Eine Ratte spielt DOOM

• Es wurde ein vollständiges VR-System für Ratten entwickelt, mit dem echte Ratten den Klassiker DOOM steuern und erkunden können
• Das System besteht aus einer bewegungserfassenden Kugel, einem Panorama-Headset, einem Eingabe-Trigger und einer Belohnungsschaltung; die gesamte Hardware und Software wurde als Open Source veröffentlicht
• Die zweite Version (V2) wurde unter anderem mit präziseren Sensoren, einem AMOLED-Display mit 180° Sichtfeld und modularen 3D-gedruckten Bauteilen verbessert
• Python-basierte Steuerungssoftware verarbeitet in Echtzeit Bewegung, Belohnung und Spielintegration über die Kommunikation zwischen Raspberry Pi und PC
• Die Ratten erkundeten tatsächlich den virtuellen Raum und führten Schussaktionen aus, was neue Möglichkeiten für die Erforschung tierischen Verhaltens und die Entwicklung interaktiver Systeme zeigt

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Projektüberblick

• Es wurde eine maßgeschneiderte VR-Umgebung aufgebaut, damit Ratten DOOM spielen können
  • Komponenten: bewegungserfassende Laufkugel, Panorama-Headset, Eingabe-Trigger, Belohnungsschaltung
  • Alle Teile werden zusammen mit 3D-Druckvorlagen, Schaltplänen, Firmware und Steuerungssoftware als Open Source bereitgestellt
• Die erste Version (V1) wurde in New York entwickelt und erlaubte nur ein einfaches Training zum Laufen durch Korridore; in V2 entwickelte sie sich zu einem vollständig modularen System weiter
• Metallteile wurden in Zusammenarbeit mit SZURWIN KFT entworfen und gefertigt

Vergleich von V1 und V2

• V1
  • Nur grundlegende Kugelstruktur und Training für Vorwärtsbewegung möglich
  • Einfache Sensorik und Mechanik, kein Panoramadisplay
• V2
  • Neuer Kugelantriebsmechanismus für flüssige Bewegungen
  • AMOLED-Display mit 180° horizontalem und 80° vertikalem Sichtfeld
  • Aufgerüstete Sensoren für präzise Bewegungserfassung
  • Verbessertes Belohnungssystem mit integriertem Mischer
  • Modulare 3D-gedruckte Bauteile und verbesserte elektronische Stabilität
• Aufgrund des Alters der Ratten wurde keine vollständige Verhaltensvalidierung durchgeführt, das System selbst funktionierte jedoch ordnungsgemäß

Hardware-Aufbau

• Gesamtstruktur
  • Besteht aus einer kugelförmigen Laufplattform zur Erfassung der Rattenbewegung, einem Trigger zum Schießen, einem Panoramabildschirm und einem Zuckerwasser-Belohnungssystem
  • Alle Geräte sind auf einem modularen Aluminiumrahmen montiert und bilden eine eigenständige Experimentierumgebung
• Visuelle Schnittstelle
  • Faltbares AMOLED-Headset, das den Kopf der Ratte umschließt, ohne den Raum für die Schnurrhaare zu beeinträchtigen
  • Luftdüsen nahe den linken und rechten Schnurrhaaren, um Spielereignisse wie Wandkollisionen zu vermitteln
  • Einschließlich Belohnungs-Ausgaberöhrchen und Steckplatz für einen kleinen Lautsprecher
• Bewegungserkennung
  • Optische Sensoren an der frei rotierenden Kugel verfolgen die Bewegung und wandeln sie in Spielbewegungen um
  • Mit motorgetriebener Funktion kann während des Trainings ein Pfad simuliert werden
• Trigger-Eingabe
  • Hebelartiges Schussgerät, das die Ratte mit den Vorderpfoten zieht, mit Feder und Drehgeber
  • Schrittmotor ermöglicht automatische Demonstrationen und unterstützt damit das Training, das visuelle Reize mit Bewegungen verknüpft
• Belohnungssystem
  • Präzise Abgabe von Zuckerwasser in 10-μL-Einheiten, gesteuert durch Pumpe, Drucksensor und Magnetventil
  • Ein Mischer hält die Konzentration konstant und liefert sofortige, mit Spielereignissen synchronisierte Belohnungen
• Einschränkungen
  • Je nach Größe oder Temperament der Ratte müssen Trigger-Position und Belohnungsfluss angepasst werden

Software-Architektur

• Python-basiertes modulares Steuerungssystem verwaltet den gesamten Regelkreis
  • Hauptfunktionen: Bewegungserfassung, Kugelsteuerung, Trigger-Erkennung, Belohnungsverteilung, DOOM-Integration, Trainingslogik
  • Mit der ViZDoom-Umgebung gekoppelt, um eine Echtzeit-Steuerung des Verhaltens im geschlossenen Regelkreis auszuführen
• TCP-Kommunikation zwischen PC und Raspberry Pi
  • Pi: Sensorablesung, Kugelantrieb, Belohnungssteuerung
  • PC: Spielausführung, Datenverarbeitung, Senden von High-Level-Befehlen
• Alle Komponenten können im manuellen oder automatischen Modus betrieben werden; die Parameter werden im Python-Code festgelegt
• Einschränkungen
  • Es gibt keine automatische Kalibrierung, daher müssen Sensorausrichtung und Belohnungs-Timing manuell überprüft werden
  • Einige Mikrocontroller-Firmware muss abhängig von Hardwareabweichungen angepasst werden

Versuchsergebnisse

• Die Ratten konnten die virtuelle Umgebung erkunden und den Schuss-Trigger betätigen
  • Pro Tier war eine Eingewöhnungszeit von etwa 2 Wochen erforderlich
  • Vollständiges fortgeschrittenes Training ist noch nicht abgeschlossen, aber bei Systembeteiligung und Reaktionsfähigkeit wurden positive Ergebnisse bestätigt
• Einschränkungen
  • Es fehlen Untersuchungen zu Langzeittraining und Variabilität zwischen Individuen
  • Die Auswirkungen der VR-Exposition auf die Gesundheit der Ratten erfordern weitere Forschung

Nächste Schritte

• Ein Rat VR Build Guide ist in Arbeit, und interessierten Forschenden oder Makerinnen und Makern wird Unterstützung beim Aufbau angeboten
• YoloRun.Capital investiert in solche kreativen und experimentellen Projekte
• Neue Ideenvorschläge sind willkommen

Team

• Viktor Tóth – verantwortlich für das Training der Ratten
• Sándor Makra – Elektronikdesign
• Ákos Blaschek – verantwortlich für Dokumentation und Open-Source-Bereitstellung