Sequential Movements: When does Binocular Vision Facilitate Object Grasping and Placing
Notice bibliographique
Résumé
Vision provides a rich source of spatial and temporal information about the environment and one’s own actions, which is used to plan and execute upper limb movements. Previous research has shown that viewing with both eyes provides a greater advantage during the grasping phase in comparison to the reaching phase. However, most studies examined performance using a single reach-to-grasp movement. Since most of our daily activities involve sequential manipulation actions, it is important to examine hand-eye coordination during performance of these more complex actions. Therefore, we explored the role of binocular vision in a sequential task that involved precision grasping and placing a target onto a vertical needle. Six participants picked up and placed 6 beads (one at a time) onto a needle under binocular and monocular viewing conditions while eye and limb movements were recorded. The difficulty of the grasping task was manipulated by using 2 bead sizes and the kinematic analysis focused on 4 phases of the movement: approach to the bead, bead grasping, return to needle and bead placement on the needle. Therefore, our analysis allows us to delineate which component of the task (reaching for and grasping the bead vs transporting and placing the bead) benefits more from binocular vision. We found that binocular vision was most beneficial after the bead has been grasped. Movement times during the return and placement phase were significantly reduced during binocular viewing (0.6s, SE = .055s) in comparison to monocular viewing (left eye: 0.997s, SE = 0.106s; right eye: 1.136s, SE = 0.119s; p< 0.01). These results indicate that placing the bead onto a needle requires a higher level of precision and thus requires binocular visual input in comparison to the grasping phase. Further analysis will concentrate on quantifying the temporal relation between the hands and eyes during task execution. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».