Российско-мексиканская группа учёных представила нейросетевую модель глазодвигательного отклика на вынужденное движение тела, который позволяет оставлять объекты в области максимальной фокусировки, следить за ними при изменении местоположения головы. Проект открывает возможности по повышению быстродействия систем виртуальной реальности и более эффективному тестированию авиакосмических тренажёров.
Авторами работы выступили представители Национального политехнического института в Мехико, Технологического института в Монтеррее, а также межфакультетского центра виртуальной реальности и центра «Сверхзвук» МГУ и Института проблем управления имени В. А. Трапезникова РАН.
Вестибуло-окулярный рефлекс — одна из автоматических реакций человека на движение, которая заключается во вращении глаз в сторону, противоположную вращению головы. Этот эффект позволяет удерживать интересующий объект в области наивысшей чёткости зрения на сетчатке, компенсируя как естественные, так и вынужденные колебания тела. Наличие описываемого рефлекса существенно влияет на требования к системам виртуальной реальности и тренажёрным комплексам с подвижными платформами. Чтобы эффективно и без задержек учитывать глазодвигательный отклик, необходимо построить модель, которая по известным входным данным позволит спрогнозировать поворот глаз.
Наша статья описывает подобную модель, представленную в форме дифференциальной нейронной сети. Это значит, что сеть задаётся системой дифференциальных уравнений, выбранных так, чтобы обеспечивать уменьшение ошибки аппроксимации в процессе работы. Функции активации, связывающие входные и выходные данные, основаны на импульсной модели нейрона, что вдохновлено реальной схемой работы глазодвигательного отклика: глазные мышцы и вестибулярный аппарат связаны цепочкой из трёх нейронных узлов, — отметил один из авторов статьи, младший научный сотрудник центра «Сверхзвук» МГУ Артур Мухамедов.
Исследователи проверили работоспособность модели на основе экспериментальных данных лаборатории математического обеспечения имитационных динамических систем МГУ. Замеры вестибуло-окулярного рефлекса осуществляли с помощью систем окулографии.
Предложенная модель соответствует однослойной дифференциальной нейронной сети со спайками, функции активации которой основаны на динамической модели динамики нейронов Ижикевича, — сообщает статья по результатам исследования. — […] Эффективность предложенной идентификации демонстрируется путём сравнения её производительности с традиционным сигмоидальным идентификатором. Предложенная модель, основанная на динамических представлениях функций активации, даёт более точную аппроксимацию фовеального движения, что подтверждается оценкой среднеквадратичной ошибки.
Подробнее ознакомиться с работой можно в PDF и в журнале Mathematics.
Не пропускайте важнейшие новости о дополненной и виртуальной реальности — подписывайтесь на Голографику в Telegram, ВК и Twitter!
Далее: OpenXR расширят передовыми технологиями тактильной обратной связи
