操控有形虚拟物体动力学以促进精确力生成的训练

机器人触觉设备与虚拟现实相结合，为训练精细力生成提供了新的机会，这是中风后康复中一个至关重要但被忽视的组成部分。本研究提出，操控有形虚拟物体的渲染动力学可用于训练精确的力控制，同时调动体感系统。我们与五十名健康参与者进行了一项实验，他们执行了一项类似冰壶的任务，在该任务中，他们必须拉伸一个虚拟弹簧以产生目标释放力，从而将冰壶推到冰面上的预定位置。在训练期间，弹簧的力-伸长关系被建模为线性或非线性函数，即高斯函数或反对称高斯函数，其在释放目标力处的导数为零。结果表明，反对称高斯组在训练期间始终比线性组获得更高的力精度，而高斯组仅在训练结束时优于线性组。人格特质分析显示，在高斯动力学下，较高的自由精神得分与较差的表现和减少的任务探索相关，而较高的挑战转化得分与增加的探索相关。尽管存在这些训练效果，但在长期保持方面，不同弹簧类型或人格特质之间没有发现显著差异。参与者主要依赖学习到的目标伸长量而非目标力，这从具有不同刚度但相同目标力的迁移任务中的表现可以证明。虽然这些方法对体感神经康复有前景，但在对神经系统患者进行测试之前，需要改进以减少对本体感觉线索的依赖。