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Learning and Control Model of the Arm for Loading Modèle d'apprentissage et de contrôle du bras pour le chargement

Kyoungsik KIM, Hiroyuki KAMBARA, Duk SHIN, Yasuharu KOIKE

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Résumé:

Nous proposons un modèle d'apprentissage et de contrôle du bras pour une tâche de chargement dans laquelle un objet est chargé sur une main avec l'autre main, dans le plan sagittal. Le contrôle postural lors des interactions avec des objets fournit des points importants aux théories du contrôle moteur en termes de façon dont les humains gèrent les changements dynamiques et utilisent les informations de prédiction et de retour sensoriel. Pour le modèle d'apprentissage et de contrôle, nous avons couplé un schéma d'apprentissage par rétroaction-erreur avec une méthode Acteur-Critique utilisée comme contrôleur de rétroaction. Pour surmonter les retards sensoriels, un modèle dynamique de rétroaction (FDM) a été utilisé dans le chemin de rétroaction sensorielle. Nous avons testé le modèle proposé en simulation en utilisant un bras à deux articulations comportant six muscles, chacun avec des retards dans la génération de la force musculaire. En appliquant le modèle proposé à la tâche de chargement, nous avons montré que les commandes motrices commençaient à augmenter, avant qu'un objet ne soit chargé, pour stabiliser la posture du bras. Nous avons également constaté que le FDM contribue à la stabilisation en prédisant comment la main change en fonction du contexte de l'objet et des signaux efférents. Pour comparaison avec d'autres modèles informatiques, nous présentons les résultats de simulation d'un modèle à variance minimale.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.4 pp.705-716
Date de publication
2009/04/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.705
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Biocybernétique, Neuroinformatique

Auteurs

Mots-clés

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