WheelCon：一种基于轮式控制器的游戏平台，用于研究人类感觉运动控制
2020年8月15日
WheelCon 是一个新颖的、免费且开源的平台，用于设计视频游戏，以非侵入方式模拟在陡峭、曲折且颠簸的山地车道上骑行山地自行车的过程。该平台包含了人类感觉运动控制中的各项要素（如延迟、量化、噪声、干扰以及多重反馈回路），并允许研究人员研究感觉运动控制中的分层结构。
人类感觉运动控制系统具有极强的鲁棒性，尽管其感知具有分布性、稀疏性、量化性、噪声干扰以及延迟等特点。中枢神经系统的计算速度较慢，肌肉执行过程存在疲劳和饱和现象。为了研究这些因果因素及其对感觉运动控制系统的性能影响，建立一个易于使用的实验平台至关重要，该平台能够调控这些因素并记录系统性能表现。
本文介绍了一款名为 WheelCon 的游戏平台，这是一个免费且开源的平台，可用于设计模拟山地自行车在陡峭、曲折、颠簸小径上骑行的虚拟环境视频游戏。WheelCon 可与方向盘硬件集成，能够操控人体感觉运动控制系统中的各项变量，例如信号延迟、量化、噪声以及干扰，同时记录运动控制轨迹和空气动力学数据。该平台还支持研究人员探究感觉运动控制中的分层架构，包括高层的目标、规划与决策，以及底层的感知、反射和动作。
在运行 Windows 10 的计算机上，访问 WheelCon 网页，点击“Clone or download”，然后在弹出的对话框中点击“Download ZIP”。将所有文件解压到本地硬盘。前往制造商官网，下载适用于您赛车方向盘型号的相应驱动程序。
将赛车方向盘牢固地安装在显示器前方的坐姿高度位置。将方向盘的 USB 线连接至电脑，并将电源适配器插入电源插座。为测试程序，双击 wheelcon。
在可执行输出文件的文件夹中运行 exe。根据显示器设置配置参数，然后点击播放。让受试者舒适地坐在方向盘后方。
确保受试者在操作轮子时具有足够的活动范围。点击“Fitt's Law Task”。点击文本框，输入输出文件的名称，需包含受试者和任务信息。
单击“选择文件”，然后选择 Fitt's Law.txt 作为输入。单击“开始游戏”。
指导受试者通过转动方向盘，使绿线跟随灰色区域移动。该游戏旨在帮助受试者熟悉实验装置。点击“山地自行车任务”。
输入输出文件名并选择 Vision_Delay.txt。点击“开始游戏”以启动测试。在此游戏中，前瞻窗口的长度会发生变化，以提供提前预警、无预警或视觉延迟。
点击山地自行车任务，输入输出文件名并选择 Action_Delay.txt。点击“开始游戏”以启动测试。在此游戏中，受试者的车轮转动与绿线移动之间会加入一段延迟。
延迟从0秒开始，每次增加0.15秒，直至达到0.75秒。点击“Mountain Bike Task”，输入输出文件名并选择“Vision Quantization.txt”。点击“Begin Game”以开始测试。
在此游戏中，视觉数据速率被进行调控。当视觉数据较低时，轨迹仅能在少数稀疏的灰色区域出现。随着视觉数据速率的增加，灰色区域可在更多潜在位置显现，其移动也变得更加连续。
单击山地自行车任务，输入输出文件名并选择 Action Quantization.txt。单击开始游戏以启动测试。在此游戏中，动作数据速率将被操控。
当数据速率最慢时，灰色线条只能以一种速度移动。随着数据速率的增加，对车轮速度的控制变得更加精细。单击山地车任务，输入输出文件名，并选择 Bump Trail.txt。
单击“开始游戏”以开始测试。在此游戏中，扰动将以转矩形式施加于转盘上，模拟颠簸、路径上的突然转向，或上述两种扰动类型的组合。要获取测试结果，请前往可执行输出文件的文件夹，并查找之前指定文件名的文件。
从左到右，输出文件中的每一行依次指定时间、试验位置、凸起尺寸、动作数据速率、动作延迟、视觉延迟、视觉数据速率、跟踪误差和方向盘转角。要创建新的输入文件，请在 Matlab 中打开“源代码”文件夹中的 WheelCon Mntn Bike Trail Design Code.m 文件。
选择代码中与所需游戏参数对应的这一部分，按 Ctrl 加 T 取消注释，然后按运行。输入文件将在同一文件夹中重新生成。如图所示，在具有视觉或动作延迟的游戏中，受试者的误差随延迟增大而增加。
限制视觉输入或动作输出的数据速率均会导致更大的误差。该图展示了仅存在颠簸、仅存在转弯或两者结合时试验过程中的空气动力学情况。在观看此视频时，您应已熟悉如何将 WheelCon 应用于人类感觉运动控制研究。
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概述
WheelCon 是一个免费且开源的游戏平台，旨在通过非侵入方式模拟在具有挑战性的山地车道上骑行山地自行车的过程。该平台允许研究人员通过调节延迟、量化和噪声等变量来研究人体感觉运动控制，从而深入了解运动控制的分层结构。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 感觉运动控制
- 人机交互
背景
- 尽管人类感觉运动控制系统具有分布性和噪声特性，但其结构复杂且功能稳健。
- 理解各种因果因素对系统性能的影响，对于推动相关研究至关重要。
- 现有的实验平台通常在操控这些因素方面缺乏便捷性。
研究目的
- 建立一个可调控影响感觉运动控制参数的实验平台。
- 实现在不同实验条件下对行为表现结果的记录。
- 促进对感觉运动控制中不同层次的研究，涵盖高级目标与低级动作。
使用的方法
- 使用的主要平台是 WheelCon，这是一个在 Windows 10 上运行的类似视频游戏的环境。
- 参与者通过赛车方向盘接口，探索包括视觉延迟和动作延迟在内的各种条件。
- 通过多次试验，评估延迟和量化对追踪性能的影响。
- 可调整配置以观察不同类型的干扰及其对运动控制的影响。
主要结果
- 延迟增加导致受试者的追踪误差增大。
- 视觉输入和运动输出的较低数据率与任务执行中更大的误差相关。
- 研究结果强调了运动控制系统对不同参数变化的敏感性，为未来研究的设计提供了依据。
结论
- WheelCon 展示了一种多功能工具，可在安全、受控的环境中研究人类感觉运动控制。
- 它使研究人员能够探索影响运动表现的多个变量之间的复杂相互作用。
- 该平台具备操控和记录多种因素的能力，有助于深入理解运动控制机制及其在康复中的潜在应用。
常见问题
行业重要性概述
WheelCon 提供了一个低成本、灵活性高的平台，通过调节反馈回路参数（如延迟、量化和干扰）来研究人类感觉运动控制。该平台能够通过分离感觉运动通路中的因果变量，在靶点验证中实现机制层面的风险评估。该系统通过与计算模型相一致的可量化行为输出，支持在临床前建模中进行预测性信心评估。
生物制药研发中的战略应用
早期发现与靶点验证
- 科学价值：通过分离感觉运动反馈组分，实现对治疗假设的验证。
- 操作价值：通过可控调节神经信号传递延迟和噪声，支持生物学风险降低。
- 预测价值：通过将参数扰动与可测量的性能缺陷相关联，促进项目组合的优先筛选。
筛选与检测方法开发
- 科学价值：为运动功能相关的下游化合物筛选制备经过验证的行为学检测方法。
- 操作价值：通过可重复的输入文件生成和量化数据速率控制，确保检测方法的标准化。
- 可扩展性：通过开源获取和简单的硬件需求，实现跨实验室的平台复用。
转化与临床前研究
- 转化连续性：将发现层面的感知运动机制研究与神经调节剂的临床前验证相联系。
- 机制性风险降低：阐明反馈回路紊乱如何影响运动输出，从而指导靶点参与策略的制定。
- 基于风险评估的推进：通过量化扰动条件下的性能阈值，支持项目推进或终止的决策。
流程与工作流整合
WheelCon 适用于神经运动治疗领域从靶点假设验证到先导化合物优化的发现连续过程，能够基于感觉运动读数实现迭代优化。
- 发现生物学：通过测试反馈回路中扰动对运动控制的影响，支持通路机制的阐明。
- 筛选：提供如跟踪误差和转向角度等定量输出，用于比较化合物效应。
- 分析：生成关于动作/视觉延迟和数据速率的时间序列数据，用于运动表现的统计建模。
- 转化研究：通过将操纵变量与功能结果关联，助力生物标志物的开发。
- 企业级复用：由于采用开源设计，可在神经科学与康复团队间作为模块化能力通用。
运营与企业影响
- 科学价值：通过减少对感觉运动机制归因的模糊性，提高预测可信度。
- 操作价值：通过标准化的游戏配置和基于文件的输入/输出，增强实验的可重复性。
- 战略价值：降低感觉运动检测实施的门槛，提高资本使用效率。
- 组合影响：能够在受干扰的反馈条件下，根据剂量-反应关系实现对化合物的风险调整优先排序。
实施注意事项
- 需要熟悉 MATLAB，以生成输入文件并自定义游戏参数。
- 依赖兼容的力反馈方向盘和 Windows 10 系统以实现完整功能。
- 为获得可重复的结果，需在不同团队间对受试者设置和任务指令进行标准化。
- 当将本方法从山地自行车任务扩展至其他感觉运动范式时，需考虑适应性调整。
- 受方向盘接口的物理运动范围和人体工学设置限制。
