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前庭動眼反射（以下VOR）眼球運動の計算モデルを，前庭性動揺病の計算モデルを基に，開発してきた．このモデル入力である頭部運動と，モデル出力である眼球運動が既知である場合に，モデルパラメータの一つである，身体運動の推定精度を表すブロックを推定する手法を開発した．当該モデルは，能動的に運動を行う場合，運動指令のコピーである遠心性コピーを模擬する機能を有しており，運動に対する運動受動の差異を表現できると考え，その実現に向けて取り組んでいる．2019年度はヨー方向に回転する椅子や，上下振動する椅子を用いた実験を通じ，能動的に行うタスクによる身体運動と，VORの原因となる身体運動が合致する場合にのみ，SoAがVORに影響することを示唆する結果を得た．2020年度は，遠心性コピーや，運動予測に関連するブロックの開発が重要であると着想し，自動車環境実験よりも先に，運動予測効果をより積極的にモデリングする研究を実施した．能動運動に限らず周期的な運動の場合は運動が予測しやすく，これが自己運動感覚の精度を向上させるという仮説を，モデルベースの非線性マッピングの一つであるGuassian Process Regression モデルを用いてモデリングした．自己運動感覚モデルを内在する動揺病計算モデルにこれを導入したところ，運動予測がしやすい状況では動揺病が減るという実験結果と同一の傾向を得ることができた．本成果により，運動指令のみならず周期運動などの運動学習に起因する運動予測を同一のモデルで表現できるようになり，両者が混在した場合に互いに分離することを可能になると考えられる．
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