מערכת קוד פתוח זו של מציאות מדומה היא כלי חשוב לחקר למידה מרחבית במוח מכיוון שהיא מאפשרת לחוקרים להציג קבוצה עקבית של גירויים מרחביים לעכבר מרוסן ראש באמצעות מערך אלקטרוני מודולרי פשוט. יתרונה של מערכת זו הוא שהיא זולה, קלה להתקנה, קומפקטית ומודולרית, המאפשרת בניית מערכים התנהגותיים מרובים לאימון ואינטגרציה עם מערכי התנהגות קיימים מרוסנים לראש. מערכת זו אידיאלית למדידת למידה מרחבית ועכברים מרוסני ראש, אולם באותה מידה היא מסוגלת לספק סביבות מציאות מדומה חזותיות לניסויים במינים ותכשירים אחרים, כולל פסיכופיזיקה אנושית ודימות מוחי.
המדגימות הליך זה יהיו קרלה דיאז והאנה צ'ונג, עוזרות מחקר במעבדה שלנו. כדי להתחיל, חבר את החוטים בין רכיב המקודד הסיבובי לבין ESP32 הסיבובי. למקודדים סיבוביים יש בדרך כלל ארבעה חוטים, חיוביים, GND, A ו- B.חבר אותם באמצעות חוטי מגשר ל- ESP32, 3 0.3 וולט, GND 25 ו- 26 פינים.
חבר את חוטי RX/TX הטוריים בין ESP32 הסיבובי לבין אופן הפעולה ESP32. צור חיבור פשוט של שני חוטים בין ESP32, Serial0 RX/TX הסיבובי ויציאת Serial2 של אופן הפעולה ESP32. חבר את חוטי RX/TX הטוריים בין ESP32 הסיבובי לבין GPIO של מחשב לוח יחיד או חיבור USB ישיר.
צור חיבור דו-חוטי בין פיני GPIO של מחשב לוח יחיד, 14, 15, RX/TX, לבין סיכות ESP32, Serial2, TX/RX 1716 הסיבוביות. לאחר מכן, חבר את ה- USB ESP32 הסיבובי ל- USB של מחשב הלוח היחיד כדי להעלות את קוד המקודד הסיבובי הראשוני. חבר את שסתום הסולנואיד הנוזלי 12 וולט ליציאת המעגל-משולב ULN2803 בקצה השמאלי של לוח המעגלים המודפסים הקטן OMW, חבר את יציאת הליקוק לכניסת המגע ESP32.
חבר את ה- USB ליציאת ה- USB של מחשב הלוח היחיד כדי להעלות תוכניות חדשות לאופן הפעולה ESP32 עבור פרדיגמות ניסוי שונות וללכוד נתוני התנהגות באמצעות שרטוט העיבוד הכלול. לאחר מכן חבר את מתאם הקיר DC 12 וולט למחבר שקע החבית 2.1 מ"מ על התנהגות ESP32 OMW PCB קטן כדי לספק את הכוח עבור שסתום סולנואיד תגמול. חבר את יציאת HDMI two של המחשב על לוח יחיד ליציאת HDMI של המקרן.
פעולה זו תישא את סביבת התוכנה הגרפית המעובדת על-ידי המעבד הגרפי של מחשב הלוח היחיד אל מסך ההקרנה. פתח את חלון המסוף במחשב הלוח היחיד ונווט אל תיקיית Hall Pass VR. הפעל את ממשק המשתמש הגרפי או ממשק המשתמש הגרפי של מציאות מדומה או VR כדי לפתוח את חלון ממשק המשתמש הגרפי.
בחר והוסף ארבעה אלמנטים מתיבת הרשימה עבור כל אחת משלוש התבניות לאורך המסלול, ולאחר מכן לחץ על צור. בחר תמונות רצפה ותקרה מהתפריטים הנפתחים והגדר את אורך הרצועה כשני מטרים עבור קוד לדוגמה זה. תן שם לתבנית זו, אם תרצה.
לחץ על לחצן התחל והמתן עד שחלון המציאות המדומה יתחיל לפני שתלחץ במקום אחר. סביבת התוכנה הגרפית תופיע במסך השני. הפעל את סקיצה העיבוד כדי לרכוש ולהתוות את תנועת הנתונים ההתנהגותיים.
פתח את הפקודה שצוינה ב- IDE העיבוד. שנה את בעל החיים למשתנה מספר העכבר שלך והגדר דקות הפעלה שוות לאורך ההפעלה ההתנהגותית בדקות. לחץ על הפעל כפתור על IDE עיבוד.
בדוק את חלון עלילת העיבוד שאמור להציג את מיקום העכבר הנוכחי במסלול הליניארי הווירטואלי כאשר הגלגל מסתובב יחד עם אזורי התגמול והיסטוגרמות הריצה של הליקוקים, ההקפות והפרסים, המתעדכנים כל 30 שניות. קדם את גלגל הריצה ביד כדי לדמות את העכבר פועל לבדיקה או השתמש בעכבר בדיקה להתקנה הראשונית. לחץ על חלון העלילה ולחץ על מקש Q במקלדת כדי להפסיק לרכוש נתונים התנהגותיים.
קובץ טקסט של האירועים והשעות ההתנהגותיים ותמונה של חלון העלילה הסופי ב- PNG נשמרים כאשר דקות ההפעלה חלפו או כאשר המשתמש לוחץ על מקש Q כדי לצאת. עבור חישול אקראי עם תגמולים שאינם אופרנטיים, הפעל את התוכנה הגרפית GUI תוכנית עם נתיב של אלמנטים חזותיים שרירותיים. לאחר מכן העלה את תוכנית ההתנהגות להתנהגות ESP32 עם תגמולים מרובים שאינם אופרנטיים כדי להתנות את העכבר לרוץ וללקק.
הניחו את העכבר בעדינות במנגנון קיבוע הראש, התאימו את פיה הליקוק למיקום קדמי בלבד לפיו של העכבר ומקמו את גלגל העכבר במרכז אזור מסך ההקרנה. הגדר את שם בעל החיים בשרטוט העיבוד ולאחר מכן לחץ על הפעל בעיבוד IDE כדי להתחיל לרכוש ולהתוות את הנתונים ההתנהגותיים. הפעל את העכבר בסשנים של 20 עד 30 דקות עד שהעכבר ירוץ לפחות 20 הקפות בכל סשן וליקק עבור פרסים המוצגים במקומות אקראיים.
עבור ליקוט אקראי עם תגמולים אופרנטיים בהקפות מתחלפות, העלה את תוכנית ההתנהגות עם אופרנט לסירוגין שווה לאחד ואמן את העכבר עד שהוא מלקק עבור אזורי תגמול לא אופרנטיים ואופרנטיים כאחד. עבור ליקוט אקראי אופרנטי מלא, העלה את תוכנית ההתנהגות עם ארבעה אזורי תגמול אקראיים אופרנטיים ואמן את העכבר עד שהוא מלקק פרסים באופן עקבי לאורך המסלול. בשלב הבא ללמידה מרחבית, הפעל את התוכנה הגרפית עם נתיב של מסדרון חשוך עם רמז חזותי יחיד במרכז.
לאחר מכן העלה את תוכנית ההתנהגות עם אזור תגמול מוסתר יחיד להתנהגות ESP32. תן לעכבר לרוץ במשך 30 דקות עם אזור תגמול נסתר יחיד ורמז חזותי יחיד במסדרון VR וללכוד נתונים במהלך ההפעלה כפי שתואר קודם. הורד את קובץ הנתונים txt מתיקיית שרטוט העיבוד ונתח את הנתונים ההתנהגותיים כדי לצפות בהופעתו של ליקוק סלקטיבי מרחבי כאינדיקטור ללמידה מרחבית.
למידה מרחבית באמצעות סביבת התוכנה הגרפית מוצגת כאן. באמצעות שלבים מתקדמים של אימון על ליקוט אקראי, עכברים למדו לרוץ על ההגה וללקק באופן עקבי לאורך המסלול ברמות נמוכות לפני שעברו למיקום תגמול נסתר אחד כדי להראות למידה מרחבית. במחקר זה, ארבעה מתוך שבעת העכברים למדו את משימת התגמול החבוי עם רמז חזותי יחיד בשניים עד ארבעה מפגשים, כפי שמוצג על ידי ליקוק שלהם ליד אזור התגמול עם סלקטיביות גוברת.
יתר על כן, העכברים הפגינו הן באופן משמעותי בתוך המפגש והן בין הלמידה בסשן. ליקוקים מרחביים בכל הקפה ביום השני הראו ליקוק מוגבר לפני אזור התגמול וליקוק מופחת במקומות אחרים, מה שמצביע על התפתחות של ליקוק ציפייה ספציפי מרחבי. הדבר העיקרי שיש לזכור בעת השימוש במערכת הוא כי עכברים יתפקדו היטב רק אם מחוזקים ונוחים על גלגל הריצה.
לכן, המים מגבילים את בעלי החיים כראוי, מטפלים בהם בעדינות ומוודאים שתנוחת ריסון הראש שלהם אופטימלית לריצה בזמן צפייה במסך ההקרנה. חוקר מדעי המוח יכול לשלב את מערכת הקוד הפתוח הזו של מציאות מדומה עם דימות in vivo או אלקטרופיזיולוגיה כדי לחקור מעגלים של נוירונים שבבסיס למידה מרחבית במוח. אנו חושבים שהפשטות של מערכת VR בקוד פתוח תאפשר לחוקרים לשלב את המערכת במערכי הקלטה עצבית מגוונים.
השליטה המדויקת בגירויים מרחביים בסביבת VR תאפשר לחוקרים לבחון את תרומתם של מעגלי נוירונים ספציפיים ללמידה מרחבית.
