論文の概要: Biomechanics do not predict perceptual and cognitive consequences of force augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41679v1
• Date: Fri, 30 Oct 2026 12:47:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.709826
• Title: Biomechanics do not predict perceptual and cognitive consequences of force augmentation
• Title（参考訳）: 生体力学は力増強の知覚的・認知的影響を予測しない
• Abstract要約: 揚力時の力増強の生理的,知覚的,認知的影響について検討した。 筋力増強の知覚的・認知的影響は,その生体力学的メリットだけでは推測できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.109981261939161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wearable force-augmentation technologies, including exoskeletons and soft exosuits, are being developed for occupational and rehabilitation settings to enhance performance by reducing the muscular demands of movements. Yet enhanced performance also requires users to perceive the environment accurately, adapt to changing conditions, and decide whether actions are worth their physical cost. We used an elbow-assisting exosuit to investigate the physiological, perceptual and cognitive consequences of force augmentation during lifting. We assessed weight perception, adaptation in a volatile environment, and effort-based decision-making with and without assistance. While assistance reduced muscle activity, its behavioural outcomes did not simply reflect this biomechanical change. Assistance reduced perceived weight, but this effect was strongly shaped by participants' initial experience. Assistance also selectively reduced adaptation to changing environmental contingencies. Finally, reducing the muscular demands of lifting did not translate straightforwardly into how demanding the action felt or whether participants chose to perform it: differences in effort-based decisions were shaped by initial experience rather than simply tracking reductions in muscle activity or perceived fatigue. Together, we show that the perceptual and cognitive consequences of force augmentation cannot be inferred from its biomechanical benefits alone. Effective augmentation therefore requires perceptual and cognitive outcomes to be evaluated alongside physical performance.
• Abstract（参考訳）: エキソスケトンやソフトエキソスーツなどの着用力増強技術は、運動の筋肉の要求を減らし、パフォーマンスを向上させるために、職業的およびリハビリテーション的な設定のために開発されている。 さらに、パフォーマンスの向上には、ユーザが環境を正確に認識し、状況の変化に適応し、アクションが物理的なコストに値するかどうかを判断する必要がある。 起立時の力増強の生理的,知覚的,認知的影響について検討するために肘補助外着を用いた。 我々は,重量知覚,揮発性環境への適応,および援助なしでの努力に基づく意思決定を評価した。 援助によって筋活動は減少したが、その行動結果は単にこの生体力学的変化を反映するものではなかった。 補助は体重を減少させたが、この効果は参加者の初体験によって強く形作られた。 また、環境問題への適応を選択的に削減した。 最後に, 筋活動の低下や疲労感を単に追跡するのではなく, 最初の経験によって, 努力に基づく決定の相違が形成された。 同時に, 力増強の知覚的および認知的影響は, 生体力学的利益だけでは推測できないことを示した。 したがって、効果的な増強には、知覚的および認知的結果が身体的パフォーマンスとともに評価される必要がある。

関連論文リスト

• Reflex-Informed Neuromuscular Reinforcement Learning for Muscle-Driven Locomotion [14.483874273316728]
  筋駆動運動のための反射インフォームド神経筋強化学習フレームワークを提案する。 実験により, 本フレームワークは生理的, もっともらしい移動を発生させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-10T15:47:26Z)
• Tired Actor: Fatigue-Informed Character Control [85.84825753756205]
  既存の努力は、幅広い一般的な動きを模倣することで、印象的な成果を上げている。 我々は、エネルギー利用が人間の動きをどう形作るかを示す行動エネルギー学の進歩に私たちの視線を投影する。 そこで本研究では,有限エネルギー限界の代用として疲労を導入し,一般のキャラクターアニメーションに注入し,疲労が物理に基づくキャラクター制御にどのように新しい特性をもたらすかを徹底的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-04T12:12:09Z)
• Learn Weightlessness: Imitate Non-Self-Stabilizing Motions on Humanoid Robot [56.377161933570335]
  人間は自然に非自己安定化(NSS)運動中に「無重力」状態を利用する。 この生物学的メカニズムに着想を得て,データセットのアノテーションに対する無重力自動ラベル方式を提案する。 我々の研究は、正確な軌道追跡と適応的な環境相互作用のギャップを埋め、接触リッチなヒューマノイド制御のための生物学的にインスパイアされたソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-23T07:10:05Z)
• Signals of Success and Struggle: Early Prediction and Physiological Signatures of Human Performance across Task Complexity [15.610977452709617]
  ゲーム環境では,早期の眼球と心臓の信号を用いてその後のパフォーマンスを予測する。 ハイパフォーマーは視線を照らし、視覚的サンプリングを調整し、要求が増大するにつれてより安定した心活性化を維持した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-19T11:47:57Z)
• Beyond Motion Imitation: Is Human Motion Data Alone Sufficient to Explain Gait Control and Biomechanics? [17.401800281759606]
  報酬項として使用される足場相互作用測定は、人間の歩行運動学と運動学推定に影響を及ぼす。 バイオメカニクスやウェアラブルロボットの共設計といった人間関係の研究領域に模倣学習を適用する場合、運動学に基づく報酬形成が必要であることが示唆されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-12T19:42:19Z)
• Reinforcement-Learning-Based Assistance Reduces Squat Effort with a Modular Hip--Knee Exoskeleton [0.0]
  スクワット作業を支援するために設計されたモジュール型Hip-Kneeexoskeletonに対するニューラルネットワークコントローラの有効性を評価した。 このコントローラは、最近の関節角度と速度履歴に基づいて、リアルタイムの股関節と膝のアシストトルクを生成した。 その結果,RLをベースとした制御器は,各被験者の運動量やタイミングに合わせてトルクプロファイルを生成することで個人に適応することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-19T19:51:38Z)
• Ground Compliance Improves Retention of Visual Feedback-Based Propulsion Training for Gait Rehabilitation [2.9005223064604078]
  10人の健康な参加者がカスタムスプリットベルトトレッドミルを歩いた。 全参加者は、地上反応力からリアルタイムで視覚フィードバックを受けた。 あるグループは地上コンプライアンスの変更を経験し、あるグループは視覚的フィードバックのみを受け取りました。 推進型地中反応力(POF)の意図的増加が達成され, 持続した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-07T15:48:42Z)
• PP-Motion: Physical-Perceptual Fidelity Evaluation for Human Motion Generation [84.40992836326613]
  人間の運動生成は、AR/VR、映画、スポーツ、医療リハビリテーションに広く応用されている。 従来のアプローチでは、人間の知覚や身体的制約を用いた動きの忠実度評価が試みられている。 人間の運動の身体的および知覚的忠実度を評価するための新しいデータ駆動計量PP-Motionを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-11T16:59:15Z)
• Countrywide natural experiment reveals impact of built environment on physical activity [55.93314719065985]
  より歩行可能な建築環境は、人口全体の活動を増加させる可能性を秘めている。 歩行性の増加は、移動後の身体活動の著しい増加と関連している。 MVPA(Modrate-to-vigorous physical activity)は、様々な健康上の利益と結びついている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T00:11:17Z)
• Towards Understanding the Adversarial Vulnerability of Skeleton-based Action Recognition [133.35968094967626]
  骨格に基づく行動認識は、動的状況への強い適応性から注目を集めている。 ディープラーニング技術の助けを借りて、かなり進歩し、現在、良識のある環境で約90%の精度を達成している。 異なる対角的環境下での骨格に基づく行動認識の脆弱性に関する研究はいまだ研究されていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-14T17:12:52Z)
• Use the Force, Luke! Learning to Predict Physical Forces by Simulating Effects [79.351446087227]
  物体と相互作用する人間の映像から接触点と物理的力の推測の問題に対処する。 具体的には、シミュレーションを用いて効果を予測し、推定された力がビデオに描かれたものと同じ効果をもたらすことを強制する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T17:20:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。