Implementation of a neurophysiological model of saccadic eye movements on an anthropomorphic robotic head
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we investigated the relevance of a robotic implementation in the development and validation of a neurophysiological model of the generation of saccadic eye movements. To this aim, a well-characterized model of the brainstem saccadic circuitry was implemented on a humanoid robot head with 7 degrees of freedom (DOFs), which was designed to mimic the human head in terms of the physical dimensions (i.e. geometry and masses), the kinematics (i.e. number of DOFs and ranges of motion), the dynamics (i.e. velocities and accelerations), and the functionality (i.e. the ocular movements of vergence, smooth pursuit and saccades). Our implementation makes the robot head execute saccadic eye movements upon a visual stimulus appearing in the periphery of the robot visual field, by reproducing the following steps: projection or the camera images onto collicular images, according to the modeled mapping between the retina and the superior colliculus (SC); transformation of the retinotopic coordinates of the stimulus obtained in the camera reference frame into their corresponding projections on the SC; spatio-temporal transformation of these coordinates according to what is known to happen in the brainstem saccade burst generator of primates; and execution of the eye movement by controlling one eye motor of the robot, in velocity. The capabilities of the robot head to execute saccadic movements have been tested with respect to the neurophysiological model implemented, in view of the use of this robotic implementation for validating and tuning the model itself, in further focused experimental trials
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».