Analysis and identification of visual-motor integration in human motor control
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: AYŞEGÜL KILIÇ
Danışman: Mustafa Mert Ankaralı
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu araştırma, hedef takip görevlerini kullanarak insanlarda görsel-motor entegrasyonun karmaşıklığına odaklanırken insanın sistemin içinde olduğu durumların dinamiklerini göz önünde bulundurur. Takip ve telafi edici kontrol modellerinin temellerinden yola çıkan bu çalışma, geri bildirim mekanizmalarının ve girdilerin öngörülebilirliğinin takip performansı üzerindeki temel etkilerini öne çıkarmaktadır. Araştırma tasarımı, görsel-motor entegrasyonun farklı yönlerini inceleyen dört farklı hedef takip görevini içermektedir. Bu görevler, tek frekanslı sinüzoidler ve toplam sinüzoidler gibi yörünge türlerinde varyasyonlar ve hedefin ve operatörün görünürlüğünden sadece hata bilgisi temsiline kadar değişen deneysel sahnelerle karakterize edilmiştir. 25 katılımcının pozisyon ve hız verileri bir haptik cihazla toplanmıştır. Katılımcıların doğrudan görsel geri bildirim aldığında, öngörülemeyen uyaranlar altında bile isabetli bir tepki verdiği gözlenmiştir. Başka bir gözlem ise, girdi öngörülebilir olduğunda izleme performansının, öngörülemeyen uyaranlara kıyasla genel olarak daha iyi olduğu yönünde olmuştur. Ayrıca, girdi ve geri bildirimin oluşturduğu performans artışları karşılaştırılmıştır. Girdinin öngörülebilirliğini artırmanın, performansı iyileştirmek için sağlanan geri dönüşü artırmaktan daha etkili olduğunu görülmüştür. Ayrıca, öngörülemeyen giriş deneylerinde tutarlı bir şekilde "U" şeklinde büyüklük tepkisinin ortaya çıkmasının, insan motor sisteminin potansiyel içsel özelliklerine işaret ediyor olabileceği, bunun da nöral rezonans gibi faktörler tarafından kaynaklandığı düşünülmektedir. Bu araştırma, geleneksel uygulamaların üzerine daha gerçekçi senaryolar entegre ederek motor kontrol modellerinde insanın yetenekleri ve sınırları hakkında katmanlı ve daha ayrıntılı bir anlayış sunar. İnsan yetenekleriyle daha iyi etkileşimde bulunan veya yeteneklerini artıran sistemler tasarlama fırsatları sunar.