Как люди непрерывно адаптируются, сохраняя устойчивость при ходьбе
Исследователи разработали модель, объясняющую, как люди непрерывно адаптируются во время выполнения сложных задач, таких как ходьба, сохраняя при этом устойчивость.
Результаты исследования были подробно изложены в недавней статье, опубликованной в журнале Nature Communications, авторами которой являются Нидхи Ситапати, доцент кафедры мозга и когнитивных наук Массачусетского технологического института; Барретт С. Кларк, инженер-программист робототехники в Bright Minds Inc.; и Манодж Шринивасан, доцент кафедры машиностроения и аэрокосмической техники в Университете штата Огайо.
В эпизодических задачах, например, дотянуться до объекта, ошибки в одном эпизоде не влияют на следующий эпизод. В таких задачах, как локомоция, ошибки могут иметь каскад краткосрочных и долгосрочных последствий для стабильности, если их не контролировать. Это усложняет задачу адаптации локомоции в новой среде.
«Большая часть нашего предыдущего теоретического понимания адаптации ограничивалась эпизодическими задачами, такими как достижение объекта в новой среде», — говорит Ситапати. «Эта новая теоретическая модель охватывает явления адаптации в непрерывных долгосрочных задачах в различных локомоторных условиях».
Для построения модели исследователи определили общие принципы локомоторной адаптации в различных условиях выполнения задач и разработали единую модульную и иерархическую модель локомоторной адаптации, в которой каждый компонент имеет свою собственную уникальную математическую структуру.
Полученная модель успешно инкапсулирует то, как люди адаптируют свою ходьбу в новых условиях, например, на беговой дорожке с раздельным ремнем, где каждая нога движется с разной скоростью, с асимметричными утяжелителями для ног и с экзоскелетом. Авторы сообщают, что модель успешно воспроизвела явления адаптации локомоторной системы человека в новых условиях в 10 предыдущих исследованиях и правильно предсказала поведение адаптации, наблюдаемое в двух новых экспериментах, проведенных в рамках исследования.
Модель имеет потенциальные области применения в сенсомоторном обучении, реабилитации и носимой робототехнике.
«Наличие модели, которая может предсказать, как человек адаптируется к новой среде, имеет огромную пользу для разработки более совершенных парадигм реабилитации и управления носимыми роботами», — говорит Ситапати.
«Вы можете представить себе носимого робота как новую среду, в которой человек может находиться, и нашу модель можно использовать для прогнозирования того, как человек будет адаптироваться к различным параметрам робота. Понимание такой адаптации человека к роботу в настоящее время является экспериментально интенсивным процессом, и наша модель может помочь ускорить этот процесс, сузив пространство поиска».