В предметной области теории управления внутренняя модель — это процесс, который имитирует реакцию системы для оценки результата возмущения системы. Принцип внутренней модели был впервые сформулирован в 1976 году Б. А. Фрэнсисом и В. М. Вонхэмом [1] как явная формулировка теоремы Конанта и Эшби о хорошем регуляторе . [2] Он отличается от классического управления тем, что классический контур обратной связи не может явно моделировать управляемую систему (хотя классический регулятор может содержать неявную модель). [3] [4]
Теория внутренней модели управления двигателем утверждает, что двигательная система контролируется постоянным взаимодействием « растения » и « контроллера ». Растение — это часть тела, которой управляют, в то время как сама внутренняя модель считается частью контроллера. Информация от контроллера, такая как информация от центральной нервной системы (ЦНС) , информация обратной связи и эфферентная копия , отправляется в растение, которое движется соответствующим образом.
Внутренние модели могут контролироваться либо с помощью прямого, либо с помощью обратной связи . Прямое управление вычисляет свой вход в систему, используя только текущее состояние и свою модель системы. Оно не использует обратную связь, поэтому не может исправлять ошибки в своем управлении. При обратном управлении часть выходных данных системы может быть возвращена на вход системы, и тогда система может вносить коррективы или компенсировать ошибки из своего желаемого выхода. Было предложено два основных типа внутренних моделей: прямые модели и обратные модели. В симуляциях модели могут быть объединены для решения более сложных задач движения.
В своей простейшей форме прямые модели принимают входную двигательную команду на «растение» и выводят прогнозируемое положение тела.
Входная команда двигателя для прямой модели может быть копией эфференции, как показано на рисунке 1. Выходные данные этой прямой модели, прогнозируемое положение тела, затем сравниваются с фактическим положением тела. Фактическое и прогнозируемое положение тела могут отличаться из-за шума, вносимого в систему либо внутренними (например, датчики тела несовершенны, сенсорный шум), либо внешними (например, непредсказуемые силы извне тела) источниками. Если фактическое и прогнозируемое положение тела различаются, разницу можно снова подать в качестве входных данных во всю систему, чтобы можно было сформировать скорректированный набор команд двигателя для создания более точного движения.
Обратные модели используют желаемое и фактическое положение тела в качестве входных данных для оценки необходимых двигательных команд, которые преобразуют текущее положение в желаемое. Например, в задаче на дотягивание руки желаемое положение (или траектория последовательных положений) руки вводится в постулированную обратную модель, и обратная модель генерирует двигательные команды, необходимые для управления рукой и приведения ее в эту желаемую конфигурацию (рисунок 2). Обратные внутренние модели также тесно связаны с гипотезой неконтролируемого многообразия (UCM) , см. также здесь .
Теоретическая работа показала, что в моделях управления моторикой, когда обратные модели используются в сочетании с прямой моделью, эфферентная копия выходной моторной команды из обратной модели может использоваться в качестве входных данных для прямой модели для дальнейших прогнозов. Например, если в дополнение к достижению рукой необходимо контролировать руку, чтобы схватить объект, эфферентная копия моторной команды руки может быть введена в прямую модель для оценки прогнозируемой траектории руки. С помощью этой информации контроллер может затем сгенерировать соответствующую моторную команду, сообщающую руке схватить объект. Было высказано предположение, что если они существуют, эта комбинация обратной и прямой моделей позволит ЦНС выполнить желаемое действие (дотянуться рукой), точно контролировать досягаемость, а затем точно контролировать руку, чтобы схватить объект. [5]
При условии, что новые модели могут быть приобретены, а уже существующие модели могут быть обновлены, эфферентная копия важна для адаптивного управления двигательной задачей. На протяжении всей продолжительности двигательной задачи эфферентная копия подается в прямую модель, известную как предиктор динамики, выход которой позволяет прогнозировать выход двигателя. При применении методов теории адаптивного управления к управлению двигателем эфферентная копия используется в схемах косвенного управления в качестве входа для эталонной модели.
Широкий круг ученых вносит свой вклад в прогресс гипотезы внутренней модели. Майкл И. Джордан , Эмануэль Тодоров и Дэниел Вольперт внесли значительный вклад в математическую формализацию. Сандро Мусса-Ивальди , Мицуо Кавато, Клод Гез, Реза Шадмер , Рэнди Фланаган и Конрад Кординг внесли свой вклад в многочисленные поведенческие эксперименты. Модель речевого производства DIVA , разработанная Фрэнком Х. Гюнтером и коллегами, использует комбинированные прямые и обратные модели для создания слуховых траекторий с помощью имитируемых речевых артикуляторов. Две интересные обратные внутренние модели для управления речевым производством [6] были разработаны Ярославом Благушиным и Эриком Моро. [7] Обе модели сочетают в себе оптимальные принципы и гипотезу точки равновесия (двигательные команды λ принимаются в качестве координат внутреннего пространства). Входная двигательная команда λ находится путем минимизации длины пути, пройденного во внутреннем пространстве, либо при акустическом ограничении (первая модель), либо при акустических и механических ограничениях (вторая модель). Акустическое ограничение связано с качеством производимой речи (измеренным в терминах формант ), в то время как механическое связано с жесткостью тела языка. Первая модель, в которой жесткость остается неконтролируемой, согласуется со стандартной гипотезой UCM . Напротив, вторая оптимальная внутренняя модель, в которой жесткость предписана, демонстрирует хорошую изменчивость речи (по крайней мере, в разумном диапазоне жесткости) и согласуется с более поздними версиями гипотезы неконтролируемого многообразия (UCM) . Существует также богатая клиническая литература по внутренним моделям, включая работы Джона Кракауэра , [8] Пьетро Маццони, Мориса А. Смита, Курта Торогмана , Йорна Дидрихсена и Эми Бастиан .