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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Feedforward impedance control efficiently reduce motor variability

http://hdl.handle.net/10228/3254
http://hdl.handle.net/10228/3254
e2d3fa73-2204-4514-a9fe-69b1148d983b
名前 / ファイル ライセンス アクション
feedforward.pdf feedforward.pdf (3.3 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2009-12-21
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Feedforward impedance control efficiently reduce motor variability
言語 en
言語
言語 eng
著者 Osu, Rieko

× Osu, Rieko

WEKO 8072

en Osu, Rieko

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Morishige, Ken-ichi

× Morishige, Ken-ichi

WEKO 8073

en Morishige, Ken-ichi

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宮本, 弘之

× 宮本, 弘之

WEKO 8076
e-Rad_Researcher 20336100
Scopus著者ID 57438254400

ja 宮本, 弘之

en Miyamoto, Hiroyuki

ja-Kana ミヤモト, ヒロユキ


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Kawato, Mitsuo

× Kawato, Mitsuo

WEKO 8075

en Kawato, Mitsuo

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Despite the existence of neural noise, which leads variability in motor commands, the central nervous system can effectively reduce movement variance at the end effector to meet task requirements. Although online correction based on feedback information is essential for reducing error, feedforward impedance control is another way to regulate motor variability. This Update Article reviews key studies examining the relation between task constraints and impedance control for human arm movement. When a smaller reaching target is given as a task constraint, flexor and extensor muscles are co-activated, and positional variance is decreased around the task constraint. Trial-by-trial muscle activations revealed no on-line feedback correction, indicating that humans are able to regulate their impedance in advance. These results demonstrate that not only on-line feedback correction, but also feedforward impedance control, helps reduce the motor variability caused by internal noise to realize dexterous movements of human arms. A computational model of movement planning considering the presence of signal-dependent noise provides a unifying framework that potentially accounts for optimizing impedance to maximize accuracy. A recently proposed learning algorism formulated as a V-shaped learning function explains how the central nervous system acquires impedance to optimize accuracy as well as stability and efficiency.
言語 en
書誌情報 en : Neuroscience Research

巻 65, 号 1, p. 6-10, 発行日 2009-09-01
出版社
出版者 Elsevier
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1016/j.neures.2009.05.012
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0168-0102
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1872-8111
著作権関連情報
権利情報 Copyright © 2009 Elsevier Ireland Ltd and the Japan Neuroscience Society All rights reserved.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Human arm movement
キーワード
主題Scheme Other
主題 Stiffness
キーワード
主題Scheme Other
主題 Learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 Signal dependent noise
キーワード
主題Scheme Other
主題 Feedback
キーワード
主題Scheme Other
主題 EMG
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
業績ID
値 848E19AAE25FE0F849257688003AA7D2
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Ver.1 2023-05-15 15:01:45.086634
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