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Haptic perception as a dynamic process – how movements and perception evolve

Lezkan, Alexandra


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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:hebis:26-opus-141955
URL: http://geb.uni-giessen.de/geb/volltexte/2019/14195/

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Universität Justus-Liebig-Universität Gießen
Institut: Allgemeine Psychologie
Fachgebiet: Psychologie
DDC-Sachgruppe: Psychologie
Dokumentart: Dissertation
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 18.12.2018
Erstellungsjahr: 2018
Publikationsdatum: 07.03.2019
Kurzfassung auf Englisch: In order to experience something through our sense of touch, we usually have to actually ´touch´, in other words, to actively move the fingers for a certain time. During this period of time, several sequential movements generate new sensory information (Gibson, 1962; Klatzky & Lederman, 1999). Haptic perception can, therefore, be considered as a dynamic process in which the sensory basis for perception and movements is continuously updated. In the past, several studies investigated how sensory information from multiple sources is integrated into a final percept (e.g., Ernst & Banks, 2002). Other studies examined movement control in haptic exploration (e.g., Klatzky & Lederman, 1987; Kaim & Drewing, 2011). However, existing literature on natural haptic exploration did not consider dynamic developments in movements and perception over the entire process. Within my thesis, I aimed to overcome these limitations by studying the sequential nature of the haptic perceptual integration and the online adjustments of movements in natural haptic exploration.
Across the first two studies, I investigated how sequentially gathered sensory information is integrated into a unified percept for two central haptic dimensions, softness and texture. First, in Study I, participants compared two textures after exploring them one after the other with varying numbers of exploration movements. The integration of the sensory information from sequential movements resulted to be more complex than predicted by an optimal integrator model which is known from the integration of simultaneous information (MLE, e.g., Ernst & Bülthoff, 2004). Second, Study II focused on the contributions of individual sequential movements for softness judgments. The psychophysical results of this study were well in agreement with neurophysiologic literature on decision-making (e.g., Deco, Rolls, & Remo, 2010) and - again - not consistent with a simple MLE model. In order to account for the temporal dynamics of the sequential exploration process, I developed a Kalman filter model (Kalman, 1962) as an expanded optimal integrator model. Predictions from this model resulted to be consistent with the empirical data. In sum, the model incorporates online comparisons between a memory representation of the first object and the current sensory information about the second object during each movement over the second object (see e.g., Romo & Salinas, 2003). The memory representation of the first object, however, is additionally assumed to decay during the exploration of the second object (see e.g., Murray, Ward & Hockley, 1975). Studies III and IV investigated whether sequentially gathered sensory information impact the control of key movement parameters for softness and texture perception. Specifically, Study III examined peak indentation forces during the process of softness exploration. The results revealed that sensory information had less impact on the executed movements than predictive information. However, the impact of sensory information was moderated by motivation, which is in line with models on optimal movement control (e.g., Todorov & Jordan, 2002). Study IV, focused on movement directions during the process of texture exploration. Within this study, I developed a novel method that allows directly comparing the use of sensory signals in movement control to its use in perception. The results indicated that sensory signals are incorporated in movement control and that this can improve perception. In sum, movements were reported to be adjusted over the exploration process with the goal to optimize haptic perception while minimizing motor costs. Taken together, the presented thesis expands the exciting literature by demonstrating that due to the sequential gathering of sensory information perception and movements continuously evolve and mutually influence each other in a process of natural haptic exploration.
Kurzfassung auf Deutsch: Um etwas mit unserem Tastsinn zu erfühlen, müssen wir üblicher Weise ´tasten´, also einige Zeit die Finger aktiv bewegen. In dieser Zeitspanne werden mit mehreren sequentiellen Bewegungen sensorische Information erzeugt (Gibson, 1962; Klatzky & Lederman, 1999). Haptische Wahrnehmung kann somit als ein dynamischer Prozess verstanden werden, bei dem die sensorische Basis für Wahrnehmen und Bewegen kontinuierlich aktualisiert wird. Einige Studien haben in der Vergangenheit erforscht, wie sensorische Informationen verschiedener Quellen zu einem finalen Perzept integriert werden (e.g., Ernst & Banks, 2002). Andere Studien untersuchten Bewegungskontrolle innerhalb haptischer Exploration (e.g., Klatzky & Lederman, 1987; Kaim & Drewing, 2011). Jedoch wurden bisher die dynamischen Entwicklungen der Bewegung und Wahrnehmung im Laufe des Explorationsprozesses nicht beachtet. Das Ziel meiner Thesis ist es die Integration sequentieller Informationen und die laufenden Bewegungsanpassungen zu untersuchen und damit die bestehenden Limitationen zu überwinden.
Die Studien I und II erforschten für zwei zentrale haptische Dimensionen, nämlich Weichheit und Textur, wie sequentiell erzeugte sensorische Informationen zu einer einheitlichen Perzeption integriert werden. In Studie I, verglichen Versuchsteilnehmer zwei Texturen nachdem sie diese mit einer variablen Anzahl an Bewegungen hintereinander exploriert hatten. Hierbei schien die Integration der durch die einzelnen sequentiellen Bewegungen erzeugten sensorischen Informationen komplizierter zu sein als ein Modell optimaler Integration für simultane Informationen vorhersagen würde (MLE, e.g., Ernst & Bülthoff, 2004). Im Fokus von Studie II stand welche Bedeutung die durch einzelne Bewegungen erzeugten sensorischen Informationen für Weichheitsbeurteilung haben. Die Ergebnisse waren im Einklang mit neurophysiologischer Literatur zur Entscheidungsfindung (z.B. Deco, Rolls, & Remo, 2010) aber - wieder - im Widerspruch zu einem einfachen MLE model. Um zeitliche Dynamiken sequentieller Exploration zu berücksichtigen, habe ein Kalman Filter Model (Kalman, 1962) als ein erweitertes Modell optimaler Integration entwickelt. Die Vorhersagen dieses Models waren konsistent mit den empirischen Daten. Hierbei nimmt das Modell an, dass während jeder Bewegung über das zweite Objekt ein Vergleich zwischen der Gedächtnisrepräsentation des ersten Objekts und der aktuellen Information über das zweite Objekt stattfindet (vgl. z.B. Romo & Salinas, 2003). Jedoch wird angenommen, dass die Gedächtnisspur des ersten Objekts während der Exploration des zweiten Objekts zerfällt (vgl. z.B. Murray, Ward, & Hockley, 1975). In den Studien III und IV habe ich untersucht ob die Bewegungsparameter haptischer Exploration von Weichheit und Textur durch sequentiell erzeugte sensorische Information beeinflusst werden. Im Speziellen, erforscht Studie III Weichheitswahrnehmung angewandte Maximalkräfte. Sensorische Informationen beeinflussten Bewegungen weniger als prädiktive Informationen. Jedoch schien Motivation den Effekt sensorischer Signale zu moderieren, was zu Modellen optimaler Bewegungskontrolle passt (z.B. Todorov & Jordan, 2002). Studie IV untersuchte die für Texturexploration genutzten Bewegungsrichtungen. Hierbei habe ich eine neuartige Methode entwickelt, welche ermöglicht den Gebrauch sensorischer Information in Bewegungen und Wahrnehmung miteinander zu vergleichen. Die Ergebnisse zeigten, dass sensorische Informationen in die Bewegungssteuerung einfließen und, dass dies die Wahrnehmung verbessern kann. Zusammengefasst scheinen Bewegungen über den Explorationsprozess so angepasst zu werden, dass sie die haptische Wahrnehmung optimieren und motorische Kosten minimieren.
Insgesamt liefert die vorgelegte Thesis einen bedeutenden Beitrag da sie aufzeigt, dass aufgrund des sequentiellen Erzeugens sensorischer Informationen sich im Laufe eines Explorationsprozess Wahrnehmung und Bewegung kontinuierlich verändern und gegenseitig beeinflussen.
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