على منهاج تجريبي لدراسة الأداء حلقة مغلقة من الدماغ والآلة واجهات

Summary

نستخدم حلقة مغلقة ذبابة الجهاز واجهة لتحقيق المبادئ العامة التي تحكم في الخلايا العصبية.

Abstract

الطبيعة غير الثابتة وتقلب الإشارات العصبية هي المشكلة الأساسية في الدماغ والآلة التواصل. طورنا آلة الدماغ واجهة لتقييم مدى متانة القوانين التحكم المختلفة المطبقة على مهمة تحقيق الاستقرار صورة حلقة مغلقة. الاستفادة من جيدة تتميز ذبابة مسار visuomotor نقوم بتسجيل النشاط الكهربائي من خلية عصبية حساسة للحركة التي تم تحديدها ، H1 ، للسيطرة على التناوب ياو لروبوت ذات العجلتين. وقد تم تجهيز الروبوت مع 2 كاميرات الفيديو عالية السرعة توفير المدخلات البصرية اقتراح ذبابة وضعت في الجبهة من 2 شاشات الكمبيوتر CRT. نشاط الخلايا العصبية H1 يشير إلى الاتجاه والسرعة النسبية للدوران الروبوت. يتم تصفية النشاط العصبي واعادة ادخالها في نظام التوجيه للروبوت عن طريق التحكم النسبي والنسبي / التكيفية. هدفنا هو لاختبار وتحسين أداء مختلف بموجب قوانين مكافحة حلقة مغلقة الظروف الملائمة لتطبيقها على نطاق أوسع كما في غيرها من واجهات آلة الدماغ.

Protocol

1. يطير التحضير

1. الخطوة الأولى في وضع ينطوي على إعداد تجارب الطيران حتى لا تفسد الحركة غير الطوعي للاستقرار في التسجيلات العصبية ورئيس الطيران موجه بشكل صحيح مع المعدات التحفيز البصري. الشروع في إعداد الطاير ، تبريده على الجليد ومن ثم استخدام العصي كوكتيل اضعافها لعقد أجنحة إلى أسفل ، وإصلاح الجزء الخلفي من التوجه الى قطعة من الشريط على الوجهين على شريحة المجهر.
2. المقبل ، واستخدام إبرة الكي الكهربائي لتطبيق النحل الشمع لنعلق الأجنحة إلى الشريحة ، وكذلك لعرقلة عمل محرك الطائرة. هذه الخطوة تتطلب معالجة سريعة ودقيقة بحيث لا يطير الاحماء أثناء العملية.
3. الآن تحت المجهر ، وعقد كل ساق مع ملقط واستخدم مقصا لقطع صغيرة أجبرتها على الفرار في المفاصل الأقرب إلى الجسم. كرر هذا للخرطوم. لمنع الطيران من الجفاف ، يجب أن تكون مختومة بالشمع الثقوب.
4. المقبل ، قطع واحد من الأجنحة وإيقاف تشغيل ثم يطير على جانبها. إزالة أي القطع المتبقية من الجناحين ، بينما يترك calyptra تغطي halteres ، وختم ثقب بالشمع. كرر هذا الإجراء للجناح الآخر.
5. لتحفيز الخلايا العصبية المستهدفة في تحديد الطريق ، رئيس الذبابة أن تكون محاذاة بشكل صحيح مع شاشات الكمبيوتر. للقيام بذلك ، ستحتاج حامل المخصصة التي لديها مساحة واسعة للجسم الذبابة وأطرافهم an على نهاية واحدة مع خفض درجة حيث سيتم وضع الرقبة الذبابة.
6. ضع ذبابة على حامل مع الرقبة في الشق ، والضغط عليه في حين الإلتصاق البطن في المكان. المكان الآن حامل يطير في موقف بحيث يمكنك رؤية الجبهة من رأس الذبابة من خلال المجهر.
7. عرض يطير مع الضوء الأحمر ، ودعا الى ظاهرة بصرية يمكن أن ينظر إلى التلميذ الزائفة في كل عين. التلميذ الزائفة يوفر الإطار المرجعي الذي يمكن استخدامه لمحاذاة رأس يطير مع الحوافز (FRANCESCHINI 1975). إذا كان التلميذ الزائفة يفترض شكل معين ، كما هو مبين في الصورة أدناه إدراج ، ثم يعرف تماما اتجاه رأس ذبابة.
   
   
   
8. تستخدم لتوجيه صحيح micromanipulator رئيس الذبابة ، ومن ثم استخدام الشمع لالغراء لحاملها.
9. المقبل ، اضغط على القفص الصدري إلى أسفل الشقة والشمع لحاملها. هذا يسمح بفتح كبسولة الرأس الخلفية بحيث يمكن إدخال أقطاب كهربائية في الدماغ الطيران.
10. استخدام مشرط الجزئي أو إبرة الحقن لخفض الغرامة بعناية نافذة على بشرة من الكبسولة رئيس الحق. يجب الحرص على عدم قطع الحق الأنسجة العصبية تحت بشرة. بمجرد إزالة قطعة من بشرة ، إضافة بضع قطرات من محلول رينغر.
11. استخدام الملقط لإزالة أي الشعر العائمة ، رواسب الدهون أو الأنسجة العضلية التي قد تغطي لوحة lobula. يمكن التعرف على لوحة lobula بواسطة نمط مميزة المتفرعة من القصبة الهوائية الفضية التي تغطي سطحه الخلفي.
12. قطع ثقب صغير في إهاب من الكبسولة الرأس الخلفية اليسرى لتحديد المواقع القطب المرجع. مع استعداد يطير ، دعونا نرى كيفية وضع القطب التسجيل.

2. المواقع القطب تسجيل

1. مع استعداد يطير ، دعونا المضي قدما لتحديد وتسجيل إشارات من خلية عصبية H1. ويجب أن يوضع القطب الكهربائي في تسجيل مقربة من الخلايا العصبية H1. H1 الخلايا العصبية تستجيب في المقام الأول إلى الحركة للعودة إلى الجبهة الأفقية قدمت إلى مجالها تقبلا (Krapp وآخرون 2001).
2. لوضع القطب التسجيل ، استخدم القصبة الهوائية كمعلم البصرية. في البداية ، ومكان القطب بين القصبة الهوائية العلوية.
3. فهو يساعد على استخدام مكبر الصوت لتحويل امكانات سجلت الكهربائية إلى إشارات صوتية. يتم تشغيل كل ارتفاع الفردية في خصائص الصوت فوق. أقرب القطب يحصل على الخلايا العصبية الفردية ، وأوضح أن يصبح الصوت فوق.
4. لتحديد الخلايا العصبية عن طريق H1 تفضيل تلقاء ، وحفز ذلك مع الحركة في الاتجاه الأفقي. مع القطب تسجيل في مكان ، يتيح الانتقال إلى التحفيز البصري والتسجيلات.

3. تسجيلات مرئية وتحفيز

1. التجارب حلقة مغلقة بحيث يتم إعداد مثل هذه النتائج تحفيز الخلايا العصبية في تعويض H1 الروبوت للحركة من الجدول بدوره. لتبدأ ، ضع ذبابة امام اثنين من شاشات الكمبيوتر CRT. لأن نظام الطيران البصري هو 10 مرات أسرع من البشرية ، يجب على شاشات العرض 200 لقطة في الثانية. يجب أن يكون للمراقبين والمعدات الكهربائية الأخرى محمية الكهرمغنطيسية لتقليل الضجيج الخارجي في إشارة إلى الخلايا العصبية قياسه.
2. موقف والمراكز التابعة للمراقبين في + / -- 45 درجة بالنسبة إلى التوجه الذبابة. كما يرى من خط الاستواء عين الذبابة ، كل زاوية رصد subtends من + / -25 درجة في الأفقي ، و +/ -19 درجة في الطائرة العمودية.
3. يتم توفير مدخلات متزامنة على شاشات الكمبيوتر من خلال كاميرا فيديو محمولة على الصغيرة ، والروبوت ASURO ذات العجلتين التي تم تعديلها للتجربة.
4. موقف الروبوت على طاولة بدوره داخل منطقة اسطوانية جدرانها تصطف مع وجود نمط من المشارب ، وموجهة عموديا بالأسود والأبيض. من خلال تناوب بدوره الجدول في المستوى الأفقي ، تقتصر تحركات الروبوت إلى درجة واحدة فقط من الحرية.
5. في البداية كل من الجدول وبدوره الروبوت هي في بقية. عندما تتحول الطاولة يبدأ التحرك ، وتناوب على تحمل الروبوت ، في الاتجاه نفسه ، وكاميرات الفيديو تسجيل الحركة النسبية بين الروبوت ونمط شريطية من الساحة.
6. هي التي شنت على كاميرات الفيديو التي تعمل بالبطارية على الروبوت في هذا التوجه من + / -- 45 درجة. انهم التقاط 200 صورة في الثانية الواحدة ، لتتناسب مع معدل الإطار لشاشات الكمبيوتر في الجبهة من الطيران.
7. سجل الصور عرضت على شاشات الكمبيوتر في 200 لقطة في الثانية بدرجة وضوح 640 × 480 (الرمادي النطاق).
8. في حين أن يطير يراقب تحركات نمط شريطية ، سجل الفرقة تمرير تصفية (على سبيل المثال ، ما بين 300 و 2 كيلو هرتز) إشارات كهربائية مع لوحة اقتناء الرقمية باستخدام معدل أخذ العينات لا تقل عن 10 كيلوهرتز.
9. ويطبق على عتبة الفرقة تمرير الإشارات الكهربائية التي تمت تصفيتها لفصل المسامير من النشاط الخلفية. هو convolved سببية ، نصف غاوسي تصفية مع التموج للحصول على تقدير النشاط التشويك السلس للخلية H1.
10. لإغلاق حلقة من الدماغ واجهة الجهاز ، يتم استخدام خوارزمية لتحويل السيطرة على معدل ارتفاع في الخلية H1 إلى سرعة الروبوت الذي يتم تغذيته عن طريق واجهة بلوتوث للسيطرة على العاصمة وهما المحركات التي تدفع عجلة الروبوت.
11. ويتم اختيار نقية شرط سرعة الموجات والتشكيلات للجدول بدوره. موجات جيبية يملك مثل هذه DC - الإزاحة التي تحول الجدول تدور فقط في الاتجاه الذي يحفز الخلايا العصبية على طول H1 اتجاهه المفضل. تحفيز الخلايا العصبية نتائج H1 في تعويض الروبوت للحركة من الجدول بدوره.
    
    
    الشكل 1 : منجزة إعداد حلقة. في الإعداد لدينا ، يتم استخدام النشاط المتصاعد من الخلية H1 اليسار للسيطرة على حركة الروبوت التي شنت على أسطوانات. يتم التقاط الصور البصرية الحركة المتولدة نتيجة الحركة النسبية بين الروبوت وبدوره الجدول عالية السرعة عبر الكاميرات وعرضها على شاشات CRT اثنين في الجبهة من الطيران. يستخدم H1 النشاط المتصاعد من نصف الكرة المخية الأيسر لتقدير معدل ارتفاع في الوقت الحقيقي الذي يستخدم ثم لحساب قانون للرقابة على سرعة التعويض عن الروبوت. الروبوت مكافحة تستقر حركة دوران الصورة المرئية التي لاحظها أثناء الطيران حلقة مغلقة السيطرة.
    
    

4. والنتائج الختامية لممثل

1. عندما وضعت بشكل صحيح ، ويتحقق الاستقرار البصرية عند مكافحة تناوب الروبوت مباريات تناوب الجدول بدوره ، مما أدى إلى نمط حركة ضئيلة أو معدومة على شاشات الكمبيوتر. الأداء الكلي للنظام يعتمد على خوارزمية التحكم المستخدمة لإغلاق الحلقة.
2. الخوارزمية الاختبار الأول الذي هو وحدة تحكم النسبي (الشكل 2) حيث سرعة الروبوت تحديث يتناسب مع اختلاف في سرعات الزاوي بين الروبوت ، ωr ، وبدوره الجدول ، ωp. ويتم اختيار قيم مختلفة لتحقيق مكاسب ثابتة ، KP ، ومدخلا للترددات بدوره إشارة المستديرة ، ωp ، لاختبار أداء وحدة تحكم.
   
   
   
   الشكل 2 : وحدة تحكم النسبي. (أ) الحركة النسبية بين الروبوت وبدوره الجدول في الاتجاه المفضل يحفز الخلية H1 لإعطاء معدل الارتفاع ، يتم تحويل F. ارتفاع هذه النسبة إلى خطأ السرعة ، E ، وتستخدم وحدة تحكم النسبي لتقدير تحديث سرعة الروبوت ، VR (ر +1). يتم تحويل نسبة الارتفاع ، F ، إلى الخطأ السرعة ، E ، استنادا إلى ما إذا كان أقل من أو أكبر من معدل ارتفاع عفوية ، Fspont. ويتم ذلك إلى ارتفاع معدل سرعة التحويل الخطأ من خلال إبراز مدى F جيب التمام (الفاصل [π ، 0]) لحساب معدل ارتفاعه nonlinearities العتبة. وتستخدم الثوابت 70 و 150 لتتناسب مع سرعة إدخال 8 بت من الروبوت إلى سرعات الزاوي الأدنى والأقصى من الجدول بدوره. (ب) رسم تخطيطي يظهر بلوك حلقة مغلقة النظام باستخدام وحدة تحكم النسبي. المدخل إلى النظام هو تعديل sinosuidal من سرعة تسليم الجدول الزاوي ، يتم تسجيل ωp (ر) ، والرد المقابل ωr الروبوت (ر +1).
   
   
3. وتظهر آثار عينة _{ع ص} ω ω ​​وهنا _لع ك = 1 و تردد الإدخال من 0.6 هرتز _لع ω (انظر الشكل 3). الروبوت (باللون الأخضر) يتبع بدوره الجدول (باللون الأزرق) مع الفارقوأصغر الذروة السعة. ويظهر المكون الأفقي للحركة النمط الذي يحفز الخلية H1 أدناه (باللون الأحمر).
   
   
   
   الشكل 3 : ردود حلقة مغلقة. (أ) سرعات الزاوي للجدول بدوره (الأزرق) ، ωp ، والروبوت (الأخضر) ، ωr ، في تواتر المدخلات = 0.6 هرتز. (ب) ويظهر التدفق البصري الأفقي تحسب اعتبارا من تسجيل الصور (الحمراء). يستخدم الأسلوب الهرمي Kanade لوكاس (مستويات الهرم 3) لحساب الحقل البصري بين الإطارات تدفق الصور المتعاقبة. ويتم احتساب السرعة الزاوية الأفقية عن طريق جمع إسقاطات ناقلات الأفراد في مجالات تدفق على وحدة النواقل الأفقية أولا يشار الأفقي العودة إلى الجبهة الاقتراح الذي يثير الخلية H1 باسم PD (اتجاه مفضل) ، في حين يشار أفقية من الأمام إلى الخلف الاقتراح الذي يمنع الخلية H1 باسم ND (اتجاه فارغة).
   
   
4. ويتم اختيار الترددات مدخلات للبدوره إشارة المستديرة ، ωp بين 0،03-3 هرتز وإشارة الروبوت المقابلة ، ωr ، سجلت هي. يتم تحويل الاشارات سواء في المجال تردد من تحويل فورييه السريع (انظر الشكل 4) ويتم احتساب قيم السعة والتردد في مرحلة الإدخال.
   
   
   
   الشكل 4 : استجابة التردد يتم تحويل الإشارات سرعة الزاوي للجدول بدوره ، ωp ، والروبوت ، ωr ، في نطاق التردد باستخدام تحويل فورييه السريع (FFT) طريقة لحساب السعة والمكونات في مرحلة التردد المدخلات. لا تظهر مكونات المرحلة من الاتحاد الفرنسي للتنس في الشكل.
   
   
5. وبوده مؤامرة للتحكم بحجم يتناسب مع _ع ك 1 = يظهر مدى استجابة النظام على ترددات المدخلات المختبرة (انظر الشكل 5 أ). أداء وحدة تحكم يقلل بصفة عامة مع زيادة الرحلات. المكسب زيادة طفيفة في 1 هرتز هو نتيجة للتقلبات في إشارة إلى استخدام الروبوت بسبب واحد فقط H1 - الخلية التي الحيوي (الإخراج) يغطي نطاق الحركة الأفقية أساسا للعودة إلى الجبهة.
   
   
   
   الشكل 5 : الأداء النسبي تحكم. وبوده حجم ومرحلة المؤامرات وحدة تحكم النسبي (متوسط ​​أكثر من 8 الذباب) ، وكسب ثابت كيمبرلي = 1.0 (أ) حجم المؤامرة يبشر يلي تقريبا سمة تمرير منخفض التصفية. المكسب زيادة طفيفة في 1 هرتز هو نتيجة للتقلبات في إشارة الروبوت ، ωr ، ويرجع ذلك الى استخدام واحد فقط H1 - الخلية التي الحيوي (الإخراج) يغطي نطاق أساسا الأفقي مرة أخرى إلى الحركة الأمامية. عدد التذبذبات في إشارة الروبوت ، ωr ، تتناقص مع زيادة المدخلات الترددات مما يؤدي إلى زيادة طفيفة في الحصول على هذه الترددات. (ب) بوده مؤامرة المرحلة هو أقل من 180 درجة للترددات الإدخال ≤ 1 هرتز وعدم الاستقرار في النهج 3 هرتز. وراء تردد بعض المدخلات ، وعدم استقرار بسبب تحكم يصبح لالكينماتيكا من الروبوت. عدم الاستقرار هذا لا يحدث إلا خارج نطاق الاستجابة المثلى للتعرف على ذبابة البصرية النظام (Warzecha وآخرون 1999).
   
   
6. المؤامرة المرحلة بوده (انظر الشكل 5 ب) ويظهر في مرحلة متخلفة تحكم أقل من Π للترددات الإدخال <0.6 هرتز. هذا يدل على أن وحدة تحكم غير مستقرة للترددات <0.6 هرتز وغير مستقرة للترددات الإدخال ≥ 1 هرتز.
7. تمت مقارنة أداء يتناسب مع وحدة تحكم كيمبرلي ثابت (باللون الأزرق) على التكيف مع وحدة تحكم (باللون الأحمر) ، حيث يتم تحديث قيمة _ع ك كل 50 مللي ثانية على أساس معدل ارتفاع الذروة ، F _الأقصى ، المحسوبة على مدى فترة زمنية [T - 500ms -- ر] (انظر الشكل 6). نتيجة للإطار التكامل وقت كبير ، وحدة تحكم يتناسب أداؤها أفضل من وحدة تحكم على التكيف لمجموعة المعلمة اختبار (انظر الشكل 7 أ). تم اختيار التكامل الوقت الأولي نافذة MS 500 لأسباب فنية تتعلق منصة الروبوت نحن نستخدم. وكان وحدة تحكم على التكيف سمة المرحلة مماثلة للتحكم النسبي (انظر الشكل 7 ب).
   
   
   
   الشكل 6 : الحصول على وحدة تحكم متكيف. وحدة تحكم النسبي يستخدم كسب ثابت ، KP ، في حين تشير تقديرات وحدة تحكم على التكيف باستمرار خلال كسب السيطرة حلقة مغلقة. مكاسب ديناميكية ، KP ، يتناسب عكسيا مع معدل الارتفاع الأقصى ، Fmax ، خلال الفترة الفاصلة T - 500ms ≤ τ ≤ T. ويبين الشكل ثلاث حالات حيث يقدر Fmax مع مرور الوقت. استنادا إلى القيم المقدرة Fmax ، KP هي الأعلى خلال النافذة الزمنية 2 (الأخضر) وأدناها خلال النافذة الزمنية 3 (البرتقالي).
   
   
   
   الشكل 7 : تحكم النسبي مقابل التكيف. يبشر حجم ومرحلة المؤامرات للالنسبي (KP = 1) وحدة تحكم على التكيف(أ) على تحديثات وحدة تحكم على التكيف قيمة كيمبرلي كل 50ms على أساس تقدير Fmax ارتفاع معدل الذروة خلال 500ms الماضي. كسب تحكم النسبي مؤامرة (الأزرق) هو أعلى من وحدة تحكم على التكيف (الحمراء) التي تشير إلى أنه من أداء أفضل في جميع الترددات الإدخال. (ب) بوده المؤامرات المرحلة لكل من وحدات تحكم متشابهة مع اختلاف كبير في هرتز و 0.3 =. كلا تحكم نهج عدم الاستقرار عند 3 هرتز. يشار تختلف كثيرا اكتساب القيم والتخلص من قبل (أسلوب المبلغ Wilcoxon رتبة ، ع = 0.05) أستريكس.
   
   
8. تمت إزالة نمط صريف حول القرص الدوار ، وكان يستخدم في بيئة معملية كما تقريبي من المدخلات البصرية طبيعي ليطير H1 الخلية. في المتوسط ​​، وحجم المؤامرة بوده (انظر الشكل 8 أ) أظهرت لإدخال البصرية الطبيعية (باللون الأزرق) مكاسب أعلى قليلا من واحد مع إدخال صريف البصرية (باللون الأحمر) على الارجح لان نطاق أوسع من الترددات المكانية في الصور المرئية طبيعي يتم استغلالها. كانت مؤامرة لخصائص المرحلة بوده صريف مقابل المدخلات البصرية الطبيعية المماثلة (انظر الشكل 8 ب).
   
   
   
   الشكل 8 : عاري نمط مقابل بيئة معملية. وبوده حجم المرحلة والمؤامرات للتحكم النسبي عندما قدم مع أنماط جردت (الحمراء) مقابل معمل البيئة (الأزرق) الصور المرئية في إطار حلقة مغلقة (أ) بوده مؤامرة لحجم الصور عند استخدام بيئة معملية أعلى هامشيا من نمط عندما جردت يستخدم (في ما عدا هرتز = 0.1 و) تشير إلى أداء أفضل في إطار التحفيز من هذا القبيل. (ب) بوده مؤامرة المرحلة تحت كل الظروف المرئية تتبع نفس النمط ، مع كل من يقترب من عدم الاستقرار عند 3 هرتز. يشار تختلف كثيرا اكتساب القيم والتخلص من قبل (أسلوب المبلغ Wilcoxon رتبة ، ع = 0.05) أستريكس.
   
   

Discussion

1. يطير تشريح يحتاج إلى أن تنفذ القرارات بعناية واثق من أننا توجيه بشكل صحيح يطير مع الاحترام لشاشات الكمبيوتر.
2. فصل المسامير من الخلايا العصبية H1 من المسامير من جميع الخلايا العصبية الأخرى للحصول على اشارة جيدة لنسبة الضوضاء التي يمكن استخدامها للتحكم في الروبوت بشكل موثوق به.
3. وينبغي الحرص على منع أي نوع من الأنسجة العصبية من الجفاف أثناء التجربة.
4. يتم توصيل الكاميرات إلى أجهزة الكمبيوتر باستخدام كابل إيثرنت. يجب توخي الحذر بحيث لا يتم المبالغة في الجرح خلال التجربة والتي من شأنها أن تؤثر على دوران الروبوت.
5. حاليا نحن نستخدم تصاعد نشاط واحد لإعداد H1 مهمة تحقيق الاستقرار في اتجاه واحد فقط للتناوب ياو. يمكننا أن نضيف القطب الثاني للحصول على إشارات من H1 كل من اليسار واليمين حتى نتمكن من دراسة خوارزميات التحكم الاستقرار في كلا الاتجاهين التناوب ياو.
6. يمكننا إزالة الساحة تحتوي على خطوط موجهة عموديا بالأسود والأبيض واستخدام بيئة معملية مثل التحفيز البصري للذبابة. وسوف تتيح لنا هذه الدراسة حلقة مغلقة الأداء مع الصور الطبيعية.
7. يمكن إزالتها من الجدول الروبوت بدوره ، وسمح للتحرك في جميع أنحاء بيئة معملية أثناء وجوده في حلقة مغلقة السيطرة. هذا سيسمح لنا لتحقيق خوارزميات التحكم تشارك في تفادي الاصطدام.
8. يمكن إزالة أسلاك توصيل الكاميرات إلى أجهزة الكمبيوتر من خلال تنفيذ نظام البث اللاسلكي ، مما يتيح لنا الإعداد المنفلتة تماما الروبوتية.
9. ومقاييس الأداء في مختلف خوارزميات التحكم تعطينا فهما للكيفية استراتيجيات مختلفة قادرة على التعامل مع الاشارات العصبية غير ثابتة ومتغيرة. ويمكن بعد هذه المعرفة يمكن تطبيقها على مختلف واجهات آلة الدماغ السريرية وغير السريرية.
10. هذا الإعداد التجريبية هي الخطوة الأولى نحو تسجيل الاشارات العصبية من التصرف الحيوانات. هدفنا هو وضع ذبابة على استخدام الروبوت ونشاطها العصبية للحلقة مغلقة السيطرة. في إعداد مثل هذه ، فإننا سنكون قادرين على تسجيل النشاط العصبي من الذبابة بينما هو يتلقى التحفيز متعدد الحواس نتيجة لحركة الروبوت.
11. سجل الاشارات من خلية واحدة فقط. في التكوين يجب علينا ، فإن الخلية تكون أنسب H1 الخلية. عزل استجابات الخلايا العصبية من الخلايا العصبية الأخرى H1 مع الحقول تقبلا مماثلة ، مثل H2 ، من المهم للحفاظ على إشارة جيدة لنسبة الضوضاء عن التسجيلات العصبية. يمكن أن يكون هناك تمييز في ردود H1 و H2 الخلايا العصبية من قبل مشيرا الى ان H2 مميز وأقل عفوية ويعني معدل التشويك من الخلايا العصبية H1. يمكن أيضا أن يكون هناك تمييز الخلايا العصبية على أساس من التشكل (Krapp وآخرون 2001).
12. نظامنا يسمح لنا بمقارنة كسب حلقة مغلقة الذي حققه الطيران واجهة الروبوت لدينا على صورة مهمة لتحقيق الاستقرار ، ومقارنة أدائها مع المكاسب optomotor حلقة مغلقة لوحظ في التجارب السابقة على الذباب (بندر وديكنسون عام 2006 ، وآخرون Warzecha 1996 ، هايزنبرغ وولف ، 1990). بالإضافة إلى ذلك ، يتيح لنا تحقيق الدولة التي تعتمد على التغيرات في معالجة المعلومات البصرية في إطار حلقة مغلقة الشروط (Chiappe وآخرون 2010 ، ميمون وآخرون 2010 ، وLongden Krapp 2009 ، وLongden Krapp 2010).

Materials