视觉与本体感觉在受限和反向视觉条件下的瞄准运动关系研究

本研究针对视觉与本体感觉（Proprioception）在感觉冲突或受限条件下如何影响运动表现这一核心问题，通过一项精心设计的实验，揭示了在视觉反馈反向（RVF）和视觉窗口受限（CW）条件下，个体本体感觉能力的差异是导致运动时间（MT）变化的关键因素。研究证实了菲茨定律（Fitts' Law）在不同视觉条件下的稳健性，并发现仅需在目标附近提供适当大小的视觉窗口即可维持运动表现，这为虚拟现实（VR）、机器人手术等领域的界面设计和训练方案优化提供了重要理论依据和实践指导。

　　

在机器人手术、虚拟现实（VR）和航天飞行等许多前沿领域，人类在执行任务时常常面临视觉和本体感觉（Proprioception，指对身体位置和运动的感知能力）信息受限或被扭曲的挑战。例如，在腹腔镜手术中，器械的移动与屏幕显示之间存在“支点效应”，导致视觉反馈与实际手部运动方向相反；在微重力环境中，宇航员的本体感觉会因失去正常重力参照而变得不可靠。这些情况都破坏了视觉-本体感觉之间的正常协作，进而影响动作的准确性和效率。尽管以往研究强调视觉在运动控制中的主导作用，但个体本体感觉能力的差异如何影响其在感觉冲突条件下的表现，仍是一个亟待深入探讨的问题。

为系统探究视觉与本体感觉在指向性运动中的交互机制，来自香港理工大学设计学院的Yuqian Wang、Ravindra S. Goonetilleke等研究人员在《Applied Ergonomics》上发表了一项研究。该研究通过严格控制视觉反馈条件，并量化参与者的本体感觉精度，深入分析了在视觉反向和视觉受限条件下，个体如何依赖不同感觉输入来维持运动表现。

研究人员招募了24名健康右利手参与者，利用数字绘图板和显示屏搭建实验平台。研究主要分为预测试和正式实验两部分。在预测试中，通过“无光标”（仅依赖本体感觉）和“无目标”（依赖视觉记忆）的定位任务评估了每位参与者的本体感觉变异性和视觉记忆能力。正式实验则采用三因素（视觉反馈相容性VFC、光标窗口CW、任务难度ID）被试内设计。视觉反馈分为正常（NVF）和反向（RVF）两种；光标可见窗口设置为目标周围不同大小范围（CW0、CW10、CW25、CW100，其中CW100表示全程可见）；任务难度（ID）则根据菲茨定律公式（ID = log₂(2A/W)）设置9个水平。参与者需在不同条件下完成从起点到目标的快速精准移动任务，运动时间（MT）和误差被记录用于分析。

关键实验技术包括：基于数字化仪和显示屏的运动轨迹捕捉系统、用于控制头部位置的颚托装置、以及基于MATLAB的数据处理程序。统计分析主要采用重复测量方差分析（ANOVA）、协方差分析（ANCOVA）以及线性回归分析，以检验不同视觉条件和个体感觉能力对运动表现的影响。

研究结果

预测试结果：发现参与者在无光标和无目标条件下均出现目标 undershooting（undershooting）现象，且无目标条件下的误差变异性显著大于无光标条件，表明个体的视觉记忆能力可能优于本体感觉精度。

运动时间（MT）分析：方差分析显示，视觉反馈相容性（VFC）、光标窗口（CW）和任务难度（ID）的主效应均显著。反向视觉条件（RVF）下的运动时间显著长于正常视觉条件（NVF），支持了感觉冲突会增加信息处理需求的假设（H1）。在不同光标窗口条件下，运动时间随窗口减小而增加，但在较高ID值（如6.5）时，CW25（目标周围25%移动距离的可见区域）条件下的表现与全程可见条件（CW100）无显著差异。

菲茨定律的稳健性：线性回归分析证实，在所有视觉条件下，运动时间与ID之间均存在良好的线性关系，支持菲茨定律在不同感觉条件下的稳健性（H5）。

个体差异的相关性：发现参与者在本体感觉预测试中的误差变异性（NCSD）与正式实验中的运动时间呈显著正相关（r=0.388, p<0.05），表明本体感觉精度更高的个体在任务中表现更好（H2）。

协方差分析（ANCOVA）：在控制了本体感觉变异性（NCSD）后，视觉反馈相容性（VFC）的主效应及其与ID的交互作用不再显著。这表明，当个体本体感觉能力的差异被统计控制后，视觉反馈本身足以解释运动表现的差异，感觉冲突带来的负面影响不再显著（H4）。

讨论与意义

本研究通过精细的实验设计揭示了视觉与本体感觉在运动控制中的动态协作关系。结果表明，在感觉冲突条件下，运动表现的下降主要源于信息处理需求的增加，而非感觉通道的完全失效。更重要的是，个体本体感觉能力的差异是调节其在不同视觉条件下表现的关键因素。

研究发现，即使在视觉反馈被严重限制（如仅目标附近区域可见）或扭曲（如反向反馈）的情况下，人类运动系统仍能通过调整对不同感觉输入的依赖权重来维持性能。这支持了感觉整合的贝叶斯模型，即神经系统会根据感觉信息的可靠性动态调整视觉和本体感觉的权重。

从实践角度看，这些发现对多个领域具有重要启示。在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）系统设计中，无需渲染整个运动过程的视觉反馈，只需在目标区域提供足够大小的视觉窗口即可保持用户性能，从而显著降低计算负载。在机器人手术培训中，评估外科医生的本体感觉能力有助于预测其应对视觉扭曲（如支点效应）的适应性，进而制定个性化的训练方案。在航天领域，针对微重力环境下本体感觉减弱的特点，可利用视觉反馈进行补偿，设计更有效的宇航员训练任务和人机交互界面。

当然，研究也存在一些局限性，例如视觉窗口的大小仅基于移动距离的百分比设定，未来研究可探索其与目标宽度的关系。此外，未考察训练对本体感觉能力的提升效果，这将是后续研究的重要方向。

总之，该研究深化了我们对多感觉整合机制的理解，强调在评估不同视觉条件下的运动表现时，必须考虑个体本体感觉能力的差异。其成果为优化人机交互界面、开发新型训练协议提供了坚实的理论依据和实践指导。