Sensorimotor control: computing the immediate future from the delayed present
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The predictive nature of the primate sensorimotor systems, for example the smooth pursuit system and their ability to compensate for long delays have been proven by many physiological experiments. However, few theoretical models have tried to explain these facts comprehensively. Here, we propose a sensorimotor learning and control model that can be used to (1) predict the dynamics of variable time delays and current and future sensory states from delayed sensory information; (2) learn new sensorimotor realities; and (3) control a motor system in real time. RESULTS: This paper proposed a new time-delay estimation method and developed a computational model for a predictive control solution of a sensorimotor control system under time delay. Simulation experiments are used to demonstrate how the proposed model can explain a sensorimotor system's ability to compensate for delays during online learning and control. To further illustrate the benefits of the proposed time-delay estimation method and predictive control in sensorimotor systems a simulation of the horizontal Vestibulo-Ocular Reflex (hVOR) system is presented. Without the proposed time-delay estimation and prediction, the hVOR can be unstable and could be affected by high frequency oscillations. These oscillations are reminiscent of a fast correction mechanism, e.g., a saccade to compensate for the hVOR delays. Comparing results of the proposed model with those in literature, it is clear that the hVOR system with impaired time-delay estimation or impaired sensory state predictor can mimic certain outcomes of sensorimotor diseases. Even more, if the control of hVOR is augmented with the proposed time-delay estimator and the predictor for eye position relative to the head, then hVOR control system can be stabilized. CONCLUSIONS: Three claims with varying degrees of experimental support are proposed in this paper. Firstly, the brain or any sensorimotor system has time-delay estimation circuits for the various sensorimotor control systems. Secondly, the brain continuously estimates current/future sensory states from the previously sensed states. Thirdly, the brain uses predicted sensory states to perform optimal motor control.
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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 | 0,001 | 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 ».