Människor uppnår lokomotorisk fingerfärdighet som vida överstiger kapaciteten hos moderna robotar, men detta uppnås trots långsammare ställdon, oprecisa sensorer och mycket långsammare kommunikation. Vi föreslår att denna spektakulära prestanda kommer från kodning av motorkommandon i termer av dynamiska primitiva. Vi föreslår tre primitiver som grund för en omfattande teoretisk ram som kan omfatta ett brett spektrum av högre och lägre kvistbeteenden. Med utgångspunkt i tidigare arbeten som föreslog diskreta och rytmiska rörelser som elementära dynamiska beteenden definierar vi subrörelser och oscillationer: eftersom diskreta rörelser inte kan kombineras med tillräcklig flexibilitet hävdar vi att lämpligt definierade subrörelser är primitiva. Som termen "rytmisk" kan vara tvetydig, definierar vi oscillationer som motsvarande klass av primitiver. Vi föreslår också mekaniska impedanser som en tredje klass av dynamiska primitiva, nödvändiga för interaktion med den fysiska miljön. Kombination av dessa tre klasser av primitiva kräver omsorg. Ett tillvägagångssätt är genom ett generaliserat likvärdigt nätverk: en virtuell bana som består av samtidiga och/eller sekventiella underrörelser och/eller oscillationer som interagerar med mekaniska impedanser för att producera observerbara krafter och rörelser. Tillförlitlig experimentell identifiering av dessa dynamiska primitiver innebär utmaningar: identifiering av mekaniska impedanser är utsökt känslig för antaganden om deras dynamiska struktur; identifiering av subrörelser och oscillationer är känslig för deras förmodade form och för detaljer om algoritmen som används för att extrahera dem. Vissa metoder för att ta itu med dessa utmaningar presenteras. Vissa konsekvenser av denna teoretiska ram för lokomotorisk rehabilitering beaktas.
Till exempel, Hogan och Sternad REF föreslog att mänskliga övre och nedre kvistbeteenden kan beskrivas av tre klasser av "dynamiska" primitiva: sub-rörelser (trajectory attraherare), svängningar (limit-cycle attraherare) och mekaniska impedanser (generaliserad stelhet).
Dynamic primitives in the control of locomotion
{'venue': 'Front. Comput. Neurosci.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}