動。位置合わせが成功すると、黄色の線が消え、40 m 先に赤いポータルが現れました。参加者は、ポータルに向かって移動するときにハンドルを中央に保ち、ポータルに向かってまっすぐに操縦するように指示されました。その期間中、ステアリングホイールは無効にされ、ホイールの向きはゼロに再調整され、参加者がポータルを通過してターゲットが現れたとき、参加者は ϕ = 0° および dϕ/dt = 0°/s で直進していました。実験は、参加者がターゲットの周囲に車で進入したとき（迎撃成功）、または車の深さ（Z 軸）位置がターゲットの深さ位置を 20 m 超えたときに終了しました。

ターゲットは、60 m の一定の深度 (Z) 距離から開始して、5 つの可能な横方向 (X) 出発位置: − 20、− 10 から半径 20 m または 40 m の円軌道に沿って 10 m/s で移動しました。、0、+10、+20m。ターゲットは左方向または右方向に移動する可能性があり、合計 2 × 5 × 2 = 20 の異なるターゲット軌道が生成されます。 20 個のターゲット軌道の完全なセットが、トライアルの各ブロックでランダムな順序で提示されました。参加者は 6 つのブロックを完了し、合計 120 回のトライアルを実施しました。環境と操縦装置に慣れるために、参加者は実験開始前に直線軌道に沿って移動するターゲットを迎撃するという 12 回の訓練トライアルを完了しました。

参加者の位置 (x、z) と方位角 (ϕ) は 100 Hz でサンプリングされ、4 Hz のカットオフ周波数を持つ 4 次バターワースフィルターを使用してフィルター処理されました。個々の試験ごとに、2 つの基準を含むプロトコルに従って、顕著なステアリング動作の存在が判定されました。最初の基準は、試行中にエージェントの進行角 (ϕ) が少なくとも 10° 変化したことです。 2 番目の基準は、トライアル開始の最小 100 ミリ秒後のある時点で、進行角の変化率 (dφ/dt) が絶対値 4°/s を超えることでした。合計 1,680 件の試験のうち 1,659 件で両方の基準が満たされました。したがって、21件の試験が除外された。含まれる各試行について、ステアリング動作の開始時刻は、dϕ/dt > 4°/s の発生の瞬間から最初の試行で dϕ/dt が最初に 1°/s を超えた瞬間まで時間を遡って検索することによって決定されました。識別されたイベントまたは同じトライアル内の後のイベントの 0°/s に、後続のイベントのステアリング方向が前のステアリングイベントの方向と反対である必要があるという基準を追加しました。最後に、観察された操舵方向の変化が十分に大きいことを確認するために、操舵方向の変化に続いて進行角が少なくとも 4° 変化することを要求しました。そうでない場合、イベントは考慮されません。迎撃アクションの最終部分での極端な値を避けるために、探索の時間枠を迎撃の瞬間の最大 200 ミリ秒前に制限しました。

この研究中に生成または分析されたすべてのデータは、この公開記事とその補足情報ファイルにグラフ形式で含まれています。数値データセットは、合理的な要求に応じて対応する著者から入手できます。

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私たちは、概念上およびプログラム上の問題に関する広範な議論を通じて、この研究に対する William H. (Bill) Warren の建設的な貢献に感謝します。ビルは、VenLab 内で円軌道をたどって目標を迎撃するために歩いている参加者の未公開データセット (JM オーウェンが収集) を私たちに提供してくれました。残念ながらこのデータセットを活用することはできませんでしたが、私たちは彼の作品からインスピレーションを引き出し続けています。

エクス・マルセイユ大学運動科学研究所、CNRS、マルセイユ、フランス

アルバータ・AM・ファン・オプスタル、レミー・カサノバ、レイノウド・J・ブーツマ

フローニンゲン大学医療センター、人間運動科学部、フローニンゲン、オランダ

フランク TJM ホール

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すべての著者が研究の着想に参加し、AO と RC が設計を実現して実装し、正式な分析を実行しました。すべての著者がデータの解釈に参加し、AO、FZ および RB が連続した草稿を作成し、すべての著者が原稿をレビューしました。

Reinoud J. Bootsma への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

van Opstal、AAM、Casanova、R.、Zaal、FTJM 他。質的不一致検出を使用した、曲線軌道に従うターゲットを迎撃するためのステアリングの視覚的誘導の特性評価。 Sci Rep 12、20246 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-24625-4

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受信日: 2022 年 4 月 14 日

受理日: 2022 年 11 月 17 日

公開日: 2022 年 11 月 24 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-24625-4

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