3Dワークスペースで把握可能な物体を提示する装置の設計と使用
Summary
ここでは、サルが柔軟な手の届く範囲のタスクを実行するように導く自動装置を構築するためのプロトコルを示します。この装置は3D翻訳装置および回転テーブルを結合し、3D空間の任意の位置に複数のオブジェクトを提示する。
Abstract
到達と把握は非常に結合された動きであり、その根底にある神経力学は、過去10年間に広く研究されてきた。エンコーディングの到達と把握を区別するには、その位置に依存しない異なるオブジェクト ID を提示することが不可欠です。この目標を達成するために、回転テーブルと3次元(3D)翻訳装置で組み立てられる自動装置の設計をここに示す。旋回テーブルは異なるグリップタイプに対応する異なるオブジェクトを切り替え、3D変換デバイスは3D空間で回転テーブルを搬送します。どちらもモータによって独立して駆動され、ターゲットの位置とオブジェクトが任意に組み合わされます。一方、手首の軌道とグリップタイプは、それぞれモーションキャプチャシステムとタッチセンサーを介して記録されます。さらに、このシステムを用いて正常に訓練されたサルを実証する代表的な結果が記載されている。この装置は、上肢機能に関連する運動学、神経原理、脳機械インターフェースの研究を容易にすることが期待される。
Introduction
人間以外の霊長類の動きに到達し、把握する根底にある神経原理を研究するために、様々な装置が開発されている。タスクに到達する場合は、タッチスクリーン1、2、ジョイスティック3、4、5、6、7、およびバーチャルリアリティ技術8によって制御される画面カーソル,9,10は、それぞれ2Dターゲットと3Dターゲットを提示するために採用されています。異なるグリップタイプを導入するために、1つの位置に固定された異なる形状の物体または軸の周りを回転させる物体は、把握タスク11、12、13で広く使用された。別の方法として、視覚的な手掛かりを使用して、異なるグリップタイプ 14、15、16、17 で同じオブジェクトを把握するように被験者に通知します。より最近では、到達と把握の動きが一緒に研究されている(すなわち、被験者は、実験セッションで異なるグリップタイプで複数の位置に達し、把握)18、19、20、 21,22,23,24,25,26,27,28,29.初期の実験では、必然的に低時間と空間精度20、21につながるオブジェクトを手動で提示しています。実験精度を向上させ、人手を節約するために、プログラムによって制御される自動プレゼンテーション装置が広く使用されています。ターゲットの位置とグリップタイプを変えるために、実験者は複数のオブジェクトを同時に露出させましたが、ターゲットの相対的な(または絶対)位置とグリップタイプが一緒に結合され、長期的なトレーニングを通じて剛性の発射パターンを引き起こします22 、27、28.オブジェクトは通常、到達する動きと神経活動の多様性を制限する2D平面で提示されます19,25,26.近年、バーチャルリアリティ24やロボットアーム23、29が3D空間に存在する物体を導入している。
ここでは、3D空間における複数のターゲット位置とグリップタイプの任意の組み合わせを達成することができる自動化された装置30を構築および使用するための詳細なプロトコルを示す。オブジェクトを切り替える回転テーブルと3D翻訳デバイスを設計し、3D空間で回転テーブルを搬送しました。回転テーブルおよび翻訳装置は両方とも独立したモーターによって動かされる。一方、被験者の手首と神経信号の3D軌道は、実験全体を通して同時に記録される。装置は、レゲスサルの上肢機能の研究のための貴重なプラットホームを提供する。
Protocol
すべての行動および外科的処置は、実験動物のケアと使用のためのガイド(中国保健省)に準拠し、浙江大学の動物ケア委員会によって承認されました。 1.3D翻訳デバイスの組み立て アルミニウム構造柵(断面:40 mm x 40 mm)のサイズ920のmm x 690のmm x 530のmmのフレームを造る。 ネジでYレールの両端に4台の台座を固定します(図1B)。 4 ?…
Representative Results
装置の完全なワークスペースのサイズはそれぞれX、Y、およびZ軸で600のmm、300のmmおよび500のmmである。3D翻訳装置の最大負荷は25kgで、旋回テーブル(ステッピングモータを含む)は15kgの重み付けで、最大500mm/sの速度で輸送できます。3D翻訳装置の運動精度は0.1mm未満で、装置のノイズは60dB未満です。 システムの有用性を実証するために、サルはシステム30…
Discussion
ここで説明する行動装置は、異なる到達および把握の動きの試行的な組み合わせを可能にする(すなわち、サルは、各試験の任意の3D位置で異なる形状の物体を把握することができる)。これは、異なるオブジェクトを切り替えるカスタム回転テーブルと、3D 空間内の複数の位置に回転テーブルを転送する線形変換デバイスの組み合わせによって実現されます。さらに、サルからの神経信号、手…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
シジャン・シェン氏の装置設計に関するアドバイスと、動物のケアとトレーニングに関する支援を行ってくださったギフア・ワンさんに感謝します。この研究は、中国国家主要研究開発プログラム(2017YFC1308501)、中国国家自然科学財団(31627802)、浙江省公共事業(2016C33059)、および基礎研究基金の支援を受けた。中央大学
Materials
| Active X-rail | CCM Automation technology Inc., China | W50-25 | Effective travel, 600 mm; Load, 25 kg |
| Active Y-rail | CCM Automation technology Inc., China | W60-35 | Effective travel, 300 mm, Load 35 kg |
| Active Z-rail | CCM Automation technology Inc., China | W50-25 | Effective travel, 500 mm; Load 25 kg |
| Bearing | Taobao.com | 6004-2RSH | Acrylic |
| Case | Custom mechanical processing | TT-C | Acrylic |
| Connecting ring | CCM Automation technology Inc., China | 57/60-W50 | |
| Connecting shaft | CCM Automation technology Inc., China | D12-700 | Diam., 12 mm;Length, 700 mm |
| Diaphragm coupling | CCM Automation technology Inc., China | CCM 12-12 | Inner diam., 12-12mm |
| Diaphragm coupling | CCM Automation technology Inc., China | CCM 12-14 | Inner diam., 14-12mm |
| Electric slip ring | Semring Inc., China | SNH020a-12 | Acrylic |
| Locating bar | Custom mechanical processing | TT-L | Acrylic |
| Motion capture system | Motion Analysis Corp. US | Eagle-2.36 | |
| Neural signal acquisition system | Blackrock Microsystems Corp. US | Cerebus | |
| NI DAQ device | National Instruments, US | USB-6341 | |
| Object | Custom mechanical processing | TT-O | Acrylic |
| Passive Y-rail | CCM Automation technology Inc., China | W60-35 | Effective travel, 300 mm; Load 35 kg |
| Passive Z-rail | CCM Automation technology Inc., China | W50-25 | Effective travel, 500 mm; Load 25 kg |
| Pedestal | CCM Automation technology Inc., China | 80-W60 | |
| Peristaltic pump | Longer Inc., China | BT100-1L | |
| Planetary gearhead | CCM Automation technology Inc., China | PLF60-5 | Flange, 60×60 mm; Reduction ratio, 1:5 |
| Right triangle frame | CCM Automation technology Inc., China | 290-300 | |
| Rotator | Custom mechanical processing | TT-R | Acrylic |
| Servo motor | Yifeng Inc., China | 60ST-M01930 | Flange, 60×60 mm; Torque, 1.91 N·m; for Y- and Z-rail |
| Servo motor | Yifeng Inc., China | 60ST-M01330 | Flange, 60×60 mm; Torque, 1.27 N·m; for X-rail |
| Shaft | Custom mechanical processing | TT-S | Acrylic |
| Stepping motor | Taobao.com | 86HBS120 | Flange, 86×86 mm; Torque, 1.27 N·m; Driving turning table |
| Touch sensor | Taobao.com | CM-12X-5V | |
| Tricolor LED | Taobao.com | CK017, RGB | |
| T-shaped connecting board | CCM Automation technology Inc., China | 110-120 |
References
- Leone, F. T., Monaco, S., Henriques, D. Y., Toni, I., Medendorp, W. P. Flexible Reference Frames for Grasp Planning in Human Parietofrontal Cortex. eNeuro. 2 (3), (2015).
- Caminiti, R., et al. Early coding of reaching: frontal and parietal association connections of parieto-occipital cortex. European Journal of Neuroscience. 11 (9), 3339-3345 (1999).
- Georgopoulos, A. P., Schwartz, A. B., Kettner, R. E. Neuronal population coding of movement direction. Science. 233 (4771), 1416-1419 (1986).
- Fu, Q. G., Flament, D., Coltz, J. D., Ebner, T. J. Temporal encoding of movement kinematics in the discharge of primate primary motor and premotor neurons. Journal of Neurophysiology. 73 (2), 836-854 (1995).
- Moran, D. W., Schwartz, A. B. Motor cortical representation of speed and direction during reaching. Journal of Neurophysiology. 82 (5), 2676-2692 (1999).
- Carmena, J. M., et al. Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates. PLoS Biology. 1 (2), E42 (2003).
- Li, H., et al. Prior Knowledge of Target Direction and Intended Movement Selection Improves Indirect Reaching Movement Decoding. Behavioral Neurology. , 2182843 (2017).
- Reina, G. A., Moran, D. W., Schwartz, A. B. On the relationship between joint angular velocity and motor cortical discharge during reaching. Journal of Neurophysiology. 85 (6), 2576-2589 (2001).
- Taylor, D. M., Tillery, S. I., Schwartz, A. B. Direct cortical control of 3D neuroprosthetic devices. Science. 296 (5574), 1829-1832 (2002).
- Wang, W., Chan, S. S., Heldman, D. A., Moran, D. W. Motor cortical representation of hand translation and rotation during reaching. Journal of Neuroscience. 30 (3), 958-962 (2010).
- Murata, A., Gallese, V., Luppino, G., Kaseda, M., Sakata, H. Selectivity for the shape, size, and orientation of objects for grasping in neurons of monkey parietal area AIP. Journal of Neurophysiology. 83 (5), 2580-2601 (2000).
- Raos, V., Umiltá, M. A., Murata, A., Fogassi, L., Gallese, V. Functional Properties of Grasping-Related Neurons in the Ventral Premotor Area F5 of the Macaque Monkey. Journal of Neurophysiology. 95 (2), 709 (2006).
- Schaffelhofer, S., Scherberger, H. Object vision to hand action in macaque parietal, premotor, and motor cortices. eLife. 5, (2016).
- Baumann, M. A., Fluet, M. C., Scherberger, H. Context-specific grasp movement representation in the macaque anterior intraparietal area. Journal of Neuroscience. 29 (20), 6436-6448 (2009).
- Riehle, A., Wirtssohn, S., Grun, S., Brochier, T. Mapping the spatio-temporal structure of motor cortical LFP and spiking activities during reach-to-grasp movements. Frontiers in Neural Circuits. 7, 48 (2013).
- Michaels, J. A., Scherberger, H. Population coding of grasp and laterality-related information in the macaque fronto-parietal network. Scientific Reports. 8 (1), 1710 (2018).
- Fattori, P., et al. Hand orientation during reach-to-grasp movements modulates neuronal activity in the medial posterior parietal area V6A. Journal of Neuroscience. 29 (6), 1928-1936 (2009).
- Asher, I., Stark, E., Abeles, M., Prut, Y. Comparison of direction and object selectivity of local field potentials and single units in macaque posterior parietal cortex during prehension. Journal of Neurophysiology. 97 (5), 3684-3695 (2007).
- Stark, E., Asher, I., Abeles, M. Encoding of reach and grasp by single neurons in premotor cortex is independent of recording site. Journal of Neurophysiology. 97 (5), 3351-3364 (2007).
- Velliste, M., Perel, S., Spalding, M. C., Whitford, A. S., Schwartz, A. B. Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding. Nature. 453 (7198), 1098-1101 (2008).
- Vargas-Irwin, C. E., et al. Decoding complete reach and grasp actions from local primary motor cortex populations. Journal of Neuroscience. 30 (29), 9659-9669 (2010).
- Mollazadeh, M., et al. Spatiotemporal variation of multiple neurophysiological signals in the primary motor cortex during dexterous reach-to-grasp movements. Journal of Neuroscience. 31 (43), 15531-15543 (2011).
- Saleh, M., Takahashi, K., Hatsopoulos, N. G. Encoding of coordinated reach and grasp trajectories in primary motor cortex. Journal of Neuroscience. 32 (4), 1220-1232 (2012).
- Collinger, J. L., et al. High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia. The Lancet. 381 (9866), 557-564 (2013).
- Lehmann, S. J., Scherberger, H. Reach and gaze representations in macaque parietal and premotor grasp areas. Journal of Neuroscience. 33 (16), 7038-7049 (2013).
- Rouse, A. G., Schieber, M. H. Spatiotemporal distribution of location and object effects in reach-to-grasp kinematics. Journal of Neuroscience. 114 (6), 3268-3282 (2015).
- Rouse, A. G., Schieber, M. H. Spatiotemporal Distribution of Location and Object effects in Primary Motor Cortex Neurons during Reach-to-Grasp. Journal of Neuroscience. 36 (41), 10640-10653 (2016).
- Hao, Y., et al. Neural synergies for controlling reach and grasp movement in macaques. Neuroscience. 357, 372-383 (2017).
- Takahashi, K., et al. Encoding of Both Reaching and Grasping Kinematics in Dorsal and Ventral Premotor Cortices. Journal of Neuroscience. 37 (7), 1733-1746 (2017).
- Chen, J., et al. An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space. Journal of Neuroscience Methods. 312, 139-147 (2019).
- Zhang, Q., et al. Development of an invasive brain-machine interface with a monkey model. Chinese Science Bulletin. 57 (16), 2036 (2012).
- Hao, Y., et al. Distinct neural patterns enable grasp types decoding in monkey dorsal premotor cortex. Journal of Neural Engineering. 11 (6), 066011 (2014).
Cite This Article
Xu, K., Chen, J., Sun, G., Hao, Y., Zhang, S., Ran, X., Chen, W., Zheng, X. Design and Use of an Apparatus for Presenting Graspable Objects in 3D Workspace. J. Vis. Exp. (150), e59932, doi:10.3791/59932 (2019).