Caratterizzazione della guida visiva dello sterzo per intercettare i bersagli seguendo traiettorie curve utilizzando il rilevamento delle incoerenze qualitative

Jul 06, 2023

Rapporti scientifici volume 12, numero articolo: 20246 (2022) Citare questo articolo

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Questo studio ha esplorato le variabili informative che guidano il comportamento dello sterzo in un compito di intercettazione locomotoria con bersagli che si muovono lungo traiettorie circolari. Utilizzando un nuovo metodo di analisi incentrato sulla coevoluzione temporale del comportamento dello sterzo e sulle potenziali fonti di informazione che lo guidano, abbiamo deciso di invalidare la dipendenza da candidati informativi plausibili. Applicato a prove individuali piuttosto che a medie di insieme, questo metodo Qualitative Inconsistency Detection (QuID) ha rivelato che il comportamento di guida non era compatibile con la dipendenza da informazioni basate su qualsiasi tipo di cambiamento nell’angolo di rotta del bersaglio centrato sull’agente. Anche i cambiamenti del primo ordine nell'angolo di rilevamento del bersaglio centrato sull'ambiente potrebbero non tenere conto adeguatamente delle variazioni di comportamento osservate nelle diverse condizioni sperimentali. Catturare i tempi osservati del comportamento dello sterzo in definitiva ha richiesto una combinazione di cambiamenti del primo ordine (basati sulla velocità) e del secondo ordine (basati sull’accelerazione) nell’angolo di rilevamento. Sebbene questo risultato possa indicare la dipendenza da cambiamenti di ordine frazionario nell’angolo di rilevamento, l’importanza complessiva dei presenti risultati risiede nella dimostrazione della necessità di rompere con la pratica esistente di cercare di adattare il comportamento a strategie funzionali postulate a priori basate sulle differenze categoriali tra regole euristiche operative o leggi di controllo.

L'intercettazione locomotoria può essere osservata in molti contesti diversi, da un leone che insegue una gazzella attraverso una pianura a un gruppo di bambini che giocano a rincorrersi nel cortile di una scuola o un giocatore di football che corre per intercettare un passaggio su un campo sportivo. Sorprendentemente, tuttavia, nonostante una considerevole mole di lavoro, la questione di come realizzare tali compiti rimane senza risposta. Infatti, mentre è ormai ampiamente accettato che l’intercettazione locomotoria venga ordinariamente controllata online, cioè sulla base delle informazioni attualmente disponibili1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 ,14,15,16,17,18,19,20,21, il modo esatto in cui le informazioni vengono utilizzate per regolare il comportamento durante l'intercettazione locomotoria è ancora oggetto di dibattito. Nel presente contributo ci basiamo su un metodo di analisi3 recentemente sviluppato e dimostriamo come esso possa contribuire a risolvere empiricamente questo dibattito. Ma per poter procedere occorre prima gettare le basi del dibattito.

La ricerca empirica sul controllo online dell'intercettazione locomotoria di bersagli in movimento ha portato all'identificazione di una serie di strategie funzionali22,23,24,25,26. Le differenze operative tra tali strategie sono tipicamente caratterizzate dalla pertinente relazione angolare agente-bersaglio considerata, sia in termini del tipo specifico di angolo selezionato (centrato sull'agente o centrato sull'ambiente) sia dello specifico ordine di derivazione temporale di questo angolo su cui si fa affidamento per guidare il comportamento . La rappresentazione di quest'ultimo nella letteratura varia inoltre in funzione del livello di descrizione scelto, concentrandosi sul comportamento desiderato allo stato stazionario basato sull'euristica o sul meccanismo sottostante basato sulla dinamica che può portare questo stato comportamentale desiderato a realizzarsi.

Illustriamolo con alcuni esempi concreti, concentrandoci sull'intercettazione di bersagli che si muovono nel piano di movimento dell'agente, come negli esempi sopra menzionati. Gli angoli considerati in questa situazione sono l'angolo di direzione del bersaglio (centrato sull'agente) β e l'angolo di rilevamento del bersaglio (centrato sull'ambiente) θ (vedere Fig. 1a per le definizioni). In questa situazione sono state distinte almeno tre diverse strategie. In una strategia di inseguimento classica (definita euristicamente come ZTHA, per angolo di direzione del bersaglio pari a zero), l'agente cerca continuamente di muoversi nella direzione corrente del bersaglio, ovvero di mantenere l'angolo di direzione del bersaglio β a zero. Per quanto riguarda il controllo sottostante, questo comportamento è stato convenzionalmente esemplificato da una dinamica di governo basata sull'annullamento (cioè minimizzando la magnitudo) di β27,28,29,30. Poiché β = d0β/dt0, tale strategia può quindi essere qualificata come strategia di ordine zero basata su β. In una strategia di intercettazione classica (denominata euristicamente CTHA, per angolo di direzione del bersaglio costante), d'altra parte, l'agente cerca continuamente di muoversi in modo da mantenere l'angolo di direzione del bersaglio β costante a un valore diverso da zero specifico della situazione. In termini di dinamica, questo comportamento è stato convenzionalmente esemplificato annullando il tasso di variazione di β (ovvero, annullando d1β/dt1)1,2,6,7,15,23 e può quindi essere qualificato come un primo comportamento basato su β strategia degli ordini. Spesso confusa con questa classica strategia di intercettazione1,2,6,7,15,31,32,33,34,35,36 è la strategia (definita euristicamente come CBA, per angolo di rilevamento costante) che cerca di mantenere l'angolo di rilevamento del bersaglio costante θ. Quest'ultima strategia è stata convenzionalmente istanziata annullando il tasso di variazione di θ (cioè annullando d1θ/dt1)3,23 e può quindi essere qualificata come strategia del primo ordine basata su θ. Notiamo che quando l'agente si muove più velocemente del bersaglio tutte e tre queste strategie possono portare ad un'intercettazione riuscita. Le illustrazioni grafiche delle euristiche ZTHA, CTHA e CBA si basano tipicamente su rappresentazioni basate su passaggi temporali per dimostrare i percorsi locomotori prototipici allo stato stazionario a cui sono associati (vedere Fig. 1b-d per esempi). È, tuttavia, importante tenere presente che tali illustrazioni non riescono a far emergere aspetti importanti del comportamento reale dell’intercettazione, il più importante dei quali è la loro inadeguatezza a catturare i transitori verso tali stati stazionari che di fatto costituiscono le firme delle dinamiche sottostanti. Infatti, mentre il comportamento stazionario associato ad una data regola euristica (cfr. muoversi per mantenere una situazione desiderata) è meramente confermativo, è nell’evoluzione (transitoria) del comportamento nel tempo che il meccanismo operativo sottostante di controllo che porta alla sistema verso tale stato stazionario potrebbe rivelarsi.