¿Podría explicar cómo se usa el feedforward al caminar?

¿Podría explicar cómo se usa el feedforward al caminar?

• Cuando ve un obstáculo, hace planes para caminar alrededor de él en lugar de ensangrentarse la nariz u otras partes vitales.
• Cuando una puerta está cerrada, no choca contra ella, reduce la velocidad, se detiene y luego gira la manija.
• Cuando llegas a las escaleras, alteras tu técnica de caminar en lugar de caerte por las escaleras. Ídem subir y bajar de una escalera mecánica
• Caminar sobre hielo: la retroalimentación visual de las condiciones cambiantes inminentes requiere una técnica de caminar más segura.

Hay un montón de ejemplos.

Un buen ejemplo es conducir un automóvil en una curva.

En un sistema de retroalimentación puro, usted sigue recto hasta que la señal de error le dice que ya no está en el centro del carril, luego ajusta la dirección para compensar.

Los humanos miran hacia adelante y ven que se acerca una curva, y en realidad giran el volante un poco antes de entrar en la curva. Esto compensa previamente el retraso en la respuesta del automóvil.

Los otros ejemplos que cita son demasiado complejos para ser útiles para ilustrar solo la parte de avance del comportamiento. Andar en patineta es mucho más que, por ejemplo, un simple bucle de control con avance.

Creo que el autor está haciendo una analogía con el comportamiento humano, no con el movimiento humano .

Por ejemplo: estoy jugando al baloncesto y quiero marcar. Sé que probablemente necesito regatear hacia la canasta, evitando a los defensores, y luego lanzar el balón al aro. Sé todo esto sin ninguna retroalimentación: es un sistema de alimentación hacia adelante.

Unas diapositivas después (50), escribe:

¿La salida deseada es = Salida?
¡Sí, si conocemos perfectamente el modelo!
Pero rara vez conocemos un sistema a la perfección (G0 !G, G0 -1 !G-1)

Es decir, si supiera exactamente lo que harían todos los defensores (el modelo), podría anotar puntos en el baloncesto usando solo un sistema de avance.

Por supuesto que eso no es exactamente cierto. Pero sé mucho sobre el modelo, especialmente si soy un buen jugador. Probablemente puedo anticipar lo que harán los defensores más o menos, antes de hacer la jugada. Elegiré mi juego en consecuencia.

En la siguiente diapositiva, el autor analiza cómo agregar retroalimentación para lidiar con estas incógnitas, ya que la mayoría de los sistemas no conocen perfectamente el modelo.

Esto contrasta con los sistemas puramente de retroalimentación (controladores PID). Mediante la incorporación de un conocimiento a priori sobre el sistema y la incorporación de retroalimentación en el sistema, se puede mejorar la precisión y se pueden superar las desventajas de los sistemas de retroalimentación únicamente.

En otras palabras, un jugador de baloncesto que no pudiera formular una estrategia de antemano no sería muy bueno.

Dicho esto, desde mi comprensión (rudimentaria) de la biología, también hay un componente de retroalimentación en movimiento con respecto al cerebro. Mira esta charla TED: Un robot que corre y nada como una salamandra

Si camina hacia adelante, y no tiene sentido del tacto y está ciego, así como silenciado (y bloqueado de cualquier otro sentido). A menos que tenga un conocimiento perfecto del modelo mundial, y de cada consecuencia individual, una acción de la corteza motora, está obligado a desviarse de la meta deseada (avanzar).

La retroalimentación de la visión es una cosa que puede ayudarlo a detectar un error (perder el pie) y corregir la entrada. O si eres temerario, la audición puede ayudarte.

Las áreas cerebrales superiores en el neocórtex formulan planes y transmiten estos planes a las áreas cerebrales inferiores y la médula espinal, que los implementan, presumiblemente utilizando modelos inversos de los sistemas motores que los implementarían para generar comandos de bajo nivel. Hay, por supuesto, retroalimentación local para mantener estos planes en marcha en presencia de sorpresas y otras perturbaciones.

Cuando doy una conferencia sobre reflejos (en el contexto de un curso de fisiología que se imparte a ingenieros), tomo un enorme libro de texto de Neurociencia que he vaciado para que pese mucho menos de lo que uno pensaría mirando el libro, y se lo arrojo a un estudiante. . El estudiante, por supuesto, lo maneja muy bien, usando reflejos espinales para evitar manejar mal el libro, ninguno de los cuales involucra la corteza.

Un poco aparte, hay una cantidad increíble de retroalimentación local a nivel de la médula espinal, como se puede ver en este video de un gato descerebrado que camina en una caminadora que cambia de paso a medida que la caminadora se acelera: https://youtu.be/wPiLLplofYw