[論文レビュー] Patterns of Selection of Human Movements I: Movement Utility, Metabolic Energy, and Normal Walking Gaits

Stuart Hagler|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Balance, Gait, and Falls Prevention参考文献 23被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、代謝的エネルギー効率性とタスク遂行性の両方を最適化するプロセスとして人間の移動選択をモデル化する移動効用形式を提案する。通常の歩行の歩行パターンにおける代謝的エネルギー推定器を効用関数に統合することで、平均歩行速度と歩幅の間で実証的に観察された関係をうまく予測し、エネルギー効率的で目的指向的な選択によって人間の歩行パターンを説明できる能力を検証した。

ABSTRACT

The biomechanics of the human body allow humans a range of possible ways of executing movements to attain specific goals. Nevertheless, humans exhibit significant patterns in how they execute movements. We propose that the observed patterns of human movement arise because subjects select those ways to execute movements that are, in a rigorous sense, optimal. In this project, we show how this proposition can guide the development of computational models of movement selection and thereby account for human movement patterns. We proceed by first developing a movement utility formalism that operationalizes the concept of a best or optimal way of executing a movement using a utility function so that the problem of movement selection becomes the problem of finding the movement that maximizes the utility function. Since the movement utility formalism includes a contribution of the metabolic energy of the movement (maximum utility movements try to minimize metabolic energy), we also develop a metabolic energy formalism that we can use to construct estimators of the metabolic energies of particular movements. We then show how we can construct an estimator for the metabolic energies of normal walking gaits and we use that estimator to construct a movement utility model of the selection of normal walking gaits and show that the relationship between avg. walking speed and avg. step length predicted by this model agrees with observation. We conclude by proposing a physical mechanism that a subject might use to estimate the metabolic energy of a movement in practice.

研究の動機と目的

• 人間が最適な移動軌道を選択するプロセスを形式的フレームワークとして構築すること。
• 生物力学的および生理学的原則に基づいた通常の歩行のための代謝的エネルギー推定器を構築すること。
• 歩行速度と歩幅の間の観察された関係と一致する予測を示すことにより、移動効用モデルの妥当性を検証すること。
• 移動中に代謝的エネルギーを推定するための物理的に妥当なメカニズムを提示すること。
• 代謝的コストを超える複数の性能目標を組み込んだ、エネルギー最小化モデルの拡張を行うこと。

提案手法

• 最適な移動が、代謝的エネルギー最小化を含む効用関数を最大化することとして定義される移動効用形式を開発する。
• 筋肉の力の仕事に基づく代謝的エネルギー形式を構築し、代謝的コストを筋肉力の大きさの時間平均の二乗に比例すると近似する。
• Atzler & Herbst (2012) のデータに実験的に適合させ、力と主観的努力の間のべき乗則的関係を用いる。
• 代謝的エネルギーモデルを効用フレームワークに統合し、歩行の歩幅選択をモデル化する。速度と歩幅のための目的関数を設定する。
• ウェーバーの法則を用いて歩幅と歩行速度の関係をモデル化し、歩行パターンの予測を可能にする。
• 実時間での代謝的コスト推定のための物理的推定メカニズムを提示する。これは、スティーブンスのべき乗則を用いて主観的筋肉力の推定を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の移動選択は、効率性と遂行性の両方を最適化する最適化プロセスとしてどのように形式化できるか？
• RQ2 代謝的エネルギー消費と歩行速度や歩幅などの歩行パラメータとの関係は何か？
• RQ3 代謝的コストを組み込んだ効用ベースのモデルは、観察された人間の歩行パターンを予測できるか？
• RQ4 被験者は移動実行中に代謝的エネルギーをどのように物理的に推定できるか？
• RQ5 認知的負荷や転倒リスクなどの非代謝的要因は移動選択にどのような役割を果たし、このモデルに統合できるか？

主な発見

• 代謝的エネルギーモデルは、Atzler & Herbst (2012) の実証データに高い精度で適合し、異なる歩行パターンにおける代謝的コストの信頼性ある推定を可能にする。
• 移動効用モデルは、Grieve (1979) が報告したように、平均歩行速度と平均歩幅の間の観察された線形関係をうまく予測した。
• このモデルは、筋肉の力の仕事の最小化（主観的力の推定を通じて）が、歩行中の総代謝的エネルギー最小化の有効なヒューリスティックであることを示している。
• 提案された物理的メカニズム—スティーブンスのべき乗則を用いた主観的筋肉力の推定—は、リアルタイムでの代謝的コスト推定の神経生理学的根拠として妥当である。
• モデルは、歩幅ごとの最適化が可能で、観察された歩行パターンと整合的であることを示しており、即時の選択メカニズムを支持する。
• このフレームワークは拡張可能であり、痛みの軽減、転倒リスク、認知的負荷などの追加制約を組み込むことができる。臨床的およびリハビリテーション的応用に適している。