Individual and typological features of motor memory in problems of control of ergacy systems in the absence of visual feedback

Turovsky, Ya. A.

doi:10.31857/S0235009224010058

PII

10.31857/S0235009224010058-1

DOI

10.31857/S0235009224010058

Publication type

Article

Status

Published

Authors

Ya. A. Turovsky

Affiliation: Voronezh State University

Volume/ Edition

Volume 38 / Issue number 1

Pages

66-78

Abstract

The purpose of the study was to determine the impact of the presence of visual feedback on the quality of user experience with a number of human-computer interfaces, as well as the process of mastering the interfaces. As a result of the work, the features of the generation of control commands by operators of ergatic systems using an oculographic interface, interfaces for controlling hand movements and head movements were assessed. In the absence of visual feedback, users relied on motor memory formed during the learning process, and in the case of head control, on data from the vestibular analyzer. The presence of visual feedback was found to be important for accurate command generation in all cases. However, when controlling the head and eyes, the presence of visual feedback led to a greater deviation from the ideal trajectory and an increase in the distance that the cursor traveled before reaching the goal. Localization of the target position did not have a significant effect on the performance of the operator interface, regardless of the presence of visual feedback. Analysis of typical reactions in all experiments made it possible to identify three types of control, differing for eye and head movements, but not for hand movements in the ergatic system mode. Types 1 and 2 exhibited more errors compared to type 3, and the number of errors varied between them, especially for hand control. The results obtained can be used in the development of promising interfaces for ergatic systems, including the determination of the necessary visual feedback components for this class of technical devices.

Keywords

сенсорная особенность оператор управление эргатическая система зрительная обратная связь интерфейс “человек–компьютер” инфракрасный окулографический интерфейс

Date of publication

14.09.2025

Year of publication

2025

Number of purchasers

Views

References

1. Корнеев А. А., Курганский А. В. Внутренняя репрезентация серии движений при воспроизведении статического рисунка и траектории движущегося объекта. Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2013. Т. 63. № 4. С. 437–450. https://doi.org/10.7868/S0044467713040060
2. Мельк А. Ю. Обзор интерфейса мозг — компьютер. Научный аспект. 2020. Т. 5. № 3. С. 704–707.
3. Орлов И. В., Столбков Ю. К., Герасименко Ю. П. Управление устройствами для двигательной реабилитации человека. Физиология человека. 2018. Т. 44. № 6. С. 93–103. https://doi.org/10.1134/S0131164618050120
4. Полубаров А. А., Кашин Д. А., Абдрахманов Д. Ф. Применение алгоритмов машинного обучения в интерфейсе мозг — компьютер на волне p300. Вопросы устойчивого развития общества. 2022. № 8. С. 929–941. https://doi.org/10.34755/IROK.2022.26.86.021
5. Солодов А. В. Эмоции в процессах памяти, когнитивных процессах и образовании. European Research: сборник статей XVI Международной научно-практической конференции. В 2 ч. Под ред. Г. Ю. Гуляева. Пенза: Наука и просвещение, 2018. Ч. I. С. 190–194.
6. Турицын М. И., Анохин А. Н., Воловод Д. А., Герасимчук И. С., Машковцева Р. И. Исследование характеристик и возможностей применения бюджетного айтрекера в эргономических задачах. Человеческий фактор в сложных технических системах и средах. Под ред. А. Н. Анохина, П. И. Падерно, С. Ф. Сергеева. СПб: Северная звезда, 2016. С. 107–113.
7. Туровский Я. А., Алексеев В. Ю. Сравнение подходов к отслеживанию распределения внимания операторов с использованием окулографических интрефейсов. Программная инженерия. 2023. Т. 14. № 3. С. 137–145. https://doi.org/10.17587/prin.14.137–145
8. Туровский Я. А., Алексеев А. В., Ипполитов Ю. А. Информационная система дополнительного канала обратной связи для видеоокулографических интерфейсов “человек–компьютер”. Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24. № 2. C. 152–157. https://doi.org/10.12737/article_5947d43a55d805.86585568
9. Туровский Я. А., Алексеев В. Ю., Мурадова Л. Г., Миронкин А. П. Особенности генерации команд для окулографических интерфейсов в условиях вестибулярных воздействий. Сенсорные системы. 2023. Т. 37. № 1. С. 49–59. https://doi.org/10.31857/S0235009223010080
10. Туровский Я. А., Боронников А. И. Влияние обратной связи на характеристики освоения команд, генерируемых в задачах миографических интерфейсов. Технологии живых систем. 2020. Т. 17. № 2. С. 39–45. https://doi.org/10.18127/j20700997-202002-04
11. Туровский Я. А., Борзунов С. В., Вахтин А. А. Алгоритм оценки результатов статистического анализа данных биомедицинской природы в условиях эффекта множественных сравнений. Программная инженерия. 2021. Т. 1. № 9. С. 470–474. https://doi.org/10.17587/prin.12.470-474
12. Туровский Я. А., Борзунов С. В., Данилова А. В., Глаголева Е. П. Динамика непроизвольного формирования корреляционных паттернов ЭЭГ по механизму биологической обратной связи. Ульяновский медико-биологический журнал. 2020. № 2. С. 90–99. https://doi.org/10.34014/2227-1848-2020-2-90-99
13. Alonso R., Causse M., Vachon F., Parise R., Dehais F., Terrier P. Evaluation of head-free eye tracking as an input device for air traffic control. Ergonomics. 2013. V. 56(2). P. 246–255. https://doi.org/10.1080/00140139.2012.744473
14. Benjamini Y., Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society, Series B. 1995. V. 57(1). P. 289–300. https://doi.org/10.2307/2346101
15. Cohen M. H., Giangola J. P., Balogh J. Voice User Interface Design. Addison Wesley Publisher. 2004. 368 p.
16. Eisma Y., Borst C., Paassen R., Winter J. Augmented Visual Feedback: Cure or Distraction? Human Factors. 2021. V. 63(7). P. 1156–1168. https://doi.org/10.1177/0018720820924602
17. Hampton L. Refrexes. https://www.physio-pedia.com/Reflexes
18. Kim B., Kim M., Jo S. Quadcopter flight control using a low-cost hybrid interface with EEG-based classification and eye tracking. Computers in Biology and Medicine. 2014. V. 51. P. 82–92. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2014.04.020
19. Toreini P., Langner M., Maedche A. Using Eye-Tracking for Visual Attention Feedback. Information Systems and Neuroscience. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. Cham. Springer, 2020. V. 32. https://doi.org/10.1007/978-3-030-28144-1_29
20. Wolpaw J., Wolpaw E. W. Brain-computer interfaces: principles and practice. Oxford University Press, 2012. P. 424.
21. Yeo I. K., Johnson R. A. A new family of power transformations to improve normality or symmetry. Biometrika. 2000. V. 87(4). P. 954–959. https://doi.org/10.1093/biomet/87.4.954

GOST	Turovsky Y. Individual and typological features of motor memory in problems of control of ergacy systems in the absence of visual feedback // Sensory Systems. – 2024. – V. 38. – Issue number 1 C. 66-78 . URL: https://sensystras.ru/10-31857-s0235009224010058-1/?version_id=115144. DOI: 10.31857/S0235009224010058
MLA	Turovsky, Ya. A "Individual and typological features of motor memory in problems of control of ergacy systems in the absence of visual feedback." Sensory Systems. 38.1 (2024).:66-78. DOI: 10.31857/S0235009224010058
APA	Turovsky Y. (2024). Individual and typological features of motor memory in problems of control of ergacy systems in the absence of visual feedback. Sensory Systems. vol. 38, no. 1, pp.66-78 DOI: 10.31857/S0235009224010058

RAS PhysiologyСенсорные системы Sensory Systems

Individual and typological features of motor memory in problems of control of ergacy systems in the absence of visual feedback

You can

References

Индексирование

RAS PhysiologyСенсорные системы Sensory Systems

Individual and typological features of motor memory in problems of control of ergacy systems in the absence of visual feedback

You can

References

Индексирование

Via social network