To reduce the risk of slip, grip fo

To reduce the risk of slip, grip force (GF) control includes a safety margin above the force level ordinarily sufficient for the expected load force (LF) dynamics. The current view is that this safety margin is based on the expected LF dynamics, amounting to a static safety factor like that often used in engineering design. More efficient control could be achieved, however, if the motor system reduces the safety margin when LF variability is low and increases it when this variability is high. Here we show that this is indeed the case by demonstrating that the human motor system sizes the GF safety margin in proportion to an internal estimate of LF variability to maintain a fixed statistical confidence against slip. In contrast to current models of GF control that neglect the variability of LF dynamics, we demonstrate that GF is threefold more sensitive to the SD than the expected value of LF dynamics, in line with the maintenance of a 3-sigma confidence level. We then show that a computational model of GF control that includes a variability-driven safety margin predicts highly asymmetric GF adaptation between increases versus decreases in load. We find clear experimental evidence for this asymmetry and show that it explains previously reported differences in how rapidly GFs and manipulatory forces adapt. This model further predicts bizarre nonmonotonic shapes for GF learning curves, which are faithfully borne out in our experimental data. Our findings establish a new role for environmental variability in the control of action.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลดความเสี่ยงของการจัดส่ง ควบคุมแรง (GF) จับไว้เผื่อความปลอดภัยเหนือระดับแรงปกติเพียงพอสำหรับ dynamics แรง (LF) โหลดที่คาดไว้ มุมมองปัจจุบันเป็นว่า ค่าเผื่อความปลอดภัยนี้จะขึ้นอยู่กับ dynamics LF คาด เกินตัวคงปลอดภัยเช่นนั้นมักจะใช้ในการออกแบบวิศวกรรม ควบคุมมีประสิทธิภาพมากขึ้นสามารถทำได้ อย่างไรก็ตาม ถ้าระบบมอเตอร์ลดค่าเผื่อความปลอดภัยเมื่อ LF สำหรับความผันผวนต่ำ และเพิ่มขึ้นเมื่อความแปรผันนี้สูง ที่นี่เราแสดงว่า เป็นจริง โดยเห็นว่า ระบบมอเตอร์มนุษย์ขนาดค่าเผื่อความปลอดภัย GF สัดการประเมินภายในของความแปรผัน LF เพื่อรักษาความเชื่อมั่นทางสถิติถาวรกับการจัดส่ง ตรงข้ามปัจจุบันรุ่น GF ควบคุมที่ละเลยความแปรผันของ LF dynamics เราแสดงให้เห็นว่า GF threefold อ่อนไหว SD มากกว่าค่าคาดหมายของ dynamics LF กับการรักษาระดับความมั่นใจ 3 ซิกมา เราจากนั้นแสดงว่า แบบจำลองคำนวณควบคุม GF ที่มีกำไรความปลอดภัยควบคุมความแปรผันทำนายสูง asymmetric GF ปรับเพิ่มและลดในการโหลดระหว่าง เราพบหลักฐานชัดเจนทดลองสำหรับ asymmetry นี้ และดูที่มันอธิบายก่อนหน้านี้รายงานความแตกต่างในวิธีรวดเร็ว GFs และกองกำลัง manipulatory ปรับ รุ่นนี้เพิ่มเติมทำนายรูปร่าง nonmonotonic แปลกประหลาดสำหรับ GF เรียนโค้ง ซึ่งจะ faithfully แบกรับหาข้อมูลทดลอง ผลการวิจัยของเราสร้างบทบาทใหม่สำหรับสำหรับความผันผวนของสิ่งแวดล้อมในการควบคุมการดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อลดความเสี่ยงของการลื่นแรงจับ (GF) รวมถึงการควบคุมระดับความปลอดภัยที่เหนือระดับแรงเพียงพอสำหรับการโหลดแรงคาดว่า (LF) การเปลี่ยนแปลง มุมมองปัจจุบันที่อัตราความปลอดภัยนี้จะขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงของ LF คาดมูลค่าปัจจัยด้านความปลอดภัยแบบคงที่เช่นเดียวกับที่มักจะใช้ในการออกแบบทางวิศวกรรม การควบคุมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นจะประสบความสำเร็จ แต่ถ้าระบบมอเตอร์ช่วยลดอัตราความปลอดภัยเมื่อแปรปรวน LF อยู่ในระดับต่ำและการเพิ่มขึ้นเมื่อความแปรปรวนนี้สูง ที่นี่เราแสดงให้เห็นว่านี่เป็นกรณีโดยแสดงให้เห็นว่าระบบมอเตอร์มนุษย์ขนาดขอบ GF ความปลอดภัยในสัดส่วนที่ประมาณการภายในของความแปรปรวน LF เพื่อรักษาความเชื่อมั่นทางสถิติกับการแก้ไขใบ ในทางตรงกันข้ามกับรุ่นปัจจุบันของการควบคุม GF ที่ละเลยความแปรปรวนของการเปลี่ยนแปลง LF เราแสดงให้เห็นว่า GF ไตรสิกขาคือมีความไวต่อ SD กว่ามูลค่าที่คาดหวังของการเปลี่ยนแปลง LF สอดคล้องกับการบำรุงรักษาระดับความเชื่อมั่น 3 ซิก จากนั้นเราจะแสดงให้เห็นว่ารูปแบบการคำนวณจากการควบคุม GF ที่มีอัตราความปลอดภัยแปรปรวนที่ขับเคลื่อนด้วยการคาดการณ์การปรับตัว GF ไม่สมดุลระหว่างการเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับการลดลงของการโหลด เราพบหลักฐานการทดลองที่ชัดเจนสำหรับความไม่สมดุลนี้และแสดงให้เห็นว่ามันอธิบายรายงานก่อนหน้านี้ความแตกต่างในวิธีการอย่างรวดเร็วและกองกำลังสศค manipulatory ปรับตัว รูปแบบนี้ต่อไปคาดการณ์รูปร่างเชิงเดี่ยวสภาพที่แปลกประหลาดสำหรับ GF โค้งการเรียนรู้ที่ถูกพัดพาออกนับถือในข้อมูลการทดลองของเรา ค้นพบของเราสร้างบทบาทใหม่สำหรับความแปรปรวนด้านสิ่งแวดล้อมในการควบคุมของการดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อลดความเสี่ยงของการลื่นไถล จับบังคับ ( GF ) การควบคุมรวมถึงความปลอดภัยขอบเหนือระดับปกติแรงเพียงพอสำหรับคาดว่าโหลดแรง ( LF ) พลศาสตร์ มุมมองปัจจุบันนี่ตู้ขอบเป็นตามคาดว่าถ้าเปลี่ยนแปลงตามปัจจัยด้านความปลอดภัยแบบคงที่เช่นที่มักใช้ในการออกแบบทางวิศวกรรม การควบคุมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ อย่างไรก็ตามถ้าระบบมอเตอร์ลดความปลอดภัยขอบเมื่อถ้าความแปรปรวนต่ำและเพิ่มขึ้นเมื่อความแปรปรวนนี้สูง ที่นี่เราแสดงให้เห็นว่านี้เป็นเรื่องจริง โดยแสดงให้เห็นว่า ระบบมอเตอร์มนุษย์ขนาด GF ตู้ขอบในสัดส่วนการประเมินภายใน ถ้าการรักษาถาวรสถิติความเชื่อมั่นกับสลิปในทางตรงกันข้ามกับรุ่นปัจจุบันของ GF ควบคุมที่ละเลยการเปลี่ยนแปลงถ้าเราแสดงให้เห็นว่า GF เป็นสามเท่ามีความไวต่อ SD มากกว่าค่าคาดหมายของพลวัตถ้าสอดคล้องกับการบำรุงรักษา 3-sigma ความเชื่อมั่นระดับเราก็แสดงให้เห็นว่าการคำนวณรูปแบบการควบคุมที่มีความปลอดภัยของ GF GF สูงขับเคลื่อนกำไรคาดการณ์การปรับตัวเพิ่มขึ้นและลดลงในการระหว่างโหลด เราพบหลักฐานการทดลองที่ชัดเจนสำหรับความไม่สมดุลและแสดงให้เห็นว่ามันอธิบายก่อนหน้านี้รายงานความแตกต่างในวิธีการอย่างรวดเร็วและประสบผลสำเร็จซึ่งจัดการกำลังปรับตัวรุ่นนี้ต่อไป ทำนายรูปร่าง nonmonotonic แปลกประหลาดสำหรับ GF การเรียนรู้โค้ง ซึ่งนับถือเกิดขึ้นในการทดลองของเรา การค้นพบของเราสร้างบทบาทใหม่ของสิ่งแวดล้อมในการควบคุมการกระทํา