Внутренняя модель (моторное управление) - Internal model (motor control)

Прямая модель движения руки. Команда мотора u (t) движения руки вводится в растение, а прогнозируемое положение тела x̃ (t) выводится.

В предметной области теория управления, внутренняя модель - это процесс, моделирующий реакцию системы для оценки результата нарушения в системе. В принцип внутренней модели был впервые сформулирован в 1976 г. Б. А. Фрэнсисом и В. М. Вонэмом.[1] как явная формулировка Конанта и Эшби хороший регулятор теорема.[2] Он отличается от классического управления тем, что классический Обратная связь не может явно смоделировать управляемую систему (хотя классический контроллер может содержать неявную модель).[3][4]

Теория внутренней модели моторного контроля утверждает, что моторная система контролируется постоянным взаимодействием «растение »И«контролер. » Завод - это контролируемая часть тела, а сама внутренняя модель считается частью контроллера. Информация от контроллера, такая как информация от центральная нервная система (ЦНС), информация обратной связи и efference copy, отправляется на завод, который соответственно перемещается.

Внутренними моделями можно управлять либо прямая связь или же Обратная связь контроль. Управление с прямой связью вычисляет свой ввод в систему, используя только текущее состояние и свою модель системы. Он не использует обратную связь, поэтому не может исправлять ошибки в своем управлении. При управлении с обратной связью часть выходных данных системы может быть возвращена на вход системы, и затем система может вносить корректировки или компенсировать ошибки на желаемых выходных данных. Были предложены два основных типа внутренних моделей: прямые модели и обратные модели. В симуляциях модели можно комбинировать для решения более сложных задач движения.

Форвардные модели

Рисунок 1. Желаемое положение тела - это опорный ввод для гипотетического контроллера, который генерирует необходимую команду двигателя. Эта команда двигателя отправляется на завод для перемещения тела, а контрольная копия команды двигателя отправляется на переднюю модель. Выходные данные прямой модели (прогнозируемое положение тела) сравниваются с выходными данными завода (положение тела). Шум от системы или окружающей среды может вызвать различия между фактическим и прогнозируемым положением тела. Ошибка (разница) между фактическим и прогнозируемым положением может обеспечить обратную связь для улучшения движения для следующей итерации внутренней модели.

В своей простейшей форме передние модели принимают входную команду двигателя на «завод» и выводят прогнозируемое положение тела.

Ввод команды двигателя в переднюю модель может быть копией efference, как показано на рисунке 1. Выходные данные этой прямой модели, прогнозируемое положение тела, затем сравнивается с фактическим положением тела. Фактическое и прогнозируемое положение тела может отличаться из-за шума, вносимого в систему либо внутренними (например, датчики тела не идеальны, сенсорный шум), либо внешними (например, непредсказуемыми силами извне) источниками. Если фактическое и прогнозируемое положения тела различаются, разницу можно снова передать в качестве входных данных для всей системы, чтобы можно было сформировать скорректированный набор команд двигателя для создания более точного движения.

Обратные модели

Рисунок 2. Обратная модель достигаемой задачи. Желаемая траектория руки, Xref (t), вводится в модель, которая генерирует необходимые моторные команды, ũ (t), для управления рукой.

Обратные модели используют желаемое и фактическое положение тела в качестве входных данных для оценки необходимых команд двигателя, которые преобразуют текущее положение в желаемое. Например, в задаче достижения руки желаемое положение (или траектория последовательных положений) руки вводится в постулируемую обратную модель, а обратная модель генерирует моторные команды, необходимые для управления рукой и приведения ее в это желаемое конфигурация (рисунок 2). Обратные внутренние модели также находятся в тесной связи с гипотеза неконтролируемого многообразия (UCM), смотрите также здесь.

Комбинированные прямая и обратная модели

Теоретическая работа показала, что в моделях управления двигателем, когда обратные модели используются в сочетании с прямой моделью, эффективная копия выходных данных двигательной команды из обратной модели может использоваться в качестве входных данных для прямой модели для дальнейших прогнозов. Например, если в дополнение к движению рукой необходимо управлять рукой, чтобы схватить объект, в прямую модель можно ввести контрольную копию команды двигателя руки, чтобы оценить прогнозируемую траекторию руки. Обладая этой информацией, контроллер может затем сгенерировать соответствующую команду двигателя, сообщающую руке схватить объект. Было высказано предположение, что, если они существуют, эта комбинация обратной и прямой моделей позволила бы ЦНС предпринять желаемое действие (дотянуться рукой), точно управлять досягаемостью, а затем точно управлять рукой, чтобы схватить объект.[5]

Теория адаптивного управления

Исходя из предположения, что новые модели могут быть приобретены, а уже существующие модели могут быть обновлены, копия efference важна для адаптивного управления задачей перемещения. На протяжении выполнения двигательной задачи копия эффекта вводится в прямую модель, известную как предсказатель динамики, выходные данные которой позволяют прогнозировать выходную мощность двигателя. При применении теория адаптивного управления Для управления двигателем, efference copy используется в схемах косвенного управления в качестве входных данных для эталонной модели.

Ученые

Широкий круг ученых вносит свой вклад в развитие гипотезы внутренней модели. Майкл И. Джордан, Эммануэль Тодоров и Дэниел Вольперт внесла значительный вклад в математическую формализацию. Сандро Мусса-Ивальди, Мицуо Кавато, Клод Гез, Реза Шадмер, Рэнди Флэнаган и Конрад Кординг участвовал в многочисленных поведенческих экспериментах. В DIVA модель речевой продукции, разработанной Франк Х. Гюнтер и его коллеги используют комбинированные прямую и обратную модели для создания слуховых траекторий с имитацией речевых артикуляторов. Две интересные инверсные внутренние модели для управления производством речи[6] были разработаны Ярославом Благушиным и Эриком Моро.[7] Обе модели сочетают в себе оптимальные принципы и гипотеза точки равновесия (моторные команды λ принимаются за координаты внутреннего пространства). Входная команда двигателя λ находится путем минимизации длины пути, пройденного во внутреннем пространстве, либо в условиях акустических ограничений (первая модель), либо в условиях как акустических, так и механических ограничений (вторая модель). Акустические ограничения связаны с качеством воспроизводимой речи (измеряется с помощью форманты ), а механический связан с жесткость тела языка. Первая модель, в которой жесткость остается неконтролируемой, согласуется с стандартная гипотеза UCM. Напротив, вторая оптимальная внутренняя модель, в которой задана жесткость, демонстрирует хорошую вариативность речи (по крайней мере, в разумном диапазоне жесткости) и согласуется с более поздние версии гипотезы неконтролируемого многообразия (UCM). Существует также обширная клиническая литература по внутренним моделям, включая работы от Джон Кракауэр,[8] Пьетро Маццони, Морис А. Смит, Курт Торфман, Йоерн Дидрихсен, и Эми Бастиан.

Рекомендации

  1. ^ Б. А. Фрэнсис и В. М. Вонхэм "Внутренний модельный принцип теории управления ", Automatica 12 (1976) 457–465.
  2. ^ Роджер К. Конант и У. Росс Эшби "Каждый хороший регулятор системы должен быть моделью этой системы. ", Международный журнал системной науки объем 1 (1970), 89–97.
  3. ^ Ян Свеверс "Внутренний модельный контроль (IMC) В архиве 2017-08-30 в Wayback Machine ", 2006
  4. ^ Перри Ю. Ли "Принцип внутренней модели и повторяющийся контроль "
  5. ^ Кавато, М. (1999). «Внутренние модели для управления двигателем и планирования траектории». Текущее мнение в нейробиологии. 9 (6): 718–727. Дои:10.1016 / S0959-4388 (99) 00028-8. PMID  10607637.
  6. ^ Также с имитацией речевых артикуляторов, таких как биомеханические модели языка (BTM).
  7. ^ Ярослав Благушин и Эрик Моро. Управление речевым роботом с помощью оптимальной внутренней модели на основе нейронной сети с ограничениями. IEEE Transactions on Robotics, vol. 26, вып. 1. С. 142–159, февраль 2010 г.
  8. ^ «Ошибки сенсорного прогнозирования приводят к зависимой от мозжечка адаптации досягаемости», Ценг, Дидрихсен, Кракауэр и др., Журнал нейрофизиологии, 98: 54-62, 16 мая 2007 г.