Имитационное моделирование глазодвигательного отклика с помощью динамических нейронных сетей

08 октября 2025 года
Мухамедов А.М.

Для многих задач, связанных с отслеживанием взгляда в системах виртуальной реальности, значительные совокупные задержки снижают качество результатов. Одним из способов их уменьшения является краткосрочное прогнозирование движений глаз на основе движений головы. Применяемые для этого модели должны быть просты в адаптации к конкретному пользователю и работать в режиме реального времени. Эти требования исключают применение подробных биологически обоснованных моделей для данной задачи: они вычислительно сложны, содержат большое число параметров и ориентированы на конкретные типы движений. В отличие от них, имитационные модели нацелены на качественное воспроизведение динамики системы, обладая меньшей точностью и обоснованностью, но за счет этого могут работать значительно быстрее. Например, задачу моделирования движений глаз при использовании устройств виртуальной реальности решают с помощью статических нейронных сетей, однако существующие подходы имеют ограничения при практическом применении.
В данной работе рассматривается возможность применения дифференциальных нейронных сетей для моделирования движений глаз в ответ на движения головы. Для улучшения их применимости к данной задаче предложены три модификации традиционных дифференциальных нейронных сетей: использование функций активации, зависящих от времени; использование чувствительности в законах обучения, чтобы гарантировать влияние управления на динамику получаемого идентификатора; а также динамическое изменение структуры сети в процессе работы. Для каждой из них путем анализа устойчивости дифференциального уравнения в отклонениях доказана предельная ограниченность ошибки идентификации, что обосновывает их применимость.
Для демонстрации работы предложенных подходов использовались два набора экспериментальных данных с различными видами стимулов: только вестибулярный - при пассивных вращениях головы; и вестибулярный, проприоцептарный и зрительный стимул - при произвольных движениях. Также применялись смоделированные данные, полученные с помощью более сложной модели.