Darstellung einer lokalen 1g-Umgebung für verbessertes motorisches Lernen bei veränderter Schwerkraft (Sim1g)

Die motorische Anpassung des Menschen ist entscheidend für die Anpassung an neue Umgebungen, wie beispielsweise eine veränderte Schwerkraft. Geschickte Manipulation und feine Bewegungen im Raum erfordern das Erlernen neuer koordinierter motorischer Aktionen. Traditionell wurden Anpassungsmechanismen in Laboren mit Robotergeräten getestet, die bestimmte Aufgabenparameter stören, ohne dass der Teilnehmer es wusste. Durch die Wiederholung erhalten die Teilnehmer eine genauere Darstellung der Aufgabendynamik und können schließlich ihre Leistung verbessern. Diese Störungen werden lokal auf die Hand oder das Glied ausgeübt, während die Dynamik des restlichen Körpers unverändert bleibt. Diese Ansätze sind daher limitierend, da sie keine ökologische Anpassung an global veränderte Dynamiken, wie beispielsweise neue Gravitationsumgebungen, widerspiegeln. Parabelflüge, Zentrifugen und Wasserimmersion ermöglichen es, diese Einschränkungen zu umgehen. Frühere Untersuchungen in diesen Kontexten haben die Rolle des globalen Kontexts bei der motorischen Anpassung hervorgehoben. Es ist jedoch nicht bekannt, ob globales Lernen von der Nutzung bekannter lokaler Dynamiken profitieren könnte. Hier entwerfen wir eine originelle Aufgabe, die sowohl das Erlernen der Armbewegungskinematik als auch der Greifkräfte für die Objektmanipulation in einem ökologisch gültigen Design erfasst. Wir testen, ob die Ausführung dieser Aufgabe in Hypogravitation mit lokaler Darstellung der Erdschwerkraft vor Ort für die Aufgabenausführung vorteilhaft oder schädlich ist. Durch die Übernahme des „negativen Bildes“ herkömmlicher Roboteransätze werden diese Ergebnisse unser Verständnis der grundlegenden motorischen Anpassung verbessern und aufschlussreiche Informationen über die optimale Gestaltung und Steuerung von Mensch-Maschine-Schnittstellen und tragbaren Robotern in Weltraumumgebungen und anderen immersiven Dynamiken liefern.