論文の概要: Human locomotor control timescales depend on the environmental context and sensory input modality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16340v5
• Date: Wed, 27 Aug 2025 03:07:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 14:51:02.948625
• Title: Human locomotor control timescales depend on the environmental context and sensory input modality
• Title（参考訳）: ヒトの運動制御の時間スケールは環境コンテキストと感覚入力のモダリティに依存する
• Authors: Wei-Chen Wang, Antoine De Comite, Alexandra Voloshina, Monica Daley, Nidhi Seethapathi,
• Abstract要約: 制御時間スケールを定量化する統合データ駆動フレームワークを提案する。 ウォーキングやランニングといったタスクにこのフレームワークを適用します。 本研究の枠組みは,ロポモタ・フット配置制御の時間尺度に影響を与える要因を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.48294298569551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Everyday locomotion is a complex sensorimotor process that can unfold over multiple timescales, from long-term path planning to rapid, reactive adjustments. However, we lack an understanding of how factors such as environmental demands, or the available sensory information simultaneously influence these control timescales. To address this, we present a unified data-driven framework to quantify the control timescales by identifying how early we can predict future actions from past inputs. We apply this framework across tasks including walking and running, environmental contexts including treadmill, overground, and varied terrains, and sensory input modalities including gaze fixations and body states. We find that deep neural network architectures that effectively handle long-range dependencies, specifically Gated Recurrent Units and Transformers, outperform other architectures and widely used linear models when predicting future actions. Our framework reveals the factors that influence locomotor foot placement control timescales. Across environmental contexts, we discover that humans rely more on fast timescale control in more complex terrain. Across input modalities, we find a hierarchy of control timescales where gaze predicts foot placement before full-body states, which predict before center-of-mass states. Our model also identifies mid-swing as a critical phase when the swing foot's state predicts its future placement, with this timescale adapting across environments. Overall, this work offers data-driven insights into locomotor control in everyday settings, offering models that can be integrated with rehabilitation technologies and movement simulations to improve their applicability in everyday settings.
• Abstract（参考訳）: 毎日の移動は、長期の計画から反応の速い調整まで、複数の時間スケールで展開できる複雑な感覚運動過程である。 しかし,環境負荷やセンサ情報などの要因が,これらの制御時間尺度にどのように影響するかは理解されていない。 これを解決するために、過去の入力から将来のアクションをどれだけ早く予測できるかを特定することで、制御の時間スケールを定量化するための統一されたデータ駆動フレームワークを提案する。 この枠組みは、歩行・走行、トレッドミル、地上および様々な地形を含む環境状況、および視線固定や身体状態を含む感覚入力モードを含む課題に適用する。 我々は、特にGated Recurrent UnitsとTransformerといった、長距離依存を効果的に処理するディープニューラルネットワークアーキテクチャが、将来のアクションを予測する際に、他のアーキテクチャや広く使用されている線形モデルよりも優れていることを発見した。 本研究の枠組みは,ロポモタ・フット配置制御の時間尺度に影響を与える要因を明らかにする。 環境の状況によって、人間はより複雑な地形において、より速い時間スケールの制御に依存していることがわかった。 入力モダリティ全体にわたって、ガウンが全体状態の前に足の位置を予測し、質量中心状態の前に予測する制御タイムスケールの階層が見つかる。 また,本モデルでは,揺動脚の状態が将来の位置を予測し,この時間スケールが環境にまたがって適応する際のクリティカルフェーズであることも確認した。 全体として、この研究は、日常的な環境におけるロポモタコントロールに関するデータ駆動の洞察を提供し、リハビリテーション技術や運動シミュレーションと統合して、日常的な環境における適用性を改善するモデルを提供する。

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