Interazione fra i Movimenti Posturali Anticipatori e il controllo del movimento

July 26, 2016

BACKGROUND 

Comprendere le modalità secondo cui gli esseri umani coordinano i movimenti, sia quelli apparentemente semplici della vita quotidiana sia quelli ‘estremi’, in campo sportivo o artistico, è un importante obiettivo scientifico con rilevanti implicazioni mediche, psicologiche, cinesiologiche, cibernetiche.

Per ‘controllo motorio’ intendiamo la capacità del sistema nervoso di regolare o dirigere il movimento. Quest’ultimo è spesso descritto nel contesto dell’esecuzione di una particolare azione; quando si studia il controllo motorio, lo si fa in relazione ad azioni specifiche: cammino, corsa, raggiungimento (reaching), fonazione, controllo della stazione eretta. In pratica si studia come viene controllato il movimento nel contesto di una specifica attività, assumendo che ciò fornisca informazioni sui principi generali. Il movimento, poi, non può essere studiato senza tenere conto della percezione.

Per ‘percezione’ si intende l’integrazione dei dati grezzi sensoriali in informazioni fruibili cognitivamente. E’ importante sottolineare che percezione e azione sono essenziali l’una all’altra: la percezione, cioè, non è un meccanismo passivo, ma attivo, che mira ad anticipare le conseguenze sensoriali di un’azione, legando quindi le informazioni sensoriali e i comandi motori in un ‘tessuto computazionale’ coerente.

I sistemi sensoriali/percettivi forniscono informazioni sullo stato del corpo (ad esempio, la posizione del corpo nello spazio) e sulle caratteristiche dell’ambiente, critiche per la regolazione del movimento (ad esempio, la presenza di ostacoli).
Un ultimo aspetto, non meno importante dei precedenti, è il legame del movimento con processi cognitivi quali l’attenzione, la motivazione, le emozioni; sono questi ultimi a determinare la formazione dell’intento o obiettivo del movimento. 

Lo studio sperimentale dei movimenti nell’uomo e nei primati ha mostrato che i movimenti volontari obbediscono a due leggi psico-fisiche:

  1. Legge di Hick-Hyman: in un task basato su scelte multiple, il tempo di reazione dipende dal logaritmo del numero di scelte (Hyman 1953).

  2. Legge di Fitts: la durata di un movimento dipende dal logaritmo dell’accuratezza relativa ossia dal rapporto fra ampiezza del movimento e dimensione del target (Fitts 1954).

Inoltre, l’analisi dei movimenti ha messo in evidenza degli invarianti spazio-temporali o cinematici: le traiettorie della mano verso un target sono approssimativamente rettilinee, indipendentemente da direzione e ampiezza del movimento stesso, e hanno un profilo di velocità ‘a campana’ . Le traiettorie più complesse, come la scrittura corsiva, sono inoltre relativamente invarianti rispetto all’effettore terminale. Queste osservazioni sono state interpretate come evidenza dell’esistenza nel sistema nervoso di rappresentazioni interne a carattere puramente geometrico-spaziale. Ciò è consistente con la nozione di ‘programma motorio’ (Keele 1968) ed ha trovato supporto neurofisiologico con l’osservazione (Georgopoulos e coll. 1986) che nei primati la corteccia motoria primaria codifica la direzione istantanea del movimento. Si è poi trovato che tale correlazione si verifica anche in altre aree corticali (pre- motoria, motoria supplementare e parietale) ed inoltre è stato dimostrato che il codice direzionale (estratto in tempo reale mediante un array impiantato di microelettrodi) permette ad un primate di effettuare un controllo efficace dei movimenti di un robot (Wessberg e coll. 2000). 

 

Si è cercato di dare una spiegazione computazionale degli invarianti cinematica. Per esempio, è stato proposto che l’andamento ‘a campana’ del profilo di velocità sia spiegabile con l’ipotesi che uno degli obiettivi del sistema nervoso sia la massimizzazione della ‘dolcezza’ (smoothness) del movimento, un requisito ottenibile minimizzando l’integrale nel tempo della norma della terza derivata della traiettoria – il cosiddetto modello minimum-jerk (Flash e Hogan 1985). Alternativamente, è stato suggerito che le caratteristiche delle traiettorie siano conseguenze della meccanica del corpo, senza che sia necessario ipotizzare alcuna ottimizzazione (Gribble e Ostry 1996), oppure che l’ottimizzazione sia ‘globale’, cioè tenga conto della meccanica del corpo e della dinamica muscolare; ad esempio, è stato proposto che venga minimizzata la variazione del comando motorio – il modello minimum torque-change (Uno e coll. 1989), oppure l’incertezza sulla posizione finale, nell’ipotesi che nei comandi motori la varianza del rumore sia proporzionale al valore medio (Harris e Wolpert 1998). 

 

CONTROLLO MOTORIO FEEDFORWARD

Uno schema di controllo feedforward è basato sulla computazione pre-programmata (e quindi anticipativa) delle forze che saranno necessarie al sistema nell’esecuzione di un determinato piano motorio, senza l’utilizzo di informazioni sensoriali se non per la formulazione dello stato desiderato.  Un tale meccanismo di controllo è veloce e non corre il rischio dell’instabilità, ma ha un ovvio inconveniente: la sensibilità a disturbi imprevisti, a modificazioni del corpo (per esempio la presenza di utensili) e/o degli attuatori (per esempio, l’affaticamento). Ciò suggerisce che un controllore feedforward debba necessariamente avere caratteristiche adattative ed è stato proposto (Kawato e Gomi 1992) che una plausibile localizzazione di questi meccanismi adattativi sia la neocorteccia cerebellare. Gli stessi autori hanno inoltre proposto un modello di adattamento del modello interno che implementa il controllo feedforward. Il modello, denominato feedback error learning  è basato sulla cooperazione tra due meccanismi di controllo (uno a feedback, che opera nella fase iniziale dell’addestramento, ed uno a feedforward, che emerge nella fase successiva) e su una strategia di auto-apprendimento. In questo modello, l’errore di retroazione nel controllore a feedback (la discrepanza fra traiettoria desiderata e quella attuale) è utilizzato come segnale di apprendimento di un modello feedforward, che agisce in parallelo e prende gradualmente il posto del controllore a feedback mano a mano che l’errore di retroazione diminuisce, acquisendo quindi un modello interno inverso della dinamica del corpo. Occorre sottolineare che un tale schema di apprendimento non converge del caso di sistemi o carichi instabili, ad esempio nella stabilizzazione della stazione eretta.

 

Diversi studi hanno mostrato che il sistema nervoso utilizza rappresentazioni interne per anticipare le conseguenze delle forze di interazione dinamica. In particolare, Lackner e Dizio (1994) hanno mostrato che il sistema nervoso è in grado di prevedere le forze centripete e di Coriolis; evidenze sperimentali dello stesso fenomeno, a livello delle attivazioni dei muscoli di spalla e gomito, sono state ottenute da Gribble e Ostry (1999). Analogamente, Flanagan e Wing (1997) hanno mostrato che nella prensione la forza di chiusura viene programmata in anticipo sulla forza di trazione; più di recente, Flanagan e Lolley (2001) hano mostrato che durante il trascinamento di un oggetto la forza incidente, che controlla l’attrito, viene programmata con grande precisione e in anticipo in modo da seguire l’andamento della forza tangenziale. Questi studi nel complesso suggeriscono che il sistema nervoso ha capacità sofisticate di controllo anticipativo, per cui sono necessari modelli interni accurati della dinamica del corpo e delle interazioni con l’ambiente. 

 

CONTROLLO MOTORIO FEEDBACK

Un ovvio inconveniente della modalità di controllo feedforward è che non è in grado di rispondere a perturbazioni inaspettate. Se queste possono essere misurate, o se più in generale sono disponibili informazioni sensoriali sull’evoluzione del movimento, queste possono essere utilizzate per effettuare correzioni ‘al volo’ del movimento stesso, in modo che questo segua il piano motorio desiderato. Ciò corrisponde alla modalità di controllo a feedback. Il problema è che l’informazione sensoriale è disponibile con un ritardo non trascurabile (a parte il feedback implicito fornito dalla stiffness intrinseca dei muscoli) e questo pone seri problemi per la stabilità del controllo.

 

 

LA LEGGE DI FITTS

La legge di Fitts afferma che più un obiettivo e piccolo e lontano, maggiore sarà il tempo necessario per raggiungerlo. Inoltre a un movimento più veloce e a un obiettivo più piccolo corrisponderà una maggiore percentuale di errori. Sviluppata nel 1954 dallo psicologo Paul M. Fitts, nel Journal of Experimental Psychology, la legge di Fitts stabilisce che il tempo di raggiungimento di un obiettivo (un'area, un bottone) in un compito di puntamento dipende dalla distanza dell'oggetto da raggiungere e dalle dimensioni di tale oggetto. Banalmente, più grande e vicino è l'oggetto, più veloce sarà il compito di puntamento. Per compito di puntamento intendiamo un movimento continuo che parta da una certa posizione e termini sopra l'obiettivo.

Ovviamente, dire che tanto più grande e vicino è un oggetto, e tanto più veloce sarà posizionarcisi sopra non sembra a prima vista una gran scoperta. La legge di Fitts però definisce in termini numerici, quantitativi, il tempo di acquisizione, dati distanza e dimensione del target e note alcune variabili, secondo la seguente formula:

 

MT = a + b log2( 2A/W ) 

 

  • T è il tempo medio necessario per completare lo spostamento.

  • A e B sono costanti empiriche, e possono essere determinati ravvicinando i dati misurati con una linea retta.

  • D è la distanza dal punto di partenza al centro del bersaglio.

  • W è la larghezza del bersaglio misurata sull'asse di movimento. W può anche essere inteso come errore di tolleranza consentito nella posizione finale, in quanto il punto finale del movimento dovrebbe essere un + / W / 2 dal centro della lente.

  • Log2(2A/W)= indice di difficoltà del movimento

 

Il tempo del movimento è una caratteristica che emerge dalla relazione fra l’ottimizzazione della durata dell’impulso iniziale (feedforward) e la correzione finale (feedback).

 

APA E MECCANISMI FEEDFARWARD

Gli APA (aggiustamenti posturali anticipatori), sono Risposte programmate che assicurano la stabilità, generate sulla base di previsione di disturbo che possono insorgere durante l’esecuzione del movimento.

 

La legge di Fitts non funziona per i movimenti anticipatori, Gli APA sono contrazioni dei muscoli posturali che si attivano 150-200 ms prima che inizi il movimento per controbilanciare le perturbazioni anche quelle generate dell’azione stessa. Sono generate sotto forma di controllo a feed-forward.

Il controllo del movimento è quindi garantito dalla conoscenza del movimento stesso, in quanto tutte le strategie motorie atte a realizzare un movimento efficace e senza rischi avvengono ancora prima che il task motorio abbia inizio.

 

 

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